


Application de la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine de la linguistique
Au début des années 1990, M. Zhou Haizhong, un célèbre érudit chinois, a prédit que la technologie de l'intelligence artificielle serait largement utilisée dans diverses disciplines et produirait des effets inattendus. Aujourd’hui, de plus en plus de faits confirment sa prédiction. Les experts concernés ont souligné que la technologie de l'intelligence artificielle a un potentiel illimité et de larges perspectives d'application dans le domaine de la linguistique. Elle deviendra un moteur important pour un nouveau cycle de révolution scientifique et technologique et de transformation industrielle.
La technologie de l'intelligence artificielle est une branche importante de l'informatique et appartient à la triple discipline interdisciplinaire des sciences naturelles, des sciences sociales et des sciences techniques. Elle a fait preuve d'une forte vitalité depuis sa naissance dans les années 1950. à la fin des années 1980, il s'est développé rapidement grâce au développement rapide des logiciels et du matériel informatique. En tant que technologie la plus en vogue dans le domaine scientifique et technologique actuel, la technologie de l’intelligence artificielle a attiré l’attention de nombreuses personnes à l’intérieur et à l’extérieur de l’industrie, elle a également pénétré le domaine universitaire et joue un rôle dans le domaine universitaire de diverses manières. À l'heure actuelle, la technologie de l'intelligence artificielle comprend cinq volets principaux : le big data, la reconnaissance vocale, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. La technologie de l'intelligence artificielle repose principalement sur l'apprentissage automatique, et l'apprentissage automatique nécessite non seulement des algorithmes et une puissance de calcul raisonnables, applicables et avancés, mais repose également sur des données suffisamment bonnes et suffisantes.
La technologie de l'intelligence artificielle est une simulation des phénomènes de l'intelligence humaine, y compris la simulation des processus de pensée humaine ; elle implique l'informatique, la psychologie, la linguistique et d'autres disciplines ; Le développement de la technologie de l'intelligence artificielle ne semble pas suivre un processus évolutif du bas niveau au haut niveau, mais deviendra soudainement beaucoup plus « intelligent » que les humains sur certains « points », c'est-à-dire dans une seule dimension. L'intelligence humaine est complète et multidimensionnelle. Peut-être que nos capacités d'apprentissage, de mémoire, de recherche d'informations, de prise de décision, de jugement ou de traitement ne sont pas les plus remarquables. AlphaGo a prouvé que nous, les humains, ne sommes peut-être pas aussi bons que la technologie d'intelligence artificielle produite par. apprentissage profond dans ces aspects.
La linguistique, comme son nom l'indique, est le sujet de l'étude du langage naturel (c'est-à-dire la langue que les gens utilisent quotidiennement). Cependant, la linguistique ne fait pas référence au processus d'apprentissage d'une ou plusieurs langues spécifiques ; La tâche de la linguistique est d'étudier et de décrire la structure, la fonction et le développement historique du langage, de révéler l'essence du langage et d'explorer les lois communes du langage. Parce que seuls les êtres humains possèdent un langage et utilisent un langage sonore pour communiquer, grâce à l'étude du langage, nous pouvons comprendre plus clairement la position des êtres humains dans le monde ou l'univers, et ainsi mieux comprendre la nature des êtres humains. La langue est un critère important pour distinguer les êtres humains de toutes choses. La compréhension automatique du langage humain est le dernier défi de la technologie de l'intelligence artificielle, mais aussi le défi le plus difficile. On peut dire que le langage naturel est l’expression abstraite la plus élevée de l’intelligence humaine.
La linguistique, en tant que science de l'étude du langage naturel, a une histoire très ancienne ; les premières recherches sur le langage humain ont commencé avec l'interprétation de documents anciens et étaient l'étude du langage dans le but d'étudier la philosophie, l'histoire et la littérature. Diverses intelligences humaines sont étroitement liées au langage ; le langage est une méthode de communication unique pour les êtres humains. Il reflète les capacités mentales hautement évoluées des êtres humains au niveau biologique ou psychologique et reflète les progrès de la civilisation humaine au niveau social et culturel. La linguistique est l'étude de la capacité linguistique instinctive fondamentale des êtres humains. Grâce à l'analyse et à la recherche du langage parlé, du langage écrit et même du langage des signes, nous pouvons comprendre la nature des êtres humains. En plus de comprendre la nature de l’être humain, la recherche linguistique présente également de nombreuses valeurs d’application.
