Skop: Mencipta sistem NLU yang memahami dan memproses sepenuhnya bahasa manusia dalam pelbagai konteks, daripada perbualan hingga ke sastera.
Untuk mencipta sistem Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU) yang memahami dan memproses sepenuhnya bahasa manusia merentas konteks, proses reka bentuk perlu menangani kedua-dua cabaran teori dan praktikal bahasa, konteks dan pengkomputeran. Berikut adalah proses berfikir yang boleh membimbing pembangunan sistem sedemikian:
Tetapkan Kekangan: Tentukan sumber yang tersedia, tahap ketepatan yang diperlukan dan pertukaran yang boleh diterima (contohnya kelajuan lwn. ketepatan).
Korpora Berbilang Bahasa dan Berbilang Domain: Kumpulkan sejumlah besar teks daripada berbilang bahasa dan pelbagai domain seperti kesusasteraan, penulisan teknikal, dokumen undang-undang, teks tidak rasmi (cth., tweet) dan transkrip perbualan.
Data Kontekstual: Bahasa difahami mengikut konteks. Kumpulkan meta-data seperti latar belakang penceramah, tempoh masa, penanda budaya, sentimen dan nada.
Anotasi: Anotasi set data secara manual dengan maklumat sintaksis, semantik dan pragmatik untuk melatih sistem tentang kekaburan, simpulan bahasa dan konteks.
Model Bahasa Kontekstual: Manfaatkan model pengubah seperti GPT, BERT atau model khusus seperti mBERT (BERT berbilang bahasa) untuk mengendalikan pembenaman perkataan khusus konteks. Menggabungkan rangkaian memori atau kebergantungan jangka panjang supaya sistem dapat mengingati perbualan sebelumnya atau bahagian awal teks.
Pemodelan Bahasa dan Budaya: Pemindahan Pembelajaran: Gunakan pembelajaran pemindahan untuk menggunakan model yang dilatih pada satu bahasa atau konteks kepada yang lain. Contohnya, model yang dilatih tentang kesusasteraan Inggeris boleh membantu memahami struktur kesusasteraan Perancis dengan penalaan halus yang betul.
Pembenaman Merentas Bahasa: Gunakan model yang memetakan perkataan dan frasa ke dalam ruang semantik yang dikongsi, membolehkan sistem mengendalikan berbilang bahasa sekaligus.
Sensitiviti Budaya dan Emosi: Cipta submodel atau lapisan perhatian khusus untuk mengesan rujukan budaya, emosi dan sentimen daripada kawasan atau konteks tertentu.
Perbuatan Pragmatik dan Pertuturan: Bina rangka kerja untuk pemahaman pragmatik (iaitu, bukan hanya apa yang dikatakan tetapi apa yang dimaksudkan). Lakon pertuturan, seperti janji, permintaan atau soalan, boleh dimodelkan menggunakan pembelajaran pengukuhan untuk lebih memahami niat.
Pengecaman Idiom: Kumpul ungkapan idiomatik daripada pelbagai bahasa dan budaya. Latih model untuk mengenali simpulan bahasa bukan sebagai frasa gubahan tetapi sebagai keseluruhan entiti dengan makna tertentu. Gunakan teknik padanan corak untuk mengenal pasti penggunaan idiomatik dalam masa nyata.
Pengesanan Metafora dan Humor: Buat sub-rangkaian yang dilatih tentang metafora dan jenaka. Gunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengesan bahasa bukan literal dan tetapkan tafsiran alternatif.
Pembesaran Data: Manfaatkan teknik seperti terjemahan belakang (menterjemah data ke bahasa lain dan belakang) atau parafrasa untuk meningkatkan saiz dan kepelbagaian set data.
Pembelajaran Berbilang Tugas: Latih model tentang tugasan yang berkaitan (seperti analisis sentimen, pengecaman entiti bernama dan jawapan soalan) untuk membantu sistem membuat generalisasi dengan lebih baik merentas pelbagai konteks.
Kecekapan dan Kebolehskalaan: Gunakan pengkomputeran teragih dan perkakasan khusus (GPU, TPU) untuk latihan berskala besar. Manfaatkan pemangkasan, kuantisasi dan penyulingan model untuk mengurangkan saiz model sambil mengekalkan prestasi.
Graf Pengetahuan: Sepadukan pangkalan pengetahuan luaran seperti Wikipedia, WordNet atau pangkalan data tersuai untuk menyediakan model dengan konteks dunia sebenar.
Penaakulan Commonsense: Gunakan model seperti COMET (Transformers Commonsense) untuk menyepadukan penaakulan tentang sebab-akibat, peristiwa harian dan pengetahuan am.
Penalaan Halus dan Pembelajaran Berterusan: Laksanakan teknik untuk pembelajaran berterusan supaya model boleh berkembang mengikut masa dan menyesuaikan diri dengan bahasa baharu, perubahan budaya dan ekspresi linguistik yang berkembang. Perhalusi model pada data khusus pengguna atau khusus wilayah untuk menjadikan sistem lebih sedar budaya dan relevan dari segi konteks.
Pembelajaran Sifar Pukulan dan Sedikit Pukulan: Kembangkan keupayaan pembelajaran pukulan sifar, membolehkan sistem membuat tekaan terpelajar tentang tugasan atau bahasa yang belum dilatih secara eksplisit. Pembelajaran beberapa pukulan boleh digunakan untuk menyesuaikan diri dengan pantas kepada dialek, simpulan bahasa atau nuansa budaya baharu dengan data latihan baharu yang minimum.
