Tekoälyn (IA) eteneminen on mullistanut monia aloja, eikä matkailu ole poikkeus. Alan kasvava digitalisoituminen on mahdollistanut edistyneiden vaikutustenarviointiteknologioiden käyttäjäkokemuksen parantamisen, palvelunhallinnan optimoinnin ja strategisen päätöksenteon helpottamisen. Siten meillä on järjestelmä. SYSTEM-TH-001 innovatiivinen ratkaisu, jossa yhdistyvät automaattinen oppiminen, tiedonhallintajärjestelmät ja älykkäät agentit, jotta voidaan parantaa räätälöinnin tehokkuutta matkailualalla.
Automaattinen oppiminen (ML) on yksi alan keskeisistä teknologioista. Ihmisoppimisen innoittamana ML mahdollistaa kuvioiden havaitsemisen suurissa datamäärissä ja antaa tarkkoja ennusteita tai suosituksia. Kelpoisuusmallien, kuten vektoritukilaitteiden (SVM) ja hermoverkkojen, on osoitettu olevan tehokkaita räätälöidä tarjouksia ja asiakassegmentoitua matkailualalla.
Lisäksi tiedonhallintajärjestelmillä (KMS) on tärkeä rooli tiedon organisoinnissa ja tehokkaassa hyödyntämisessä. Näiden järjestelmien avulla voidaan tuottaa paljon dataa ja helpommin saada hyödyllistä tietoa päätöksenteosta.
Toisaalta metodologialla suunnitellut älykkäät agentit SOFTWARE-TH-001 ne mahdollistavat dynaamisen vuorovaikutuksen ympäristön kanssa ja niiden välillä ja tarjoavat automaattisia ratkaisuja, jotka on mukautettu SYSTEM-TH-001. Tämä bioinspiroitu lähestymistapa helpottaa työn optimointia ja tehokasta työtaakan jakautumista.
Nämä teknologiat ovat yleisesti ottaen SYSTEM-TH-001 vankassa ja skaalautuvassa järjestelmässä, jossa määritellään uudelleen, miten matkailu voi hyötyä tekoälystä, ja parannetaan käyttäjäkokemusta parhaiden käytettävissä olevien resurssien hallinnasta.
2.1 Johdanto
Järjestelmässä käytettäviä tekoälyteknologioita tarkastellaan tässä luvussa. SYSTEM-TH-001 ja korostaen matkailun nykytasoa, joka on ajan tasalla. Automaattiseen oppimiseen vastataan vertaamalla sen samankaltaisuutta ihmisen koulutukseen ja sen sovelluksiin, jotta voidaan tunnistaa suuria tietomääriä koskevat kuviot ja parantaa päätöksentekoa. Luokitusmalleista, kuten SVM:stä ja neuroverkoista keskustellaan yksityiskohtaisesti. Lisäksi on keskusteltu tiedotus- ja suositusjohtamisjärjestelmistä matkailukokemuksen optimoimiseksi. Älykkäitä agentteja, heidän kykyään toimia vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa ja sen täytäntöönpanoa käsitellään myös SYSTEM-TH-001 Menetelmän käyttö SOFTWARE-TH-001.
Kullakin alueella analysoidaan uusinta tekniikkaa, joka tarjoaa teoreettisen ja käytännön kehyksen, jonka avulla voimme ymmärtää, miten tärkeä tekoäly voi vaikuttaa digitaalisen matkailun kehitykseen.
2.2 Automaattinen oppiminen
Ihminen ja autooppiminen, vaikka ne näyttävät erilaisilta on joukko samanlaisia periaatteita tai prosesseja. Pohjimmiltaan ne edellyttävät tiedonhankintaa ja sisustusta, joka johtaa taitojen kehittämiseen, tietoa, jolla on valmiudet mukauttaa niitä uusiin Langleyn tilanteisiin ( 2022 ) Botvinick ym. ( 2017 ).
Filosofian näkökulmasta ihmisen oppiminen menee pelkkää taitojen hankkimista pidemmälle, ja siihen kuuluu luonteiden muodostuminen eettisen kehityksen ja kriittisen ajattelukyvyn myötä. Aristoteles, hänen työssään: "Etima de Nicomac '(Etiikka Nicamaco) tarkastelee merkitystä ja käytännön suhteen kehittämisen hyveitä toteamalla, että oppiminen on jatkuva prosessi parantaa henkilökohtaista kehitystä. Wang, Guo ja Chen ( 2022 )
Automaattinen oppiminen, ML voisi ymmärtää jatkona tällä hetkellä täydentää ihmisen oppimista. Klo ML koneet oppia, hankkia tietoa ja joitakin taitoja kautta ohjelmisto kutsumme niitä algoritmeja yksinkertaistaa sitä, että koneen inkrementaalinen oppiminen koko ajan käytännön avulla. ML on alue, joka käyttää tietoja ja matemaattisia malleja keinona tunnistaa kuvioita parantaa päätöksentekoa Meltzoff et al. ( 2009 ).
Että rinnakkaisuus ei ole hiljattain dubbing, ja itse asiassa yksi pioneereista international intelligence tasolla (Alan Toring) on jo tunnistanut niiden potentiaalia.
Ohjelmoitavat koneet, joiden avulla voidaan oppia kokemuksesta ja parantaa suorituskykyä odotuksiin liittyvissä tehtävissä Naha tai Murphy ( 2015 ). Jos syvennämme tekoälyn tuntemusta, voimme havaita suuria ponnisteluja kehittää oppimisjärjestelmiä, jotka jäljittelevät tai jopa ylittävät Lake et al human Learningin kognitiiviset taidot. ( 2016 ) Romero-Mendez et al. ( 2023 ).
