Til modellari yordamida yaratilgan nlp xususiyatlari

Birinchidan, til modellari naqsh yoki so'zlar ketma-ketligining har qanday ehtimolini bashorat qilish uchun qurilgan. Shuning uchun NLP ushbu modellardan tillar va so'zlarning taxminiyligini tushunish uchun foydalanadi.
Bundan tashqari, NLP-da transfer o'rganish va malakali til modellarining paydo bo'lishi tillarni o'rganish va tushunish uchun mashina to'siqlarini yo'q qilmoqda. Bundan tashqari, til modellari jumlada sodir bo'lishi mumkin bo'lgan so'zlarning ketma-ketligini taxmin qilish uchun statistik va ehtimollik usullaridan foydalanadi. Bundan tashqari, NLP-dagi til modellari so'zlarni bashorat qilish uchun ma'lumot berish uchun turli xil matn ma'lumotlar to'plamini baholaydi va sharhlaydi. Shunday qilib, til modellarining imkoniyatlari natijada matn yaratish uchun ilovalar va qurilmalarda turli funktsiyalarni taklif qiladi.
Til modellari yordamida yaratilgan NLP xususiyatlari:
Mashina tarjimasi: matnlarni bir tildan boshqa tilga tarjima qilishga yordam beradi. Misol: Google tarjimoni.
Hissiyotlarni tahlil qilish: Shuningdek, u hissiy reaktsiyalar va xatti-harakatlarni olish uchun funktsiyalarni ta'minlaydi. Misol: onlayn ko'rib chiqish tasniflagichlari.
Matnni nutqqa aylantirish. Bundan tashqari, u ovozli interaktiv xizmat uchun matnni nutqqa aylantirishi mumkin. Misol: Alexa.
Kontent toifalari: Bundan tashqari, u toifalarni yaratish va samarali tizim uchun ularni indekslash uchun matn ma'lumotlarining katta to'plamlarini sharhlaydi.
Tilni modellashtirish qanday ishlaydi?
Til modellari matn ma'lumotlarini tahlil qilish uchun so'z ehtimoli testini bajaradi. Bundan tashqari, ular ma'lumotlarni NLP kontekst qoidalarini o'z ichiga olgan algoritm orqali ishga tushirish orqali baholaydilar. Bundan tashqari, oldindan o'rgatilgan til modellari bilan qoidalar aniq oldindan belgilashi va yangi jumlalarni yaratishi mumkin. Shuningdek, u turli jumlalarni ajratish va tushunish uchun asosiy tillarning xususiyatlari va elementlariga moslashadi.
Tabiiy tilni qayta ishlash modellari tillarni modellashtirish uchun ehtimollikdan ham foydalanadi. Bundan tashqari, mashinalar talablarga bog'liq bo'lgan turli xil ehtimollik yondashuvlaridan foydalanadilar. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bir nechta turlar qayta ishlanadigan ma'lumotlar miqdori va matematik yondashuvlar bilan farqlanadi.
Til modellarining turlari
NLP-da til modellarining ikki turi mavjud:
Statistik modellar:
Statistik modellar keyingi so'zni ketma-ketlikda bashorat qilishga yordam beradigan ehtimollik modellarini ishlab chiqadi. Bundan tashqari, u oldingi so'zlar asosida bashorat qilish uchun ma'lumotlardan foydalanadi. Bundan tashqari, biznesga yordam beradigan bir nechta statistik til modellari mavjud. Masalan, N-Gram, Unigram, ikki tomonlama, eksponensial va boshqalar statistik modellarga misol bo'la oladi.
Neyron til modellari:
Neyron til modellari neyron tarmoqlar yordamida ishlab chiqilgan til modellariga ishora qiladi. Bundan tashqari, modellar klassik til modellarida yuzaga keladigan muammolarni yumshatishga yordam beradi. Bundan tashqari, u nutqni aniqlash yoki mashinaga o'tish kabi murakkab vazifalarni bajarishga yordam beradi.
Til modellarining eng yaxshi namunalari
Til modellarining ba'zi umumiy misollari:
Nutqni aniqlash:
Birinchidan, Siri, Alexa, Google Homes va boshqalar kabi ovozli yordamchilar til modellari nutq va audio buyruqlarni qayta ishlashda mashinalarni qanday qo'llab-quvvatlashiga misoldir.
Mashina tarjimasi:
Bundan tashqari, Google Translator va Microsoft Translate - bu mashinalarga so'zlar va matnlarni turli tillarga tarjima qilishda yordam beradigan til modellarining namunalari.
Hissiyot tahlili:
Tuyg'ularni tahlil qilish - bu matn asosida hissiyot va xatti-harakatni aniqlash jarayoni. Bundan tashqari, NLP modellari korxonalarga o'z mijozlarining niyatlari va munosabatlarini matn orqali tanib olishga yordam beradi. Misol uchun, Hubspot xizmat ko'rsatish markazi NLP til modellari yordamida his-tuyg'ular va his-tuyg'ularni tahlil qiladi.
Tahlil qilish vositalari:
Tahlil deganda bir-birini to‘ldiradigan gap va so‘zlarni sintaksis va grammatika qoidalariga ko‘ra tahlil qilish tushuniladi. Bundan tashqari, til modellari imloni tekshirish kabi xususiyatlarni o'z ichiga oladi.
