TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

NLP / Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Mục tiêu của NLP là cho phép máy tính hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả. Các ứng dụng của NLP rất đa dạng, bao gồm dịch máy, phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và nhận dạng giọng nói.


Lịch sử của NLP có từ những năm 1950, và với những tiến bộ công nghệ—đặc biệt là sự xuất hiện của học sâu—NLP đã đạt được nhiều tiến bộ đáng kể. NLP hiện đại phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn và khả năng tính toán mạnh mẽ để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của việc xử lý ngôn ngữ.


NLP thường hoạt động thông qua một số bước: tiền xử lý văn bản (như loại bỏ dấu câu và phân đoạn từ), trích xuất đặc trưng (như mô hình túi từ và TF-IDF), đào tạo mô hình (sử dụng thuật toán học máy) và cuối cùng là dự đoán hoặc tạo ra kết quả. Khi công nghệ ngày càng phát triển, việc đào tạo các hệ thống NLP ngày càng phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn và kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp.


Các kịch bản điển hình cho NLP bao gồm dịch vụ khách hàng thông minh, trợ lý giọng nói và phân tích mạng xã hội. Trong tương lai, khi AI tiếp tục phát triển, NLP có thể đóng vai trò quan trọng hơn trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế và luật pháp. Tuy nhiên, NLP cũng phải đối mặt với một số thách thức, chẳng hạn như sự đa dạng và phức tạp của ngôn ngữ và khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh.


Ưu điểm của NLP bao gồm việc cải thiện đáng kể hiệu quả trong việc xử lý thông tin và giảm thiểu sự can thiệp của con người, đồng thời giúp các doanh nghiệp hiểu được cảm xúc và nhu cầu của người dùng. Tuy nhiên, nhược điểm là việc đào tạo các hệ thống NLP cần một lượng lớn dữ liệu và có thể gặp phải thiên lệch và hiểu lầm.


Khi sử dụng NLP, có một số điều cần lưu ý: thứ nhất, đảm bảo tính đa dạng và đại diện của dữ liệu để giảm thiểu thiên lệch của mô hình; thứ hai, liên tục theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình để thích ứng với sự thay đổi của ngôn ngữ và nhu cầu của người dùng.