Le processus de pensée humaine peut être compris comme un processus informatique de traitement de symboles ; le processus de compréhension du langage humain peut également être compris comme un processus informatique de représentation des connaissances, ce qui permet techniquement aux ordinateurs de comprendre le langage naturel. Par conséquent, l’étude cognitive du langage s’étend naturellement à l’analyse informatique du langage. On peut dire que la capacité de traiter le langage est une forme avancée de technologie d’intelligence artificielle. Bien qu’il existe des différences importantes entre la linguistique et la technologie de l’intelligence artificielle, leurs recherches sont étroitement liées ; elles se promeuvent et se développent ensemble. D'un point de vue théorique et appliqué, la linguistique comprend actuellement au moins les branches suivantes liées à la technologie de l'intelligence artificielle.
Linguistique computationnelle
La linguistique computationnelle est une discipline émergente ancrée dans le sol fertile de l'informatique, de la linguistique et des mathématiques. Il analyse et traite le langage naturel en établissant des modèles mathématiques formels et utilise des programmes sur ordinateurs pour réaliser le processus d'analyse et de traitement, atteignant ainsi l'objectif d'utiliser des machines pour simuler une partie, voire la totalité, des capacités linguistiques humaines. Ses projets comprennent des données statistiques, la recherche d'informations, la recherche sur le lexique et la syntaxe, la reconnaissance de texte, la synthèse de la parole, l'élaboration de programmes d'enseignement assisté par machine, la traduction assistée par machine, etc. La perception et la compréhension du langage constituent la base de l'informatique linguistique. Le lien étroit entre le langage et la pensée, le changement, la variabilité et l'introspection du langage ne sont ni saisis ni connus par les gens. L'objectif principal de la linguistique computationnelle est de résoudre des problèmes de linguistique à l'aide de modèles et d'algorithmes dans les domaines de l'informatique et des statistiques. On constate que la technologie de l’intelligence artificielle joue un rôle décisif dans la recherche en linguistique computationnelle.
Le traitement du langage naturel (NLP) est un sujet de recherche important en linguistique computationnelle. Il étudie principalement comment utiliser les ordinateurs pour comprendre et générer un langage naturel. Parvenir à une communication en langage naturel entre les humains et les ordinateurs signifie permettre aux ordinateurs à la fois de comprendre le sens des textes en langage naturel et d'exprimer des intentions, des pensées, etc. La première est appelée compréhension du langage naturel et la seconde, génération de langage naturel. Le but du traitement du langage naturel est d'utiliser des algorithmes efficaces qui peuvent être utilisés pour traiter le langage naturel. Cependant, il est très difficile de parvenir à la compréhension et à la génération du langage naturel. La cause fondamentale de la difficulté réside dans le large éventail de problèmes divers. existent à tous les niveaux du texte et du dialogue en langage naturel Diverses ambiguïtés ou ambiguïtés.
Linguistique cognitive
La linguistique cognitive est principalement établie dans le cadre théorique des sciences cognitives. En même temps, il existe un développement synchrone et une relation de renforcement mutuel entre les deux. Les sciences cognitives non seulement favorisent le développement de la linguistique cognitive et deviennent la principale base théorique de cette dernière, mais s'appuient également sur les résultats de la recherche en linguistique cognitive. La linguistique cognitive est devenue l'une des principales composantes des sciences cognitives. Par conséquent, de nombreux chercheurs considèrent la linguistique cognitive comme une branche des sciences cognitives et comme une discipline frontière entre la recherche cognitive et la linguistique. La caractéristique de la linguistique cognitive est qu'elle considère l'expérience quotidienne des gens comme la base de l'utilisation du langage et se concentre sur l'élucidation du lien indissociable entre le langage et les capacités cognitives générales. L’intelligence artificielle simule les processus cognitifs et de communication humains, ce qui peut nous aider à mieux révéler les lois essentielles du langage et ainsi mieux comprendre l’intelligence humaine. On peut dire que la technologie de l’intelligence artificielle joue un rôle très important dans la recherche en linguistique cognitive.