Yksi arvostetuimmista ML ominaisuudet tänään, on hänen kyky analysoida suuria määriä ja tietoja siitä, miten tarkastelemme kuvioita, jotka ovat kaukana siitä, mitä ihmiset Russell tai Norvig ovat nauttineet ( 2010 ).
Tämä tekee ML erittäin merkittävä edistysaskel alalla tekoäly, koska se antaa koneiden oppia, miten ne määrittelevät ne ja paremmin sopeutua muutoksiin. Tämä kapasiteetti tarjoaa mahdollisuuksia rakentaa innovatiivisia ja tehokkaita ratkaisuja useilla aloilla, kuten matkailussa. ML:n avulla matkailuala voi hyötyä parannetuista tietojen analysointiprosesseista, mallien tunnistamisesta ja mukautetuista suosituksista automaattisella tehtävänkäsittelyllä, joka saattaa johtaa parempaan asiakaskokemukseen sekä siihen, miten ne on saavutettu parhaiten Afsahhosseinin tai Al-Mullan suorituskyvyn parantumisella ( 2020 )
ML-alueeseen kuuluu kolmenlaisia oppimistapoja: valvottuja, valvomattomia ja tuettuja. Valvotussa oppimisessa mallia koulutetaan aineistolla, jossa syötteet ovat yhteydessä niiden suhteellisiin odotettuihin tuotosarvoihin ja mahdollistavat mallit siitä, miten ne voivat oppia olemassa olevia malleja tai suhteita datassa. Tätä tietoa sovelletaan myös uutta Liu-Wu:ta koskeviin ennusteisiin ( 2012 ). Valvomaton järjestelmä keskittyy löytämään malleja ja suhteita aineistossa, jota ei ole merkitty, eli ohjaamatta Hinton tai Sejnowsky ennalta määritellyt lähtöarvot ( 1999 ). Vahvistettu oppiminen mahdollistaa mallien vuorovaikutuksen ympäristön kanssa, palautteen vastaanottamisen palkitsemisena tai rankaisemisena ja niiden toimien välittämisen siten, että ne voivat maksimoida François-Lavetilta odotetun tuoton. ( 2018 )
ML-mallin onnistumista mitataan sen kyvyllä ratkaista tehokkaasti konkreettinen tehtävä, kuten myös luokittelulla ja ennakoinnilla. Tehtävät, joilla on suuri lisäarvo kaikilla toimialoilla, kuten myös matkailu data-analyysitekniikoiden ja luokittelun avulla. 2020 ) Afsahhosseini ja Al-Mulla ( 2020 ).
Tietojen analysointi ML:n avulla mahdollistaa monimutkaisten piilotettujen kuvioiden ja suhteiden löytämisen aineistosta, mikä helpottaa tiedon päätöksentekoa.
Mada. Esimerkiksi mallien ja luokitustekniikoiden tunnistamisen avulla he voivat tunnistaa monia muuttujia matkan kokemuksesta kuin ne, jotka tulevat asiakkaiden mieltymyksistä tai ostotavasta, mutta myös Shafiee & Varjani -palvelujen ominaisuudet ( 2016 ). Ennustetekniikat käyttävät historiallista empresas-dataa tulevan käyttäytymisen ennustamiseen, mikä mahdollistaa yrityksen paremman sopeutumisen muutokseen reagoimalla kysynnän ja hintojen muutoksiin monien muiden Norbertin tekijöiden joukossa ( 2011 ). Myös ML voit automatisoida tehtäviä ja prosesseja yrityksestä älykkäällä tavalla. Lisäksi suositusjärjestelmät, joissa käytetään ML-algoritmeja ja annetaan parhaat suositukset, jotka parantavat markkinoiden kokemusta niiden tyytyväisyydestä ( 2014 ).
Vaikka ML:n tarjoamat mahdollisuudet matkailualalla ovat merkittävät, niiden käyttäminen ja joidenkin eettisten näkökohtien huomioon ottaminen on edelleen välttämätöntä tämän teknologian kestävän kehityksen huomioon ottamiseksi. Huomiota olisi kiinnitettävä tietosuojaan, algoritmisiin ennakkoluuloihin ja näiden järjestelmien sosiaalisiin vaikutuksiin, jotta tästä teknologiasta saatavat hyödyt ovat saatavilla kestävällä tavalla, mikä hyödyttää kaikkia päätöksentekijöitä Vesni "c-Ultievi" c et al. ( 2020 ).
2.2.1 Luokitusmallit
Luokitusmallit ovat yksi keskeisistä algoritmeista alueella ja tilastoissa. Näiden tietojen päätarkoituksena on määrittää havaintoon jokin merkki tai luokka, joka perustuu joihinkin ennustaviin ominaisuuksiin ja muuttujiin. Näitä malleja käytetään laajalti useilla aloilla, kuten lääketieteessä ja taloushuollossa. Heille on kerrottu heidän kyvystään ennustaa tai luokitella ne tarkasti aikaisemmassa vaiheessa.)
Tärkeimmät luokitusmallit
On olemassa useita luokitusmalleja, joista jokaisella on omat etunsa ja haittansa riippuen siitä, miten paha ongelma on tai mitä tietoja on saatavilla. Joitakin yleisimpiä ovat:
Logistiikan regressio
Logistiikan regressio on yksi yksinkertaisimmista ja tehokkaimmista malleista binääristen luokitusongelmien. Se laskee todennäköisyyden, että havainto kuuluu tiettyyn luokkaan käyttäen sen signmoid funktio. Se on erityisen hyödyllistä, kun ennusteiden ja kohdemuuttujien väliset suhteet ovat lineaarisia.
