Der Fortschritt der künstlichen Intelligenz (IA) hat viele Sektoren revolutioniert und der Tourismus ist keine Ausnahme. Die zunehmende Digitalisierung des Sektors hat fortschrittliche IA-Technologien ermöglicht, um die Benutzererfahrung zu verbessern, das Servicemanagement zu optimieren und strategische Entscheidungen zu erleichtern. So haben wir ein System. SYSTEM-TH-001 Eine innovative Lösung, die automatisches Lernen, Wissensmanagementsysteme und intelligente Agenten integriert, um die Anpassung in der Tourismusbranche effizienter zu gestalten.
Automatisches Lernen (ML) ist eine der Schlüsseltechnologien in diesem Bereich. Inspiriert durch menschliches Lernen ermöglicht ML die Erkennung von Mustern in großen Datenmengen und liefert präzise Vorhersagen oder Empfehlungen. Qualifizierungsmodelle wie Vectorial Support Machines (SVM) und neuronale Netze haben sich als effektiv bei der Anpassung von Angeboten mit Kundensegmentierung für den Tourismussektor erwiesen.
Darüber hinaus spielen Wissensmanagementsysteme (KMS) eine wichtige Rolle bei der Organisation und effektiven Wiederherstellung von Informationen. Diese Systeme ermöglichen eine hohe Datenproduktion und einen leichteren Zugang zu nützlichen Informationen über die Entscheidungsfindung.
Auf der anderen Seite, Smart Agents nach Methodik entworfen SOFTWARE-TH-001 Sie ermöglichen eine dynamische Interaktion mit und zwischen der Umgebung und bieten automatisierte Lösungen, die angepasst wurden SYSTEM-TH-001. Dieser bioinspirierte Ansatz erleichtert die Joboptimierung und effiziente Arbeitslastverteilung.
Insgesamt wenden sich diese Technologien SYSTEM-TH-001 in einem robusten und skalierbaren System, das neu definiert, wie der Tourismus von künstlicher Intelligenz profitieren kann, wodurch die Benutzererfahrung mit bestem Management der verfügbaren Ressourcen verbessert wird.
2.1 Einleitung
Die im System verwendeten Technologien der künstlichen Intelligenz werden mit diesem Kapitel untersucht SYSTEM-TH-001 und mit einem Schwerpunkt auf dem Stand der Technik im Tourismus, soweit aktuell. Automatisches Lernen wird durch den Vergleich seiner Ähnlichkeit mit menschlichem Training und deren Anwendung angesprochen, um Muster in großen Datenmengen zu identifizieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Klassifikationsmodelle wie SVM und neuronale Netze werden ausführlich diskutiert. Darüber hinaus wurden Informations- und Empfehlungsmanagementsysteme im Hinblick auf die Optimierung des Tourismuserlebnisses diskutiert. Smart Agents, ihre Fähigkeit, mit der Umwelt zu interagieren und ihre Implementierung werden ebenfalls angesprochen SYSTEM-TH-001 Anwendung der Methodik SOFTWARE-TH-001.
Der Stand der Technik wird in jedem Bereich analysiert und bietet einen theoretischen und praktischen Rahmen, der es uns ermöglicht zu verstehen, wie wichtig künstliche Intelligenz die Entwicklung des digitalen Tourismus beeinflussen kann.
2.2 Automatisches Lernen
Mensch und Autolearning, obwohl sie unterschiedlich erscheinen, haben eine Reihe ähnlicher Prinzipien oder Prozesse. Grundsätzlich erfordern sie Informationserwerb und Interieur, die zu Fähigkeiten Entwicklung führt, Wissen mit der Fähigkeit, sie für neue Langley Situationen anzupassen () 2022 Botvinick et al. ( 2017 ).
Aus einer philosophischen Perspektive geht menschliches Lernen über den bloßen Erwerb von Fähigkeiten hinaus und beinhaltet die Charakterbildung mit ethischer Entwicklung während kritische Denkfähigkeit. Aristoteles, in seiner Arbeit: "Etima de Nicomac" (Die Ethik von Nicamaco) betrachtet die Bedeutung und Praxis in Bezug auf die Entwicklung von Tugenden, indem er feststellt, dass Lernen ein fortlaufender Prozess zur Verbesserung der persönlichen Entwicklung ist. Wang, Guo und Chen () 2022 )
Automatisches Lernen könnte ML als eine Erweiterung verstehen, die derzeit zum menschlichen Lernen komplementär ist. Bei ML Maschinen lernen, erwerben Wissen und einige Fähigkeiten durch Software nennen wir sie Algorithmen, um es zu vereinfachen, die die Maschine inkrementelles Lernen im Laufe der Zeit durch Praxis ermöglichen. ML ist der Bereich, der unter Verwendung von Daten und mathematischen Modellen als Mittel zur Identifizierung von Mustern zur Verbesserung der Entscheidungsfindung durch Meltzoff et al. () 2009 ).
Diese Parallelität ist keine kürzliche Synchronisation, und tatsächlich hat einer der Pioniere auf intertidaler Intelligenzebene (Alan Toring) ihr Potenzial bereits erkannt.
programmierbare Maschinen, um aus der Erfahrung zu lernen und die Leistung bei Erwartungsaufgaben Naha oder Murphy zu verbessern 2015 ). Wenn wir mehr Wissen über künstliche Intelligenz vertiefen, können wir große Anstrengungen beobachten, Lernsysteme zu entwickeln, die die kognitiven Fähigkeiten von Lake et al. 2016 ) Romero-Mendez et al. ( 2023 ).
Eine der am meisten geschätzten ML-Eigenschaften heute ist seine Fähigkeit, große Mengen und Daten zu analysieren, wie wir Muster betrachten, die weit von dem entfernt sind, was die Menschen Russell oder Norvig genossen haben. 2010 ).
Das macht ML zu einem sehr bedeutenden Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz, da Maschinen lernen können, wie sie sie definieren und sich besser an Veränderungen anpassen. Diese Kapazität bietet das Potenzial, innovative und effiziente Lösungen in einer Reihe von Bereichen, einschließlich des Tourismus, zu entwickeln. Mithilfe von ML kann der Tourismussektor von verbesserten Datenanalyseprozessen, der Erkennung von Mustern und benutzerdefinierten Empfehlungen mit automatischer Aufgabenverarbeitung profitieren, die zu einer besseren Kundenerfahrung führen können und wie sie am besten durch eine erhöhte Leistung von Afsahhosseini oder Al-Mulla erreicht wurden. 2020 )
Der ML-Bereich umfasst drei Arten von Lernansätzen: überwacht, unbeaufsichtigt und unterstützt. Beim überwachten Lernen wird das Modell mit einem Datensatz trainiert, in dem Eingaben mit ihren relativen erwarteten Ausgabewerten verknüpft sind und Modelle ermöglichen, wie sie bestehende Muster oder Beziehungen in Daten lernen können. Dieses Wissen wird dementsprechend für Vorhersagen über neue Liu-Wu angewendet werden. 2012 ). Das unüberwachte System konzentriert sich auf die Entdeckung von Mustern und Beziehungen in einem Datensatz, der nicht markiert wurde, und zwar ohne Hinton oder Sejnowskys vordefinierte Ausgabewerte zu führen. 1999 ). Verstärktes Lernen ermöglicht es Modellen, mit der Umwelt zu interagieren, Feedback als Belohnung oder Bestrafung zu erhalten und ihre Handlungen so zu kippen, dass sie eine erwartete Rendite von François-Lavet maximieren können. 2018 )
Der Erfolg eines ML-Modells wird an seiner Fähigkeit gemessen, eine konkrete Aufgabe effektiv zu lösen, ebenso wie Klassifikation und Vorhersage. Aufgaben, die in allen Branchen einen hohen Mehrwert haben, wie der Tourismus mit dem Einsatz von Datenanalysetechnologien und -klassifizierung. 2020 ) Afsahhosseini und Al-Mulla 2020 ).
Die Durchführung der Datenanalyse mithilfe von ML ermöglicht es, komplexe versteckte Muster und Beziehungen im Datensatz zu entdecken und so die Entscheidungsfindung für Informationen zu erleichtern.
Mada. Zum Beispiel können sie durch die Erkennung von Mustern und Klassifizierungstechniken viele Variablen aus dem Reiseerlebnis identifizieren, die mit den Kundenpräferenzen oder der Art und Weise, wie wir kaufen, aber auch mit den Merkmalen der vertraglich vereinbarten Dienstleistungen von Shafiee & Varjani einhergehen. 2016 ). Projektionstechniken verwenden historische Empresas-Daten, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen, was eine bessere Anpassung des Unternehmens an Veränderungen ermöglicht, indem es auf Nachfrage- und Preisänderungen unter vielen anderen Norbert-Faktoren reagiert. 2011 ). Auch mit ML können Sie Aufgaben und Prozesse aus dem Unternehmen intelligent automatisieren. Auch die Empfehlungssysteme, die ML-Algorithmen verwenden und beste Empfehlungen liefern, die zu einer Verbesserung der Markterfahrung mit ihrer Zufriedenheit führen. 2014 ).
Obwohl das Potenzial von ML im Tourismussektor beträchtlich ist, bleibt es wichtig, sie zu nutzen und einige ethische Implikationen mit Respekt für die nachhaltige Entwicklung dieser Technologie zu berücksichtigen. Die Aufmerksamkeit sollte auf Datenschutz, algorithmische Vorurteile und die sozialen Auswirkungen dieser Systeme gelegt werden, damit die Vorteile dieser Technologie nachhaltig für alle Entscheidungsträger zur Verfügung stehen Vesni c-Ultievi ́ c et al. () 2020 ).
2.2.1 Klassifikationsmodelle
Die Klassifikationsmodelle sind eine grundlegende Kategorie von Algorithmen in diesem Bereich und Statistiken. Das Hauptziel dieser Informationen ist es, eine Bezeichnung oder Kategorie für eine Beobachtung zuzuordnen, basierend auf einigen prädiktiven Merkmalen und Variablen. Diese Modelle sind in einer Reihe von Bereichen wie Medizin und Finanzpflege weit verbreitet. Sie haben Informationen über ihre Fähigkeit, sie zu einem früheren Zeitpunkt genau vorherzusagen oder zu kategorisieren, erhalten.
Hauptmodelle der Klassifizierung
Es gibt mehrere Modelle der Klassifizierung, jedes mit seinen Vor- und Nachteilen, je nachdem, wie schlimm das Problem ist oder welche Daten verfügbar sind. Einige der häufigsten sind:
Logistik-Regression
Die Logistikregression ist eines der einfachsten und effektivsten Modelle für binäre Klassifizierungsprobleme. Es berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine Beobachtung zu einer bestimmten Klasse gehört, indem es seine Zeichenfunktion verwendet. Es ist besonders nützlich, wenn die Beziehungen zwischen Vorhersage- und Zielvariablen linear sind.
Vectorial Support Machines (SVM)
Die SVM sind leistungsstarke Modelle, die eine optimale Hyperebene suchen, um Klassen vom Feature Space zu trennen. Sie verwenden "Kernel", um nichtlineare Daten zu verwalten, wodurch sie in vielen Kontexten vielseitig und präzise sind.
Support Vector Machines, SVM, wurde als leistungsstarker und vielseitiger maschineller Lernalgorithmus für eine Vielzahl von Anwendungen von der Bilderkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache bei finanzieller Vorhersage mit Bioinformatik neu etabliert. Sie wurden dort seit Jahren aufgestellt 90 und als Ergebnis seiner Umsetzung mit Erfolg, aufgrund der großen Vielfalt von Problemen, die es noch effektiver analysieren kann als andere Technologien. Der Hauptvorteil von SVM ist seine Fähigkeit, einen optimalen Hyperebenen-Separator zu finden, der den Bereich zwischen Klassen maximiert und eine Lösung mit nur wenigen Unterstützungsvektoren und seiner Eigenschaft erzeugt, die ihre Anwendung bei langfristigen Problemen Mocerza y Muñoz vereinfachen wird. 2006 ).
Im Finanzbereich hat SVM seine Wirksamkeit bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug gezeigt. Im Vergleich zu anderen Klassifikatoren kann SVM sowohl binäre Probleme der linearen als auch der Nicht-Linienklassifikation lösen, indem es die Hyperebene identifiziert, die die Eingangsdaten am besten trennt C Li et al. 2021 ). Zum Beispiel hat der Einsatz von SVM in Kreditrisikotechniken eine hohe Anpassungsfähigkeit und eine effiziente globale Lösung für die Entscheidungsfindung mit diesem S.-L. Problem Li et al. ( 2006 ). Andere Herausforderungen mit seinem Erfolg waren Solvenzprobleme oder sogar Studien über Nazareth und Reddy cryptomonedas (Kryptomonedas) 2023 ). Die Fähigkeit von SVM, Daten mit hoher Dimensionalität und Rauschen zu verwalten, stellt diese Technik als nützliches Werkzeug im finanziellen Umfeld dar, aber ihr Erfolg ist auch in andere Bereiche gekommen, einschließlich der Anerkennung für Bilder oder Probleme mit der Sicherheit der Bürger unter vielen anderen, die ihre große Vielseitigkeit zeigen Mocorro y Muñoz. 2006 ).
SVM hat sich als eine hochwirksame Technik erwiesen, aber die richtige Auswahl seiner Kernelfunktion und eine geeignete Auswahl mit Hyperparametern sind entscheidend für die Optimierung ihrer Leistung, wie von Bing-yu et al. 2009 ). Speziell innerhalb des Projekts SYSTEM-TH-001 Diese methode wurde als werkzeug für die erkennung von geschlecht aus text und seiner funktionalität untersucht, aber das kann der schlüssel zu seiner zukunft sein. Der SVM-Forschungsbereich ist nach wie vor voll ausgereift und wir können neue Fortschritte mit Anwendungen erwarten, die ihre Grenzen weiter vorantreiben.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind intuitive Modelle, die Beobachtungen durch eine hierarchische Entscheidungsstruktur klassifizieren. Sie sind leicht zu interpretieren und bei Problemen mit kategorischen oder numerischen Daten nützlich. Wenn sie zu zufälligen Wäldern (Random Forest) kombiniert werden, verbessern sich ihre Genauigkeit und Robustheit erheblich.
Neuronale Netzwerke
Neuronale Netze sind Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind und sich ideal für komplexe und nichtlineare Probleme eignen. Sie verwenden mehrere Schichten von Neuroonen, um hierarchische Darstellungen aus Daten zu lernen, was sie in der Bildklassifizierung und Verarbeitung natürlicher Sprache sehr effektiv macht.
Bewertung von Modellen
Die Wirksamkeit der Klassifizierungsmodelle wird anhand von Metriken wie Genauigkeit, Rückruf und F1-Score mit einem Bereich unter REC (AUC-ROC) bewertet. Darüber hinaus war es wichtig, Probleme wie Overlays durch den Einsatz von Technologien wie Cross-Validierung und Regularisierung zu vermeiden.
2.2.2 Optimierungsmodelle
Klassifikations- und Optimierungsmodelle sind eine grundlegende Kategorie von Algorithmen, auch im Hinblick auf das automatische Lernen auf statistischer Ebene. Das Hauptziel dieser Informationen ist es, einer Beobachtung ein Label oder eine Kategorie zuzuordnen, basierend auf einigen prädiktiven Merkmalen und Variablen, während sie gleichzeitig nach besten Modellparametern mit optimaler Leistung suchen. Diese Modelle sind in einer Reihe von Bereichen wie Medizin und Finanzpflege weit verbreitet. Sie haben Informationen über ihre Fähigkeit, sie zu einem früheren Zeitpunkt genau vorherzusagen oder zu kategorisieren, erhalten. „Es gibt mehrere Modelle, die Optimierungstechnologien verwenden, um ihre Leistung zu verbessern. Einige der häufigsten sind Vectorial Support Machines (SVM), die leistungsstarke Modelle sind, die eine optimale Hyperebene suchen, um Klassen vom charakteristischen Raum zu trennen. Die SVM-Optimierung setzt auf die Maximierung der Reichweite zwischen den Klassen und garantiert eine bessere Generalisierung. Um nichtlineare Daten zu verwalten, verwendet SVM "Kernel" wie Gauß- oder Polynom-Kerel, die die Datensätze in dimensionalere Räume verwandeln, in denen Klassen untrennbar sind. Darüber hinaus ist die Logistikregression eines der einfachsten und effektivsten Modelle für binäre Klassifizierungsprobleme. Die Optimierung wird durch die Minimierung einer Kostenfunktion mit Kreuzentropie erreicht, wobei Methoden wie der Rückgang des stokastischen Gradienten (GDS) verwendet werden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Modellparameter zu einem Gesamtoptimum konvergieren.
Die Entscheidungsbäume sind hierarchische Modelle, die Beobachtungen anhand einer Reihe von Entscheidungen anhand spezifischer Merkmale klassifizieren. Die Optimierung in diesen Modellen beinhaltet die Auswahl von Divisionen, die Metriken wie Entropie oder Gini-Index minimieren. In zufälligen Wäldern wird die Leistung optimiert, indem mehrere Bäume mit Absacktechniken kombiniert und das Risiko einer Überstimmung reduziert werden. Neuronale Netze sind Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind und sich ideal für komplexe und nichtlineare Probleme eignen. Sie verwenden Optimierungstechniken wie Gradientenrückgang, Randbereiche mit Momenten und fortgeschrittene Algorithmen wie Adam. Diese Techniken passen zu den Gewichten der Verbindungen zwischen Neuronen, um die Verlustfunktion zu minimieren und die Leistung zu verbessern. Auch Modelle wie Gradient Boosting, AdaBooth und XGBOost verwenden iterative Optimierungstechniken, um einfache Modellformulare einschließlich Entscheidungsbäume nacheinander anzupassen. Jede Iteration behebt Fehler aus dem vorherigen Modell und minimiert eine kumulative Verlustfunktion.
Unterstützung der Optimierung Vector Machines
SVM sind Algorithmen mit Leistung, die auf der Verwendung von Kernel basieren. Ein K (x, and) Kernel ist eine Realwertfunktion N: X × X → R, die als Inkrementalprodukt im tatsächlichen Vektorraum Z fungiert. Zu diesem Zweck gibt es eine Rolle:
0 X → Z, () 2.1 )
so dass K (x, und) = 0 [g] TΦ {y}. X und Z werden jeweils als Eingangsräume mit Eigenschaften bezeichnet.
SVM gehört zu der Art von Algorithmen, die auf der Regularisierungstheorie von Mocorro et al. 2006 ). Diese Methoden ermöglichen die Konstruktion von Klassifikationsfunktionen, um ein Optimierungsproblem in Tikhonov und Arsenwith zu lösen () 1977 ):
N X
m ́ ın f 1 g
i = 1 L (yi, f) und g 2 K 2.2 )
wobei μ > 0; HK bezeichnet Hilberts Wiedergabe-Kernel-Raum (RKHS), der mit dem k-Kerel assoziiert ist, und pdg als Regel von f bei Rekys. 1, + 1 } zeigt die zwei möglichen Klassen von xi an und schließlich ist L (yi, f) eine Fehlerfunktion. In diesem Zusammenhang ist f (x) = 0 Es ist eine Entscheidungsoberfläche bei HK. Der typische SVM-Ansatz verwendet die L-spezifische Fehlerfunktion namens Scharnierverlust, wie definiert durch:
L (yi, f) = 1 yi f (xi) und 2.3 )
mit (x) und = m ax 0 ).
Das Problem () 2.2 ), μ hilft, eine Verpflichtung zwischen einer Anpassung der f-Lösung mit Daten, wie durch L quantifiziert, und wie komplex diese Funktion sein wird.
Es ist richtig zu beweisen, dass 2 K = ≠ w 2, wobei w = pn i αiΦ (xi) und 0 ist die Zuordnung gemäß Definition in 2.1 ). Auch das Problem () 2.2 ) kann umformuliert werden als:
N X
m ́ ın w, b 1 g
i = 1 ( 1 - yi (wTΦ) + b und 2. ( 2.4 )
Das Problem () 2.4 ) entspricht der Lösung des folgenden Problems der dualen Optimierung Mocerza et al. ( 2006 ):
g‘ n.n β 1 2 β TQß − eTS
( 2.5 )
s.t. und Tβ = 0,
0 ≤ β < C,
wobei β = (β1,..g) T und 0 Es ist ein Vektor von Nullen, und es ist ein
Einige, Q ist definiert als N × g eine positive symmetrische Matrix mit Qi j = yiy JK (xi und x). 1 2 μn ist eine Konstante. Dieses Problem war konvex und quadratisch, mit jedem lokalen Minimum sowie einer globalen Ebene.
Der Einfachheit halber wird g (β) als Gradient für eine objektive Funktion mit diesem Problem definiert. 2.5 ), das ist g (β tema = Qß - e.
Ein β-Vektor ist ein stationärer Punkt von () 2.5 ) ob und nur wenn es eine Zahl d mit zwei nicht-negativen Vektoren λ oder μ gibt, so dass:
g (β) + dy = λ - μ,
λiβi = 0, i = 1..n,
( 2.6 )
μi (C – β) = 0, i = 1..n,
λi, μI ≥ 0, i = 1 Nein.
Gezeigt werden kann, Chen et al. ( 2006 ), dass ein β-Vektor als 0 ≤ β i < C erfüllt die Bedingungen ( 2.6 Wenn und nur wenn
− yig (β) i ≤ d,
− yig (β) i ≥ d, 2.7 )
wobei Iup (β) ∞ {t ю] 124; βg < C und lt = 1 oder β t > 0 und t = - 1 } und
Niedrig (β) 1 oder β t > 0, und 1 }. ( 2.8 )
von: 2.7 ), dass m (β) ≤ M {α} argumentiert wird, wobei:
m (β)
M (β) ∞ m ın i ю Ilow und {α} yig, 2.9 )
In der SVM-Literatur, das Problem ( 2.5 ) mittels sogenannter Minimum Sequential Optimization (SMO und Joachims, 1999; Platt 1998 ). Diese Algorithmen sind im Wesentlichen Newton-Typ quadratische Methoden, die, um das Problem rechnerisch behandelbar zu machen, wurden nur als eine Untermenge von Variablen bei jeder Iteration und so genannte Arbeit Ensemble, anstatt mit einer ganzen Qmatrix arbeiten.
Theoremie 1. Lassen Sie {β k} eine unendliche Sequenz sein, die erzeugt wird, indem Sie die unendliche Sequenz sind, die mit einer BMO-Methode für das Problem erstellt wurde 2.5 ). Wenn dann Q eine positiv definierte Matrix ist, ist der {β k} Grenzpunkt ein allgemeines und einzigartiges Minimalproblem () 2.5 ).
Nachweis. Siehe Chen et al. () 2006 ). □
Die folgende Folge wird dementsprechend beibehalten.
Korollation 1.1. Wenn {β k} eine unendliche Sequenz ist, dann existieren die folgenden zwei Grenzen und sind gleich: l" ım K → ∞ ma (βks) = L ́ μ.g. 2.10 )
Unter Berücksichtigung der Definition von Iup und Inlow Sets aus einer Gleichung () 2.8 ), und insbesondere von β k innerhalb jedes Satzes (innerhalb der Grenzen) für g groß genug mit einer kleinen Toleranz" > 0 Folgende Bedingung muss erfüllt sein: m (β k) − M [σg] ≤ ∞, 2.11 )
Das ist:
L" ım k"
m (βk) − M [β ks] = 0.
Basierend auf diesen Ergebnissen implementieren SMO-Algorithmen ihre
Ruhestandskriterium:
m (β k) − M [βg] ≤ ∞. 2.12 )
2.3 Natürliche Sprachverarbeitung
Natural Language Processing, PLNs ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf das Zusammenspiel von Computer und Mensch durch Sprache konzentriert. Es ermöglicht Maschinen, natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu produzieren. Die Entwicklung dieses Bereichs ist dynamisch und entwickelt sich sehr schnell, was in den letzten Jahren zu erheblichen Fortschritten bei Anwendungen in verschiedenen Bereichen geführt hat, wie Übersetzung von Sprachen zur Analyse von Gefühlen oder Schnittstelle, die sich auf Agarwal konzentriert. 2019 ).
PLNs entwickelt eine umfangreiche Reihe von Technologien und Ansätzen, einschließlich des Verständnisses mit einer Generation aus der natürlichen Sprache sowie des Sprechens. Diese Techniken nutzen oft die Kapazität von MOIs und Deep Learning sowie andere Computertechnologien für die Analyse, das Verständnis oder die Generierung menschlicher Sprache. Derzeit zeigt PLNs sehr bedeutende Fortschritte, einer von ihnen ist die Fähigkeit, Strukturen und Bedeutungen für Datensätze in natürlicher Sprache zu verstehen. Techniken wie Analyse oder Trennung Kennzeichnung aber semantische Analytik sind, wie ein Computer sich fast über den Menschen aus einer Young et al Perspektive verhalten kann. 2017 ).
Deep Learning (DLs) hat den Bereich der PLNs revolutioniert und ermöglicht die Erstellung von Modellen, die sich mit komplexen und groß angelegten Informationsdarstellungen vertraut machen. Oftmals haben neuronale Netze eine höhere Leistung als andere Methoden, Aufgaben wie Übersetzung oder Textgenerierung sind mit dieser Art von Lan et al Modellen sehr effizient. 2024 ).
Zu den jüngsten Fortschritten bei PLNs gehören die Einführung von LLM, große Sprachmodelle wie SOFTWARE-TH-003 und GPT, haben sie eine beeindruckende Kapazität in einem Multititel von Yenduri et al. ( 2023 ). Diese vortrainierten Modelle können durch einen Feinabstimmungsprozess für bestimmte Aufgaben angepasst werden, wodurch das reiche Wissen über die Sprache, das während des Voreintritts erworben wurde, effektiv erhöht wird.
PLNs, entwickelt sich weiter und Forscher oder Benutzer stehen derzeit vor Herausforderungen wie der Verbesserung von Modellen mit robuster Leistung.
Ausbildung mit anderen Bereichen, wie multimodales Lernen und Repräsentation von Khurana et al. ( 2022 ).
2.3.1 Identifikation des Geschlechts in Texten
Die geschlechterklassifizierung eines textes hat die forschung in diesem bereich vorangetrieben. Eine der häufigsten Anwendungen ist es, das Geschlecht einer Person zu erkennen, die einen Mukherjee- und Balat-Text geschrieben hat. 2017 ); Huang et al. () 2014 ), E-Mail Corney et al. ( 2002 ), Kucukyilmaz et al. 2006 ) Beiträge auf Yan und Ja's Websites ( 2006 ), Mitwirkende an Online-Kollaborativen Projekten Vasilescu et al. ( 2014 ); B. Lin und Seebrenik 2016 ); Terrell et al. ( 2017 ); M. Das et al. 2019 ) oder um das Geschlecht des Feedbacks der Benutzer auf CRM Lau und allen Plattformen zu erkennen. ( 2005 ); Amado et al. () 2018 ). Die Erstellung von Autorentexten wurde unter mehreren Kocher- und Savoyer-Sprachen durchgeführt. 2017 ); Fatima et al. () 2017 ); Lotipez- Santillan et al. () 2020 ), die die Vorteile von Methoden bestätigt, die inhaltsbasiert sind. Andere Ansätze zur Lösung dieses Problems könnten die Verwendung von Kretschmer und Needle Graphenanalyse sein: 2005 ); Rangel und Rosso 2016 ) sowie die Kennzeichnung von Part Of Speech (POS. 2019 ).
Bei Krüger und Hermann () 2019 Die Autoren wurden 215 Vorherige Jobs veröffentlicht zwischen 2017 und 2019 über die Identifizierung des Geschlechts der Autoren. Nach dieser Überprüfung zeigt das beste Experiment in der bisherigen Forschungsliteratur eine Genauigkeit von 93.4 % der Fälle, die von SERVICE-005 Markov et al. () 2017 ). Es ist erwähnenswert, dass alle Forschungspublikationen, die in dieser Umfrage berücksichtigt werden, Standardverfahren für maschinelles Lernen durchführen, um die Texteingabe vorzubereiten, einschließlich der Topenisierung und Standardisierung des Eisengsteins. 2019 ) (wie Lemization oder Steming. So wie wir es in einem Abschnitt erklären 5.3 Mit diesem ansatz haben wir Änderungen an den standardverfahren zur verbesserung der leistung bei der geschlechtsidentifikation eingeführt, wie von anderen früheren forschungen uysal und gunat vorgeschlagen. 2014 ). Darüber hinaus ist eine der häufigsten Einschränkungen für andere Studien, dass nur unter Berücksichtigung Binari-Einrückvertiefung (wird diese Ideen in Abschnitt vertiefen) 3 ) 5.4.4 ).
Nach Krüger und Hermann: 2019 ), gibt es eine hohe Variabilität in der Genauigkeit der Geschlechtsidentifikation mit verschiedenen Sprachen. Ein tieferer Blick auf frühere Jobs in dieser Rezension zeigt, dass Experimente mit Sprachen, die eine reiche Information über das Gener liefern, wie Spanisch und Portugiesisch bessere Leistung haben als Englisch. Die neue Methode, nützlich für SYSTEM-TH-001 Wir versuchen zu bestätigen, ob es mit einigen sprachen spezifische merkmale zum zweck der durchführung von geschlechtsidentifikation möglich ist.
Identifikation des geschlechts eines textes, das heißt, über ein individuum zu entscheiden.
in einem Text beschrieben, wurden vergleichende Betreuung mit früheren Studien gegeben. Dennoch gibt es Anwendungen für gezielte Werbung Jansen et al. ( 2013 ), Bewertung geschlechtsspezifischer Unterschiede in Online-Arbeitsmärkten Fung et al. ( 2018 ) und Anerkennung von benannten Entitäten (NER. 2013 ). Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die von Wais-Datenbankdiensten dominiert werden: 2016 ); Santamaria und Mihaljevi ́ c () 2018 ), zuletzt von S. Das und Paik 2021 ), zeigen die Nützlichkeit der Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen, die kontextbezogene Informationen analysieren. Der Vorschlag für eine SYSTEM-TH-001 Das ist die Kombination von maschinellen Lernalgorithmen mit der Beibehaltung morphologischer Elemente, die Informationen über das Geschlecht in einigen Sprachen enthalten, für eine verbesserte Tagging-Leistung einer Person, die durch Text beschrieben wird.
2.4 Wissensmanagementsysteme
Wissensmanagementsysteme (Knowledge Management Systems, KMMs) sind ein Bereich mit einem spezialisierten Ansatz und oft in andere umfassendere wissensbasierte Systeme zur Verwaltung der Informationsressourcen von Grace & Butler integriert. 2005 ). Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie das Wissen speichern, verarbeiten und nutzen, das für die Ermöglichung von Thampi erforderlich ist. 2008 ). Genauer gesagt sind KMMs typischerweise der Hafen für das Wissen einer Organisation, indem sie Repositorien wie Datenbanken und Data Lakes oder andere Strukturen verwenden, aber sie ermöglichen es uns auch, diese Informationen zu analysieren, die auf der Suche nach Trends gespeichert wurden, während sie ihre Entscheidungsfindung aus einer strategischen Perspektive unterstützen Sensuse et al. 2018 ).
Eine der Schlüsselfunktionen für KMMs besteht darin, die Effektivität und Effizienz einer Organisation zu erhöhen, indem Herausforderungen überwunden werden, die sich aus der Bereitstellung von Informationen über ihre Relevanz ergeben, ein Prozess, der mit Partir-Systemfähigkeiten erreicht wird, um im besten Fall mehrere Ebenen zu generieren, sobald neue Erkenntnisse integriert wurden Thampi 2008 ). KMics verfügt über mehrere Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Dokumenten- und Content-Management-Systeme mit E-Learning-Plattformen sowie ein Kommunikationsnetzwerk oder ein kollaboratives Arbeitssystem von Grace. 2005 ).
Zum Beispiel konzentrieren sich Dokumenten- und Inhaltsmanager darauf, Benutzern in Echtzeit Zugriff auf die gespeicherten Inhalte der Organisation zu gewähren, die typischerweise nach Themen geordnet sind. Diese Systeme werden mit Metadatenstrukturen implementiert, die die Wiederherstellung und Navigation zwischen Sensuse et al. () 2018 ). Die E-Learning-Systeme konzentrieren sich auf die Ausbildung und Schulung der Benutzer durch die Bereitstellung von strukturiertem, organisiertem Wissen.
Ein freundlicher Weg. Diese Systeme sollen den Lernprozess verbessern, indem sie das Engagement der Benutzer fördern und es neuen Fähigkeiten und Fähigkeiten ermöglichen, ihren besten Anteil an der Entwicklung als Ganzes mit dem Humankapital von Grace zu gewinnen. 2005 ) Malingkas und Ce 2020 ). KMMs wurden auch als ein sehr beliebter Ansatz für Organisationen wieder hergestellt, die die Zusammenarbeit, Sozialisierung und Integration ihres menschlichen Teams fördern wollen. K. Lee und Hawamdeh 2002 ). Diese Systeme können in einer Reihe von Anwendungsdomänen gefunden werden, unter ihnen haben wir Thampi () 2008 ), Bildungsspiele Grace und Butler ( 2005 ) und erweiterte Realitätsanwendungen C K. Lee und Hawamdeh 2002 ). Sie sind auch als Kommunikationsnetzwerke integriert und dienen dazu, Iiriemiokhales Wissen mit ihnen zu teilen. 2020 )
Dennoch kann eine erfolgreiche Implementierung von KMMs und deren Integration in oder sogar die gemeinsame Nutzung interner Lernprozesse komplex sein, da mehrere erfolgskritische Faktoren berücksichtigt werden müssen, einschließlich einer Systemausrichtung für strategische Ziele, aber ein aktives Zusammenspiel der Mitarbeiter. K. Lee und Hawamdeh 2002 ).
Ein Beispiel für KMMs ist Framework. SYSTEM-TH-001 Das ist auch ein Dokumentar- und Inhaltsmanager, der Informationen zu verschiedenen Aktivitäten im Bereich des Tourismus organisiert, um auch die Wissenserfassung zu erleichtern.
Die exquisite Implementierung eines KMMs erfordert ein profundes Wissen und Verständnis über soziale oder wirtschaftliche Faktoren, die den Austausch von Informationen mit einer Organisation beeinflussen können, sowie darüber, wie eine strategische Ausrichtung auf die Ziele erreicht wird, um von ihnen zu lernen und gleichzeitig ihre Vertrautheit zu verwalten. K. Lee und Hawamdeh 2002 ). Mit einem Schwerpunkt auf der Bedeutung des individuellen Verständnisses und der Motivation nach dem Wissensaustausch haben derzeit durchgeführte Studien mehrere Faktoren identifiziert, die den Erfolg dieser Technologie beeinflussen können, einschließlich Benutzermerkmalen wie ihrer Richtung zum Austausch von Informationen oder ihrem Vertrauen in sein System, aber auch Machtdynamik. auch über die Art des gemeinsamen Wissens und wie Njiraine 2019 ). Um eine effektive Umsetzung von KMMs zu gewährleisten, müssen Organisationen diese kritischen Faktoren sorgfältig berücksichtigen und Strategien entwickeln, die die Kultur als Mittel zur Ermöglichung dieser Faktoren erhöhen. Sie richten ihr System an ihren strategischen Zielen aus, während sie bei den Nutzern interagieren, indem sie Aktivitäten dazu nutzen, wie sie sich für Unternehmen interessieren H. Lin 2007 ).
2.4.1 Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme sind so konzipiert, dass sie benutzerdefinierte Vorschläge für Benutzer bereitstellen, indem sie mit jedem Einzelnen ein einzigartiges Profil erstellen, das auf einer Reihe verschiedener Parameter basiert, die ihre Interessen und Präferenzen widerspiegeln. Diese Benutzerprofile waren entscheidend für die Ermöglichung von Empfehlungssystemen, um die dynamische Natur der Bedürfnisse oder Präferenzen der Benutzer anzupassen und zu erfüllen. Peng und Xu 2022 )
Der Prozess des Erstellens von Benutzerprofilen umfasst in der Regel Datenerfassung aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Registrierungsinformationen und Browserverlauf. 2016 ). Dieser Datensatz wird analysiert, um Muster zu identifizieren, die es den Benutzern Hung und Huynh ermöglichen werden: 2019 ). Da sich die Benutzerpräferenzen im Laufe der Zeit ändern können, ermöglicht die Profilkonstruktion eine bessere Anpassung an diese Verschiebung, indem sie die besten Empfehlungen generiert und eine erweiterte Nutzungserfahrung von Zhuhadar-Benutzern mit Nasraoui schafft. 2010 ).
Empfehlungssysteme können eingerichtet werden, um verschiedene Empfehlungsmethoden zu verwenden, z. B. einen Ansatz mit einem guten Ruf oder relevante Inhaltswiederherstellung paudel et al. () 2016 ). Durch die Berücksichtigung dieser verschiedenen Faktoren können sie den Benutzern eine Reihe verschiedener Empfehlungen geben, die ihre Interessen und Präferenzen abdecken. Peng 2022 )
Die Entwicklung eines adaptiven und präzisen Benutzerprofils ist daher eine entscheidende Komponente für das effektive Design von Empfehlungssystemen, da es diesen Systemen ermöglicht, sich an sie anzupassen und gleichzeitig benutzerdefinierte Vorschläge zu unterbreiten, die auf die Präferenzen der Benutzer von Kanoje et al ausgerichtet sind. 2015 )
Aus diesen Gründen ist die Fähigkeit, eine Reihe von Benutzerprofilen im Laufe der Zeit zu erstellen und zu pflegen, ein Schlüssel für den endgültigen Erfolg mit einem Endpunktsystem, weil es deshalb effiziente Vorschläge durch Verbesserung der Benutzerzufriedenheit ermöglicht paudel et al. 2016 ).
Für den Rahmen SYSTEM-TH-001 Es ist ein Empfehlungssystem, das dem Reisebüro Empfehlungen über Kunden mit mehr Kaufneigung geben kann und daher als relevanter Ansatz eingestuft werden kann.
2.5 Intelligente Agenten
Smart Agents sind Software-Entitäten, die mit ihrer Umgebung und anderen Akteuren in ihnen interagieren können, Informationen austauschen oder Verhalten zeigen, simuliert die Komplexität der realen Welt S.-M. Lee und pritchett 2008 ). Intelligente Agenten, die Autonomie und Fähigkeit haben, mit ihrer Umgebung zu interagieren, können organisatorische Aufgaben effektiv durchführen, um Itaiwi et al. () 2012 ).
Die dynamische Natur agentenbasierter Systeme, bei denen Agenten ihnen mehrere Rollen und Verantwortlichkeiten zuweisen, kann komplexe Szenarien simulieren, die versuchen, die Welt zu modellieren. Durch die Modellierung von Agenten, die auf den Eigenschaften der heutigen Gesellschaft basieren, können Forscher Verhaltensweisen untersuchen, die im Zusammenspiel zwischen Akteuren auftreten, und dies bietet ein wertvolles Wissen über Eigenschaften aus komplexen Anpassungssystemen Ahmed et al. 2005 )
Intelligente Agenten, die derzeit als physische Roboter oder Chatbots konzipiert sind, sind eine vielversprechende Alternative zu hochrangigen menschlichen Assistenten, da sie über die Fähigkeiten der autonomen Navigation durch komplexe und dynamische Umgebungen verfügen, die ihr Wissen mit seinen Argumentationsfähigkeiten nutzen, um ein Zset zu erreichen. Peng 2021 ). Diese Agenten sind proaktiv, unabhängig und unabhängig auf der Grundlage ihrer eigenen Kenntnisse vordefinierter Regeln, um Probleme zu lösen Burgin oder Dodig-Crnkovi 2009 ). Ihre Interaktionskapazität kann verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen oder Workloads mit einem Grad von Burgin und Dodiga-Crnkovi ́ c () zu verteilen. 2009 ). Die Lebensdauer intelligenter Agenten umfasst die Erfüllung eines Satzes und von Zielen durch verfügbares Wissen mit einer Assoziation. 2.1 ) Burgin und Dodiga-Crnkovi 2009 ). Diese Ziele können unabhängig sein oder wurden mit Subokjektivaten organisiert, die es ihnen ermöglichen, hochrangige Ziele zu erreichen, wenn sie erreicht werden. Die Ziele sind mit Aufgaben verbunden, die von den Agenten ausgeführt werden, sowohl Ziele als auch Jobs waren Elemente des mentalen Status eines Agenten. Das dient als Mittel zum Speichern von Regeln oder Wissen, die es ermöglichen, Herausforderungen mit Burgin & Dodig-Crnkovi" c "Ziele durchzuführen 2009 ).
Die Organisation in Form von Multi Agent MASs Systems ist offen für Zusammenarbeit, Wettbewerb und Verhandlungen, indem sie Standards für Modellierungstechnologien mit Zagent-basiertem Software-Engineering verwendet. Peng 2021 ); Francis et al. 2023 ); Halhenborg 2009 ).
Die agentenbasierte Modellierung, Agent-Based Modelling (ABM) Uddin et al. 2021 ) und agentenorientiertes Software Engineering, Agens - Oriented Software Engineering
Abbildung 2.1: Hauptkonzepte von SOFTWARE-TH-001 für die Entwicklung von MAS.
Ring (AOSE) Garro et al. 2018 ), sind Standards in der Domäne, die Elemente und Entitäten ihre Implementierung bereitstellen. Einige bekannte Ansätze, die MAS verwenden, um komplexe Probleme zu lösen oder reale Umgebungen zu simulieren, sind die Übungen des Straßenverkehrs Fernandez- Isabel et al. 2020 ), die verteilten Systeme zur Unterstützung der Entscheidung Migulez-Fernández et al. ( 2020 ), bioinspirierte Maschinentrainingssysteme Köpfe et al. ( 2020 ) und Videospiele J. Wang, Hong und al. () 2022 ).
MAS werden in der Regel mit spezifischen Artefakten und pa-
Um die verschiedenen Phasen der komplexen Systementwicklung durchzuführen. So können Beziehungen und Interaktionen zwischen Agenten generiert werden, die grafisch dargestellt und dann automatisch in Quellcode umgewandelt werden. SOFTWARE-TH-001 GAIA, Probetheus und Troils sind am besten bekannte Agentenmethoden bei Siswahyudi et al. ( 2018 ).
Die Agentenplattformen, Quellcodebibliotheken einiger Programmiersprachen sind in der Regel die Lösung für die Anwendung von MAS, die zuvor modelliert wurden. Highlights in diesem Bereich sind SOFTWARE-TH-004 Java Bergenti et al. 2020 und MESA (Python) Kazil et al. 2020 ).
Für die Entwicklung von SYSTEM-TH-001 Die verwendete Agentenmethodik war INGE-NIES, wodurch das Instrumentenmodell an das MESA-Framework für dessen Implementierung angepasst wurde. Das Agentenmodell ist ein bio-inspiriertes und verteiltes Modell, das auf der Organisation einer Ameisenkolonie basiert, um MAS mit mehreren Ameisen zu erzeugen, die nach Systemauslastung zusammen oder unabhängig voneinander arbeiten.