Keeletöötlusmudelite

Keeletöötlusmudelid, tuntud ka kui keelemudelid, on arvutiteaduslikud mudelid, mis on loodud loomuliku keele töötlemiseks ja mõistmiseks. Nende peamine eesmärk on ennustada sõnade esinemissagedust ja järgnevust tekstis, mis võimaldab masinatel mõista keele struktuuri ja tähendust.

Varasemad keeletöötlusmudelid, nagu n-grammudelid, põhinesid eelnevate sõnade sagedusel, et ennustada järgmist sõna. Need mudelid olid suhteliselt lihtsad, kuid piiratud keerukate keeleliste seoste mõistmisel.

Viimastel aastatel on süvaõppe mudelid, eriti rekurrentsed neuraalvõrgud (RNN) ja transformermodelid, muutnud keeletöötluse maastikku. Transformermodelid, nagu GPT (Generative Pre-trained Transformer) ja BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), on näidanud erakordset võimekust keele mõistmisel ja genereerimisel. Need mudelid suudavad käsitleda pikki tekstijadasid ja mõista sõnade kontekstuaalset tähendust palju tõhusamalt kui varasemad mudelid.

Keeletöötlusmudelite rakendused on laiad. Neid kasutatakse masintõlkes, teksti kokkuvõtmisel, küsimustele vastamisel, kõne tekstiks teisendamisel, kõnetuvastuses ja ka sisu genereerimisel. Need mudelid on muutnud viisi, kuidas inimesed arvutitega suhtlevad, muutes tehnoloogia kättesaadavamaks ja intuitiivsemaks.