Yan Xuejing, hombre, nacido en 1985. Graduado de la Universidad de Tsinghua con un doctorado en Ciencias y Tecnología de la Computación. Actualmente, es subdirector del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Baidu.
Antecedentes educativos
De 2003 a 2007, estudió informática y tecnología en la Universidad de Tsinghua y obtuvo una licenciatura.
De 2007 a 2012, estudió informática y tecnología en la Universidad de Tsinghua y se doctoró.
Experiencia laboral
De 2012 a 2014, trabajó en Microsoft Research Asia, dedicándose a investigaciones relacionadas con la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural.
Desde 2014 hasta la actualidad trabaja en Baidu Artificial Intelligence Research Institute, responsable de la investigación y desarrollo en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático.
Aplicación de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural en la inteligencia artificial
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama importante en el campo de la inteligencia artificial. Implica la comprensión y generación del lenguaje humano por parte de la computadora, y es una tecnología clave para realizar aplicaciones como la interacción persona-computadora, el servicio al cliente inteligente, la traducción inteligente y la escritura inteligente.
Paso 1: Preprocesamiento del texto
Antes del procesamiento del lenguaje natural, es necesario preprocesar el texto. Los contenidos principales del preprocesamiento incluyen la eliminación de palabras vacías, la segmentación de palabras, el etiquetado de partes del discurso, etc.
Paso 2: Extracción de características
La extracción de características es un paso clave en el procesamiento del lenguaje natural. Los métodos de extracción de características más utilizados incluyen modelos de bolsa de palabras, modelos TF-IDF, modelos Word2Vec, etc.
Paso 3: Entrenamiento del modelo
El entrenamiento del modelo es el paso central en el procesamiento del lenguaje natural. Los modelos más utilizados incluyen modelos ingenuos de Bayes, modelos de máquinas de vectores de soporte, modelos de aprendizaje profundo, etc.
Paso 4: Escenarios de aplicación
La tecnología de procesamiento del lenguaje natural se puede aplicar en muchos escenarios, como servicio al cliente inteligente, traducción inteligente, escritura inteligente, etc. Entre ellos, el servicio al cliente inteligente es uno de los campos más utilizados de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural.