


Beherrschen Sie künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache in JavaScript
Um künstliche Intelligenz und die Verarbeitung natürlicher Sprache in JavaScript zu beherrschen, sind spezifische Codebeispiele erforderlich.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und künstliche Intelligenz (KI) sind heiße Themen im aktuellen Technologiebereich. Sie haben ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, darunter Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Textklassifizierung, Stimmungsanalyse usw. Auch JavaScript als weit verbreitete Programmiersprache kann in diesen Bereichen eingesetzt werden.
Bevor Sie künstliche Intelligenz und die Verarbeitung natürlicher Sprache in JavaScript erlernen, müssen Sie zunächst einige grundlegende Konzepte und Techniken verstehen. Unter Verarbeitung natürlicher Sprache versteht man den Prozess der Interaktion von Computern mit menschlicher natürlicher Sprache. Dabei geht es um die Fähigkeit des Computers, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit, Computer mit Intelligenz auszustatten, um Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Schauen wir uns einige konkrete JavaScript-Codebeispiele an, um zu verstehen, wie man künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache in JavaScript anwendet:
- Textklassifizierung:
const natural = require('natural'); const classifier = new natural.BayesClassifier(); classifier.addDocument('我喜欢这个产品', 'positive'); classifier.addDocument('这个产品很糟糕', 'negative'); classifier.addDocument('这个产品性价比很高', 'positive'); classifier.train(); const sentence = '这个产品很好'; const classification = classifier.classify(sentence); console.log(classification); // 输出 positive
Der obige Code verwendet die Bibliothek zur Verarbeitung natürlicher Sprache natural< /code >, erstellt einen Textklassifikator. Wir haben mit der Methode <code>addDocument
Text und entsprechende Kategorien hinzugefügt und dann den Klassifikator mit der Methode train
trainiert. Schließlich geben wir einen neuen Satz und klassifizieren ihn mit der Methode classify
. natural
,创建了一个文本分类器。我们通过addDocument
方法添加了一些文本和相应的分类,然后使用train
方法训练分类器。最后,我们给出一个新的句子,并通过classify
方法进行分类。
- 情感分析:
const Sentiment = require('sentiment'); const sentiment = new Sentiment(); const sentence = '这个产品很好'; const result = sentiment.analyze(sentence); console.log(result); // 输出 { score: 2, comparative: 0.6666666666666666, tokens: [ '这个', '产品', '很好' ], words: [ '很好' ], positive: [ '很好' ], negative: [], type: 'positive' }
上面的代码使用了情感分析库sentiment
,创建了一个情感分析对象。我们给出了一个句子,并使用analyze
方法进行情感分析。结果包括分数(score)、相对分数(comparative)、分词(tokens)、词语(words)、积极词汇(positive)、消极词汇(negative)和类型(type)等。
除了以上的示例,还有许多其他的应用场景,如语音识别、机器翻译等。在JavaScript中,我们可以使用相应的库,比如Web Speech API
来实现语音识别,使用Google Translate API
- Stimmungsanalyse: rrreee🎜Der obige Code verwendet die Stimmungsanalysebibliothek
sentiment
, um ein Stimmungsanalyseobjekt zu erstellen. Wir erhalten einen Satz und führen eine Stimmungsanalyse mit der Methode analyze
durch. Zu den Ergebnissen gehören Punktzahl, Vergleichspunktzahl, Token, Wörter, positive Wörter, negative Wörter, Typ usw. 🎜🎜Zusätzlich zu den oben genannten Beispielen gibt es viele weitere Anwendungsszenarien, wie z. B. Spracherkennung, maschinelle Übersetzung usw. In JavaScript können wir entsprechende Bibliotheken verwenden, z. B. Web Speech API
zur Implementierung der Spracherkennung und Google Translate API
zur Implementierung maschineller Übersetzung usw. 🎜🎜Zusammenfassend erfordert die Beherrschung künstlicher Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache in JavaScript entsprechende Grundkenntnisse und Technologie. Durch das Erlernen und Verwenden relevanter JavaScript-Bibliotheken und -Tools können wir künstliche Intelligenz und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache anwenden, um eine Vielzahl interessanter und nützlicher Anwendungen zu erreichen. Ich glaube, dass JavaScript in diesen Bereichen mit fortschreitender Technologie eine immer wichtigere Rolle spielen wird. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeherrschen Sie künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache in JavaScript. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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