Mot bài đăng mới
Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Chatbot ngày nay đã vượt qua vai trò là công cụ tiêu khiển, nó thông minh hơn, hiểu biết nhiều vấn đề hơn, biết lập trình và biết xử lý cả tình huống…. Và để có được thành tựu như hôm nay, chatbot đã khởi đầu bằng công nghệ kiểu như robot ELIZA.
Hệ thống lý luận Bayesian
Từ những năm 1960, việc sử dụng kho ngữ liệu lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên bắt đầu được định hình. Bộ sưu tập Ameriacan English đã tổng hợp được hơn một triệu văn bản từ các tạp chí, báo, tiểu thuyết...
Mô hình xác xuất The Noisy Channel, giải pháp xử lý tín hiệu bị nhiễu sau truyền dẫn
Giai đoạn thứ 3 (1970-1983) chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của ngành xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng tiếng nói và đồng thời các thuật toán và mô hình đã được phát triển đó vẫn được duy trì phát triển.
Mô hình ẩn Hidden Markov Model (HMM), bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Mô hình ẩn Hidden Markov Model (HMM) được phát triển trên lý thuyết xác xuất thông kê, giả định rằng: Có 2 nguồn thông tin: (1) Một nguồn thì có thể thu thập được; và nguồn thứ (2) thì không thu thập được (bị ẩn). Và chúng ta có thể giải mã nguồn thông tin thứ 2 qua xác xuất và suy luận.
Xác suất có điều kiện (conditional probability) và ví dụ bằng Java
Xác suất có điều kiện là bài toán dùng để tính một sự kiện B có (hoặc không) khả năng xảy ra khi biết rằng sự kiện A đã xảy ra. Công thức dùng để tính xác xuất có điều kiện là P(B|A).
Automata không có gì khó hiểu!
Khi nhắc đến Lý thuyết tính toán (Theory of Computation) nghĩa là chúng ta đang bàn đến một nhánh của Khoa học máy tính (Coputer Science), lĩnh vực có thể giải quyết các vấn đề tính toán bằng cách sử dụng thuật toán (algorithm) và các mô hình tính toán (model of computation).