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自然语言处理语义网本体学习的人工智能算法(CS)

进化聚类算法被认为是最流行最广泛使用的进化算法,用于最小化优化几乎所有领域的实际问题。本文提出了一种新的进化聚类算法星(ECA*)。此外,还进行了一些实验,以评估ECA*与五种最先进的方法。 为此,我们使用32个异构多特征数据集,使用内部外部聚类度量来检查它们的性能,并以操作框架的形式衡量它们的性能对数据集特征的敏感性。结果表明,ECA*在发现正确集群的能力方面克服了其竞争技术。 基于其优越的性能,ECA*在本体学习上的开发适应具有重要的可能性。在从语料库中派生概念层次的过程中,形式语境的生成是一个耗时的过程。 因此,形式上下文缩减可以去除不感兴趣的错误的对,从而减少提取概念格相应的概念层次的时间。在此前提下,本研究旨在提出一个框架,使用自适应版本的ECA*来减少现有框架的形式背景的模糊性。 自然语言处理语义网本体学习的人工智能算法.pdf

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自然语言处理】自然语言处理与人工智能

对目前这个主流的基于统计的浅层自然语言处理,有两点我认为是需要高度肯定的: 第一是使用正确的手段解决了语言边界这样一个典型的非良定义的人工智能的问题。 等等,自动机的机理非常接近,这个领域是值得特别关注的;三是用自然语言作为知识表示直接进行模式推理检索,是我带着学生做的方向。 说到语言与人工智能的关系,我认为语言从三个角度对人工智能是有贡献的:第一,语言是一个自然的交互界面,善解人意绕不开这个界面;第二,语言背后是一套知识,对它怎么学习,怎么表示,对一般的知识怎么学习怎么表示 第一是我们做自然语言处理的,不指望人工智能的天上掉下语言处理的馅饼,还是靠自己认识语言,真正地在这个语言上做文章,而不要在其他的地方做文章,其他的地方没有出路。 最后说与人工智能的关联。虽然我是这样的题目,结论是自然语言处理人工智能并没有强关联,而自然语言处理可以为人工智能的进步做一点点贡献,但是是比较微弱的。谢谢。

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    人工智能难点之——自然语言处理

    (NLP)是人工智能语言学领域的分支学科。 (人工智能主要包含以下几个方面:自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然语言处理-机器人学)自然语言处理(NLP)是信息时代最重要的技术之一。 NLP应用背后有大量的基础任务机器学习模型。 什么是自然语言处理 NLP是计算机以一种聪明而有用的方式分析,理解从人类语言中获取意义的一种方式。 早期的NLP方法涉及更基于规则的方法,在这种方法中,简单的机器学习算法被告知要在文本中查找哪些单词短语,并在这些短语出现时给出特定的响应。 但深度学习是一个更灵活,直观的方法,在这个方法中,算法学会从许多例子中识别说话者的意图,就像孩子如何学习人类语言一样。 自然语言应用 NLP算法通常基于机器学习算法

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    干货 | 数学通大道,算法自然

    上文的错误实际上已经有实例了,在印第安纳州,由于算法将不完整的福利申请文书算作是失败申请,直接导致了三年内有 100 万人无法获得食品券,医保福利现金福利。 这个例子充分显示了印第安纳州的保障措施上诉程序有严重的不足漏洞。实际上决定一个人能否继续领医保是一个非常难裁决却又十分重要的事,对此不禁让人质疑让算法决定这么重要的事是否妥当? 于是他们采用 CYF 的热线数据两年内的寄养数据作为虐童数据的替代数据。所以算法会输出某个儿童上 CYF 热线被寄养的可能性,并以此作为该儿童的受威胁程度分数。 这种做法有什么问题呢? 但是当这些调查者将判断的权利完全交予算法,实际上他们发起了守望者的角色,这也使得整个决策系统中阶级分化种族歧视的情况更加严重。 算法决策系统因为不会像人类那样主观臆断而备受吹捧。 这个系统要求算法不仅要给出某种分数,更要描述评价过程,另一方面人类决策者也必须有基本的统计学知识还要对自己使用的特定算法的局限性缺点了然于胸。

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    Comparable ComparatorComparable 自然排序

    这样将来使用 SortedSet 等根据类的自然排序进行排序的集合容器时可以保证保存的数据的顺序想象中一致。 上面的第二点如果违反了会怎样呢? 举个例子,如果你往一个 SortedSet 中先后添加两个对象 a b a, b 满足 (! b 时会添加失败返回 false SortedSet的 size 也不会增加,因为在 SortedSet 看来它们是相同的 实际上所有实现了 Comparable 接口的 Java 核心类的结果都 从上面内容可知使用自然排序需要类实现 Comparable,并且在内部重写 comparaTo 方法。 总结 Java 中的两种排序方式: Comparable 自然排序。(实体类实现) Comparator 是定制排序。

