WiMi Announced Deep Learning-Based Machine Reading Comprehension Models As instructed, I have not translated the company name “WiMi” in the headline since translating company names accurately is difficult. The headline is output between the XML tags as r

ปักกิ่ง, วันที่ 3 พฤศจิกายน 2023 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” หรือ “บริษัท”) ให้บริการเทคโนโลยีฮอโลแกรมเสริมความจริง (AR) ระดับโลกชั้นนํา ประกาศวันนี้ว่า การเรียนรู้ลึกได้ถูกนํามาใช้ในแบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความ และผสมผสานกับเทคนิคเช่น การเพิ่มข้อมูลและการแก้ไขแบบจําลอง เพื่อปรับปรุงความสามารถในการอ่านและเข้าใจภาษามนุษย์ของเครื่อง และเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยําในงานการอ่านและเข้าใจข้อความของเครื่อง.

การนําเทคนิคเรียนรู้ลึกมาใช้ในการอ่านและเข้าใจข้อความของเครื่องหมายถึงการใช้แบบจําลองเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อแก้ปัญหาการอ่านและเข้าใจข้อความของเครื่อง หลักการพื้นฐานคือการสร้างความสามารถในการอ่านและเข้าใจอัตโนมัติโดยแปลงข้อความเป็นการแทนที่เวกเตอร์เพื่อจับความหมายทางคําศัพท์ และใช้กลไกความสนใจและอัลกอริทึมถอดรหัส ซึ่งสามารถสกัดข้อมูลจากปริมาณข้อความมากและสร้างคําตอบที่ถูกต้องตามคําถาม.

แบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความของ WiMi ที่พัฒนาขึ้นจากเทคนิคเรียนรู้ลึกนั้นประกอบด้วยการแทนที่ข้อมูลนําเข้า การเข้าใจในบริบท การเข้าใจคําถาม และการสร้างคําตอบ การแทนที่ข้อมูลนําเข้าหมายถึงการแปลงข้อความดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องสามารถประมวลได้ ผ่านการใช้วิธีการแทนที่ข้อมูลอย่างคําเข้ารหัส อักขระเข้ารหัส และการเข้ารหัสตําแหน่ง ทําให้แบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความสามารถเข้าใจข้อมูลทางคําศัพท์และโครงสร้างในข้อความได้ดีขึ้น ดังนั้นจึงทําให้ประสิทธิภาพของแบบจําลองในงานการอ่านและเข้าใจข้อความดีขึ้น

การเข้าใจในบริบทเป็นส่วนสําคัญมากของแบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความซึ่งช่วยให้แบบจําลองเข้าใจข้อมูลบริบทในข้อความดีขึ้นจึงสามารถตอบคําถามได้ดีขึ้น ในแบบจําลองนี้วิธีการที่พบบ่อยคือการใช้กลไกความสนใจเพื่อทําการเข้าใจในบริบท ผ่านการเข้าใจในบริบท แบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความจึงสามารถเข้าใจข้อความได้ดีขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยําในการตอบคําถาม

ในงานการอ่านและเข้าใจข้อความ การเข้าใจคําถามหมายถึงการแปลงคําถามที่รับเข้ามาให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องสามารถเข้าใจและประมวลผลได้ วัตถุประสงค์ของการเข้าใจคําถามคือการสกัดข้อมูลสําคัญจากคําถามและจับคู่กับบริบทเพื่อหาคําตอบที่ถูกต้อง ผ่านกระบวนการเข้าใจคําถามจะแปลงคําถามที่รับเข้ามาให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องสามารถเข้าใจและประมวลผลได้ และหาคําตอบที่ถูกต้อง ซึ่งเป็นพื้นฐานสําคัญของความสําเร็จในงานการอ่านและเข้าใจข้อความ

การสร้างคําตอบเป็นขั้นตอนสําคัญในการสร้างแบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความซึ่งวัตถุประสงค์คือการสร้างคําตอบที่ถูกต้องและต่อเนื่องตามความเข้าใจของแบบจําลองต่อคําถามและข้อความ

ด้วยการพัฒนาต่อเนื่องของเทคโนโลยีเรียนรู้ลึก แบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความจึงกําลังพัฒนาต่อไป ทิศทางการพัฒนาในอนาคตของแบบจําลองการอ่านและเข้าใจข้อความมีหลักใหญ่ๆ ได้แก่ การผสมผสานข้อมูลหลายโ