Kasvien tukilaitteet (SVM)
SVM ovat tehokkaita malleja, jotka etsivät optimaalista hyperplane erottaa luokat ominaisuus tilaa. He käyttävät "ydintä" hallitsemaan epälineaarista dataa, mikä tekee niistä monipuolisia ja tarkkoja monissa yhteyksissä.
Support Vector Machines, SVM on perustettu uudelleen tehokkaaksi ja monipuoliseksi koneoppimisen algoritmiksi erilaisiin sovelluksiin kuvantunnistamisesta luonnolliseen kielenkäsittelyyn talousennusteessa bioinformatiikan avulla. He ovat olleet siellä vuosia. 90 ja koska sen täytäntöönpano on onnistunut, se johtuu hyvin erilaisista ongelmista, joita se voi analysoida vieläkin tehokkaammin kuin muut teknologiat. Tärkein etu SVM on sen kyky löytää optimaalinen hyperplane erottimia, joka maksimoi valikoiman luokkien, tuottaa ratkaisu, johon vain muutama tukivektorit ja hänen omaisuuttaan, joka yksinkertaistaa niiden soveltamista pitkän mittakaavan ongelmia Mocerza y Muñoz ( 2006 ).
Rahoitusalalla SVM on osoittanut tehokkuutensa luottokorttipetosten havaitsemisessa. Verrattuna muihin classimators, SVM voi ratkaista sekä binääriongelmat lineaarinen ja non-liner luokitus tunnistamalla hyperplane, joka parhaiten erottaa syöttötiedot C Li et al. ( 2021 ). Esimerkiksi SVM:n käyttö luottoriskitekniikoissa on osoittanut suurta sopeutumiskykyä ja tehokasta maailmanlaajuista ratkaisua päätöksentekoon tämän S.-L. -ongelman Li et al. ( 2006 ). Muita menestyksen mukanaan tuomia haasteita ovat olleet vakavaraisuusongelmat tai jopa tutkimukset Nazarethista ja Reddy cryptomonedasista ( 2023 ). SVM:n kyky hallita dataa suurella dimensiolla ja melulla tuo tämän tekniikan hyödylliseksi välineeksi rahoitusympäristössä, mutta sen menestys on tullut myös muille aloille, kuten kansalaisten turvallisuuteen liittyvien kuvien tai ongelmien tunnustamiseen monien muiden joukossa, jotka osoittavat suurta monipuolisuutta Mocorro y Muñoz ( 2006 ).
SVM:n on osoitettu olevan erittäin tehokas tekniikka, mutta sen ydintoiminnon asianmukainen valinta ja sopiva valinta hyperparametreillä ovat ratkaisevan tärkeitä niiden suorituskyvyn optimoimiseksi Bing-yu et al. ( 2009 ). Erityisesti hankkeen puitteissa SYSTEM-TH-001, tätä menetelmää on tutkittu välineenä sukupuolen havaitsemiseksi tekstistä ja sen toimivuudesta, mutta se voi olla avain hänen tulevaisuuteensa. SVM-tutkimusalue on edelleen täysin kehittynyt, ja voimme odottaa uusia edistysaskeleita, kun sovellukset vievät niiden rajoja eteenpäin.
Päätöksentekopuut
Päätöspuut ovat intuitiivisia malleja, jotka luokittelevat havainnot hierarkkisen päätöksentekorakenteen kautta. Niitä on helppo tulkita ja niistä on hyötyä kategoristen tai numeeristen tietojen ongelmatilanteissa. Kun ne yhdistetään satunnaisiksi metsiksi (Random Forest), niiden tarkkuus ja kestävyys paranevat huomattavasti.
Neuronaaliset verkot
Hermoverkostot ovat ihmisaivojen inspiroimia malleja, jotka sopivat hyvin monimutkaisiin ja epälineaarisiin ongelmiin. He käyttävät useita kerroksia neurooneja oppiakseen hierarkkisia esityksiä datasta, joten ne ovat erittäin tehokkaita kuvan luokittelussa ja luonnollisen kielen käsittelyssä.
Mallien arviointi
Luokitusmallien tehokkuutta arvioidaan käyttämällä mittareita, kuten tarkkuutta, takaisinkutsua ja F1-score-arvoa REC-alueella (AUC-ROC). Lisäksi oli erittäin tärkeää välttää ongelmia, kuten päällekkäisyyksiä, käyttämällä tekniikoita, kuten ristivalidointia ja laillistamista.
2.2.2 Optimointimallit
Luokitus- ja optimointimallit ovat algoritmeja, jotka liittyvät automaattiseen oppimiseen sekä tilastotasolla. Näiden tietojen päätavoitteena on määrittää havaintoa varten tarra tai luokka, joka perustuu joihinkin ennustaviin ominaisuuksiin ja muuttujiin ja jossa samalla etsitään parhaita malliparametreja optimaalisella suorituskyvyllä. Näitä malleja käytetään laajalti useilla aloilla, kuten lääketieteessä ja taloushuollossa. Heille on kerrottu heidän kyvystään ennustaa tai luokitella ne tarkasti aikaisemmassa vaiheessa) On olemassa useita malleja käyttäen optimointitekniikoita parantaa niiden suorituskykyä. Jotkut yleisimmistä ovat Vectorial Support Machines (SVM), jotka ovat tehokkaita malleja, jotka etsivät optimaalinen hypertaso erottaa luokat ominaisesta tilasta. SVM-optimointi perustuu luokkien välisen vaihteluvälin maksimointiin, mikä takaa paremman yleistyksen. Ei-lineaaristen tietojen hallintaan SVM käyttää "ydintä," kuten Gaussian tai Polynomic kereliä, joka muuntaa tietoaineistot dimensionaalisemmiksi tiloiksi, joissa luokat ovat erottamattomia. Lisäksi logistiikan regressio on yksi yksinkertaisimmista ja tehokkaimmista malleista binäärisen luokittelun ongelmiin. Optimointi saavutetaan minimoimalla kustannustoiminto cross-entropia, käyttäen menetelmiä kuten Stocastic Gradient (GDS) lasku. Tällä lähestymistavalla varmistetaan, että malliparametrit ovat yleisesti ottaen optimaalisia.
Päätöspuut ovat hierarkkisia malleja, jotka luokittelevat havaintoja useilla erityisominaisuuksiin perustuvilla päätöksillä. Optimointi näihin malleihin kuuluu valita divisioonat, jotka minimoivat mittareita kuten entropia tai Gini Index. Satunnaisissa metsissä suorituskykyä optimoidaan yhdistämällä useita puita pussitustekniikoihin ja vähentämällä ylisäädön riskiä. Hermoverkostot ovat ihmisaivojen inspiroimia malleja, jotka sopivat hyvin monimutkaisiin ja epälineaarisiin ongelmiin. He käyttävät optimointitekniikoita, kuten liukuvärin pienenemistä, reunat hetkessä ja edistyneitä algoritmeja kuten Adam. Nämä tekniikat sopivat painot yhteyksiä neuronien minimoida tappion toimintaa ja parantaa suorituskykyä. Myös mallit kuten Gradient Boosting, AdaBooth ja XGBOost käyttävät iteratiivista optimointia tekniikoita mukauttaa yksinkertaisia mallimuotoja, kuten päätöksenteko puita peräkkäin. Jokainen iterointi korjaa virheitä edellisestä mallista minimoiden kumulatiivisen tappiotoiminnon.
Tuki optimointi Vector Machines
SVM ovat algoritmeja, joiden suorituskyky perustuu ytimen käyttöön. K (x) -ydin on todellinen arvofunktio N: X × X→ R, joka toimii lisätuotteena todellisessa vektoritilassa Z. Tätä varten on olemassa rooli:
0 X → Z, ( 2.1 )
niin, että K (x ja) = 0 [g] T. {y]. X ja Z ovat Ominaisuuksiltaan sisäänkäyntitiloja.
SVM kuuluu tyyppi algoritmeja perustuu Mocorro et al regularisation teoria ( 2006 ). Näillä menetelmillä voidaan rakentaa luokitus toimintoja ratkaista optimointi ongelma Tihonov ja Arsenwith ( 1977 ):
N X
M... 1 g
i = 1 L (yi, f) ja g 2 K ( 2.2 )
jossa μ > 0; HK tarkoittaa Hilbertin toiston ydintilaa (RKHS), joka liittyy K-kereliin, ja pdg on sääntö f at Rekys. 1, + 1 } osoittaa kaksi mahdollista luokkaa xi ja lopuksi L (yi, f) on virhe funktio. Tässä yhteydessä f (x) = 0 Se on päätöspinta HK:ssa. Tyypillinen SVM-lähestymistapa käyttää L-spesifistä virhetoimintoa, saranahäviötä, joka määritellään seuraavasti:
L (yi, f) = 1 − yi f (xi) ja 2.3 )
jossa (x) ja = m" ax 0 ).
Ongelma ( 2.2 ), μ auttaa ottamaan käyttöön sitoumuksen f-ratkaisun säätämisen ja L:n kvantifioimien tietojen välillä ja sen tehtävän monimutkaisuuden välillä.
On oikein todistaa, että 2 K = ‡ w 2, jossa w = pn i αiΦ (xi) ja 0 on kartoitus sellaisena kuin se on määritelty 2.1 ). Myös ongelma ( 2.2 ) voidaan muotoilla uudelleen seuraavasti:
N X
m... 1 g
i = 1 ( 1 - yi (wTΦ) + b ja 2. ( 2.4 )
Ongelma ( 2.4 ) vastaa ratkaista seuraavan ongelman dual optimointi Mocerza et al. ( 2006 ):
g "n.n. β 1 2 β TQß - eTS
( 2.5 )
S.t. ja Tβ = 0,
0 ≤ β < C,
jossa β = (β1, g) T ja 0 Se on nollien vektori.
jotkut, Q määritellään N × g positiivinen symmetrinen matriisi Qi j = yiy JK (xi ja x). 1 2 Mikron on vakio. Ongelma oli kupera ja nelidratic, jokainen paikallinen minimi sekä maailmanlaajuinen taso.
Yksinkertaisuuden vuoksi g (β) määritellään gradientiksi objektiiviselle toiminnolle tämän ongelman yhteydessä. 2.5 ), se on g (β tema = Qß - e.
A β-vektori on paikallaan oleva piste ( 2.5 ) onko ja vain jos on olemassa numero d, jossa on kaksi ei-negatiivista vektoria λ tai μ siten, että:
g (β) + dy = λ - μ,
λiβi = 0, i = 1..n
( 2.6 )
μi (C-β) = 0, i = 1..n
λi, μI ≥ 0, i = 1 Ei.
Voidaan näyttää, Chen et al. ( 2006 ), että β vektori kuten 0 ≤ β i < C täyttää ehdot ( 2.6 ) Jos ja vain jos
− yig (β) i ≤ d
− yig (β) i ≥ d 2.7 )
jossa Iup (β) ∞ {t. 124; βg < C, ja lt = 1 tai β t > 0, ja t = − 1 } ja
Ilow (β) 1 tai β t > 0, 1 }. ( 2.8 )
( 2.7 ), että m (β] ≤ M {α} on esitetty seuraavissa tapauksissa:
m (β)
M (β) ∞ m '′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′′' 2.9 )
Vuonna SVM kirjallisuus, ongelma ( 2.5 ) ratkaistaan käyttämällä niin sanottuja vähimmäisvälitysoptimointi (SMO ja Joachims, 1999; Platt. 1998 ). Nämä algoritmit ovat pääasiassa Newton-tyyppinen quadratic menetelmiä, että jotta ongelma laskennallisesti hoidettavissa on pidetty vain osajoukko muuttujia kullakin iterointi ja niin kutsuttu työ ensemble sen sijaan, että työskentelee koko Qmatrix.
