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中国吸猫网独家发布,现在做自媒体的人哪里来这么多文章?一个人一天写一篇2000字的文章有多累,那么有办法解决吗?单人有!下面介绍一下,NLP(自然语言处理)是一门研究如何使人类语言理解人类语言、的学科。这个主题有两个主要的想法。一种是“符号方法”,它人工建立语言模型,提取语法、词汇的语法,标记每个单词、词性的含义,然后教导机器的原理并让它写文章根据语法。
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——您必须熟悉此方法:不是后面的单词、学习语法、然后写文本?是的,这就是我们在学校学习英语的方式。
另一种思维方式是“统计法”。与传统的教师教学不同,这种方法更注重“自学”:将大量的文本投入到机器中,让它找到语言的规律,并试着自己写。
这种方法实际上对我们来说比较熟悉。难道每个孩子都不会像这样学习母语吗?没有父母会告诉孩子什么是名词、什么是动词、什么是问句,孩子每天都在听、每天,他自然掌握了一门语言。
当然,“符号方法”和“统计方法”并不完全相反。大多数NLP算法同时包含两个想法。然而,在计算机开发的初始阶段,无法提供“统计法”所要求的大量计算资源一直是“象征法”。直到近十年来,随着计算能力的大幅提升,特别是深度学习理论的兴起,“统计法”得到越来越广泛的应用。
人们普遍认为深度学习是迈向真正的人工智能的重要一步。今天,着名的AlphaGo是基于深度学习理论设计的。它并不理解Go中的“潜在”、“厚度”这样的各种术语,它只学习了很多象棋,总结了Go的规则,最后击败了李世石。在AlphaGo获胜后,聂卫平曾经苦苦思索,无法理解。 AlphaGo团队中没有Go大师。他为什么能击败世界冠军?事实上,这是聂卫平仍然留在老师带学生的想法。老师带学生,学生很难超过老师的高度,AlphaGo是自学成才,不仅超越了顶级人类大师,还创造了许多精彩的动作。在人机大战后的春兰杯、中,人类棋手也开始应用AlphaGo创造的设定目标。 GoGo游戏社区迅速认可了“AlphaGo Stream”。、吸收了、并继续前进。在自然语言处理方面,还有一个众所周知的深度学习模型:Kappasi模型。
斯坦福大学的Andrej Karpathy是深度学习领域的知名人物。 2015年5月,他设计了一个基于递归神经网络的NLP模型,并在GitHub上发布了代码。
这个模型非常精致,只有几千行代码。任何具有基本编程技能的工程师都可以理解代码并下载它。但是该模型的功能非常强大,它没有设置任何语法,没有单词库,也没有指定只能处理英语、法语、或特定语言。它唯一的要求就是文本输入。你给它提供了很多段文本,它使用递归神经网络来分析段落并找到词之间的关系。
最后的所有文章,但从数学的角度来看,单词的排列是一系列单词。如果计算机可以打破序列并掌握其规则,那么从理论上讲,它也可以生成这样的序列并编写类似的组合。
理论很简单,实战效果如何?现在,让我们假设有一个装有Kappasi模型的机器人。他决心成为一名中国小说家。他的表现会是什么样的?
首先,找到一个学习模型。机器人正在寻找中国世界上最成功的流行小说:金庸的《射击英雄》。
机器人学了一本教科书
《神雕侠侣英雄》只有80万字,它不需要时间学习,一台普通的台式电脑,你可以在五六秒内完成。
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