自然語言處理, 專欄, 觀點 AI 時代的語言學(三):實作 在本系列文的連載之一裡,我們說明了人類的語言系統具有其天生的內部結構,我們可以用這個內部結構來設計一個專門計算「語言結構」的程式,讓資訊系統仿照人類處理語言的過程來推算出語言的結構。
自然語言處理, 專欄, 觀點 AI 時代的語言學(二):語意 在本系列的 [連載之一] 裡,我們已經描述的現代語言學 (不是 1950 年以前那種『傳統』語言學哦!) 是怎麼看待語言的 (一連串性質略有不同,但結構全都一致的函式結構),而且這個做法也可以解釋,甚至模仿人類的幼童是如何用極少數的資料,就能開始建立他對母語的結構理解。
技術, 技術解析, 自然語言處理 白話解讀:為什麼AI應用語言學觀點可以提早捉到病毒變異? 我們能不能將病毒蛋白的基因序列想像成類似人類的自然語言?這又跟快速掌握病毒變異有什麼關係?而人工智慧又能幫什麼忙?從這幾個問題出發,學者們透過自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)生成蛋白質序列並縮短預測病毒突變的時間。這究竟是如何做到的?
技術, 技術解析, 自然語言處理 小數據條件下的語意分析 幾乎所有的語言分析應用場景的先決條件就是「數據量要大,愈大愈準」。但如果某個專業領域裡面只有寥寥數篇相關文件,例如新產品的行銷文案、專業技能的訓練課程講稿內容乃至候選人的政見發表或是辯論文字稿…等。我們有什麼辦法能讓「人工智慧」幫我們透過少量的數據,就做出像人的判斷呢?