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NLP發展仰賴語言認知基礎 延續知識圖譜概念 預訓練語言模型趨勢應運而生

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近年來自然語言處理(Natural Language Processing;NLP)領域發展著重為電腦系統建立與人類相似的基礎認知,先後以大規模語料建構知識圖譜(knowledge graph),以及利用預訓練(pre-training)架構產生具廣泛語言認知能力的語言模型(language model),DIGITIMES Research認為,讓電腦系統能具備基礎認知能力後,將有助加快NLP產業發展進程,可望盡早實現以自然語言作為人機溝通基礎的目標。

內文目錄

  • NLP發展首要為建立人機共同認知
  • 知識圖譜藉語詞關聯性 建構NLP思考推理脈絡
  • 預訓練架構打造NLP應用專屬知識圖譜
  • NLP預訓練架構趨勢興起 大廠以雄厚運算資源主導發展
  • 結語:預訓練架構為電腦系統建立認知基礎 成AI產業發展關鍵

圖表目錄

  • 自然語言處理系統組成示意圖
  • Google搜尋引擎所建構的知識圖譜例舉:玉山高度
  • 百度語言與認知技術布局架構
  • NLP預訓練語言模型開發流程
  • 2018年起NLP預訓練技術研究列表
  • 6 個圖表

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