مدل‌های AI نمادین NLP هم هزینه‌های محاسباتی کمتر و هم نتایج روشن‌تر و دقیق‌تری را ارائه می‌کنند.

زبان طبیعی حاوی ابهامات بسیاری است. در کودکی، ما از طریق نمادگرایی درباره جهان یاد می‌گرفتیم و با هر برخورد جدید، ذهن ما قوانین منطقی را اضافه می‌کرد و روابطی پیرامون مفاهیم، اشیا و موارد دیگر شکل می‌داد. در حالی که انسان‌ها می‌توانند به راحتی با استفاده از تجربیات و یادگیری، معنا را در زمینه ابهام‌زدایی کنند، تفسیر خودکار زبان همچنان یک چالش برای فناوری است.

هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای پتانسیل خود را ارائه می دهد. به عنوان مثال، از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP)، بخشی از هوش مصنوعی، رایانه ها اکنون می توانند زبان انسان را تفسیر کنند. به نوبه خود، آنها می توانند به طور موثر با ماشین های دستیار مجازی برای خدمت به مشتریان و مشتریان بالقوه ارتباط برقرار کنند. عالی به نظر می رسد، اما چنین پیشرفت هایی با هزینه گزافی همراه هستند و زمانی که توسط یادگیری ماشین (ML) هدایت می شوند، داده ها، زمان و منابع پردازش زیادی را مصرف می کنند و پس از این همه سرمایه گذاری، شما همچنان در معرض خطر نتایج کمتر از دقیق هستید. با این حال، شرکت ها، مجهز به استراتژی مناسب هوش مصنوعی، می توانند از این چالش ها کنار بیایند.

این رویکرد برای مدل‌های NLP که به عنوان هوش مصنوعی نمادین شناخته می‌شود، هم هزینه‌های محاسباتی کمتر و هم نتایج روشن‌تر و دقیق‌تری را ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی نمادین که معمولاً برای NLP و درک زبان طبیعی (NLU) استفاده می‌شود،از نمودار دانش برای درک معنای کلمات در متن استفاده می‌کند و از ساختار منطقی IF-THEN پیروی می‌کند.

هنگامی که یک شرط زبانی IF برآورده می شود، یک خروجی THEN تولید می شود.هوش مصنوعی نمادین ایجاد قوانین واضح و قابل توضیح برای شفافیت کامل را آسان می کندو با انعطاف پذیری برای نوشتن قوانین خود، منطق پشت نمادها مزایای زیادی را به همراه دارد.

هوش مصنوعی نمادین NLP را با انعطاف پذیری، سهولت اجرا و دقت جدید تقویت می کند. هنگامی که با ML در یک رویکرد ترکیبی جفت شود، عملکرد خوبی دارد. و همه اینها بدون هزینه های محاسباتی بالا انجام می شود.

215001124.009