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    人工智能(AI)自然语言理解的问题

    然而,尽管取得了令人印象深刻的进步,但其中一个基本能力仍然是难以捉摸的:自然语言 像SiriIBM的Watson这样的系统可以理解简单的口头表达并回答基本的问题,但是他们不能进行对话,也不能真正理解他们使用的单词 “你不可能拥有一个人性化的没有自然语言理解能力的人工智能(AI)系统,“麻省理工学院认知科学与计算学教授Josh Tenenbaum说,“这是区分人类智慧的最明显的事情之一。” 然后在2012年,同样的一个小组使用深度学习算法赢得了机器视觉比赛,这个算法非常准确。 深度学习神经网络使用简单的技巧识别图像中的对象。 谷歌的搜索算法用于简单地跟踪网页之间的关键字的链接。现在,使用名为RankBrain的系统,它会读取页面上的文字,收集意义并提供更好的结果。Le想进一步发展这种算法。 应用用于翻译图像识别的算法,他和他的同事们构建了Smart Reply,它可以读取Gmail邮件的内容,并提出一些可能的答复建议。

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    五类受自然启发的AI算法

    摘要: 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 ? 受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 ? 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型:预测建模 生物学启示:认知脑功能(神经元) 用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。 让我们从最广为人知的人工智能(AI)开始吧。神经网络是机器学习的子类的一部分。 神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理视觉识别。 AIS系统是一个与机器学习人工智能有关联的,由生物启发的计算自然计算的子领域。

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    五类受自然启发的AI算法

    摘要:本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序,旨在找到到达目标的最佳或最短路径。 受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型:预测建模 生物学启示:认知脑功能(神经元) 用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。 让我们从最广为人知的人工智能(AI)开始吧。神经网络是机器学习的子类的一部分。 神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理视觉识别。 AIS系统是一个与机器学习人工智能有关联的,由生物启发的计算自然计算的子领域。

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    终极算法:机器学习人工智能如何重塑世界

    算法还可应用于学习垃圾邮件过滤器,乍一看,这医疗诊断毫无关系。另外一个简单的学习算法就是最近邻算法,它的用途十分广泛,从笔迹识别到控制机器人手,以及推荐你可能喜欢的书籍或者电影。 进化学派认为,所有形式的学习都源于自然选择。如果自然选择造就我们,那么它就可以造就一切,我们要做的,就是在计算机上对它进行模仿。 进化学派的主算法是基因编程,自然使有机体交配进化那样,基因编程也对计算机程序进行配对提升。   贝叶斯学派最关注的问题是不确定性。 第三站也是最后一站,是成熟的类比推理法,几十年来是心理学人工智能的重要组成部分,也是几十年来机器学习领域的背景主题。 5个学派中,类推学派是最不具有凝聚力的一个学派。 元学习算法是“装袋”算法。   最聪明的元学习算法之一就是推进,由两位学习领域的理论家约阿夫·弗罗因德罗伯·夏皮尔创造。

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    遗传算法如何模拟大自然的进化?

    因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表: ? 从上表中,我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作,来完成新个体的产生。 当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循自然选择法则,适者生存来选取优秀个体再次进化,直到进化完成。 其中,遗传算法的流程图如下: ? 举例讲解: 根据上述流程图我们来一步一步理解下: 1. 例如 s=<01000110000> x’=560;得x=-0.453 则 <00000000000>与<11111111111>表示区间的两个端点-11。 自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择: (1). 遗传算法如何模拟大自然的进化?

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    AI人工智能三要素:数据、算力算法

    人工智能这两年的火爆大家有目共睹,取得的一些技术进步大家想必也有所耳闻。这里就来谈谈人工智能的三要素:数据、算力算法。 ? 首先,这三要素缺一不可,都是人工智能取得如此成就的必备条件。 如果非要给这三者排个序的话,我认为应该是数据、算力算法。 第一是数据。因为人工智能的根基是训练,就如同人类如果要获取一定的技能,那必须经过不断地训练才能获得,而且有熟能生巧之说。 只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的,就像小孩说一个道理,一遍肯定学不会,过目不忘那就是神童了,不过我至今还没见到过。 第三是算法。其实大家现在算法谈得很多,也显得很高端,但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper,开源的网络代码,各种AutoML自动化手段,使得算法的门槛越来越低。 另外提一点,算法这块其实是创业公司比较容易的切入点,数据很多人会觉得low,会认为就是打打标签而已,所以愿意做的不多;算力需要芯片支撑,是大公司争夺的主要阵地,留下的只有算法了。

