Публикации по теме 'nlu'


Важность предварительной обработки данных в NLP/NLU
Обработка текстовых данных — одна из интересных задач машинного обучения на сегодняшний день. Текстовые данные и потребность в их обработке исходят из многих аспектов нашей жизни — скажем, вы делаете устную заметку для установки напоминания, пишете рукой сообщение в блокноте, которое потом нужно преобразовать из изображения в текст. Как только текст доступен, он должен быть проанализирован машиной и правильно обработан. Допустим, однажды у вас появилась идея — вы собираетесь..
Интерфейсы NLU и естественного языка для баз данных
На днях я обсуждал вопросы, отвечая на вопросы с кем-то, кто занимается НЛП (разновидность машинного обучения), и я понял, почему (на мой взгляд) модели DL, которые могут обрабатывать последовательности, но не иерархическую структуру, и определенно не имеют семантики, не могут быть используется для перевода запроса на естественном языке в логический (однозначный) формальный запрос для получения единственного и единственного правильного ответа . В ходе этого обсуждения я обнаружил,..
Упрощение искусственного интеллекта с теорией мозга
Сегодня я хочу объяснить, как теория Патома упрощает наш взгляд на функции мозга - переход от модели обработки к модели сопоставления с образцом - и что это означает. Применение теории мозга помогает моделировать то, что я называю машинным интеллектом или, точнее, «искусственным интеллектом, имитирующим человека». Человеческий интеллект происходит от языка, а не от сознания или чего-то еще. Язык позволяет нам учиться без проб и ошибок - главное эволюционное преимущество. Пользователи..
Разговорный ИИ требует смысла, а не ключевых слов: часть 1
Как когнитивист, работающий над разговорным ИИ на человеческом уровне, я часто спрашиваю людей, почему они используют части речи в своей модели языка. Я имею в виду, что он дублирует определения, является частью концепции синтаксического анализа, которая никогда не была точно реализована ни для одного человеческого языка, и исключает смысл. Но вместо модели, основанной на значениях, учеников без устали преподают. Точно так же я спрашиваю людей, почему они используют встраивание слов в..
Перенос искусственного интеллекта (ИИ) на главную улицу с целью получения прибыли
Первоначально опубликовано Кэмерон Ку , соучредителем SiteFocus , на Pulse Получение дохода с помощью автоматизации - это музыка для ушей! Для компаний, машинное обучение и глубокое обучение на основе искусственного интеллекта. обещает, эта музыка не выполняет. А.И. Аналитика отлично работает, когда данные чистые, доступные и содержат бизнес-переменные, которые гарантированно применимы в прошлом и будущем. К сожалению, в мире не сохраняется статус-кво; изменение постоянно...
Встраивание слов: теоретические ограничения
Системы понимания естественного языка (NLU) должны распознавать значение слова в предложении на основе значений других слов в предложении. Там, где существует путаница, контекст дополнительно проясняет значения. В сегодняшней статье рассматривается работа Дж. Р. Ферта и его влияние на современную лингвистику корпуса и концепцию дизайна, известную как встраивание слов , которая широко используется в современных НЛП [i] , таких как чат-боты [ii] . Работы Ферта не современны, так..
Контролируемые векторы слов с нуля в Rasa NLU
Контролируемые векторы слов с нуля в Rasa NLU Мы выпустили новый конвейер, который полностью отличается от стандартного подхода Rasa NLU. Он использует очень мало памяти, обрабатывает иерархические намерения, сообщения, содержащие несколько намерений, и имеет меньше проблем с отсутствием словарного запаса. И в принципе он может распознавать намерения на любом языке. Попробуйте Rasa NLU 0.12 прямо сейчас! Или зайдите в форум , если у вас есть вопросы. Переосмысление того, как..