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NLP发展仰赖语言认知基础 延续知识图谱概念 预训练语言模型趋势应运而生

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近年来自然语言处理(Natural Language Processing;NLP)领域发展着重为计算机系统建立与人类相似的基础认知,先后以大规模语料建构知识图谱(knowledge graph),以及利用预训练(pre-training)架构产生具广泛语言认知能力的语言模型(language model),DIGITIMES Research认为,让计算机系统能具备基础认知能力后,将有助加快NLP产业发展进程,可望尽早实现以自然语言作为人机沟通基础的目标。

内文目录

  • NLP发展首要为建立人机共同认知
  • 知识图谱藉语词关联性 建构NLP思考推理脉络
  • 预训练架构打造NLP应用专属知识图谱
  • NLP预训练架构趋势兴起 大厂以雄厚运算资源主导发展
  • 结语:预训练架构为计算机系统建立认知基础 成AI产业发展关键

图表目录

  • 自然语言处理系统组成示意图
  • Google查找引擎所建构的知识图谱例举:玉山高度
  • 百度语言与认知技术布局架构
  • NLP预训练语言模型开发流程
  • 2018年起NLP预训练技术研究列表
  • 6 个图表

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