வர்த்தக முன்னறிவிப்பு போன்ற NLG அல்லாத மற்ற நோக்கங்களுக்காக NLG மாதிரி தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG) மாதிரிகள் அவற்றின் பாரம்பரிய நோக்கத்திற்கு அப்பாற்பட்ட நோக்கங்களுக்காக, வர்த்தக முன்கணிப்பு போன்றவை, செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளின் சுவாரஸ்யமான குறுக்குவெட்டுகளை வழங்குகிறது. NLG மாதிரிகள், பொதுவாக கட்டமைக்கப்பட்ட தரவை மனிதர்கள் படிக்கக்கூடிய உரையாக மாற்றுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, நிதி முன்கணிப்பு உட்பட மற்ற களங்களுக்கு கோட்பாட்டளவில் மாற்றியமைக்கக்கூடிய அதிநவீன வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த சாத்தியம் இருந்து வருகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், இயற்கை மொழி தலைமுறை
நியூரல் மெஷின் டிரான்ஸ்லேஷனில் (NMT) உள்ள சவால்கள் என்ன மற்றும் ஒரு சாட்போட்டில் அவற்றைக் கடக்க கவனம் வழிமுறைகள் மற்றும் மின்மாற்றி மாதிரிகள் எவ்வாறு உதவுகின்றன?
நியூரல் மெஷின் டிரான்ஸ்லேஷன் (NMT) உயர்தர மொழிபெயர்ப்புகளை உருவாக்க ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மொழி மொழிபெயர்ப்பு துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இருப்பினும், NMT பல சவால்களை முன்வைக்கிறது, அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு அவை தீர்க்கப்பட வேண்டும். NMT இல் உள்ள இரண்டு முக்கிய சவால்கள் நீண்ட தூர சார்புகளைக் கையாளுதல் மற்றும் தொடர்புடையவற்றில் கவனம் செலுத்தும் திறன் ஆகும்.
படங்கள் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு போன்ற பிற தரவு வகைகளுடன் ஒப்பிடும்போது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் தனித்துவமான சவால்கள் என்ன?
படங்கள் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு போன்ற பிற தரவு வகைகளுடன் ஒப்பிடும்போது இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) தனித்துவமான சவால்களை முன்வைக்கிறது. மனித மொழியின் உள்ளார்ந்த சிக்கலான தன்மை மற்றும் மாறுபாடு காரணமாக இந்த சவால்கள் எழுகின்றன. இந்த பதிலில், தெளிவின்மை, சூழல் உணர்திறன் மற்றும் தரநிலைப்படுத்தல் இல்லாமை உட்பட NLP இல் எதிர்கொள்ளும் தனித்துவமான தடைகளை நாங்கள் ஆராய்வோம். ஒன்று