近距离人工智能应用-人工智能距离我们还有多远

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于近距离人工智能应用的问题,于是小编就整理了3个相关介绍近距离人工智能应用的解答,让我们一起看看吧。
人工智能在现实生活中的应用及其使用到的关键技术?
知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
人工智能在现实生活中,经常看到的有银行的自动存款机、取款机及***机;再就是与我们生活工作学习所用到的电脑等都是人工智能的具体表现,它的使用确是给予我们的生活工作和学习带来了极大的方便,同时也提高了工作效率,所以人工智能是时代在进步的结果。
你不知道的十大人工智能机器人?
TOP.3、小忆机器人
小忆,奇虎360科技有限公司旗下智能生态链产品,专注于家用智能机器人领域研发生产的创新型高科技公司。
TOP.4、爱乐优CANBOT智能机器人
爱乐优CANBOT,产品定位于0-12婴幼童,国内较早从事具备中文AI心智发育型亲子机器人研发的企业。
TOP.5、ROOBO智能机器人
ROOBO,面向全球的智能硬件孵化与发行平台,致力于打造行业领先的人工智能及机器人操作系统。
人工智能自然语言处理,有哪些应用场景?
主要有以下7种不同的应用:
文本分类Text ClassificaTIon
文本分类是指给定一个文本,预测其所属的预定类别。
语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务,特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。
“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础,也用于拼写校正,
3. 语音识别
语音识别是解决如何理解人类所说的问题。
自然语言处理的应用场景还是很多的,而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究,例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。
具体应用场景有很多,下面举几个例子,比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内,命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热,阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景,与生活息息相关。
自然语言处理本身细分的领域比较多,类似NER,情感分析,Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱,对话,翻译,阅读理解,摘要,文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习[_a***_]和深度学习,以及图的相关知识,内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型,Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制,逐渐向问答式的搜索过渡,知识图谱是比较火热的一个点,主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立,从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统,主要就是集成了NER,parsing等的各种插件,在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。
到此,以上就是小编对于近距离人工智能应用的问题就介绍到这了,希望介绍关于近距离人工智能应用的3点解答对大家有用。
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