bert如何做詞向量嵌入為什么說自然語言處理是人工智能的核心？-創(chuàng)新互聯(lián)

為什么說自然語言處理是人工智能的核心？具體來說，主要有兩個(gè)原因：

語音助手、智能揚(yáng)聲器、智能機(jī)器人、語音搜索我們可以清晰地感受到，語音交互已經(jīng)成為智能時(shí)代人機(jī)交互的主流方式。

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什么是互動(dòng)？簡而言之，它是建立在對一句話、一件事的理解和兩個(gè)人之間的言語交流的基礎(chǔ)上的。在理解方面，不能用簡單的語音識別來處理，而是涉及到“自然語言處理”，即句子切分和上下文理解。這樣，讓人工智能像人類一樣“理解”句子，才能準(zhǔn)確理解用戶給出的指令，從而準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)，實(shí)現(xiàn)流暢的語音交互過程。

此前，“人工智能之父”馬文·明斯基曾說過，人工智能領(lǐng)域最終要解決的技術(shù)問題是“語義分析”。圖靈機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運(yùn)營官郭佳也表示，人腦是人類擁有無限智慧的理由，是“智慧”的體現(xiàn)。

目前，人工智能更多的是“學(xué)習(xí)”人類。對于其“智能”的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在更多的是關(guān)注它能否在與人的互動(dòng)中真正做到既準(zhǔn)確又自然。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們需要達(dá)到“理解”，即自然語言的理解。

向量相乘公式？

向量a=（x1，Y1），向量b=（X2，Y2）a·b=x1x2，y1y2=||||||||||||cosθ（θ是a和b之間的角度）PS：向量不是“積”，而是數(shù)量積。例如，a·B被稱為a和B的標(biāo)量積或點(diǎn)與B向量的乘積。在數(shù)學(xué)上又稱外積和叉積，在物理上又稱向量積和叉積。它是向量空間中向量的二元運(yùn)算。與點(diǎn)積不同，它的結(jié)果是向量而不是標(biāo)量。在線性代數(shù)中抽象幾何向量的概念，得到更一般的向量概念。這里，向量被定義為向量空間的元素。應(yīng)該注意的是，這些抽象向量不一定由數(shù)字對表示，并且大小和方向的概念也不一定適用。因此，有必要根據(jù)語境來區(qū)分“向量”的概念。

本文名稱：bert如何做詞向量嵌入為什么說自然語言處理是人工智能的核心？-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源：http://muchs.cn/article4/coeioe.html

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