Публикации по теме 'nlu'


Анализ ТОЛЬКО тех данных, которые вам нужны
Анализ неструктурированных данных теперь является повседневным явлением в корпоративных средах. Эти данные могут быть расположены в любом количестве сред, но обычно такие данные находятся на веб-сайтах. Как правило, пользователь должен проанализировать весь веб-сайт в поисках той части, о которой он хочет узнать больше. В этом посте я расскажу, как анализировать только выбранную часть веб-сайта. Анализ образца текста В нашем первом сценарии мы проанализируем образец текста,..
Понимание естественного языка для чат-ботов, ориентированных на задачи
Цель чат-ботов - сделать наше взаимодействие с услугами, продуктами или компаниями более естественным и удобным. Можно «разговаривать» с сервисами и компаниями на естественном языке через такой канал, как WhatsApp или Messenger. Чат-бот, который находится на другой стороне канала обмена сообщениями, в свою очередь, использует понимание естественного языка (NLU), чтобы понимать и говорить на человеческом языке. По характеру взаимодействия чат-боты можно разделить на два типа...
А.И. Представление и здравый смысл
Нет компьютера, обладающего здравым смыслом , - сказал Марвин Мински [i] в коротком интервью 2003 года. Это хорошее введение в продолжающийся научный кризис, когда пользователи по-прежнему хотят использовать свой собственный язык для взаимодействия с машинами. По моему опыту, здравый смысл неразрывно связан с репрезентацией. Когда система построена на отслеживании смысла и контекста, здравый смысл становится простым следствием, а не дополнительной задачей. Современные современные..
Рекомендации Google Brain и Нью-Йоркского университета касаются «сломанного» сравнительного анализа NLU
Новое исследование Google Brain и Нью-Йоркского университета утверждает, что текущие методы оценки для задач понимания естественного языка (NLU) не работают, и предлагает рекомендации, разработанные для получения лучших тестов NLU. Современные исследования NLU, как правило, сосредоточены на улучшении результатов на тестовых наборах данных, которые включают примерно независимое и идентично распределенное (IID) обучение, оценку и тестирование. Однако исследователи говорят, что такое..
ML не имеет отношения к NLU: ответы на некоторые «достойные» возражения
Сразу после того, как моя статья «Машинное обучение не решит проблему понимания естественного языка», появившаяся в The Gradient [1], я начал получать личные сообщения и с тех пор видел, что эта статья обсуждается в Интернете. Многие из этих сообщений и комментариев были положительными, но было также много тех, кто возражал против моего аргумента - я не знал, что беглый поезд ML / DL такой безумный! Хотя мой аргумент был не интуитивным, а научным; хотя один из аргументов даже..
Графы знаний для расширенного машинного мышления в Forge.AI
Автор Томас Маркович , доктор философии. Вступление Понимание естественного языка в промышленных масштабах требует эффективного, высококачественного графа знаний для таких задач, как разрешение сущностей и рассуждение . Без способности рассуждать об информации семантически системы понимания естественного языка способны только к поверхностному пониманию. Поскольку требования машинного мышления и задач машинного обучения становятся более сложными, требуются более сложные графы знаний...
Логика здравого смысла для роботов
Здравый смысл в отношении роботов Как научить роботов понимать неполный естественный язык с помощью здравого смысла Это краткое изложение исследования – лишь одно из многих, которые еженедельно публикуются в информационном бюллетене для ученых, занимающихся искусственным интеллектом. Чтобы начать получать еженедельную рассылку , зарегистрируйтесь здесь . Представьте себе сценарий, в котором вы говорите роботу налить вам немного воды. Для робота это неполно — куда он должен..