Metrik Ketepatan Merentas Bahasa: Buat penanda aras yang menguji keupayaan sistem untuk mengendalikan berbilang bahasa dan dialek, termasuk kes tepi (simpulan bahasa, frasa jarang, penggunaan bahasa yang tidak jelas).
Analisis Ralat: Jejak dan analisis ralat yang berkaitan dengan kesamaran, salah klasifikasi sentimen, salah tafsir idiomatik dan kehilangan konteks secara sistematik. Sentiasa memperhalusi model untuk meningkatkan pemahaman.
Sistem Human-in-the-Loop: Sertakan mekanisme untuk manusia campur tangan apabila sistem menghadapi teks yang sukar untuk ditafsir atau apabila ia gagal. Maklum balas ini akan membimbing penambahbaikan berulang.
Pengesanan Bias: Sentiasa semak berat sebelah yang berkaitan dengan isu jantina, kaum dan budaya. Bias dalam data boleh mengakibatkan tafsiran NLU yang serong.
Penggunaan Bahasa Beretika: Pastikan sistem boleh mengenal pasti dan menangani topik sensitif dari segi etika, seperti ucapan benci atau maklumat salah.
Kebolehjelasan: Menggabungkan model yang menawarkan pembuatan keputusan yang telus untuk memastikan alasan NLU dapat dijelaskan dan diperbetulkan jika perlu.
Integrasi: Sepadukan NLU dengan lancar ke dalam pelbagai aplikasi (chatbots, alat analisis kandungan, enjin analisis sentimen).
Pemantauan: Laksanakan alat pemantauan untuk mengukur prestasi sistem dari semasa ke semasa dan dalam persekitaran linguistik baharu.
Input Data Berterusan: Sediakan gelung maklum balas di mana sistem boleh belajar daripada interaksi di alam liar dan meningkatkan pemahamannya melalui pembelajaran aktif.
Proses langkah demi langkah ini ialah pendekatan berulang dan berkembang yang mengimbangi teori linguistik, kuasa pengiraan dan kekangan praktikal. Membina sistem berskala ini memerlukan kerjasama yang meluas merentas linguistik, pembelajaran mesin dan infrastruktur pengiraan.
Mencipta sistem Natural Language Understanding (NLU) lengkap yang berfungsi mengikut cara yang diterangkan memerlukan beribu-ribu baris kod dan seni bina yang kompleks. Walau bagaimanapun, saya boleh memberi anda rangka kerja yang dipermudahkan untuk membina sistem NLU asas dalam Python yang menggabungkan beberapa elemen utama. Untuk ini, kami akan memecahkannya kepada komponen yang lebih kecil yang boleh dikembangkan dari semasa ke semasa.
Berikut ialah struktur kod asas menggunakan pembelajaran mesin popular dan perpustakaan NLP seperti transformer, spaCy dan nltk. Ini akan menyediakan asas untuk sistem yang lebih besar.
Pertama, anda perlu memasang beberapa kebergantungan:
pip install transformers torch spacy nltk python -m spacy download en_core_web_sm
Kita akan mulakan dengan:
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import spacy
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# Load pre-trained models
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Load spaCy for NLP
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# NLTK for sentiment analysis
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
# Function to analyze text with BERT
def analyze_text_with_bert(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
return predictions
# Function for syntactic analysis using spaCy
def syntactic_analysis(text):
doc = nlp(text)
for token in doc:
print(f'{token.text}: {token.dep_} ({token.head.text})')
# Function for sentiment analysis using NLTK
def sentiment_analysis(text):
sentiment_scores = sia.polarity_scores(text)
print(f"Sentiment: {sentiment_scores}")
# Basic function to combine different analyses
def nlu_system(text):
print(f"Analyzing: {text}\n")
# Syntactic Analysis
print("Syntactic Analysis (spaCy):")
syntactic_analysis(text)
# Sentiment Analysis
print("\nSentiment Analysis (NLTK):")
sentiment_analysis(text)
# BERT Analysis (classification)
print("\nBERT-based Text Analysis:")
predictions = analyze_text_with_bert(text)
print(f"Predictions: {predictions}")
# Example usage
if __name__ == "__main__":
sample_text = "The movie was fantastic, but the ending was a bit disappointing."
nlu_system(sample_text)
Analisis berasaskan BERT:
Analisis Sintaksis dengan spaCy:
Analisis Sentimen dengan NLTK:
Sistem NLU:
Untuk membina sistem seperti yang diterangkan dalam pertanyaan awal anda, anda perlu:
Rangka kerja asas ini menyediakan tulang belakang untuk tugas NLU yang lebih besar dan lebih kompleks, dan anda boleh mengembangkannya dengan melaksanakan model yang lebih khusus, mengendalikan bahasa tambahan dan memperkenalkan komponen seperti memori kontekstual atau sistem dialog.
NLU Lanjutan di Integrasi NLU Lanjutan
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mencipta Sistem Pemahaman Bahasa Semulajadi Peringkat Manusia (NLU).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Apakah maksud rangkaian Apple LTE?
Cara membuat penomboran dalam oracle
Pengenalan kepada penggunaan kod keseluruhan vbs
Apakah mata wang yang dimiliki oleh USDT?
Apakah fail .exe
Pengenalan kepada lokasi panel kawalan win10
Bagaimana untuk menukar antara lebar penuh dan separuh lebar
Bagaimana untuk menggunakan carian magnetik btbook
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
