Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Natural Language Processing
Flesch Reading Ease to formuła mierząca łatwość czytania tekstu. Opracowana przez Rudolfa Flescha w latach 40., przydziela wynik na podstawie długości zdań i liczby sylab, wskazując złożoność tekstu. Szeroko stosowana w edukacji, wydawnictwach i AI dla zapewnienia dostępności treści.
Czym jest heteronim? Heteronim to wyjątkowe zjawisko językowe, w którym dwa lub więcej wyrazów mają taką samą pisownię, ale różnią się wymową i znaczeniem. Są to homografy, które nie są homofonami. Mówiąc prościej, heteronimy wyglądają identycznie w piśmie, ale brzmią inaczej w mowie i przekazują różne znaczenia w zależności od kontekstu.
Informacje zwrotne dla studentów oparte na AI wykorzystują sztuczną inteligencję do dostarczania spersonalizowanych, natychmiastowych ocen i sugestii. Dzięki uczeniu maszynowemu i przetwarzaniu języka naturalnego, systemy te analizują prace akademickie w celu poprawy wyników nauczania, zwiększenia efektywności i dostarczania informacji opartych na danych, przy jednoczesnym uwzględnieniu kwestii prywatności i sprawiedliwości.
Metaprompt w sztucznej inteligencji to instrukcja wysokiego poziomu zaprojektowana do generowania lub ulepszania innych promptów dla dużych modeli językowych (LLM), poprawiająca wyniki AI, automatyzująca zadania i usprawniająca wieloetapowe rozumowanie w chatbotach oraz automatyzacjach.
Dowiedz się więcej o Mistral AI i oferowanych przez nich modelach LLM. Odkryj, jak wykorzystywane są te modele i co je wyróżnia.
Ontologia w sztucznej inteligencji to formalna specyfikacja wspólnej konceptualizacji, definiująca klasy, właściwości i relacje do modelowania wiedzy. Ontologie usprawniają AI poprzez poprawę reprezentacji wiedzy, integrację danych i wnioskowanie, napędzając aplikacje takie jak NLP, Semantic Web i systemy ekspertowe.
Odkryj, jak Optymalizacja pod Katalogi Pytań (AEO) przesuwa akcent z tradycyjnego SEO na dostarczanie bezpośrednich odpowiedzi użytkownikom, optymalizując treści pod AI i wyszukiwanie głosowe dzięki danym strukturalnym i NLP dla lepszych efektów marketingu cyfrowego.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia komputerom rozumienie, interpretację i generowanie ludzkiego języka z wykorzystaniem lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. NLP napędza aplikacje takie jak tłumaczenia, chatboty, analiza sentymentu i wiele innych, rewolucjonizując branże oraz usprawniając interakcję człowiek-komputer.
Rozpoznawanie Nazwanych Encji (NER) to kluczowa dziedzina Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) w AI, skupiająca się na identyfikacji i klasyfikacji encji w tekście do z góry określonych kategorii, takich jak osoby, organizacje i miejsca, aby usprawnić analizę danych i zautomatyzować ekstrakcję informacji.
Rozszerzanie zapytań w FlowHunt zwiększa zrozumienie chatbota, znajdując synonimy, poprawiając błędy ortograficzne oraz zapewniając spójne i dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników.
Rozumienie Języka Naturalnego (NLU) to poddziedzina AI skoncentrowana na umożliwieniu maszynom kontekstowego rozumienia i interpretacji ludzkiego języka, wykraczając poza podstawowe przetwarzanie tekstu, by rozpoznawać intencje, semantykę i niuanse, co znajduje zastosowanie m.in. w chatbotach, analizie sentymentu czy tłumaczeniu maszynowym.
Token w kontekście dużych modeli językowych (LLM) to sekwencja znaków, którą model przekształca w reprezentacje numeryczne dla efektywnego przetwarzania. Tokeny są podstawowymi jednostkami tekstu wykorzystywanymi przez LLM, takimi jak GPT-3 i ChatGPT, do rozumienia i generowania języka.
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji (SI), który naśladuje działanie ludzkiego mózgu w przetwarzaniu danych i tworzeniu wzorców wykorzystywanych w podejmowaniu decyzji. Inspiracją dla tej technologii jest struktura i funkcjonowanie mózgu, określane jako sztuczne sieci neuronowe. Algorytmy uczenia głębokiego analizują i interpretują złożone relacje danych, umożliwiając zadania takie jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazów oraz rozwiązywanie skomplikowanych problemów z wysoką dokładnością.
OpenAI Whisper to zaawansowany system automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), który transkrybuje mowę na tekst, obsługuje 99 języków, jest odporny na akcenty i szumy oraz jest open-source do wszechstronnych zastosowań AI.
