El éxito de IBM Watson no es representativo del progreso en PNL. Jeopardy incluía principalmente preguntas que incluían descripciones de una entidad en particular, y se esperaba que los concursantes respondieran con “¿Qué es ?” O “¿Quién es ?”, Etc. Así que solo tenía que adivinar una palabra no trivial para responder correctamente Esto se puede lograr, en gran medida, utilizando la coincidencia de patrones; por ejemplo, si se le da un párrafo que contiene los términos “Estados Unidos”, “presidente”, “Guerra Mundial”, “Tratado de Versalles”, existe una alta probabilidad que la respuesta es “¿Quién es Woodrow Wilson?” y una probabilidad muy baja de que la respuesta sea “Quién es Barack Obama”, aunque hemos ignorado la mayoría de la otra información en el párrafo. Con una coincidencia de patrones más sofisticada, podría hacerlo mucho mejor.
PNL es un desafío por muchas razones. Los desafíos básicos incluyen el manejo de sinonimia y polisemia . Algunos otros desafíos en PNL son los siguientes:
- Frases – “Él miró hacia la calle” y “Él miró hacia la calle” tienen significados muy diferentes.
- Modificador adjunto : “Parecía un hombre en el parque con un telescopio”. Esta oración tiene múltiples significados, según con quién se adjunta “con un telescopio”.
- Discurso : considere: “Tomó el curso en la primavera. Obtuvo un buen trabajo en el verano “. Vs” Tomó curso en la primavera. Obtuvo un buen gato en el verano ”. El segundo parece extraño, porque sabemos que“ trabajo ”y“ curso ”son conceptos relacionados, pero“ gato ”y“ curso ”no lo son.
- Generación de oraciones : es muy trivial crear modelos que siempre generen oraciones gramaticalmente correctas y significativas.
- Resumen del texto : dado un artículo de 10 páginas, comprímalo en un resumen de una página. La variante de varios documentos implica generar un resumen de documento único a partir de un conjunto de documentos sobre el mismo tema.
- Aprendizaje de guiones : Citando un ejemplo de un profesor, supongamos que le doy la siguiente narración de un evento: “Después del trabajo, fue al restaurante, donde pidió un sándwich. Se comió la comida, pagó la cuenta y se fue directamente a casa ”. Ahora te pregunto: “¿Qué comió él para la cena?”, E inmediatamente podrás decir que se comió un sándwich. Allí está sucediendo una gran cantidad de procesamiento: primero, nunca te dije lo que comió (utilizas el conocimiento previo de que el sándwich es un tipo de alimento, y sabes que la gente come lo que piden); en segundo lugar, si le preguntara “¿Qué comió en el desayuno?”, no estaría tan seguro, porque no espera que alguien salga de la oficina por la mañana. A medida que las narraciones se vuelven más complejas, puedes imaginar la complejidad que tiene que enfrentar la IA.
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