Teoreema 1. Antaa {β k} olla ääretön sekvenssi luotu on ääretön sekvenssi luotu BMO-tyyppinen menetelmä ongelma ( 2.5 ). Sitten jos Q on positiivinen määritelty matriisi, {β k} rajapiste on yleinen ja ainutlaatuinen vähimmäisongelma ( 2.5 ).
Todisteita. Ks. Chen et al. ( 2006 ). □
Näin ollen seuraavat seikat säilyvät ennallaan.
Teriö 1.1. Jos {β k} on ääretön sekvenssi, on olemassa seuraavat kaksi rajaa, jotka ovat yhtä suuria: l '′′ K → ∞ ma (βks) = L 2.10 )
Kun otetaan huomioon yhtälön Iup- ja Inlow-sarjojen määritelmä ( 2.8 ) ja erityisesti β k:n, joka on mukana kussakin sarjassa (raja-arvojen sisällä), g:n osalta riittävän suuri, jossa on pieni toleranssi " > > 0 Seuraavan edellytyksen on täytyttävä: m (β k) − M [σg] ≤ ∞, 2.11 )
Se on...
L '′′′ K →
m (βk) − M [β ks] = 0.
Näiden tulosten perusteella SMO-tyyppiset algoritmit toteuttavat
Eläkkeen myöntämisperuste:
m (β k) − M [βg] ≤ ∞. 2.12 )
2.3 Luonnollinen kielen käsittely
Luonnollinen kielenkäsittely, PLNs on tekoälyn suuralue, joka keskittyy tietokoneisiin ja ihmisten vuorovaikutukseen kielen kautta. Sen avulla koneet voivat ymmärtää, tulkita ja tuottaa luonnollista kieltä. Tämän alan kehitys on ollut dynaamista ja kehittyvää hyvin nopeasti, mikä on johtanut viime vuosina melko merkittävään edistykseen eri alojen sovelluksissa, kuten kääntämisessä kielistä Agarwaliin keskittyviin tunteisiin tai käyttöliittymään ( 2019 ).
PLN:t kehittävät laajan valikoiman teknologioita ja lähestymistapoja, mukaan lukien ymmärrys sukupolven kanssa luonnollisesta kielestä sekä puhetavan. Nämä tekniikat käyttävät usein moo-torien ja syväoppimisen kapasiteettia sekä muita tietotekniikkatekniikoita ihmisten kielten analysointiin, ymmärtämiseen tai tuotantoon. Tällä hetkellä PLN:t ovat edistyneet huomattavasti, ja yksi niistä on kyky ymmärtää aineistojen rakenteita ja merkityksiä luonnollisella kielellä. Semanttiset analyysit ovat kuitenkin sellaisia tekniikoita, kuten analysointia tai erottamista, joiden avulla tietokone voi käyttäytyä lähes ihmisläheisesti Young et al -näkökulmasta ( 2017 ).
Deep Learning (DLs) on mullistanut PLN:ien alaa, mikä mahdollistaa sellaisten mallien luomisen, jotka oppivat monimutkaisista ja laaja-alaisista tietolähetyksistä. Monia kertoja neuroverkot ovat suorituskykyä enemmän kuin muut menetelmät, tehtävät kuten käännös tai tekstintuotanto ovat erittäin tehokkaita tämäntyyppisiä Lan et al malleja. ( 2024 ).
Viimeaikaisia ennakkoja Puolan zlotyilla ovat LLM:n käyttöönotto, suuret kielimallit, kuten SOFTWARE-TH-003 ja GPT, ne ovat näyttäneet vaikuttava kapasiteetti moninkertainen Yenduri et al. ( 2023 ). Näitä ennalta koulutettuja malleja voidaan mukauttaa hienosäätämällä tiettyjä tehtäviä ja lisäämällä siten ennen maahantuloa hankittua kielitaitoa.
Puolan zlotyt kehittyvät jatkuvasti, ja tutkijoilla tai käyttäjillä on tällä hetkellä edessään haasteita, kuten mallien parantaminen, jolla on vankka suorituskyky.
koulutus muiden alojen kanssa, kuten multimodaalinen oppiminen ja edustus Khurana et al. ( 2022 ).
2.3.1 Sukupuolen tunnistaminen teksteissä
Tekstin sukupuoliluokitus on edistynyt alan tutkimuksessa. Yksi yleisimmistä hakemuksista on tunnistaa henkilön sukupuoli, joka on kirjoittanut Mukhherjee ja Balat teksti ( 2017 ); Huang et al. ( 2014 ), sähköposti Corney et al. ( 2002 ), Kucukyilmaz et al. ( 2006 ) posts at Yan and Ja's websites ( 2006 ), verkkoyhteistyöhankkeiden tukijat Vasilescu et al. ( 2014 ); B. Lin ja Seebrenik ( 2016 ); Terrell et al. ( 2017 ); M. Das et al. 2019 ) tai tunnistaa käyttäjien palautteen sukupuoli CRM Lau ja al alustoilla. ( 2005 ); Amado et al. ( 2018 ). Tekijän tekstien tuottaminen on suoritettu useilla Kocherin ja Savoyn kielillä ( 2017 ); Fatima et al. ( 2017 ); Lotipez- Santillan et al. ( 2020 ), joka vahvistaa sisältöihin perustuvien menetelmien edut. Muita lähestymistapoja ongelman ratkaisemiseksi voisi olla Kretschmer ja Needle Graafinen analyysi ( 2005 ); Rangel ja Rosso ( 2016 ) sekä puheen osan (POS. 2019 ).
