Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
Lêgerîna modelên Nifşê Zimanên Xwezayî (NLG) ji bo mebestên li derveyî çarçoweya wan a kevneşopî, wek pêşbînkirina bazirganiyê, navberek balkêş a serîlêdanên îstîxbarata çêkirî pêşkêşî dike. Modelên NLG, bi gelemperî ji bo veguheztina daneyên birêkûpêk di metnek ku ji hêla mirovan ve tê xwendin têne bikar anîn, algorîtmayên sofîstîke yên ku bi teorîkî dikarin li qadên din werin adapte kirin, di nav de pêşbîniya darayî jî bikar tînin. Ev potansiyel ji
Pirsgirêkên Di Wergera Makîneya Neuralî (NMT) de çi ne û mekanîzmayên baldariyê û modelên veguherîner çawa dibin alîkar ku wan di chatbotek de derbas bikin?
Wergera Makîneya Neuralî (NMT) bi karanîna teknîkên fêrbûna kûr ve ji bo çêkirina wergerên bi kalîte ve qada wergera ziman şoreş kiriye. Lêbelê, NMT di heman demê de gelek pirsgirêkan jî derdixe holê ku divê werin çareser kirin da ku performansa xwe baştir bikin. Du kêşeyên sereke yên di NMT-ê de hilgirtina girêdanên dûr û dirêj û şiyana balkişandina li ser têkildar in.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, Têgeh û pîvanên NMT, Nirxandina îmtîhanê
Pirsgirêkên bêhempa yên hilberandina zimanê xwezayî li gorî celebên daneyên din ên mîna wêne û daneyên sazkirî çi ne?
Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) li gorî celebên daneya din ên wekî wêne û daneyên birêkûpêk kêşeyên bêhempa derdixe pêş. Ev kêşe ji ber tevlihevî û guherbariya zimanê mirovî derdikevin holê. Di vê bersivê de, em ê astengiyên cihêreng ên ku di NLP de rû bi rû ne, di nav de nezelaliyê, hesasiya çarçoveyê, û nebûna standardbûnê vekolin. Yek ji