タグ付けされた質問 「natural-language-processing」

自然言語処理(NLP)に関連する質問。これは、コンピューターと人間(または自然)言語の間の相互作用に関係します。特に、大量の自然言語データを処理および分析するプログラムの作成方法について説明します。

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AIは構成された(自然な)言語を作成できますか?
「人工または構築された言語(コンランと呼ばれることもある)は、文化の一部として自然に形成されるのではなく、人または小さなグループによって作成された言語です。」(ソース:単に英語のウィキペディア) 私の質問は、AIが単語、活用、文法規則を使用して、それを独自の自然言語で構築できるかどうかです。基本的に、人間が互いに話すために使用できる言語。(できれば、抽象的で高レベルの概念を伝えるために。) そのようなAIはどのようなテクニックを使用できますか?それは既存の自然言語に基づいているのでしょうか、それとも既存の自然言語とのつながりがほとんどないのでしょうか?既存の言語よりも学習しやすい言語(エスペラント語も含む)を設計できますか?

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チューリングテストの特定の要件
チューリングテストの具体的な要件は何ですか? テストを行う資格を得るために評価者が満たさなければならない場合、どのような要件がありますか? 会話には常に2人の参加者(1人は人間、1台はコンピュータ)が必要ですか、それともそれ以上の参加が可能ですか? プラセボテスト(実際にはコンピュータが関与していない場合)は許可または推奨されますか? 複数の評価者がいますか?その場合、マシンがテストに合格するためには、すべての評価者の間で全会一致の決定が必要ですか?

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ソフィア(ロボット)の登場人物の会話はスクリプト化されていますか?
:からロボットについての私の話ハンソンロボティクスた、サウジアラビアから市民権への権利を付与されました。 次の記事を見つけました。 あなたの新しい友達は人型ロボットです 出典:theaustralian.com.au Amazon Echo、Googleアシスタント、Siriと同様に、ソフィアは、好きな映画や歌の種類、天気、ロボットが人間を駆除する必要があるかどうかなど、個別の情報について質問したり回答したりできます。 しかし、彼女の一般的な知識はこれらのプレーヤーの背後にあり、彼女は数学をしていません。彼女の答えはほとんどがスクリプト化されており、私の観察から、彼女の答えは、使用する言語をアルゴリズムで処理することから派生しているようです。 時々、回答は質問のトピックに近いものの、ずれることがあります。時々、彼女は件名を変更し、代わりにあなたに質問をします。 彼女には自己の人工的な概念はありません。彼女はあなたが以前からあなたを覚えているかどうか、彼女が昨日どこにいたかは言えず、進行中の関連付けの基礎を形成することができるあなたとの過去の相互作用のデータを蓄積していないようです。 「オーストラリアでは何を見た?」などの質問。、「昨日はどこにいたの?」、「先週誰と会ったの?」そして「オーストラリアが好きですか?」彼女を超えています。 なぜソフィアのロボットは見た目と違うのですか 出典:smh.com.au 多くの場合、ノイズを導入することにより、この種のソフトウェアをだますことができます。それは文字通りのノイズである可能性があります–補聴器を持った人なら誰でも言うように、機械はバックグラウンドノイズを取り除くのが得意ではありません–あるいは、無関係な情報や限られたコンテキストの意味でのノイズかもしれません。あなたは求めることができる「あなたが人間をどう思いますか?」その後、「もっと詳しく教えてもらえますか?」とフォローアップします。2番目の質問では、ロボットが「それ」を定義し、前回の発言を思い出し、何か新しいものを考え出す必要があります。 ABCインタビューの場合、質問は事前にスクリプト化されている可能性があるため、ソフィアのチームに事前に送信されました。まるで人間のセレブへのインタビューみたい! ロボットに市民権を与えるふりは誰にも役立ちません 出典:theverge.com ソフィアは本質的に巧妙に構築された人形で、ロボットの外観や音に対する文化的な期待を利用するように設計されています。はい、しっかりとした会話をすることができますが、そのワンライナーはキーワードへの事前に書かれた応答のようです。(ピアスモーガンがソフィアとのインタビュー中にコメントしたように、「明らかにこれらはプログラムされた答えです。」) ここにいくつかの参照があります。 世界初のロボット市民の機械的脳の内部 Uncanny Robot AIであるソフィアは、あなたが考えているものではありません。 NLPの進歩を理解した上で、ロボットソフィアのスピーチのどれくらいが台本化されていると思われますか?

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要約に役立つ人工知能戦略は何ですか?
要約したい段落がある場合、たとえば: ポンツォとフィラは日中にモールに行きました。彼らは長い間歩き、お店に立ち寄った。彼らは多くの店に行きました。最初は何も買わなかった。多くの店に行った後、最終的にシャツとズボンを購入しました。 次のように要約すると: 彼らは今日ショッピングモールで買い物をし、いくつかの服を買いました。 もしあれば、このプロセスを自動化するための最良のAI戦略は何ですか?ない場合、それはアルゴリズムを通知する外部情報リソースを最初に持っていることに依存しているためでしょうか?それとも、問題は本質的に文脈に依存しているからでしょうか?
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