源之原味

人工智能入门指南: 自然语言处理

 

本文来自thenextweb.com。源URL是: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/07/25/a-beginners-guide-to-ai-natural-language-processing/

以下内容由机器翻译生成。如果您觉得可读性不好, 请阅读原文或 点击这里.

这是我们继续系列报道 AI 基础的第三个故事。虽然没有必要阅读第一篇文章, 它涵盖了神经网络, 这样做可能会增加你对这一主题所涵盖的内容的理解。如果你想知道电脑是如何 "看" 的, 请访问 第二篇文章 了解计算机视觉和图像处理。

当计算机处理来自人类的文字或音频时, 他们只是在看数据。你可以低声说 "我爱你" 或者扔下炸弹, 机器只看到1和0。为了让 AI 理解你所说的话, 把这些话变成一个动作, 然后输出一些你能理解的东西, 它们依赖于所谓的自然语言处理 (NLP), 这正是它听起来的样子。

你不再需要计算机科学的学位来与机器学习程序进行互动。事实上, 我们上百万的人都在为从亚马逊教学计算机的特权买单, 而不是学习如何与机器交谈。苹果、谷歌、微软, 以及无数其他公司如何与我们交谈

许多年前, 在2011年推出 Siri 之前, 人们和计算机不会说同样的语言。相信与否, 你可以喊 "玩一些雷纳史金纳" 在电脑上, 它不会这么多的承认你的命令。

在那些日子里, 电脑不是笨蛋, 他们根本就没有深入学习网络的好处来驱动他们的自然语言处理。自2010年以来, 情况发生了很大变化--甚至更多的是, 自从二十世纪四十年代开始开发了像 Siri 这样的虚拟助理的想法之后。

现在你的平均 iphone 比 IBM 有更多的处理能力 许多机器学习开发人员在半个世纪前使用过的大型机。和算法, 不要让我开始!它们远比我们几十年前想象的更强健、更有能力。

这些卓越的技术突破推动了我们目前正在享受的深刻的学习革命, 自然语言处理从一个耗时的过程演变而来, 规则是由人手写的, 是无监督的学习伎俩。电脑能理解我们的沟通方式比我们大多数人都好。

它的工作方式可以根据系统的不同而有所不同。没有简单的方法来描述所有构建人工智能的模块, 比如 Google 的助手。但背后的想法并不那么复杂。

基本上, 研究人员创建了一个神经网络, 摄取尽可能多的数据, 我们谈论的是成千上万或数以百万计的文件中充满了信息。此数据可能是与批注文本相对应的音频文件, 也可以是其他方法。这个想法是, 如果你说一个字, 计算机将学会解释和回应你根据它的训练。

基于 NLP 的典型人机交互可能会如下所示:

  1. 人类对电脑说了些什么
  2. 计算机捕获音频
  3. 捕获的音频转换为文本
  4. 文本的数据被处理
  5. 已处理的数据转换为音频
  6. 计算机播放音频文件以响应人类

当然, 在上述主题上有变化--许多 NLP 功能远没有那么密集。例如, 您可以开发一个简单的算法来分析大量文件中的文本, 以表达特定的单词或短语。

事实上, 自然语言处理有无数的用途:

  • Chatbots, 像 Woebot, 使用 NLP 来理解人类的查询和响应
  • 谷歌的搜索习惯只是分析文本, 现在它尝试 来解释 你问它什么
  • 自动更正 由于深入学习和 NLP, 这几天的挫折感要少得多。
  • 虚拟助理已经成为很好的 NLP, 你可以 玩天际 在智能扬声器上

这张单子还在继续。大部分的 AI 驱动的小工具被销售给大众, 是 NLP 产品。

如果您想了解有关自然语言处理的更多信息, 请查阅以下资源:

  • 这里有一个 Coursera 课程 由谷歌大脑联合创始人安德鲁?吴领导的机器学习。
  • 这里有一个 Udacity 课程 这是更具体的 NLP, 就像上面的它不是免费的。
  • 如果自由是更多你的速度, 你可以了解 NLP 的老式方式: 检查 Hackster. IO 的项目 这里.

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