درک زبان طبیعی (NLU) شامل تفسیر زبان انسان است که اغلب شامل ابهام است. حل این ابهام برای ارتباط دقیق بین انسان و ماشین ها ضروری است. استراتژی های حل مسئله مختلف برای بهبود توانایی سیستم های NLU برای رسیدگی به ورودی های مبهم به طور موثر استفاده می شود.

تحلیل زمینه ای

تجزیه و تحلیل زمینه ای از کلمات اطراف و تاریخچه مکالمه قبلی برای تفسیر عبارات مبهم استفاده می کند.با در نظر گرفتن زمینه، سیستم ها می توانند احتمال بیشتری را برای یک کلمه یا جمله تعیین کنند.این رویکرد باعث کاهش سوء تفاهم ها و افزایش دقت پاسخ می شود.

ابهامات و ابهامات

ابهامات لکاتیک شامل انتخاب معنای صحیح کلمه با تفاسیر متعدد بر اساس استفاده از آن است.تactic disambiguation بر ساختار جمله برای روشن کردن روابط بین کلمات تمرکز دارد. ترکیب این روش ها به حل و فصل ابهام در سطوح مختلف زبان کمک می کند.

مدل های Probabilistic Models

مدل های پروبابیلی، مانند مدل های پنهان مارکوف و شبکه های عصبی، احتمال تفاسیر مختلف را تخمین می زنند.این مدل ها مجموعه داده های بزرگ را برای یادگیری الگوها، سیستم های فعال برای انتخاب محتمل ترین معنا در شرایط مبهم تجزیه و تحلیل می کنند.

استراتژی های خلاصه

  • استفاده از text
  • تحلیل های lexical و syntactic را اعمال کنید
  • اجرای استدلال های احتمالی
  • بازخورد کاربر Incorporate