Temat 1 AI i NLP: zrozumienie niuansów języka

NLP to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na umożliwianiu komputerom rozumienia, interpretowania i generowania ludzkiego języka. Techniki NLP są wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań, w tym poniżej wraz z przykładem. Jednym z kluczowych wyzwań w NLP jest zrozumienie niuansów ludzkiego języka, w tym wielu znaczeń słów, wyrażeń idiomatycznych i zależności kontekstowych. Algorytmy NLP wykorzystują różne techniki, takie jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie, do analizowania i interpretowania danych językowych oraz generowania odpowiednich odpowiedzi lub działań. Aplikacje NLP: Wirtualni asystenci (np. Asystent Google): Asystent Google wykorzystuje NLP do rozumienia i interpretowania żądań, które można zadać w języku naturalnym. Na przykład użytkownicy mogą powiedzieć „Hej, Google, jaka jest dzisiaj pogoda?”, a Asystent Google dostarczy prognozę pogody i dostarczy żądane informacje, oferując spersonalizowane odpowiedzi, uwzględniające lokalizację użytkownika i inne informacje kontekstowe. Wyszukiwarki (np. Google): Google stosuje kilka technik NLP, aby zrozumieć znaczenie i intencje pytań użytkowników, aby zapewnić najtrafniejsze wyniki wyszukiwania. Na przykład Google użyje pewnych technik, takich jak stemming (redukcja słów do ich podstawowej formy) lub rozpoznawanie jednostek (identyfikacja konkretnych osób/rzeczy wymienionych w wyszukiwaniu) i analizowanie trafności pytania. Co ważne, NLP pomaga Google zrozumieć, czy użytkownik chce kupić produkt, wykonać zadanie, czy też szuka ogólnych informacji. Tłumaczenie maszynowe (np. tłumaczenie Google): Tłumacz Google wykorzystuje oparte na regułach i statystyczne techniki tłumaczenia maszynowego do automatycznego tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny. Tłumacz Google używa NLP do analizy struktury i znaczenia tekstu źródłowego oraz do generowania dokładnych i naturalnych tłumaczeń.