¿Qué tecnologías de inteligencia artificial se utilizan en la traducción en línea?
Contenido cubierto:
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano (natural). Por lo tanto, el procesamiento del lenguaje natural es relevante para el campo de la interacción persona-computadora. El procesamiento del lenguaje natural, incluida la comprensión del lenguaje natural, presenta muchos desafíos. Por tanto, el procesamiento del lenguaje natural involucra el campo de la interacción persona-computadora.
Muchos desafíos en PNL involucran la comprensión del lenguaje natural, es decir, el significado que las computadoras derivan de la entrada del lenguaje humano o natural, y otros involucran la generación del lenguaje natural.
Los algoritmos modernos de procesamiento del lenguaje natural se basan en el aprendizaje automático, especialmente en el aprendizaje automático estadístico. El paradigma del aprendizaje automático difiere de intentos anteriores de procesamiento del lenguaje. La implementación de tareas de procesamiento del lenguaje a menudo implica la codificación manual directa de un gran conjunto de reglas.
Datos ampliados:
Dificultades técnicas en el procesamiento del lenguaje natural:
1. Definición de límites de palabras
En el lenguaje hablado, las palabras suelen ser Sea coherente, y la forma de definir los límites de las palabras es utilizar la mejor combinación que genere el contexto dado más fluido y gramaticalmente correcto. En términos de escritura, el chino tampoco tiene fronteras entre caracteres.
2. Desambiguación del significado de las palabras
Muchas palabras tienen más de un significado, así que asegúrate de elegir la interpretación que haga que el significado de la oración sea más coherente.
3. Ambigüedad sintáctica
La gramática de las lenguas naturales suele ser ambigua. Por lo general, una oración se puede analizar en varios árboles de análisis y debemos confiar en la información semántica y contextual para elegir el árbol de análisis más apropiado.
4. Entrada defectuosa o irregular
Por ejemplo, encontrar acentos extranjeros o locales en el procesamiento del habla, o lidiar con la ortografía, la gramática o el reconocimiento óptico de caracteres en el procesamiento de texto (OCR). error.
Enciclopedia Baidu - Inteligencia artificial
Enciclopedia Baidu - Procesamiento del lenguaje natural