1. Rappresentazione:
* numeri, non parole: I computer comprendono fondamentalmente i numeri (codice binario). Pertanto, il testo deve essere convertito in rappresentazioni numeriche. Questo viene fatto attraverso varie tecniche:
* Tokenization: Abbattere il testo in singole parole o unità (token).
* Codifica: Assegnazione di ID numerici a ciascun token (ad esempio, usando un elenco di vocabolari). I metodi di codifica comuni includono:
* codifica one-hot: Ogni parola è rappresentata da un vettore in cui tutti gli elementi sono zero ad eccezione dell'elemento corrispondente all'ID della parola.
* Word Embeddings (Word2vec, Glove, FastText): Le parole sono rappresentate come vettori densi che catturano relazioni semantiche. Le parole con significati simili hanno vettori più vicini nello spazio vettoriale.
* Embddings basati su trasformi (Bert, GPT): Questi modelli imparano gli incorporamenti di parole contestualizzati, il che significa che la rappresentazione di una parola cambia in base al contesto circostante.
2. Riconoscimento del modello:
* Modellazione statistica: I computer apprendono i modelli statistici da enormi quantità di dati di testo. Si identificano:
* Frequenze di parole: Quante volte compaiono alcune parole.
* Co-Cocurrences Word: Quali parole tendono ad apparire insieme.
* Strutture grammaticali: Come le parole sono organizzate in frasi (sintassi).
* Algoritmi di apprendimento automatico: Questi algoritmi sono addestrati per svolgere attività linguistiche specifiche:
* Classificazione: Testo di categorizzazione (ad es. Rilevamento spam, analisi del sentimento).
* Modelli da sequenza a sequenza: Tradurre le lingue, generare testo.
* Riconoscimento dell'entità nominata: Identificare persone, organizzazioni, luoghi.
* Etichetta part-of-Speech: Etichettare le parole con i loro ruoli grammaticali (sostantivo, verbo, aggettivo, ecc.).
3. Livelli di "comprensione" (in base all'attività):
* Livello lessicale: Riconoscere le parole individuali e i loro significati di base. Questo è il livello più fondamentale.
* Livello sintattico: Analisi della struttura grammaticale delle frasi. Gli algoritmi di analisi aiutano i computer a capire come le parole si relazionano tra loro.
* Livello semantico: Estrarre il significato di frasi e paragrafi. Ciò comporta la comprensione delle relazioni tra parole e concetti.
* Livello pragmatico: Comprendere il contesto, l'intento e il significato implicito dietro il linguaggio. Questo è il livello più impegnativo e richiede un grado di ragionamento a senso comune con cui i computer lottano.
4. Come funziona tutto insieme (Esempio semplificato:Analisi del sentimento):
1. Input: "Questo film è stato fantastico!"
2. Tokenization: Dividi in:"Questo", "film", "era", "Amazing", "!"
3. codifica: Ogni token viene convertito in una rappresentazione numerica (ad esempio, usando gli incorporamenti delle parole).
4. Modello di apprendimento automatico (addestrato sui dati del sentimento): La frase codificata viene immessa in un modello pre-addestrato.
5. Matching pattern: Il modello identifica i modelli associati al sentimento positivo (ad esempio, la presenza di "Amazing" e la connotazione positiva del "film era").
6. Output: Il modello prevede un punteggio del sentimento "positivo".
Limitazioni chiave:
* Mancanza di buon senso: I computer lottano con situazioni che richiedono conoscenze del mondo reale o ragionamento logico. Possono essere ingannati da dichiarazioni ambigue o prive di senso.
* Dipendenza del contesto: Mentre modelli come Bert sono molto più bravi a gestire il contesto, non comprendono ancora completamente le sfumature della comunicazione umana.
* Bias: I modelli di lingua sono addestrati su set di dati enormi e se tali set di dati contengono pregiudizi, i modelli rifletteranno tali pregiudizi nei loro output.
* creatività e originalità: Mentre i computer possono generare testo, mancano della vera creatività e originalità degli scrittori umani. Ricombinano principalmente i modelli esistenti.
In conclusione, i computer non capiscono la lingua allo stesso modo degli umani. Usano modelli statistici e algoritmi per elaborare il linguaggio ed eseguire compiti specifici. Sono eccellenti nel riconoscimento dei pattern e possono essere addestrati per ottenere risultati impressionanti, ma mancano di vera comprensione, buon senso e coscienza.
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