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
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
共 6 個圖表
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