NLG 모델 로직을 거래 예측과 같은 NLG 이외의 다른 목적으로 사용할 수 있습니까?
화요일, 08 10 월 2024 by 에반젤리아 소울타니
거래 예측과 같은 기존 범위를 넘어서는 목적을 위한 자연어 생성(NLG) 모델 탐색은 인공 지능 애플리케이션의 흥미로운 교차점을 제시합니다. 일반적으로 구조화된 데이터를 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 데 사용되는 NLG 모델은 이론적으로 재무 예측을 포함한 다른 도메인에 적용할 수 있는 정교한 알고리즘을 활용합니다. 이 잠재력은 다음에서 비롯됩니다.
신경망 기계 번역(NMT)의 과제는 무엇이며 주의 메커니즘과 변환기 모델이 챗봇에서 이를 극복하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
화요일, 08 8월 2023 by EITCA 아카데미
신경망 기계 번역(NMT)은 딥 러닝 기술을 활용하여 고품질 번역을 생성함으로써 언어 번역 분야에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 NMT는 성능을 개선하기 위해 해결해야 할 몇 가지 문제도 제기합니다. NMT의 두 가지 주요 과제는 장거리 종속성을 처리하고 관련 항목에 집중할 수 있는 능력입니다.
이미지 및 구조화된 데이터와 같은 다른 데이터 유형과 비교할 때 자연어 처리의 고유한 문제는 무엇입니까?
수요일 02 8월 2023 by EITCA 아카데미
NLP(자연어 처리)는 이미지 및 구조화된 데이터와 같은 다른 데이터 유형에 비해 고유한 문제를 제기합니다. 이러한 문제는 인간 언어의 고유한 복잡성과 가변성으로 인해 발생합니다. 이 응답에서는 모호성, 상황 민감도, 표준화 부족 등 NLP에서 직면한 뚜렷한 장애물을 살펴보겠습니다. 중 하나