La linguistique cognitive implique l'intelligence artificielle, la linguistique, la psychologie, la théorie des systèmes et d'autres disciplines. Elle vise la linguistique générative et propose que la création, l'apprentissage et l'application du langage doivent essentiellement pouvoir passer par les êtres humains. , parce que la capacité cognitive est le fondement de la connaissance humaine. La linguistique cognitive est une idéologie directrice pour la création de systèmes d'exploitation pour la technologie de l'intelligence artificielle. Il est concevable qu'à l'avenir, notre interaction avec la technologie de l'intelligence artificielle ne soit plus une ligne de commande, mais plutôt une communication entre personnes, ce qui nécessite que la technologie ait des capacités linguistiques. De plus, le langage joue également un rôle dans l’orientation de la cognition et de la pensée. Cela montre l’importance de la linguistique cognitive pour la technologie de l’intelligence artificielle.
Linguistique gériatrique
La linguistique gériatrique, comme son nom l'indique, est l'étude des problèmes de langage des personnes âgées. Il étudie principalement la nature, la structure et les règles changeantes du système linguistique utilisé par les personnes âgées et les problématiques de communication vocale. Les contenus de base de la recherche comprennent la phonétique, les phonèmes, le vocabulaire, la grammaire, la rhétorique, l'écriture, etc. des personnes âgées, ainsi que la flexibilité du style linguistique des personnes âgées, les difficultés de lecture et la perte de la langue seconde. des personnes âgées bilingues. En termes d'application, la linguistique gériatrique comprend également l'apprentissage des langues étrangères et le vieillissement réussi, la communication sur les soins aux personnes âgées, les soins palliatifs et le confort du deuil, etc. À mesure que l’âge augmente, la population âgée connaîtra un déclin du langage, voire des troubles du langage. La recherche et l’application de la linguistique gériatrique attirent de plus en plus l’attention. La détection et l'intervention intelligentes des maladies chez les personnes âgées constituent l'un des éléments essentiels des soins médicaux intelligents, et la technologie de l'intelligence artificielle peut apporter une aide à cet égard.
La recherche sur la linguistique gériatrique est interdisciplinaire, impliquant plusieurs domaines tels que la linguistique, les sciences cognitives et les sciences du cerveau, et est également étroitement liée à la technologie de l'intelligence artificielle. Des questions telles que les mécanismes neuronaux, la pathologie, le traitement et la rééducation du déclin des capacités de langage chez les personnes âgées normales et les personnes âgées souffrant de maladies neurodégénératives appartiennent à la catégorie des sciences du cerveau qui étudie les mécanismes du cerveau humain aux niveaux moléculaire, cellulaire et comportemental ; et la perception, la mémoire, la pensée, l'émotion, la conscience, etc., des questions telles que la recherche sur la compréhension et la production de la parole et l'orthophonie appartiennent à la catégorie des sciences cognitives : comment utiliser la technologie moderne pour imiter la fonction linguistique du cerveau humain et aider à le déclin de la capacité linguistique et son intervention, il appartient au domaine de la recherche et de l'application de l'intelligence artificielle.
Comme le montre ce qui précède, la technologie de l'intelligence artificielle et la linguistique sont deux domaines de recherche indépendants mais étroitement liés. Le développement de la technologie de l'intelligence artificielle doit appliquer les résultats de la recherche sur la théorie linguistique à la conception du dialogue homme-machine, afin que la machine puisse comprendre les comportements rhétoriques verbaux tels que le « salutation », « l'apaisement » et même le « sarcasme » et « l'humour ». ", et laissez la machine comprendre Comprendre vraiment la sémantique complexe du langage humain, ainsi que les intentions et les émotions qui la sous-tendent, puis donner aux utilisateurs un retour anthropomorphique, obtenant ainsi de meilleurs effets d'interaction en langage naturel homme-machine. De même, la technologie de l’intelligence artificielle modifiera également l’orientation du développement de la recherche linguistique. La méthode de recherche traditionnelle consistant à mettre l'accent sur l'analyse théorique mais pas sur les exemples, et à s'asseoir et à réfléchir sur des phrases disparaîtra progressivement de la scène ; la recherche multimodale qui accorde la même attention au corpus réel, à la langue parlée et à la langue écrite, et se concentre sur l'analyse statistique du langage ; la morphologie émergera en grand nombre.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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