#1442299
#1442299: Компания разрабатывает чат-бота для обработки запросов клиентов. Чат-бот должен понимать контекст запросов и адаптировать ответы в зависимости от предпочтений пользователя. Однако данные о пользователях могут быть неполными, а запросы — неоднозначными. Например, пользователь может использовать разговорный язык или сленг, что затрудняет понимание его намерений. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для обработки неоднозначных запросов и адаптации ответов?
Компания разрабатывает чат-бота для обработки запросов клиентов. Чат-бот должен понимать контекст запросов и адаптировать ответы в зависимости от предпочтений пользователя. Однако данные о пользователях могут быть неполными, а запросы — неоднозначными. Например, пользователь может использовать разговорный язык или сленг, что затрудняет понимание его намерений. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для обработки неоднозначных запросов и адаптации ответов?
Варианты ответа:
- применение семантических сетей, которые позволяют учитывать связи между словами и контекстом запросов
- использование фреймовых моделей, так как они структурируют данные о пользователях
- применение булевой логики, так как она позволяет четко определить истинность или ложность запросов
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.