Krügerissä ja Hermannissa ( 2019 ), kirjoittajat ovat olleet 215 aiempia työpaikkoja julkaistu välillä 2017 sekä 2019 Tekijän sukupuolen tunnistamisesta. Tämän katsauksen mukaan, paras kokeilu aikaisemman tutkimuskirjallisuuden osoittaa tarkkuutta 93.4 % (ks. SERVICE-005 Markov et al. ( 2017 ). On syytä mainita, että kaikki tutkimusjulkaisut tarkastelevat tämän tutkimuksen suorittaa standardi koneoppimisen menetelmiä valmistella tekstin tulo, mukaan lukien topenization ja standardointi Eisengstein ( 2019 ) (kuten lemisation tai definition. Aivan kuten selitämme jaksossa 5.3 Tämän lähestymistavan myötä olemme tehneet muutoksia vakiomenettelyihin, joilla parannetaan sukupuolten tasa-arvon tunnistamista, kuten muissa aiemmissa tutkimuksissa Uysal ja Gunat ( 2014 ). Tämän lisäksi yksi muiden tutkimusten yhteisistä rajoituksista on se, että vain binaarien sisennystä (se syventää näitä ajatuksia jaksossa 3 ) 5.4.4 ).
Krügerin ja Hermannin mukaan ( 2019 ), sukupuolitunnistuksen tarkkuudessa on suurta vaihtelua eri kielten kanssa. Tarkempi tarkastelu aiemmista työpaikoista tässä tarkastelussa paljastaa, että kokeilut kielillä antaa runsaasti tietoa gener, kuten espanja ja portugali ovat parempia tuloksia kuin Englanti. Uusi menetelmä on hyödyllinen SYSTEM-TH-001 Pyrimme vahvistamaan, onko se mahdollista joillakin kielillä, joillakin erityisominaisuuksilla sukupuolitunnistetta varten.
Tekstin sukupuolen tunnistaminen, eli henkilön valinta.
jotka on kuvattu tekstissä, on annettu vertailevaa huolellisuutta aiemmissa tutkimuksissa. On kuitenkin olemassa hakemuksia kohdennetun mainonnan Jansen et al. ( 2013 ), sukupuolierojen arvioiminen verkkotyömarkkinoilla Fung et al. ( 2018 ) ja nimettyjen yhteisöjen tunnustaminen (NER. 2013 ). Toisin kuin aiemmissa lähestymistavoissa, Wais-tietokantapalvelut ovat hallitsevassa asemassa ( 2016 ); Santamaria ja Mihaljevi c ( 2018 ), viimeisin S. Das ja paik ( 2021 ), osoittaa, että on hyödyllistä soveltaa koneoppimisen algoritmeja, jotka analysoivat kontekstitietoa. Ehdotus SYSTEM-TH-001 Se yhdistää koneoppimisen algoritmeja morfologisten elementtien säilyttämiseen, jotka sisältävät tietoa sukupuolesta joillakin kielillä, parantaakseen tekstin kuvaileman henkilön tunnistesuoritusta.
2.4 Tiedonhallintajärjestelmät
Knowledge Management Systems (KMM) on ala, jolla on erikoistunut lähestymistapa ja joka on usein integroitu muihin kattavampiin tietopohjaisiin järjestelmiin Grace & Butlerin tietoresurssien hallinnoimiseksi. 2005 ). Näiden järjestelmien tarkoituksena on säilyttää, käsitellä ja käyttää Thamin mahdollistamiseksi tarvittavaa tietoa ( 2008 ). Erityisesti KMM:t ovat tyypillisesti organisaation tietämyksen turvapaikka, kun ne käyttävät tietokantoja, kuten tietokantoja ja tietojärviä tai muita rakenteita, mutta niiden avulla voimme myös analysoida näitä tietoja, jotka on tallennettu trendien etsimiseen ja tukevat sen päätöksentekoa strategisesta näkökulmasta Sensuse et al. ( 2018 ).
Yksi KMM:ien keskeisistä tehtävistä on lisätä organisaation tehokkuutta ja vaikuttavuutta voittamalla haasteet, jotka johtuvat tiedon antamisesta sen merkityksestä, prosessi, joka on saavutettu osajärjestelmän taidoilla, jotta voidaan luoda parhaimmillaankin useita tasoja heti sen jälkeen, kun uusi Thammi on integroitu ( 2008 ). KMicsillä on useita sovelluksia useilla eri aloilla, kuten asiakirjojen ja sisällönhallintajärjestelmät, joissa on verkko-oppimisalustoja, sekä viestintäverkosto tai yhteistyötyöjärjestelmä Gracen ( 2005 ).
Esimerkiksi dokumentti- ja sisältöpäälliköt keskittyvät tarjoamaan käyttäjille reaaliaikaisen pääsyn organisaation tallennettuihin sisältöihin, jotka on tyypillisesti järjestetty teemojen avulla. Nämä järjestelmät toteutetaan metatietorakenteilla, jotka helpottavat sensuse et al. ( 2018 ). Verkko-oppimisjärjestelmät keskittyvät käyttäjien kouluttamiseen ja kouluttamiseen tarjoamalla jäsenneltyä, organisoitua tietoa
Ystävällinen tapa. Näiden järjestelmien tarkoituksena on parantaa oppimisprosessia kannustamalla käyttäjiä sitoutumaan niihin, mikä mahdollistaa sen, että uudet taidot ja valmiudet saavat parhaan osansa kehityksestä kokonaisuudessaan Gracen inhimillisellä pääomalla ( 2005 ) Malingkas ja Ce ( 2020 ). KMM:t on myös otettu uudelleen käyttöön erittäin suosituna lähestymistapana organisaatioille, jotka pyrkivät edistämään yhteistyötä, sosiaalistamista ja ihmisryhmänsä integrointia. K. Lee ja Hawamdeh ( 2002 ). Näitä järjestelmiä löytyy useilta sovellusalueilta, joista olemme käyttäneet Thammia ( 2008 ), koulutus pelit Grace ja Butler ( 2005 ) ja lisää todellisuussovelluksia C K. Lee ja Hawamdeh ( 2002 ). Ne ovat myös integroituja viestintäverkostoiksi, ja ne palvelevat jakaakseen niiden kanssa Iiriemiokhalen tietoa ( 2020 )
KMM:ien onnistunut toteuttaminen ja niiden integrointi sisäisten oppimisprosessien kanssa tai jopa niiden jakaminen keskenään voi kuitenkin olla monimutkaista, sillä se edellyttää useiden menestyksen kannalta kriittisten tekijöiden huomioon ottamista, mukaan lukien järjestelmien yhdenmukaistaminen strategisiin tavoitteisiin, mutta aktiivinen vuorovaikutus työntekijöiden kanssa. K. Lee ja Hawamdeh ( 2002 ).
Yksi esimerkki KMM: stä on kehys " SYSTEM-TH-001 Se on myös dokumentti- ja sisältöpäällikkö, joka järjestää tietoa useista matkailuun liittyvistä toiminnoista, joiden tavoitteena on helpottaa myös tiedon havaitsemista.
KMM:ien hieno täytäntöönpano edellyttää syvällistä tietoa ja ymmärrystä sosiaalisista tai taloudellisista tekijöistä, jotka voivat vaikuttaa tiedon jakamiseen yhden organisaation kanssa, sekä sitä, miten strateginen linjaus saavutetaan niiltä oppimisen tavoitteisiin samalla kun hallitaan niiden tuttavuutta. K. Lee ja Hawamdeh ( 2002 ). Painopisteenä on myös se, miten tärkeää on ymmärtää ja motivoida yksittäisiä tahoja tietämyksen jakamiseen tähtäävien toimien jälkeen, joita parhaillaan toteutetaan, ovat tunnistaneet useita tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa tämän teknologian menestykseen, mukaan lukien käyttäjän ominaisuudet, kuten sen suunta, tiedon jakaminen tai sen luottamus hänen järjestelmäänsä, mutta myös vallan dynamiikka. 2019 ). KMM:ien tehokkaan täytäntöönpanon varmistamiseksi organisaatioiden on harkittava huolellisesti näitä kriittisiä tekijöitä ja kehitettävä strategioita, joilla lisätään kulttuuria niiden mahdollistamiseksi. Ne mukauttavat järjestelmänsä strategisiin tavoitteisiinsa ja toimivat vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa käyttämällä toimintaa siitä, miten he ovat kiinnostuneita yrityksistä H. Lin ( 2007 ).
2.4.1 Suositusjärjestelmät
Suositusjärjestelmät on suunniteltu tarjoamaan käyttäjille mukautettuja ehdotuksia luomalla jokaiselle yksilölle ainutlaatuinen profiili, joka perustuu erilaisiin parametreihin, jotka heijastavat heidän etujaan ja mieltymyksiään. Nämä käyttäjäprofiilit ovat olleet ratkaisevan tärkeitä, jotta suositusjärjestelmät voivat mukautua käyttäjien tarpeisiin tai mieltymyksiin ja vastata niihin dynaamisesti. Peng ja Xu ( 2022 )
Käyttäjäprofiilien rakentamiseen liittyy tyypillisesti tiedonkeruu useista lähteistä, kuten rekisteröintitiedoista ja selaushistoriasta. 2016 ). Tämä tietokokonaisuus analysoidaan tunnistaa kuvioita, jotka mahdollistavat käyttäjille Hung ja Huynh ( 2019 ). Koska käyttäjien asetukset voivat muuttua ajan mittaan, profiilin rakentaminen mahdollistaa paremman sopeutumisen tähän muutokseen tuottamalla parhaita suosituksia ja luomalla kehittyneempiä käyttökokemuksia Zhuhadarin käyttäjille Nasraoui ( 2010 ).
Suositusjärjestelmiä voidaan ottaa käyttöön erilaisten suositusmenetelmien, esimerkiksi hyvän maineen tai sisällön hyödyntämisen kannalta merkityksellisen lähestymistavan käyttöön ottamiseksi ( 2016 ). Tarkastelemalla näitä eri tekijöitä ne voivat tarjota käyttäjille erilaisia suosituksia, jotka kattavat heidän etunsa ja mieltymyksensä. Peng ( 2022 )
Sopeutuvan ja tarkan käyttäjäprofiilin kehittäminen on siten keskeinen osa suositusjärjestelmien tehokasta suunnittelua, koska sen avulla nämä järjestelmät voivat mukautua niihin samalla kun ne tarjoavat Kanojen ja muiden käyttäjien mieltymyksillä yhdenmukaistettuja mukautettuja ehdotuksia. ( 2015 )
Näistä syistä kyky luoda ja ylläpitää käyttäjäprofiileja ajan mittaan on yksi avain lopullisen menestyksen kanssa päätepistejärjestelmä, koska siksi se mahdollistaa tehokkaiden ehdotusten tarjoamisen parantamalla käyttäjien tyytyväisyys paudel et al. ( 2016 ).
Puitteet SYSTEM-TH-001 Se on suositusjärjestelmä, joka voi antaa matkatoimistolle suosituksia asiakkaista, joilla on enemmän ostoalttiutta, joten se voidaan luokitella merkitykselliseksi lähestymistavaksi.
2.5 Älykkäät aineet
Älykkäät agentit ovat ohjelmistokokonaisuuksia, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa ympäristönsä ja muiden toimijoiden kanssa, vaihtaa tietoja tai osoittaa käyttäytymistä simuloimalla todellisen maailman S.-M. Lee ja Pritchett ( 2008 ). Älykkäät toimijat, joilla on autonomia ja valmiudet olla vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa, voivat hoitaa tehokkaasti organisatorisia tehtäviä Itaiwi et al. ( 2012 ).
Agenttipohjaisten järjestelmien dynaaminen luonne, jossa agentit antavat niille useita rooleja ja velvollisuuksia, voi simuloida monimutkaisia skenaarioita, jotka yrittävät mallintaa maailmaa. Tutkijat voivat nyky-yhteiskunnan ominaispiirteisiin perustuvien agenttien mallintamisen avulla opiskella toimintaa, joka ilmenee toimijoiden välisessä vuorovaikutuksessa ja joka tarjoaa arvokasta tietoa monimutkaisista sopeutumisjärjestelmistä Ahmed et al. ( 2005 )
Älykkäät agentit, jotka on tällä hetkellä suunniteltu fyysisiksi roboteiksi tai chatboteiksi, ovat lupaava vaihtoehto korkean tason ihmisassistenteille, koska heillä on valmiudet itsenäiseen navigointiin monimutkaisissa ja dynaamisissa ympäristöissä, jotka käyttävät tietojaan päättelytaidoillaan Zsetin saavuttamiseksi. Peng ( 2021 ). Nämä agentit ovat proaktiivisia, riippumattomia ja itsenäisiä, koska he tuntevat ennalta määritellyt säännöt ratkaistakseen ongelmia Burgin tai Dodig-Crnkovi c ( 2009 ). Vuorovaikutuskapasiteettiasi voidaan käyttää monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen tai työtaakan jakamiseen Burginin ja Dodiga-Crnkovin avulla ( 2009 ). Älykkäiden agenttien elinkaareen kuuluu se, että he saavuttavat joukon ja tavoitteet yhdistyksen kanssa saatavilla olevan tiedon avulla ( 2.1 ) Burgin ja Dodiga-Crnkovi c ( 2009 ). Nämä tavoitteet voivat olla riippumattomia tai ne on järjestetty subjektivates, joiden avulla ne voivat suorittaa korkean tason tavoitteet, kun ne on saavutettu. Tavoitteet liittyvät agenttien tehtäviin, sekä tavoitteet että työpaikat ovat olleet tekijöitä agentin henkisessä tilassa. Tämä toimii keinona säilyttää sääntöjä tai tietoja, joiden avulla voidaan vastata haasteisiin Burgin & Dodig-Crnkovi" c-tavoitteiden kanssa ( 2009 ).
Multi Agent MASs Systemsin muodossa toimiva organisaatio on avoin yhteistyölle, kilpailulle ja neuvotteluille käyttämällä standardeja mallintamiseen tekniikoissa Zagent-pohjaisen ohjelmistotekniikan kanssa. Peng ( 2021 ); Francis et al. 2023 ); Halhenborg ( 2009 ).
Agent-pohjainen mallintaminen, Agent-Based Modelling (ABM) Uddin et al. 2021 ) ja agent-suuntautunut ohjelmistotekniikka, Agens - Oriented Software Engineering
Kuva 2.1: Tärkeimmät käsitteet SOFTWARE-TH-001 MAS:ien kehittämiseen.
sormus (AOSE) Garro et al. 2018 ) ovat standardeja alalla, jonka osa-alueet ja yksiköt tarjoavat niiden täytäntöönpanosta. Joitakin tunnettuja lähestymistapoja, joissa käytetään MAS-järjestelmiä monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen tai simuloidaan todellisia ympäristöjä, ovat maantieliikenteen harjoitukset Fernandez-Isabel et al. ( 2020 ), päätöksen Migulez-Fernández et al. ( 2020 ), bioinspiroidut konekoulutusjärjestelmät heads et al. ( 2020 ) ja videopelit J. Wang, Hong ja Al. ( 2022 ).
MAS on yleensä suunniteltu käyttämällä tiettyjä esineitä ja pa-
Suorittaa monimutkaisen järjestelmän kehittämisen eri vaiheita. Näin voidaan luoda suhteita ja vuorovaikutusta agenttien välillä, jotka ovat edustettuina graafisesti, sitten automaattisesti muunnetaan lähdekoodiksi. SOFTWARE-TH-001 GAIA, Probetheus ja Troils ovat tunnetuimpia agenttimenetelmiä Siswahaudi et al. ( 2018 ).
Eräiden ohjelmointikielien agenttialustat ja lähdekoodikirjastot ovat tyypillisesti aiemmin mallinnettu MAS-sovellus. Tämän alueen kohokohtia ovat SOFTWARE-TH-004 (Java) Bergenti et al. 2020 ja MESA (Python) Kazil et al. 2020 ).
Kehitetään SYSTEM-TH-001 Välittäjän käyttämä menetelmä on ollut INGE- NIES, joka on mukauttanut välinemallin MESA:n puitteisiin sen täytäntöönpanoa varten. Agenttimalli on bioinspiroitu ja hajautettu malli, joka perustuu muurahaisyhdyskunnan organisaatioon ja tuottaa MAS:ää, jossa on useita muurahaisia, jotka työskentelevät yhdessä tai itsenäisesti järjestelmän työmäärän mukaan.