ГДЗ по информатике 7 класс, Босова, рабочая тетрадь, упр. 26. Приведите примеры естественных и формальных языков. – Рамблер/класс
ГДЗ по информатике 7 класс, Босова, рабочая тетрадь, упр. 26. Приведите примеры естественных и формальных языков. – Рамблер/классИнтересные вопросы
Школа
Подскажите, как бороться с грубым отношением одноклассников к моему ребенку?
Новости
Поделитесь, сколько вы потратили на подготовку ребенка к учебному году?
Школа
Объясните, это правда, что родители теперь будут информироваться о снижении успеваемости в школе?
Школа
Когда в 2018 году намечено проведение основного периода ЕГЭ?
Новости
Будет ли как-то улучшаться система проверки и организации итоговых сочинений?
Вузы
Подскажите, почему закрыли прием в Московский институт телевидения и радиовещания «Останкино»?
Привет.
Поможите с заданием??
Приведите примеры естественных и формальных языков.
ответы
Естественные языки:
1. Русский язык.
2. Немецкий язык.
3. Китайский язык.
4. Болгарский язык.
5. Французский язык.
Формальные языки:
1. Язык логики.
2. Язык программирования.
3. Таблица Менделеева.
4. Азбука Морзе.
5. Нотная запись.
ваш ответ
Можно ввести 4000 cимволов
отправить
дежурный
Нажимая кнопку «отправить», вы принимаете условия пользовательского соглашения
похожие темы
Экскурсии
Мякишев Г.Я.
Досуг
Химия
похожие вопросы 5
ГДЗ информатика 9 класс Босова, рабочая тетрадь, упр. 36. Переведите число 1010 из десятичной системы счисления в двоичную
Переведите число 1010 из десятичной системы счисле-
Сколько единиц со-держит полученное (Подробнее…)
ГДЗИнформатика9 классБосова Л.Л
ЕГЭ Математика 11 класс. Ященко И. В. Тренировочная работа 4 Вопрос 8 Найдите значение выражения
Привет, есть варианты, как ответить на вопрос???
Найдите значение выражения (234 — 266)2 + 4 ∙ 234 ∙ 266.
УчителяИнформатикаСеменов А.В.Ященко И.В.11 класс
Вариант 1. С-51. № 1. ГДЗ Алгебра 7 класс Звавич. помогите найти значения алгебраических дробей
Найдите значения алгебраических дробей при соответствующих значениях х и заполните таблицу: (Подробнее…)
ГДЗАлгебра7 классЗвавич Л.И.
Решите пожалуйста Дополнительное задание а) б) в) г)
(Подробнее…)
ГДЗЭкзамены
Read the words and guess their meaning.
sandals [‘sændəlz], hospital [‘hɒspɪtl], Canada [‘kænədə], rock- (Подробнее.
..)
ГДЗАнглийский язык4 классВерещагина И.Н.
Естественные и формальные языки. Формы представления информации.
На прошлых уроках мы узнали:
· Информация для человека – это система некоторых посланий, информационных сигналов, которые человек получает из различных источников.
· Информационные сигналы представляют собой некоторые изменения физических величин. Человек получает информационные сигналы и каким-то образом интерпретирует.
· Чтобы сохранить или передать информацию, человек кодирует её с помощью знаков.
· Знак – это объект-заменитель, который может обозначать другой объект, явление или отношение. Большинство знаков являются частью знаковых систем.
· Знаковая
система – это совокупность знаков, которые обладают набором
правил образования, осмысления и употребления, а также служат для передачи
некоторых сообщений.
· Язык – это знаковая система, которую человек использует чтобы выразить свои мысли или для общения с другими людьми.
Вопросы:
· Естественные языки.
· Формальных языки.
· Формы представления информации.
И так из прошлого урока мы помним, что при помощи языка мы можем выразить всё, что угодно и передать сообщение любого содержания. Мы можем передавать эти сообщения устно и письменно. Для этого в русском языке есть два набора знаков, звуковые, которые называются
Языки, которые люди
используют для общения между собой называются естественными. К таким
языкам относятся русский, английский, китайский и другие языки народов мира.
Всего в мире их насчитывается больше двух тысяч.
Такие языки складывались
стихийно в течение очень долгого периода времени. Каждый естественный язык
имеет свою историю возникновения и развития. Эта история неотделима от истории
народа, который говорит на этом языке.
Черты естественных языков:
· Естественными языками пользуются большие группы людей. Их знают большинство членов национального сообщества, которому язык принадлежит.
· Естественные языки имеют очень широкую сферу применения. При помощи таких языков люди могут передавать любую информацию. От простого сообщения о погоде, до объяснения устройства какой-нибудь технической системы.
· В естественных языках есть большое количество правил. Некоторые из них имеют явный характер, например правила грамматики, а другие – неявные, например правила употребления слов и их осмысления.
· Такой
язык обычно достаточно гибкий. То есть его можно применять для описания самых
разных ситуаций, в том числе и новых, для которых до этого он не применялся.
И
при этом все участники разговора будут понимать, о чём идёт речь.
· Естественные языки обычно достаточно открыты. Носитель языка может образовывать новые слова, которые при этом будут понятны его собеседникам. То есть в таких языках развиты механизмы словообразования. Так человек, который услышал или увидел новое для себя слово может догадаться по составу о его происхождении и значении.
· Такие языки всегда динамично развиваются и подстраиваются под потребности взаимодействия людей, которые им владеют. Это хорошо видно на примере различных профессиональных диалектов. Люди различных профессий часто передают друг другу информацию разного рода. Для того, чтобы делать это оперативно и точно постоянно появляются все новые и новые слова самых разных значений.
Рассмотрим недостатки
естественных языков. Одни и те же слова и выражения в рамках одного
естественного языка могут иметь совершенно разные значения.
Например, слова-омонимы
Многие профессиональные
отрасли распространяются далеко за границы государств. Поэтому с развитием
науки и техники стали появляться формальные языки. Многие формальные
языки конструировались на базе языка математики. Большое развитие некоторые из
них получили в двадцатом веке.
К формальным языкам относится и десятичная система счисления. Она позволяет записывать числа, называть их и выполнять над ними ряд математических операций. Информатика тоже изучает некоторые формальные языки. Среди них есть языки программирования, язык формальной логики и языки запросов к базам данных. С некоторыми из них вы познакомитесь во время изучения информатики в школе.
Главная особенность всех формальных языков в том, что все их правила носят явный характер, то есть отправитель и получатель всегда воспринимают информацию однозначно.
Из предыдущих уроков мы
помним, что одной из разновидностей обработки информации является её кодирование.
Так называется изменение формы представления информации на более удобную для её
хранения и передачи. Существует всего две формы представления информации:
знаковая и образная. К знаковой форме представления относится информация
на одном из естественных или формальных языков. Это может быть набор
предложений на русском, английском или другом языке, понятном получателю. Это
может быть набор математических или химических формул, или алгоритм, который
записан на одном из языков программирования. Примеры представления информации в
образной форме – это изображение или звук.
Формы представления информации
Как мы помним из прошлых уроков,
Главная разница между знаковой и образной формами представления информации в том, что знаковая информация всегда состоит из дискретных сигналов. Мы можем подсчитать количество буков в алфавите, цифр в десятичной системе счисления или фонем в русском языке. То есть на каждой знаковой позиции при такой форме представления может стоять символ из строго определённого конечного набора. Информация в образной форме всегда состоит из непрерывных сигналов. Можно бесконечно уточнять громкость каждого конкретного звука, или цвет каждой отдельной точки на рисунке. Большая часть информационных сигналов, которые получает человек, непрерывны. Однако компьютер работает лишь с дискретными величинами. Для того, чтобы информацию можно было точно сохранить или передать с помощью компьютера, нужно закодировать её в знаковой форме, то есть представить в виде дискретных сигналов, например в виде цифр.
Важно запомнить:
· Все
языки, используемые людьми, можно разделить на естественные и формальные.
· К естественным языкам относятся языки, на которых люди общаются между собой, это все языки народов мира. Они возникли естественным образом, длительно развивались и продолжают развиваться. Такие языки имеют достаточную гибкость, однако информация, которая на них записана, воспринимается субъективно.
· Большинство формальных языков были созданы искусственно. В них одни и те же сочетания знаков всегда имеют одинаковые значения, то есть информация, которая на них записана всегда объективна.
· Человек может представлять информацию в знаковой и образной форме.
· Информация в знаковой форме записана на каком-либо формальном или неформальном языке и имеет дискретную, то есть прерывную форму.
· В образной форме информация представляется звуком или изображением и имеет непрерывную форму.
Какие языки программирования подходят для обработки естественного языка?
Главная Блог о естественном языке
Какие языки программирования подходят для обработки естественного языка?
Вероятно, вы уже знаете, что естественные языки, используемые людьми для общения, трудно определить с помощью определенного набора правил.
Используя объединенную мощь информатики, компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта, НЛП или обработка естественного языка помогает машинам понимать этот естественный язык. В этом методе используются машинные алгоритмы, способные извлекать смысл из устного и письменного общения. Обработка естественного языка широко используется в языковом переводе, распознавании человеческой речи, поиске информации и т. д. какой язык предлагает максимальное количество инструментов, которые помогут вам в выполнении задач, связанных с НЛП, и т. д. Если вы планируете выйти на поле обработка естественного языка и задаетесь вопросом, какой язык программирования вам следует выучить, чтобы продвигаться вперед, вот те, на которых вам следует сосредоточиться.
Python считается швейцарским армейским ножом в программировании из-за его универсальности. Это также один из самых удобных для начинающих языков с его языком, который отражает людей и последовательным синтаксисом.
Python также поставляется с множеством пакетов, с помощью которых можно реализовать повторное использование кода. Его семантика и синтаксис прозрачны, что делает его отличным выбором для обработка естественного языка . Кроме того, он прост и обеспечивает потрясающую поддержку интеграции с другими инструментами и языками. Однако, вероятно, самым большим преимуществом использования Python для обработки естественного языка является то, что он предлагает разработчикам множество библиотек, которые решают многие задачи, связанные с НЛП, такие как моделирование тем, классификация документов, анализ настроений и т. д. Несомненно, сложно разработать программное обеспечение, которое может обрабатывать естественный язык. Но обширный набор инструментов Python позволяет разработчикам создавать превосходные инструменты.
Java – еще один широко используемый язык программирования в области обработки естественного языка .
С помощью этого языка вы можете изучить, как организовать текст, используя полнотекстовый поиск, извлечение информации, кластеризацию и теги. Поскольку Java является независимым от платформы языком, он упрощает обработку информации. Он поставляется с OpenNLP, LingPipe и Stanford CoreNLP. Кроме того, Lucene, которая представляет собой библиотеку полнотекстового поиска, также может помочь в обеспечении токенизации и всестороннего анализа текста.
Хотя R популярен для использования в статистическом обучении, он широко используется для обработки естественного языка . В контексте NLP язык играет решающую роль, когда дело доходит до исследования больших данных, а также становится полезным для аналитики обучения, требующей больших вычислительных ресурсов.
В то время как некоторые другие языки также используются для обработки естественного языка , перечисленные выше относятся к наиболее популярной группе.
Но всегда рекомендуется начинать с Python, когда вы только начинаете свой путь к обработка естественного языка поле. Есть много вещей, которые делают Python лучшим языком программирования для проекта по обработке естественного языка . Вероятно, наиболее заметной характеристикой этого языка является его библиотек для обработки естественного языка, таких как NLTK (Natural Language Toolkit), TextBlob, Gensim, spaCY, polyglot и т. д., которые помогли многим разработчикам создавать качественные проекты НЛП.
. . .
До узнайте больше об обработке естественного языка, нажмите здесь и прочитайте нашу другую статью.
Нет комментариев
Как объяснить обработку естественного языка (NLP) простым языком
«Alexa, что такое обработка естественного языка?»
Задайте этот вопрос Alexa — или Siri, Cortana, Google Assistant или любому другому голосовому цифровому помощнику — и он будет использовать обработку естественного языка (NLP), чтобы попытаться ответить на ваш вопрос о, гм, обработке естественного языка.
Что такое обработка естественного языка?
Это делает Alexa и ей подобных естественным примером НЛП в действии: НЛП — это основная технология, которая позволяет виртуальным помощникам обрабатывать ваши словесные запросы и отвечать с определенной степенью точности.
Обработка естественного языка касается не только речи, но и письменного текста.
Но это не обязательно определяет НЛП; это просто указывает на популярное применение НЛП в реальном мире.
Кроме того, пример с голосовым помощником на самом деле слишком узок: обработка естественного языка касается не только речи, но и письменного текста. Более того, НЛП уже повсеместно распространено, и ваш помощник в смартфоне — лишь один из распространенных примеров его повседневного использования.
[ Ознакомьтесь с нашим кратким справочником по 10 ключевым терминам искусственного интеллекта для ИТ-руководителей и бизнес-лидеров: Шпаргалка: глоссарий искусственного интеллекта. ]
Где используется обработка естественного языка?
Повседневные примеры НЛП включают веб-поиск, фильтрацию спама, онлайн-перевод и проверку грамматики.
«НЛП повсюду, и оно гораздо более далеко идущее, чем недавно разработанные умные помощники», — говорит Кейланд Купер, директор ContinualAI и исследователь нейронауки в Калифорнийском университете в Ирвине. «Все, начиная от поиска, фильтрации спама в электронной почте, онлайн-перевода, проверки грамматики и орфографии и многих других приложений [используйте НЛП].
Любое машинное обучение, которое выполняется с использованием естественного языка, будет включать некоторую форму НЛП».
Рассмотрим приложение электронной почты, которое предлагает автоматические ответы на основе содержания сообщения отправителя или предлагает варианты автозаполнения для вашего собственного сообщения в процессе обработки. Машина фактически «читает» вашу электронную почту, чтобы дать эти рекомендации, но она не знает, как сделать это самостоятельно. НЛП — это то, как машина извлекает смысл из языка, который она изначально не понимает — «естественных» или человеческих языков, таких как английский или испанский, — и предпринимает соответствующие последующие действия.
«Естественный язык — это просто язык, который люди используют между собой, в отличие от языков программирования, которые позволяют людям указывать машинам, что делать», — говорит Крис Николсон, генеральный директор Skymind. «Английский — естественный язык; Java — это язык программирования».
НЛП обеспечивает более четкое общение человека с машиной без необходимости «говорить» человеку на Java, Python или другом языке программирования.
Языки программирования написаны специально для понимания машинами. Наши человеческие языки — нет; НЛП обеспечивает более четкое общение человека с машиной, при этом человеку не нужно «говорить» на Java, Python или любом другом языке программирования.
«Обработка естественного языка — это набор инструментов, которые позволяют машинам извлекать информацию из текста или речи, — объясняет Николсон.
Обработка естественного языка в сравнении с машинным обучением
НЛП и машинное обучение подпадают под более широкую зонтичную категорию искусственного интеллекта.
NLP широко считается частью машинного обучения. Это уходит довольно далеко в историю вычислительной техники. НЛП и машинное обучение подпадают под более широкую зонтичную категорию искусственного интеллекта.
[ Также читайте: Как объяснить машинное обучение простым языком. ]
«Обработка естественного языка — это просто дисциплина в компьютерных науках, а также в других областях, таких как лингвистика, которая связана со способностью компьютеров понимать наш язык», — говорит Купер.
Таким образом, он занимает легендарное место в компьютерных науках, которое предшествовало нынешнему гневу вокруг искусственного интеллекта.
«Для Алана Тьюринга, которого считают отцом информатики, эталоном для машины с искусственным интеллектом была та, которая могла так хорошо разговаривать с человеком, что он не мог отличить, что разговаривает с компьютер, — говорит Купер. «Это известно как тест Тьюринга. Так что действительно, НЛП — очень важная часть вычислений».
На этом фоне давайте дополним наше понимание некоторыми другими четкими определениями, которые помогут вам объяснить НЛП и его важность для широкой аудитории внутри и за пределами вашей организации.
Обработка естественного языка: 4 определения
«НЛП, или обработка естественного языка, — это область информатики, в которой используются компьютерные методы для анализа языка в тексте и речи. Он используется для практических целей, которые помогают нам в повседневной деятельности, такой как отправка текстовых сообщений, электронная почта и общение на разных языках».
– Джилл Бурштейн, директор по исследованиям в области обработки естественного языка в Службе образовательного тестирования 9.0005
«НЛП — это область машинного обучения, которая имеет дело с естественными — человеческими — языками. Это широкая область, занимающаяся проблемами, варьирующимися от распознавания речи и транскрипции до текста, до перевода между разными языками, до извлечения объектов, таких как люди и места, из текста, до предоставления ответов на естественном языке на вопросы естественного языка. Короче говоря, НЛП дает машинам возможность читать и понимать человеческий язык — не в той степени, в какой это могут люди, но достаточно хорошо, чтобы позволить машинам выполнять простые задачи». – Павел Дмитриев, вице-президент по науке о данных, Outreach 9.0005
«Инженеры создают модели НЛП, чтобы научить компьютеры понимать нас и даже воспроизводить то, как мы общаемся».
«НЛП — это технология, созданная для помощи компьютерам в обработке и анализе нашего языка, как устного, так и письменного.
По сути, инженеры создают модели НЛП, чтобы научить компьютеры понимать нас и даже воспроизводить то, как мы общаемся. Эта технология уже используется множеством способов, и нам еще предстоит увидеть бесчисленное множество вариантов ее использования в будущем. Наиболее широко используемым примером этого является умный помощник, который мы используем на наших телефонах. Когда мы говорим «Окей, Google…», облако Google сначала преобразует звук в текст, а затем использует НЛП, чтобы понять, что мы только что сказали, чтобы отреагировать наиболее эффективным образом». — Этьен Мандершайд, вице-президент по искусственному интеллекту — машинное обучение в Dialpad 9.0005
«НЛП — это дисциплина разработки программного обеспечения, связанная с человеческим языком. «Человеческий язык» означает устный или письменный контент, созданный человеком и/или для человека, в отличие от компьютерных языков и форматов, таких как JavaScript, Python, XML и т. д., которые компьютеры могут легче обрабатывать. «Работа с» человеческим языком означает такие вещи, как понимание команд, извлечение информации, подведение итогов или оценка вероятности того, что текст является оскорбительным».