自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，专注于让机器理解、解释和响应人类语言。它结合了语言学，计算机科学和机器学习来处理和分析大量的文本和语音数据。
NLP的应用包括聊天机器人、语言翻译、情感分析和信息提取。例如，NLP为Siri和Alexa等虚拟助手提供支持，使它们能够解释用户命令并提供相关响应。
NLP继续发展，像变压器模型 (例如GPT) 这样的进步彻底改变了机器理解和生成类似人类的文本的方式。
什么是个性化推荐？
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在图像搜索中，结构化数据和非结构化数据的索引有什么区别？
“在图像搜索中，对结构化和非结构化数据的索引服务于不同的目的，并采用不同的方法，这是由于这两种数据类型之间的固有差异。结构化数据是指遵循特定模型的有组织信息，例如具有明确定义字段和类型的数据库。在图像搜索的上下文中，结构化数据可能包括元数据
嵌入在生成性人工智能模型中是如何被使用的？
嵌入通过将单词、句子或文档表示为高维空间中的向量，在文本相似性任务中起着至关重要的作用。嵌入的关键优势在于，语义相似的文本被映射到该空间中的附近点，从而使它们易于比较。例如，在类似文档相似性的任务中，讨论相似主题的两个文档将具有彼此接近的嵌
知识图谱中的基于本体的数据访问是什么？
可解释AI (XAI) 提供了几个关键优势，增强了AI系统的可用性和可信性。首先，XAI可以帮助开发人员和用户了解AI模型如何做出决策。这种透明度至关重要，尤其是在医疗保健或金融等行业，在这些行业中，了解决策基础会影响患者护理或财务结果。例