Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Reprezentácia:
* čísla, nie slová: Počítače zásadne chápu čísla (binárny kód). Preto sa musí text previesť na číselné reprezentácie. To sa deje prostredníctvom rôznych techník:
* tokenizácia: Rozdelenie textu na jednotlivé slová alebo jednotky (tokeny).
* kódovanie: Priradenie numerických ID každému tokenu (napr. Použitie zoznamu slovnej zásoby). Bežné metódy kódovania zahŕňajú:
* One-HOT kódovanie: Každé slovo je reprezentované vektorom, kde sú všetky prvky nula, s výnimkou prvku zodpovedajúceho ID slovu.
* Slovo vložky (Word2Vec, Glove, fastText): Slová sú znázornené ako husté vektory, ktoré zachytávajú sémantické vzťahy. Slová s podobnými význammi majú vektory, ktoré sú vo vektorovom priestore bližšie.
* Transformátorové vloženia (BERT, GPT): Tieto modely sa učia kontextualizované vloženie slov, čo znamená znázornenie zmien slova na základe okolitého kontextu.
2. Rozpoznávanie vzoru:
* Štatistické modelovanie: Počítače sa učia štatistické vzorce z obrovského množstva textových údajov. Identifikujú:
* frekvencie slov: Ako často sa objavujú určité slová.
* Word Co-výskyt: Ktoré slová majú tendenciu sa objavovať spolu.
* gramatické štruktúry: Ako sa slová organizujú vo vetách (syntax).
* Algoritmy strojového učenia: Tieto algoritmy sú vyškolené na vykonávanie konkrétnych jazykových úloh:
* Klasifikácia: Kategorizácia textu (napr. Detekcia spamu, analýza sentimentu).
* modely sekvencie: Preklad jazykov, generovanie textu.
* Pomenované rozpoznávanie entity: Identifikácia ľudí, organizácií, miest.
* Časť reči označovania: Označovanie slov ich gramatickými úlohami (podstatné meno, sloveso, prídavné meno atď.).
3. Úrovne „porozumenia“ (založené na úlohe):
* Lexikálna úroveň: Rozpoznávanie jednotlivých slov a ich základné významy. Toto je najzákladnejšia úroveň.
* syntaktická úroveň: Analýza gramatickej štruktúry viet. Algoritmy analýzy pomáhajú počítačom pochopiť, ako sa slová navzájom vzťahujú.
* Sémantická úroveň: Extrahovanie významu viet a odsekov. Zahŕňa to pochopenie vzťahov medzi slovami a konceptmi.
* pragmatická úroveň: Pochopenie kontextu, zámeru a implikovaného významu jazyka. Je to najnáročnejšia úroveň a vyžaduje si stupeň zdôvodnenia zdravého rozumu, s ktorým počítače zápasia.
4. Ako to všetko funguje spolu (zjednodušený príklad:analýza sentimentu):
1. Vstup: „Tento film bol úžasný!“
2. tokenizácia: Rozdelené do:„This“, „Movie“, „bolo“, „úžasné“, „!“
3. kódovanie: Každý token je prevedený na numerické znázornenie (napr. Použitím vložení slov).
4. Kódovaná veta sa privádza do vopred vyškoleného modelu.
5. porovnávanie vzoru: Model identifikuje vzory spojené s pozitívnym sentimentom (napr. Prítomnosť „úžasného“ a pozitívna konotácia filmu bola).
6. Výstup: Model predpovedá „pozitívne“ skóre sentimentu.
Kľúčové obmedzenia:
* Nedostatok zdravého rozumu: Počítače zápasia so situáciami, ktoré si vyžadujú vedomosti v reálnom svete alebo logické zdôvodnenie. Môžu ich oklamať nejednoznačné alebo nezmyselné vyhlásenia.
* závislosť od kontextu: Zatiaľ čo modely ako Bert sú oveľa lepšie pri manipulácii s kontextom, stále úplne nechápu nuansy ľudskej komunikácie.
* predpätie: Jazykové modely sú vyškolené na rozsiahlych súboroch údajov, a ak tieto súbory údajov obsahujú zaujatosti, modely budú odrážať tie zaujatosti vo svojich výstupoch.
* Kreativita a originalita: Zatiaľ čo počítače môžu generovať text, chýba im skutočná kreativita a originalita ľudských spisovateľov. Väčšinou rekombinujú existujúce vzory.
na záver, počítače nechápu jazyk rovnako ako ľudia. Používajú štatistické modely a algoritmy na spracovanie jazyka a na vykonávanie konkrétnych úloh. Sú vynikajúce v rozpoznávaní vzorov a môžu byť trénovaní na dosiahnutie pôsobivých výsledkov, ale chýba im skutočné porozumenie, zdravý rozum a vedomie.