介绍 近年来，人工智能（AI），特别是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的融合，已经从根本上改变了企业中基于文本的沟通方式。本文深入探讨了AI驱动的文本消息的技术方面，探索了这项技术的基本概念、应用、益处、挑战以及未来。 学习目标 了解基于AI的文本消息的基本概念，包括自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）在改变企业中基于文本的沟通方面的作用。 探索基于AI的文本消息系统的技术组成部分，如分词、命名实体识别（NER）、词性标注（POS）、监督学习、词嵌入和循环神经网络（RNN）。 深入了解AI驱动的文本消息在各行业中的实际应用，包括客户支持、市场营销、日程安排和反馈分析。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 理解基于AI的文本消息 人工智能正在改变我们的文本和互动方式。这些技术组件是基于AI的文本消息系统的构建模块，使其能够有效地理解、处理和生成基于文本的互动。从技术核心到真实世界的应用，我们在本文中发现了基于AI的文本消息的精髓，并深入探讨了对话技术的未来。 分词 分词是将文本分解为较小单元（通常为单词或标记）的基本过程。在自然语言处理（NLP）和文本消息中，分词是一个关键步骤，因为它将连续的人类语言转换为计算机可以处理的离散单元。例如，考虑这个句子：“快速的棕色狐狸跳跃。” 分词会将这个句子分解为单独的标记：[“快速的”，“棕色”，“狐狸”，“跳跃”]。 命名实体识别（NER） 命名实体识别（NER）是一种用于识别和分类文本中特定实体或元素的技术。这些实体可以包括人名、组织名、日期、地点等等。在基于AI的文本消息中，NER对于帮助系统理解消息中不同元素的上下文和重要性至关重要。例如，在句子“Apple Inc.成立于1976年4月1日，位于加利福尼亚的库比蒂诺市”，NER将识别“Apple Inc.”为组织，“1976年4月1日”为日期，“库比蒂诺市”为地点。 词性标注（POS） 词性标注（POS）是将文本中的每个单词分配到语法类别（如名词、动词、形容词等）的过程。这种分类有助于理解句子的句法结构以及单词彼此之间的关系。在基于AI的文本消息中，POS标注对于分析用户输入的语法结构非常有用，这对于生成连贯和与上下文相适应的回复至关重要。例如，在句子“猫坐在垫子上”中，POS标注将识别“猫”作为名词，“坐”作为动词，而“在”作为冠词。 监督学习 监督学习是一种机器学习技术，其中模型是在带有相应正确输出标签的标记数据上进行训练的。在文本消息自动化的背景下，监督学习可以用于文本分类等任务。例如，如果您想将传入的消息分类为询问、反馈或投诉，您可以使用带有对应类别的消息数据集对模型进行训练。 词嵌入 词嵌入是一种将词表示为高维空间中的数值向量的方法。这些嵌入捕捉了词之间的语义关系。在基于人工智能的文本消息中，词嵌入被用于将词转换为机器学习模型能够使用的数值表示。例如，“king”这个词在嵌入空间中可能被表示为一个接近“queen”的向量，表明它们在语义上的相似性。 循环神经网络(RNNs) RNNs是一种为处理序列数据而设计的神经网络类型，使其非常适合语言建模等任务。在文本消息自动化中，RNNs被用于理解对话的顺序性。它们可以跨多个消息保持上下文，确保回复连贯和具有情境相关性。 用于文本消息的自然语言处理（NLP）和机器学习基础…
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介绍 在今天的世界中，您可能已经观察到，即使是孩子们也被Alexa吸引，驱使他们播放自己喜爱的音乐或电视节目。看到这些小人类使用最新技术之一而不知道它的工作原理是令人惊讶的。这就是人工智能的这个子类型的特殊之处——对话型人工智能。对话型人工智能使计算机和软件应用能够像人类一样听取、理解和回应。试试使用Microsoft的Cortana、Apple的Siri和Google的Bard来理解我们的话。或者前往OpenAI的ChatGPT，这是最新的、最轰动人心的对话型人工智能，它知道一切（直到2021年）。 在此之前，让我们先了解一下这些对话型人工智能模型是如何工作的。此外，我们将讨论它们的交流方式以及它们如何理解您的回应。 什么是对话型人工智能？ 基本上，对话型人工智能是一种人工智能（AI）技术，模拟人类对话。它使计算机和软件应用程序能够使用口语/书面语言以类似于人类的方式与人类进行协作。这些系统可以以各种形式实现，例如聊天机器人、虚拟助手、语音激活智能设备和客户支持系统。 对话型人工智能如何工作？ 对话型人工智能工作流程是一系列不同的过程。一个典型的对话型人工智能的工作方式如下。 交互式用户界面：它具有一个界面，用户可以输入文本。或者，ASR（自动语音识别）系统可以记录用户的语音并将其转换为文本。 自然语言处理：然后使用NLP技术从用户输入中提取意图，并将其转换为结构化数据进行分析。 自然语言理解（NLU）：NLU专注于从用户的输入中提取意图和上下文。它涉及分析信息以确定用户的目标或所需操作。 自然语言生成（NLG）：使用自然语言生成（NLG）生成响应进行对话。NLG用于推断上述过程并生成与人类对话的响应。 自然语言理解（NLU） 顾名思义，自然语言理解（NLU）是一种利用计算机软件理解用户输入的人工智能分支。它有助于弥合用户语言和系统处理和适当响应的能力之间的差距。 准确和上下文感知的语言理解的重要性 随着人工智能的进步，越来越多的公司在其运营中采用基于AI的技术。客户服务和管理是AI采用日益增加的领域之一。因此，能够准确分析客户情感和语言的AI正面临上升趋势。这减少了需要人类专业人员与客户互动并花费大量人力小时尝试理解他们的需求。 对话型人工智能系统中的NLU技术 NLU是所有对话型人工智能系统的重要组成部分。为了分类意图、提取实体并理解上下文，NLU技术通常与机器学习一起使用。它使用监督学习、命名实体识别和深度学习。 监督学习：通常使用带标签的训练数据进行NLU模型的训练。训练数据包括用户输入及其相应的意图和实体示例。使用这些数据，NLU模型学会识别输入和所需输出之间的模式和关系。 命名实体识别（NER）：NER是一种特定的NLU技术，用于识别和分类文本中的命名实体。它提取实体，如名称、日期、组织或预定义类别。 深度学习：各种NLU任务利用循环神经网络（RNN）和变压器捕捉输入数据中更复杂的模式。它有助于有效地理解意图并提取实体。 智能虚拟助手（IVAs） 您是否与Siri、Cortana或Alexa互动过？如果是的话，那么您一定熟悉虚拟助手是什么。即使您没有，您至少也听说过它们。它们是高级对话型人工智能系统，可以模拟人类交互，协助用户完成各种任务并提供个性化的帮助。 虚拟助手在提供人类化互动方面的作用 虚拟助手在当今现实世界中有很多用途。以下是其中一些。 上下文感知:…
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