随着技术的进步,工业已经向自动化和智能化方向发展。在这方面,人工智能和机器学习发挥了至关重要的作用。自然语言处理( Natural language processing,NLP)是计算机科学和语言学的一个研究领域,主要研究处理自然语言的方法。那么,在自然语言处理中,有限状态机FSM和下推自动机哪个更可靠、更有效呢?
我正在读一本书,由Glenn Seemann和David M Bourg写的"AI for Game Developers“,他们使用视频游戏AI作为一个基于规则的学习系统的例子。 从本质上讲,玩家有3种可能的走法,并在三次击球的组合中命中。人工智能的目标是预测玩家的第三次打击。该系统的规则是所有可能的3步组合。每条规则都有一个与之关联的“权重”。每当系统猜测错误时,规则的权重就会降低。当系统必须选择一条规则时,它会选择权重最高的规则。 这与基于强化学习的系统有什么不同?谢谢!
我和Spacy合作过,到目前为止,我发现NLP非常直观和健壮。我试图从文本句子搜索,这是word base和content type base搜索的方式,但到目前为止,我还没有找到任何解决方案的空间。
我有这样的文字:
人工智能( In computer science )中的人工智能(AI),有时被称为机器智能,是指机器所表现出来的智能,不同于人类和动物所表现出来的自然智能。领先的人工智能教科书将该领域定义为对“智能主体”的研究:任何感知其环境并采取行动以最大限度地实现其目标的行动的设备。1就口语而言,“人工智能”一词通常用于描述模仿人类与人类思维相关联的“认知”功能的机器(或计算机),如
假设爱丽丝和鲍勃面对面地选择一个数字。我们叫它"97“
爱丽丝的原话是“你在哪里学习的?”
假设我们有人工智能。让这个人工智能产生1000个有意义的信息
1. Message: "You were so good at school"
2. Message: "My uncle came to us. I told my uncle about you"
3. Message: "Has your illness passed? Are you better?"
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97. Message: "Where did you