Optik belgilarni aniqlash (OCR):
OCR - bu matn tasvirlarini mashina kodli matnga aylantirish uchun mashinalardan foydalanish. Bundan tashqari, tasvirni skanerlangan hujjat yoki rasmdan aylantirish mumkin. Bu, shuningdek, eski qog'oz izlarini raqamlashtirishga yordam beradigan muhim xususiyatdir. Shunday qilib, u qo'l yozuvi naqshlarini tahlil qilish va aniqlashga yordam beradi.
Ma'lumot qidirish:
Bu ma'lumot uchun hujjatlar va fayllarni topishga ishora qiladi. Shuningdek, u hujjatlar va fayllarni muntazam qidirishni va hujjatga olib keladigan metama'lumotlarni qidirishni o'z ichiga oladi. Bundan tashqari, Google Search, Bing va boshqalar NLP til modellari mashinalarga to'g'ri muxbirlarni aniqlashga va foydalanuvchilarni to'g'ri faylga yo'naltirishga qanday yordam berishiga misoldir.
Bu erda korxonalar va sanoatlar foyda keltira olmaydigan eng yaxshi NLP tili modellari.
BERT: Jeykob Devlin, Ming-Vey Chang, Kenton Li va Kristina Tutanova tomonidan tilni tushunish uchun chuqur ikki tomonlama transformatorlarni oldindan tayyorlash
BERT kontseptual jihatdan sodda va empirik jihatdan mustahkam tilni taqdim etish modelidir. Bundan tashqari, transformatorlardan ikki tomonlama enkoder tasvirlari uchun ham qisqa. BERT shuningdek, chap va o'ng kontekst qatlamlarini sinonimik tarzda moslashtirish orqali oldindan o'rgatilgan chuqur ikki tomonlama ko'rsatkichlar bilan dizaynlarni qo'llab-quvvatlaydi. Bundan tashqari, malakali BERT ko'rsatkichlari turli vazifalar uchun modellar yaratish uchun faqat bitta qo'shimcha chiqish qatlamidan foydalanadi.
Til modellari - nazoratsiz ko'p vazifali o'quvchilar, Alek Radford, Jeffri Vu, Revon Child, Devid Luan, Dario Amodei, Ilya Sutzkever
Savollarga javob berish, mashina tarjimasi, o'qishni tushunish va boshqalar kabi NLP vazifalari odatda ma'lumotlar to'plamini o'qitish yondashuvlarini kuzatish orqali amalga oshiriladi. Bundan tashqari, til modeli nazoratga bo'lgan ehtiyojni yumshatib, o'rganish ko'nikmalarini moslashtiradi. Shunday qilib, mashina o'zgarishlarni ko'proq qabul qiladi.
Hujjatga ko'ra: "Hujjat va savollarni nazarda tutadigan bo'lsak, til modeli tomonidan yaratilgan javoblar CoQA ma'lumotlar to'plamida 55 F1 ga etadi, bu 127 000 dan ortiq o'quv misollaridan foydalanmasdan 4 ta asosiy tizimdan 3 tasining ishlashiga javob beradi yoki undan oshadi. Til modelining imkoniyatlari vazifalarni noldan muvaffaqiyatli topshirish uchun juda muhim va uni oshirish turli vazifalar uchun log-lineer tarzda ishlashni yaxshilaydi.
Shu sababli, maqola nutqni qayta ishlash tizimlari vazifalarni nazoratsiz yoki aralashmasdan bajarishni o'rganishi mumkinligini taklif qiladi.
Roberta: BERTni tayyorlashga qat'iy optimallashtirilgan yondashuv, Yinxan Liu, Mil Ott, Naman Goyal, Jingfey Du, Mandar Joshi, Danki Chen, Omer Levi, Mayk Lyuis, Lyuk Zettlemoyer, Veselin Stoyanov
Birinchidan, til modelini o'rgatish va tayyorgarlikdan oldingi mashg'ulotlar ishlashning yaxshilanishiga olib keladi. Garchi o'qitish hisoblash qimmat bo'lsa-da, chunki u tahlil qilish uchun turli o'lchamdagi va toifadagi katta ma'lumotlar to'plamini talab qiladi. Bundan tashqari, Facebook AI va Vashington universitetini o'rganish BERT modelini tahlil qilishga olib keladi. Bundan tashqari, ular samaradorlikni oshirish uchun turli xil o'quv jarayonlarini birlashtiradi. Tadqiqotchilar, shuningdek, yangi va kattaroq o'quv ma'lumotlar to'plamidan foydalanadilar va keyingi ketma-ketlikni bashorat qilish xususiyatini yo'q qiladilar. Shunday qilib, Roberta bilan ular zamonaviy modellar bilan ochkolar uchun raqobatlashadilar.
Xulosa:
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, NLP til modellari mashinalarga matnni tarjima qilish va tarjima qilish vazifalarini qo'llab-quvvatlash va bajarishda yordam beradi. Bundan tashqari, u tabiiy tilni qayta ishlash vazifalarini hech qanday to'siqlar va to'siqlarsiz bajarishga yordam beradi. Bundan tashqari, bu mashinani o'rganish imkoniyatlarini yaxshilaydigan muhim komponent. Binobarin, u bilim va resurslardan foydalanishni demokratlashtiradi, inklyuziv hamjamiyatni yaratadi.
Siz ham o'qishni yoqtirishingiz mumkin:
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) chatbotlarga qanday yordam beradi?
Sanoat robotlari misollari: ishlab chiqarishning yangi davri! Mana bir nechta asosiy biznes NoSQL misollari
Biz sizga so'nggi tendentsiyalar va mijozlarni onlayn jalb qilish bo'yicha eng yaxshi maslahatlarni yuboramiz: