BEIJING, Nov. 3, 2023 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologram Augmented Reality (“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass Deep Learning in ein maschinelles Lesekomprehensionsmodell integriert und mit Techniken wie Datenaugmentation und Modellkorrektur kombiniert wird, um die Lesbarkeit und Verständlichkeit der menschlichen Sprache für Maschinen zu verbessern und die Leistung und Genauigkeit der Maschinen bei Lesekomprehensionsaufgaben zu verbessern.
Die Anwendung von Deep Learning bei der maschinellen Lesekomprehension bezieht sich in erster Linie auf die Verwendung von tiefen neuronalen Netzwerkmodellen zur Lösung von Problemen der maschinellen Lesekomprehension. Das Grundprinzip besteht darin, die Fähigkeit des automatischen Lesens und Verstehens durch die Umwandlung des Textes in eine vektorielle Darstellung zu realisieren, um die semantischen Informationen der Wörter zu erfassen, und unter Verwendung des Aufmerksamkeitsmechanismus und eines Decodierungsalgorithmus. Dieses Modell ist in der Lage, Informationen aus großen Textmengen zu extrahieren und genaue Antworten entsprechend der Fragen zu generieren. Das Modell enthält in der Regel wichtige Komponenten wie Worteinbettung, Encoding und Decoding.
WiMis Modellierung der maschinellen Lesekomprehension auf Basis von Deep Learning umfasst Eingaberepräsentation, kontextuelles Verständnis, Fragenverständnis und Antwortgenerierung. Die Eingaberepräsentation bezieht sich auf die Umwandlung von Rohtext in eine maschinell verarbeitbare Form. Durch den umfassenden Einsatz von Eingaberepräsentationsmethoden wie Worteinbettung, Zeicheneinbettung und Positionskodierung kann das Modell der maschinellen Lesekomprehension die semantischen und strukturellen Informationen im Text besser verstehen und so die Leistung des Modells bei Lesekomprehensionsaufgaben verbessern. Das kontextuelle Verständnis ist ein sehr wichtiger Teil eines Modells der maschinellen Lesekomprehension, das dem Modell hilft, den kontextuellen Informationsgehalt im Text zu verstehen, so dass es Fragen besser beantworten kann. In diesem Modell wird ein gängiger Ansatz darin bestehen, das kontextuelle Verständnis durch den Aufmerksamkeitsmechanismus zu realisieren. Durch das kontextuelle Verständnis kann das Lesekomprehensionsmodell den Text besser verstehen und die Genauigkeit und Effizienz der Fragebeantwortung verbessern.
Mit der kontinuierlichen Entwicklung der Deep-Learning-Technologie entwickeln sich Maschinenlesekomprehensionsmodelle ebenfalls weiter. Künftige Entwicklungsrichtungen von Maschinenlesekomprehensionsmodellen umfassen vor allem die Integration über Modalitäten hinweg, Anwendungen über Sprachen und Bereiche hinweg sowie migrations- und anpassungsfähiges Lernen. Mit der breiten Anwendung multimodaler Daten werden zukünftige Maschinenlesekomprehensionsmodelle in der Lage sein, multimodale Eingaben wie Kombinationen aus Bildern, Sprache und Text zu verarbeiten. Durch die Integration von Informationen aus mehreren Modalitäten kann das Modell den Text umfassender verstehen und genauere Antworten liefern.
Um die Probleme von Datenknappheit und Domänenanpassung zu lösen, werden WiMis Forschungen an Maschinenlesekomprehensionsmodellen in Zukunft mehr Aufmerksamkeit auf migrations- und anpassungsfähiges Lernen richten und die Generalisierungsfähigkeit der Modelle durch die Nutzung bestehender Kenntnisse und Modelle zum Lernen und schnellen Migrationsprozess in neuen Aufgaben und Bereichen verbessern. WiMi wird auch weiterhin eine tiefgreifende Forschung auf dem Gebiet der Maschinenlesekomprehensionsmodelle betreiben, um die Modelle leistungsfähiger und intelligenter zu machen, um Textinformationen besser zu verstehen und anzuwenden und so Menschen mehr Hilfe und Unterstützung zu bieten.
Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie Holografische AR-Automobil-HUD-Software, 3D-holografische Puls-LiDAR, kopfmontierte Lichtfeld-holografische Ausrüstung, holografische Halbleiter, holografische Cloud-Software, holografische Automobilnavigation und andere konzentriert. Zu ihren Hologramm-AR-Technologien und -diensten gehören Holografische AR-Automobilanwendung, 3D-holografische Puls-LiDAR-Technologie, Holografische Sicht-Halbleitertechnologie, Holografische Softwareentwicklung, Holografische AR-Werbetechnologie, Holografische AR-Unterhaltungstechnologie, Holografische ARSDK-Zahlung, Interaktive holografische Kommunikation und andere Hologramm-AR-Technologien.
Zukunftsgerichtete Aussagen
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