자연적인 언어 처리 (NLP)는 컴퓨터로 인간 언어를 이해하고 해석하는 것을 포함합니다. NLP에 있는 주요 도전 중 하나는 단어 또는 문장이 다수 의미할 수 있는 주위입니다. 이 주위를 불러오는 것은 정확한 언어 이해와 신청 발달을 위해 근본적입니다.

NLP의 Ambiguity 유형

Ambiguity는 lexical ambiguity를 포함한 여러 유형으로 분류 될 수 있으며, 단어는 여러 가지 의미와 문법성을 가지고 있으며, 문장 구조가 다른 해석에 이르는 것을 의미한다. 이러한 주변성을 해결하는 것은 번역, 감정 분석 및 질문에 대한 중요한 것입니다.

의향을 위한 Algorithms

다양한 알고리즘은 NLP의 주변성을 해결하는 데 사용됩니다. 이들은 숨겨진 Markov 모델과 조건 임의 필드, 신경 네트워크와 같은 기계 학습 기법과 같은 통계 모델을 포함합니다. 이 알고리즘은 컨텍스트 및 패턴을 분석하여 가장 유능한 해석을 결정합니다.

계산 및 구현

주변 환경의 변화는 교육 데이터에 근거한 계산 능력이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 단어 감분해에서 알고리즘은 주변 단어의 의미를 이해합니다. 이러한 계산은 종종 큰 데이터 세트를 사용하고 상당한 계산 자원을 필요로합니다.

일반 기술

  • Contextual Analysis:] infer 의미에 주변 단어를 사용합니다.
  • Supervised Learning: 의 트레이 모델은 라벨이 붙은 데이터에 패턴을 인식합니다.
  • Unsupervised Learning: 새로운 또는 드문 단어에 유용한 라벨 데이터 없이 패턴을 찾습니다.
  • 세마틱 네트워크: id disambiguation에 단어 간의 관계가 대표됩니다.