摘要：有关，90%和狗有关，那么和狗相关的关键字出现的次数大概会是和猫相关的关键字出现次数的9倍。一个主题模型试图用数学框架来体现文档的这种特点。主题模型自动分析每个文档，统计文档内的词语，根据统计的信息来断定当前文档含有哪些主题，以及每个主题所占的比例各为多少。 主题模型最初是运用于自然语言处理相关方向。...有关，90%和狗有关，那么和狗相关的关键字出现的次数大概会是和猫相关的关键字出现次数的9倍。一个主题模型试图用数学框架来体现文档的这种特点。主题模型自动分析每个文档，统计文档内的词语，根据统计的信息来断定当前文档含有哪些主题，以及每个主题所占的比例各为多少。 主题模型最初是运用于自然语言处理相关方向。
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器通常使用一个独立的词法分析器从输入字符流中分离出一个个的“单词”，并将单词流作为其输入。实际开发中，语法分析器可以手工编写，也可以使用工具（半）自动生成。 语法分析器的任务主要是确定是否可以以及如何从语法的起始符号推导出输入符号串（输入文本），主要可以通过两种方式完成：。
qi tong chang shi yong yi ge du li de ci fa fen xi qi cong shu ru zi fu liu zhong fen li chu yi ge ge de “ dan ci ” ， bing jiang dan ci liu zuo wei qi shu ru 。 shi ji kai fa zhong ， yu fa fen xi qi ke yi shou gong bian xie ， ye ke yi shi yong gong ju （ ban ） zi dong sheng cheng 。 yu fa fen xi qi de ren wu zhu yao shi que ding shi fou ke yi yi ji ru he cong yu fa de qi shi fu hao tui dao chu shu ru fu hao chuan （ shu ru wen ben ） ， zhu yao ke yi tong guo liang zhong fang shi wan cheng ： 。
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对话方式来互动，还可以用于甚为复杂的语言工作，包括自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还有编写和调试计算机程序的能力。在推广期间，。
《戴森球计划》是一个开放世界、科幻题材的单人沙盒自动化建造类游戏，玩家是空间管理联盟COSMO开启的一项代号为“戴森球计划”的工程项目的工程师，需要前往陌生的星系，通过采集资源、解锁科技、规划设计生产线逐步建立跨星系自动化工业体系，最后通过建造戴森球为超级计算机“主脑”提供持续稳定的。
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1990年代自然语言生成开始用於财金和商业摘要。例如AC尼尔森研发的SPOTLIGHT系统，分析大量零售资料然后自动产生可读的英文。 更近的NLG也用於摘要电子医疗记录，已有商业应用问世，研究人员已显示NLG摘要的医疗资料可以有效辅助医疗专业人员做决定。 內容生成。
一个查找算法初步词性标注来避免过度词干化.。 查询表在一个词干提取器中的使用通常会产生半自动。例如，如果单词是“run”,那么算法会自动生成形式如“running”，“runs”，“runned”和“runly”。最后两种形式是不正确的，它们也不大可能会在正常的英语文本中出现。。
Bing和百度文心一言做了一项测试，要求AI写一篇打击自己孩子的命题作文，标题是《你真的毫无价值》。三个聊天机器人生成的文章却有一定差异，ChatGPT、New Bing成功发现了其中不符合人伦道德的地方，並给出了修改建议，其中文心一言並未提出异议，仅按照指令机械式进行人身攻击，並生成出的具有“中国式家长”味道的文章引发了网民的热议。。
，並且找出相关的、预先设定的回答，在显然有意义的方式下，让谈话继续下去（例如，输入里有「母亲」，回答是「多说一点你的家庭」）。一种能够理解的假象因而生成，即使处理的过程仅止於肤浅。ELIZA 显示这种假象的制造，令人惊异地容易。因为人类的裁判，乐於从谈话的內容里找出代表「智能」的解读。。
语料库一词在语言学上意指大量的文本，通常经过整理，具有既定格式与標记。 根据语料库的特征，可以分为单语语料库、双语语料库、平行语料库等，根据语料的来源，可以分为书面语语料库、口语语料库、作文语料库、学习者语料库、古文书语料库等。 点通多语言语音语料库 宾州大学语料库（页面存档备份，存于互联网档案馆） Wikipedia XML 语料库 绍兴文理学院--中国汉英平行语料大世界。
在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在自然语言处理数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。不要把停用词与安全口令混淆。 这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的。
基于转换器的生成式预训练模型（英语：Generative pre-trained transformers，GPT）是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智慧的重要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集。
千字——三岁儿童的字汇。大约十年后，同一个科研团队，利用隱马尔可夫模型开发了不但能分析单一的字而且是连串词的系统。 因此早期运用语言识別的虚擬助理是自动总机（英语：automated attendant）与医疗数位答录（英语：digital dictation）软体。。
别当欧尼酱了！（椎名未祈） 森林家族 芙蕾雅的GO FOR DREAM！（克蕾姆） 航海王-和之国篇（忠治） Lv1魔王与独居废勇者（阿悟） 转生成自动贩卖机的我今天也在迷宫徘徊（カナシ） 逃走中 THE GREAT MISSION（丹波铃、魔法少女霍米、夏美、克蕾雅·桑马斯） 2018年 企鹅公路（冈田）。
Learning），生成预训练（Generative Pre-Training），ELMo（英语：ELMo）和ULMFit。与之前的模型不同，BERT是一种深度双向的、无监督的语言表示，且仅使用纯文本语料库进行预训练的模型。上下文无关模型（如word2vec或GloVe（英语：GloVe））为词汇表中的每个单词生成。
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recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识別（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识別（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动。
NLP）是人工智慧和语言学领域的分支学科。此领域探討如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。 自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 自然语言处理大体是从1950年代开始，虽然更早期也有作为。。
、规模和覆盖面。如果有完全一样的例句，则直接采用范例的译文；如果有多个相似的例句，则自动模拟相似度最高的译文，只需翻译不同部分即可；如果没有相似的译文，则必须进行基于统计或规则的方法进行翻译。根据乔姆斯基的转换生成语法而言，这种方法永远也无法赶上人的语言的变化。因此，这种方法算是比较笨的方法，类似。
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（页面存档备份，存于互联网档案馆） callannie.ai 实时音频和视频通话(人工智能助理) （页面存档备份，存于互联网档案馆） 生成式人工智能 聊天机器人 大语言模型 文本到图像生成模型 GPT-3 (OpenAI 对话语言模型) GPT-4 (OpenAI 对话语言模型) LLaMA(Meta 对话语言模型)。
末字母形状，但这种标记不是所有书面语言都有。 分词（Word segmentation）是将一串书面语言分成其组成词的问题。中文分词指的是使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，即像英文那样使得中文句子中的词之间有空格以标识。中文分词被认为是中文自然语言处理中的一个最基本的环节。 Unicode联盟已经发表了一个关于文本分割的标准附件。。
不同的文档有不同的语法模型，其中单词的命中率也不同。不同文档的概率分布用于为每个查询生成命中概率。可以根据概率对查询的文档进行排序。两个文档的单元模型示例: 在信息检索环境中，通常会对单语法语言模型进行平滑处理，以避免出现P(term)= 0的情况。一种常见的方法是为整个集合生成最大似然模型，并用每个文档的最大似然模型对集合模型进行线性插值来平滑化模型。。
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