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    非主流自然语言处理——遗忘算法系列(一):算法概述

    这里“遗忘”不是笔误,这个系列要讲的“遗忘算法”,是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理(NLP)的一类方法的统称,而不是大名鼎鼎的“遗传算法”!    在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上,不知不觉已经摸索了三年有余,遗忘算法也算略成体系,虽然仍觉时机未到,还是决定先停一下,将脑中所积梳理成文,交由NLP的同好们点评交流。 我们还可以想像,狗在进食的时候听到的声音可能还有鸟叫声、风吹树叶的沙沙声,为什么这些同样具备重复特征声音却没有开饭建立关系呢?    细分辨我们不难想到:铃声开饭之间不仅重复共现,而且这种重复共现还具备一个相对稳定的周期,而其他的那些声音开饭的共现则是随机的。 那么遗忘又在其中如何起作用的呢? 四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子,那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来,而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去,虽然殊途但同归,所处理的任务也都是主流中所常见。

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    算法集锦(17)|自然语言处理| 比特币市场情绪分析算法

    具体的,我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。 总的来说,本算法主要有两个流程: 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob,并估算其极性 ? 算法基本内容 在此,我们并不重点分析市场的情绪如何,而是讨论的是如何收集分析我们的数据。 有趣的是,我们可以从Cryptrader.com上获得一小部分关于信息 /时间(tweets/hour)的信息altcoins列表。使用BeautifulSoup库可以很容易地对这些信息进行处理。 以上是本算法的基本内容,你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化,可行的方向有:使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入,等等。

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    遗传算法如何模拟大自然的进化?

    遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ,也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发,借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。 因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表: ? 从上表中,我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作,来完成新个体的产生。 当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循自然选择法则,适者生存来选取优秀个体再次进化,直到进化完成。 其中,遗传算法的流程图如下: ? 举例讲解: 根据上述流程图我们来一步一步理解下: 1. 例如 s=<01000110000> x’=560;得x=-0.453 则 <00000000000>与<11111111111>表示区间的两个端点-11。 自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择: (1).

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    人工智能算法和数据

    做AI项目,经常要面对两个课题:算法和数据。哪一个比较重要呢?自然是都重要,不过非要对比一下,我选择数据。 AI招聘的时候,一般都是招聘算法工程师,特别是很多大厂,非常重视算法的创新性,觉得这样能彰显水平,提升模型效果。 上图是一个AI问题迭代的流程图,在问题建立后,第一步也是最重要的一步就是获取准备数据。 你认为算法和数据哪个更重要呢?

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    人工智能:智能优化算法

    受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习认知功能的免疫算法 ** 1 进化类算法** ** 自然界的生物体在遗传、选择变异等一系列作用下,优胜劣汰,不断地由低级向高级进化发展,人们将这种“适者生存”的进化规律的实质加以模式化而构成一种优化算法,即进化计算。 遗传算法是 通过模仿自然界生物进化机制而发展起来的随机全局搜索优化方法。 ** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题,一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中,被广泛地使用。 现在,搜索技术渗透在各种人工智能系统中,可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索技术。

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    人工智能算法总结

    (3)决策树(Decision Tree)类:  1.分类回归树(Classification and Regression Tree,CART) 2.ID3算法(ID3 Algorithm) 3.C4.5 )、聚类算法(Clustering)、异常检测(Anomaly Detection)迁移学习六种。  (4) 聚类算法(Clustering)  聚类的目标是发现数据的潜在规律结构。聚类通常被用做描述衡量不同数据源间的相似性,并把数据源分类到不同的簇中。 (5) 异常检测算法(Anomaly Detection)  异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测标志,有时也称为偏差检测。 1 异常检测看起来监督学习问题非常相似,都是分类问题。都是对样本的标签进行预测判断,但是实际上两者的区别非常大,因为异常检测中的正样本(异常点)非常小。

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    教程 | 如何使用贪婪搜索束搜索解码算法进行自然语言处理

    选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:程耀彤、路雪 本文介绍了贪婪搜索解码算法束搜索解码算法的定义及其 Python 实现。 自然语言处理任务如图像描述生成机器翻译,涉及生成一系列的单词。通常,针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布,并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。 在本教程中,你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索束搜索解码算法。 文本生成解码器 在自然语言处理任务中,如图像描述生成、文本摘要和机器翻译等,需要预测的是一连串的单词。 为了避免浮点数的下溢,可将概率的自然对数相乘,这样使得到的数字更大、更易于管理。此外,通过最小化分数来进行搜索也是很常见的,因此,可以将概率的负对数相乘。

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