Постоји неколико иновативних фасадних система који се користе у обради природног језика (НЛП). Неки примери укључују:
1. Трансформатори: модели засновани на трансформаторима постали су популаран избор у НЛП-у. Они користе механизме самопажње да би ухватили зависности кроз улазну секвенцу, омогућавајући им да ефикасно обрађују реченице или дуже текстове. Модели трансформатора као што су БЕРТ, ГПТ и Т5 постигли су врхунске перформансе у различитим НЛП задацима.
2. Ворд2Вец: Ворд2Вец је техника која пресликава речи у корпусу у векторе у високодимензионалном простору. Он обухвата семантичке односе између речи тако што их представља као густе нумеричке векторе. Ова уградња речи се широко користи у НЛП задацима, као што су анализа осећања, класификација докумената и машинско превођење.
3. Рекурентне неуронске мреже (РНН): РНН су класа неуронских мрежа које могу да обрађују улазне секвенце различитих дужина. Коришћени су у НЛП-у за задатке као што су генерисање језика, машинско превођење и анализа осећања. Дуготрајна краткорочна меморија (ЛСТМ) и затворене понављајуће јединице (ГРУ) су популарне РНН варијанте које се обично користе у НЛП-у.
4. Механизми пажње: Механизми пажње омогућавају моделима да се фокусирају на релевантне делове улазног низа приликом предвиђања. Они су одиграли значајну улогу у побољшању перформанси различитих НЛП задатака. Механизми пажње омогућавају моделу да динамички одмери важност различитих речи или делова реченице током обраде.
5. Претходно обучени језички модели: Претходно обучени језички модели, као што је БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс), револуционирали су НЛП. Ови модели су претходно обучени за велике скупове података, што им омогућава да науче богате репрезентације језика. Затим се могу фино подесити за специфичне низводне задатке, захтевајући мање података о обуци специфичним за задатак.
6. Пренос учења и учење са више задатака: Пренос учења укључује коришћење знања стеченог из једног задатка за побољшање учинка на другом сродном задатку. Учење са више задатака укључује обуку модела за обављање више задатака истовремено. Оба приступа су била успешна у НЛП-у, омогућавајући моделима да искористе знање из различитих домена и задатака како би побољшали перформансе на специфичним задацима.
7. Неурално машинско превођење (НМТ): НМТ је приступ машинском превођењу који користи неуронске мреже, обично засноване на моделима секвенце до секвенце, да директно преведе реченице изворног језика у реченице циљног језика. НМТ је постигао значајна побољшања у односу на традиционалне статистичке методе машинског превођења.
Ово је само неколико примера иновативних фасадних система који се користе у НЛП-у. Област обраде природног језика наставља да се развија, а истраживачи непрестано предлажу нове методе, архитектуре и технике за побољшање разумевања језика и задатака генерисања.
Датум објављивања: