人工知能の研究内容：自然言語処理と知的情報検索技術

自然言語処理は、人工知能技術を実際の分野に応用した典型的な例です。

コンピュータ システムが人間のようにコンテキスト情報を理解し、既知の情報に基づいて推論できる場合、自然言語情報を理解する能力があります。

長年にわたり、多くの学者がこの分野の研究に専念し、素晴らしい成果を達成してきました。

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現在、自然言語処理では、主に、コンピュータ システムが大量の常識、つまり世界に関する知識と予想される動作を組み合わせて、既知のトピックと対話シナリオに基づいて自然言語を生成および理解する方法を研究しています。

この機能を実現するために必要なエンコードとデコードのプロセスは非常に複雑です。この問題で突破口が開けば、人工知能は人々の生活にさらに溶け込むでしょう。

現在のコンピュータ科学技術研究の焦点は情報取得技術です。人工知能技術とインテリジェント情報検索技術をどのように統合するかは、人工知能が広範囲にわたる実用化に向かう​​ための機会であり、画期的な進歩です。

現在、インテリジェント情報検索システムには、以下の 3 つの欠陥が残っています。まず、自然言語で表現されたクエリを理解できるシステムを構築するのは困難です。

第二に、言語理解の問題を回避するために機械が理解できる形式化されたクエリを前提とすることに成功したと仮定すると、保存された事実に基づいてどのように回答を出すかという問題が、私たちが直面する 2 番目の困難になります。

第三に、理解する必要のある質問と回答は、対象分野で確立されたデータベースでカバーされる知識を超える可能性があります。

科学技術の発展に伴い、自然科学の知識は短期間で飛躍的に増加しました。インテリジェント検索システムの研究と最適化は、将来の科学技術の継続的な急速な発展を守ることになるでしょう。