AI赋能:AI重新定义产品经理_连诗路_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书(无页码)_连诗路
内容节选
第3章非技术出身的AI产品经理应该了解的AI技术 3.1 常见的AI技术 在本书的第1章,笔者提到了AI的概念、定义,本章主要对当下和未来一段时间内主流的AI技术进行概括性介绍和技术点解析,如果读者觉得某些技术点对自己有帮助,笔者建议读者结合自己的工作进一步搜集这方面的技术实战,并进行落地研究。 在笔者个人的方法论中,一个带有完整上下文且结构良好的知识框架在某种程度上比一些细枝末节的详细知识点要重要得多,一旦构建了一个完备的知识结构框架,那么,剩下要做的就是将一些零零碎碎的细节填补进框架而已;而反过来却很难,知识堆砌只会让你的思维混乱。 我们先看一下AI技术框架有哪些。 (1)自然语言生成。 (2)语音识别。 (3)虚拟代理。 (4)机器学习平台。 (5)针对AI优化的硬件和芯片:GPU和其他设备。 (6)决策管理技术。 (7)深度学习技术。 (8)生物特征识别技术。 (9)机器人技术。 (10)文本分析和自然语言处理。 下面笔者对以上技术进行深入分析。 3.1.1 自然语言生成 自然语言生成是人工智能和计算语言学的分支,语言生成系统是基于语言信息处理的计算机模型,其工作过程与自然语言分析相反,是从抽象的概念层次开始,通过选择并执行一定的语义和语法规则来生成文本的。开发NLG系统主要有两个目的。 第一,作为人们生活中的交流工具。这主要是从经济角度考虑的,借助生成系统在生产速度快、错误率低、能进行多语言生成等方面的优势,可以利用语言知识和领域知识快速生成分析报告、帮助消息等。 第二,作为检验特定语言理论的一种技术手段。从这一角度来看,无论是在理论上还是在描述上,其工作过程都与研究自然语言本身有着紧密的联系,涉及语言理论等方面的内容。自然语言生成作为理论语言学与人工智能语言学共同的研究课题,近年来发展迅速。国内在内容规划、系统复用性、人机接口等方面的发展尤为迅速,但在基本理论方面的关注较少,因此,这一部分将详细介绍自然语言生成系统的体系结构及其发展现状,希望对读者有所帮助。 1. NLG系统的体系结构 由于经典管道模型具有较好的鲁棒性、复用性和独立性,且具有广泛的运用,下面以其为基础介绍NLG系统的体系结构,如下图所示。 NLG系统的体系结构包括内容规划(也称宏观规划)、句子规划(也称微观规划)和表层生成三个基本功能模块。在生成过程中,系统根据应用目标和用户模式,通过相应的语义表示、语法分析、话语结构实现来生成文本,多数NLG系统的体系结构随具体应用的不同而有所不同。对于输出结果而言,多数NLG系统并不关心输出数据的格式、显示形式等细节问题,而仅仅关心ASCII文本,对有特定数据格式和多语言要求的输出而言,此部分工作将交由文档表示系统(也称后处理器)完成。NLG 系统的体系结构 (1)内容规划。 在NLG系统的体系结构中,内容规划器作为关键部件,主要完成内容确定和结构构造两项任务。顾名思义,内容确定主要解决生成文本表达什么内容的问题,它非常依赖具体的应用,需要大量领域知识的支持;结构构造描述已确定内容的结构,即用一定的结构将所要表达的内容组织起来,使其更加符合人类阅读和理解的习惯。从数据处理的流程来看,内容规划器的结构模型一般有两种设计方法:①串行设计方法。内容确定组件首先标记确定的内容消息,然后结构构造器在此基础上再构造结构树。②并行设计方法,即同时对内容和结构进行规划,两者同步进行。串行设计方法以数据模型为驱动,将内容确定和结构构造两个组件分离,以保证修改数据时二者相互独立。采用并行设计方法时,由于两个组件同步工作,得到的数据必然相互影响。 内容确定的域建模和消息定义。从存在论的角度分析,内容确定的关键是域建模,文本作为信息的载体,信息是实体属性的说明及实体间相互关系的描述,故讨论一个问题域要从域中实体的概念、类型、属性和相互关系四个方面来进行分析和判断。域建模主要包括两项工作:①分析大量应用域的范文集,从中抽取实体集,构造文档框架原型。文档框架应覆盖所需表达的全部内容,尤其是边界内容及非正常实例。②规划文档框架的内容成分,即按固定成分、输入成分和推导成分来确定内容。固定成分对应多数应用都包含的固定内容;输入成分来自特定应用的实际输入数据或知识库的有关知识,与具体应用密切相关;推导成分对应对输入数据和历史数据进行概括推理之后得到的数据,为具体应用服务。 域建模和消息形式化表示的核心是它能表示语言。在实际应用中,句子或子句表达的基本概念用消息表示,消息的逻辑形式定义有抽象语义结构、词格框架表示、罐装文本等多种方法,相应的粒度取决于输出文本的类型,没有必要要求所有消息的粒度都相同。通常,消息的形式定义主要从专家处或从成功案例中获得,是“修改—请教—更正”的反复过程,包括以下五个步骤。 ① 选择对应于目标文本的范文集。 ② 在对范文......
- 信息
- 推荐序
- 前言
- 第1章 AI新手认识AI
- 第2章 从零开始成为AI产品经理
- 第3章 非技术出身的AI产品经理应该了解的AI技术
- 第4章 AI时代产品需求的特点和落地
- 第5章 AI重新定义敏捷开发
- 第6章 AI思维
- 第7章 AI产品美学
- 第8章 AI赋能产品的实例
- 后记 AI重新定义产品经理