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Traitement du langage naturel : permettre aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain
Traitement du langage naturel : permettre aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain
Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie importante et passionnante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Son objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'analyser et de générer le langage humain. Le développement de la PNL a fait d’énormes progrès, permettant aux ordinateurs de mieux interagir avec les humains et d’atteindre une plus large gamme d’applications. Cet article explorera les concepts, les technologies, les applications et les perspectives d'avenir du traitement du langage naturel
Le concept de traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel est une discipline qui étudie comment permettre aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. La complexité et l’ambiguïté du langage humain confrontent les ordinateurs à d’énormes défis en matière de compréhension et de traitement. L’objectif de la PNL est de développer des algorithmes et des modèles permettant aux ordinateurs d’extraire des informations d’un texte, de reconnaître la sémantique, de générer un langage et même de mener des conversations.
Technologies clés de la PNL
1. Tokenisation et tokenisation
La tokenisation est le processus de division du texte en mots ou en mots, tandis que la tokenisation consiste à ajouter une partie du discours à chaque mot, etc. marque. Ces deux étapes sont à la base du traitement du langage naturel et fournissent un support de base pour le traitement ultérieur
2. Analyse sémantique
L'analyse sémantique implique la compréhension du sens des phrases, y compris la relation entre les mots et le contexte. Il permet aux ordinateurs de déduire la véritable intention d'une phrase
3. Extraction d'informations
L'extraction d'informations fait référence à l'extraction d'informations précieuses à partir d'un texte, telles que l'extraction d'événements clés, de noms, de lieux, etc.
4. Traduction automatique
Le but de la traduction automatique est de convertir une langue dans une autre langue, ce qui nécessite la conversion du sens des mots, de la grammaire et du contexte
5. L'analyse est une méthode utilisée pour déterminer la couleur émotionnelle du texte, grâce à laquelle les humeurs et les émotions des gens peuvent être comprises
6. Système de dialogue
Le but d'un système de dialogue est de parvenir à un dialogue naturel entre les ordinateurs et les humains conversation. Il peut être appliqué à divers scénarios tels que le support client, les assistants virtuels, etc.
Champs d'application du NLP
1 Moteur de recherche
Les moteurs de recherche utilisent la technologie NLP pour comprendre la recherche de l'utilisateur. intent et renvoie des résultats pertinents pour la requête de l'utilisateur.
2. Analyse des médias sociaux
La technologie NLP peut aider les entreprises à comprendre les émotions, les tendances et les commentaires des utilisateurs en analysant de grandes quantités de données textuelles sur les réseaux sociaux
3.
NLP peut extraire automatiquement des informations clés à partir de grandes quantités de texte et générer des résumés concis.
4. Diagnostic médical et recherche
La technologie PNL peut aider les médecins à analyser les dossiers médicaux, à faciliter le diagnostic et la recherche
.
5. Dans le domaine financier
NLP peut analyser des actualités, des rapports et d'autres textes pour aider les praticiens financiers à prendre des décisions.
Perspectives d'avenir
Avec les progrès continus de la technologie de l'intelligence artificielle, les perspectives d'application du traitement du langage naturel (NLP) sont encore plus larges. À l’avenir, nous pouvons nous attendre à des systèmes de dialogue plus intelligents, à une traduction automatique plus précise, à une analyse plus approfondie des sentiments, et bien plus encore. Dans le même temps, la PNL sera également combinée avec des technologies d'autres domaines pour réaliser davantage d'innovations et d'applications. Le traitement du langage naturel est devenu une branche importante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il permet aux ordinateurs de mieux comprendre et traiter le langage humain. Avec le développement continu de la technologie, le traitement du langage naturel continuera à créer de la valeur dans divers domaines, apportant plus de commodité et de possibilités à nos vies
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
