Байгалийн хэлний боловсруулалтад үгийн багийн загварын давуу болон хязгаарлалт юу вэ?
Үгийн багц загвар нь текст өгөгдлийг дүрслэх байгалийн хэл боловсруулах (NLP)-д түгээмэл хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь текстийг тоон вектор болгон хөрвүүлэх энгийн бөгөөд үр дүнтэй арга бөгөөд үүнийг машин сургалтын алгоритмын оролт болгон ашиглаж болно. Гэсэн хэдий ч бусад загварын нэгэн адил үгийн уут загвар нь өөрийн давуу болон хязгаарлалттай байдаг.
Үгийн цүнх загварын давуу талууд:
1. Энгийн байдал: Үгийн цүнхний загвар нь ойлгож хэрэгжүүлэхэд хялбар. Энэ нь баримт бичиг бүрийг үгийн цуглуулга гэж үзэж, текстийн дараалал, бүтцийг үл тоомсорлодог. Энэхүү энгийн байдал нь үүнийг NLP-ийн олон даалгаварт түгээмэл сонголт болгодог.
2. Олон талт байдал: Үгийн уутны загварыг текстийн ангилал, сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ, мэдээлэл хайх гэх мэт NLP-ийн янз бүрийн даалгаварт ашиглаж болно. Энэ нь олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр нийтлэл, мэдээний нийтлэл, шинжлэх ухааны баримт бичиг зэрэг өөр өөр төрлийн текст өгөгдлийг зохицуулах боломжтой.
3. Үр ашиг: Үгсийн багц загвар нь тооцооллын хувьд үр ашигтай, ялангуяа том өгөгдлийн багцтай ажиллах үед. Энэ нь хамгийн бага урьдчилсан боловсруулалт шаарддаг бөгөөд гүйцэтгэлд тийм ч их нөлөө үзүүлэхгүйгээр олон тооны функцийг удирдах боломжтой.
4. Тайлбарлах чадвар: Үгсийн багц загвар нь тайлбарлах боломжтой үр дүнг өгдөг. Тайлбар толь дахь үг бүр нь онцлог шинж чанартай тохирч, вектор дахь утга нь тухайн үгийн давтамж эсвэл баримт бичигт байгаа эсэхийг илэрхийлдэг. Энэ нь текст дэх өөр өөр үгсийн ач холбогдлыг шинжлэх боломжийг бидэнд олгодог.
Үгийн багц загварын хязгаарлалт:
1. Утга зүйн мэдээлэл алдагдах: Үгийн уут загвар нь текст дэх үгсийн дараалал, нөхцөл байдлыг үл тоомсорлодог. Энэ нь үг бүрийг бие даасан зүйл гэж үздэг бөгөөд үг хоорондын хамаарлыг үл тоомсорлодог. Үүний үр дүнд энэ нь текстийн утгын утгыг барьж чадахгүй.
Жишээлбэл, "Би нохойд хайртай", "Нохой надад хайртай" гэсэн хоёр өгүүлбэрийг авч үзье. Үгсийн багц загварт утгууд нь өөр ч гэсэн хоёр өгүүлбэр ижил вектор дүрслэлтэй байх болно.
2. Үгийн сангийн хэмжээ: Үгийн сангийн хэмжээ нь үгийн загварт хязгаарлалт байж болно. Өвөрмөц үгсийн тоо нэмэгдэхийн хэрээр онцлог векторуудын хэмжээс мөн нэмэгдэж, сийрэг дүрслэлд хүргэдэг. Энэ нь санах ой болон тооцооллын шаардлагын хувьд хүндрэл учруулж болзошгүй юм.
3. Үгийн санд байхгүй үгс: Үгийн баг нь сургалтын өгөгдөлд байхгүй үгстэй тэмцдэг. Эдгээр үгсийн сангаас хэтэрсэн үгсийг ихэвчлэн тусгай жетоноор олгодог эсвэл бүрмөсөн үл тоомсорлодог бөгөөд энэ нь мэдээлэл алдагдахад хүргэдэг.
4. Нөхцөл байдлын хомсдол: Үгийн багцын загвар нь үгийн дарааллыг харгалзан үздэггүй тул текстэд байгаа контекст мэдээллийг авч чаддаггүй. Утга нь контекстээс ихээхэн хамаардаг текст үүсгэх эсвэл машин орчуулга гэх мэт ажлуудад энэ нь асуудалтай байж болно.
Үгийн багц загвар нь NLP даалгаврууд дахь текст өгөгдлийг илэрхийлэх энгийн бөгөөд олон талын арга юм. Энэ нь энгийн, олон талт, үр ашигтай, тайлбарлах боломжтой зэрэг давуу талуудтай. Гэсэн хэдий ч энэ нь утгын мэдээлэл алдагдах, үгсийн сангийн хэмжээ, үгийн сангаас хэтэрсэн үгсийг зохицуулах, контекст дутмаг зэрэг хязгаарлалттай байдаг. Судлаачид болон дадлагажигчид NLP-ийн тусгай даалгаварт үгийн багцыг ашиглахдаа эдгээр давуу болон хязгаарлалтуудыг анхаарч үзэх хэрэгтэй.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Зохицуулалт гэж юу вэ?
- Хяналттай болон хяналтгүй сургалтын арга барилыг нэгэн зэрэг хэрэгжүүлдэг хиймэл оюун ухааны загвартай сургалтын төрөл байдаг уу?
- Хяналтгүй машин сургалтын системд суралцах үйл явц хэрхэн явагддаг вэ?
- Google Cloud Machine Learning/AI платформ дээр Fashion-MNIST датасетийг хэрхэн ашиглах вэ?
- Машины сургалтын ямар төрлийн алгоритмууд байдаг бөгөөд тэдгээрийг хэрхэн сонгох вэ?
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- NLG загварын логикийг арилжааны таамаглал гэх мэт NLG-ээс өөр зорилгоор ашиглаж болох уу?
- Машин сургалтын илүү нарийвчилсан үе шатууд юу вэ?
- TensorBoard бол загварыг дүрслэн харуулахад хамгийн их санал болгож буй хэрэгсэл мөн үү?
- Өгөгдлийг цэвэрлэхдээ өгөгдөл нь өрөөсгөл биш гэдгийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу