深度學習:自然語言處理的秘密武器 | 社區大學終身學習網
![深度學習:自然語言處理的秘密武器](https://i.imgur.com/1IaoGs0.jpg)
2019年7月15日—自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,簡稱NLP)正逐步改變人工智慧理解人類的想法與行為的方式,而其中深度學習更扮演著至關重要的角色。
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自然語言處理 ( Natural Language Processing ,簡稱 NLP ) 正逐步改變人工智慧理解人類的想法與行為的方式,而其中深度學習更扮演著至關重要的角色。在此演變下,品牌與行銷應如何從中受益?
有時,在嘗試建構人工智慧的過程中,才能體會到人類心智的複雜性。自然語言處理便是一個很好的例子,該技術致力於探討人工智慧如何辨別人類語言中的細微差異。
以英文單字為例,「 plaster 」(灰泥,一種用於覆蓋牆面的塗料)和「 plasters 」( OK 繃)二字間的差異也許看似簡單,但是對人工智慧來說,這中間的過程卻一點都不輕鬆。研究人員必須事先準備大量的定義、與「 plasters 」有關的語料以供人工智慧學習,才能有足夠的能力在真實情境中區辨消費者所搜尋的究竟是居家裝潢用的塗料,或是保護傷口用的急救產品。
Appier 的首席人工智慧科學家孫民指出,為了讓傳統方法發揮作用,「研究人員往往須明確定義每個詞彙的含義,以及詞彙間的關係。」傳統方法仰賴高度的人為干預來定義各種例外情況,然而這樣的作法會削弱人工智慧的運作效率。
傳統方法雖然讓人工智慧具備基礎的語言處理能力,然而,其學習過程偏向採用「死記硬背」的方式。換言之,研究人員不但需要預先定義許多文意並且統整許多定義間的關係,在這些事務中,也需要大量人為介入處理。因此,透過傳統方法建構而成的人工智慧,往往缺乏商務應用方面的語言處理能力。
人類的溝通方式要比單純死背複雜得多。語言本身具有高度「針對性」,而這種存在於字裡行間外的特定情境(例如作者與其書寫對象間的關係),會影響溝通時所選用的詞彙、句法、拼字,以及標點符號的呈現方式。
孫民還表示:「語言隨著時間不斷演變,人們在正式文件中和網路上所使用的語言有著明顯差異。想讓傳統方法在現今的語言環境中發揮作用,除了得建構專門的書面英語、美式英語和澳式英語等知識庫外,還須擁有一個包含 Reddit 這類網站中常見用語的專門知識庫。然而,傳統方法在應...
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