Trong Trí tuệ nhân tạo, các phân tích ngữ nghĩa được sử dụng để làm gì?


7

Ngữ nghĩa có nghĩa là ý nghĩa và giải thích các từ, dấu hiệu và cấu trúc câu. Ngữ nghĩa phần lớn quyết định khả năng đọc hiểu của chúng ta, cách chúng ta hiểu người khác và thậm chí cả những quyết định mà chúng ta đưa ra do kết quả của việc giải thích. Ngữ nghĩa cũng có thể đề cập đến nhánh nghiên cứu trong ngôn ngữ học liên quan đến ngôn ngữ và cách chúng ta hiểu ý nghĩa. Đây là một lĩnh vực đặc biệt thú vị đối với các nhà triết học khi họ tranh luận về bản chất của ý nghĩa, cách chúng ta xây dựng ý nghĩa, cách chúng ta chia sẻ ý nghĩa với người khác và ý nghĩa thay đổi theo thời gian. Thực ra trong trí tuệ nhân tạo, phân tích ngữ nghĩa được sử dụng để làm gì?

Câu trả lời:


3

Trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn đang xử lý kiến ​​thức / ý định / ... được thể hiện trong các cấu trúc ngôn ngữ. Ví dụ: nếu bạn có một hệ thống hiểu văn bản, bạn sẽ đọc văn bản, thường là từng câu, phân tích cấu trúc cú pháp và sau đó là nghĩa (bao gồm nghĩa của từ và nghĩa cấu trúc, cộng với ý nghĩa thực dụng (dựa trên tình huống / bối cảnh)); nói cách khác, nhìn vào nội dung ngữ nghĩa của một câu giúp bạn hiểu nội dung của nó. Sau đó, một hệ thống AI có thể xử lý nội dung hướng tới mục tiêu hiểu văn bản.

Trong thế hệ ngôn ngữ tự nhiên, một đại diện ngữ nghĩa được chuyển thành văn bản. Ở đây quá trình ngược lại: ý nghĩa của câu được biết, nhưng các từ và cấu trúc câu thích hợp phải được chọn bởi người tạo.

Đây là hai ví dụ trong đó phân tích ngữ nghĩa được sử dụng trong NLP; có rất nhiều thứ khác, vì ý nghĩa là trung tâm của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.


0

Trong học tập có giám sát, ngữ nghĩa được đưa vào NN thông qua tín hiệu giám sát

Ví dụ, một NN phát hiện người đi bộ điển hình được đào tạo theo cách học có giám sát, không có kiến ​​thức về nhãn "người đi bộ" thực sự có nghĩa là gì trước khi đào tạo, ngữ nghĩa này được đưa vào trong quá trình đào tạo bằng tín hiệu giám sát

Tuy nhiên, cách tiếp cận "từ trên xuống" này (dựa trên tín hiệu giám sát mức cao) không phải là cách duy nhất có thể nhận được ngữ nghĩa từ dữ liệu bởi vì chính dữ liệu, trong không gian biểu diễn của nó, có cấu trúc (giống như một đa tạp trong không gian chứa của nó) có thể được tự động phát hiện bởi NN theo cách học không giám sát như đối với

Học tập không giám sát về các đại diện âm thanh ngữ nghĩa

Phân đoạn ngữ nghĩa hướng dẫn phân cụm không được giám sát

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.