Umělá inteligence (AI) používá klíčová slova v úkolech, jako je učení a klasifikace. Například v e-mailovém filtru nevyžádané pošty se klíčová slova používají k určení, zda jsou e-maily spam nebo ne.

Klíčová slova v systémech umělé inteligence jsou často odvozena pomocí zpracování textu a algoritmů strojového učení. Nejprve je naskenována textová datová sada a identifikována klíčová slova. Tato klíčová slova se pak používají ke klasifikaci nebo označení datové sady.

Mezi běžné metody identifikace klíčových slov patří:

Důležitá slova: Při této metodě se určují slova, která se v textu vyskytují nejvíce. Tato slova shrnují obsah textu. N-gramy: Při této metodě jsou v textu definovány skupiny slov určité délky (např. 2 nebo 3 slova). Tyto skupiny mohou poskytnout shrnutí obsahu textu. Analýza sentimentu: V této metodě se určují slova, která v textu vyjadřují emoce nebo myšlenky. Například slova jako „výborné“ nebo „špatné“ v recenzi vyjadřují celkový dojem z recenze. Použití klíčových slov v systémech AI umožňuje lepší pochopení datových sad a přesnější výsledky. Přesnost a účinnost metod používaných k určení klíčových slov se však může lišit v závislosti na velikosti, kvalitě a vlastnostech souboru dat.

Pokud jde o AI, která vytváří obrázky s klíčovými slovy, často integruje algoritmy pro zpracování textu a rozpoznávání obrázků. Tyto systémy mohou vytvářet obrázky nebo označovat existující obrázky na základě klíčových slov zadaných uživatelem. Metodiky pro identifikaci klíčových slov mohou být podobné těm, které jsou uvedeny výše. Tyto systémy mohou také označit stejný obrázek různými klíčovými slovy. Přesnost a účinnost těchto systémů se však může lišit v závislosti na velikosti, kvalitě a vlastnostech souboru dat a na výběru a školení algoritmů.

Systémy umělé inteligence (AI), které generují obrázky s klíčovými slovy, nazývané modely založené na Generative Pre-training Transformer 3 (GPT-3), často využívají kombinaci zpracování přirozeného jazyka (NLP) a algoritmů počítačového vidění. Tyto modely jsou trénovány na velkém datovém souboru obrázků a popisků, kde je každý obrázek spojen s textovým popisem.

Model se naučí vytvářet obrázek z textové výzvy tím, že se naučí mapovat text na reprezentace obrázků. Textová výzva může být jedno slovo nebo věta, která popisuje požadovaný obrázek. Model používá vstupní text k vytvoření vektoru prvku, který se pak použije k vytvoření obrazu.

Systémy umělé inteligence (VQA), které vytvářejí obrázky pomocí slov, často integrují použití klíčových slov mezi zpracování textu a algoritmy rozpoznávání obrázků. Tyto systémy mohou vytvářet obrázky nebo označovat existující obrázky pomocí slov zadaných uživatelem.

Nejběžnější metody používané k určení klíčových slov jsou:

Zpracování textu: V této metodě jsou klíčová slova určována analýzou slov zadaných uživatelem. Například slova jako „pes“ a „park“ mohou určovat obsah obrázku.

Rozpoznávání obrázků: Při této metodě systém skenuje existující obrázky a identifikuje objekt nebo objekty, které obsahují. Například slova jako „pes“ a „park“ mohou určovat obsah obrázku.

Pomocí kombinace zpracování textu a algoritmů rozpoznávání obrázků mohou systémy VQA vytvářet obrázky nebo označovat existující obrázky. Například pomocí slov jako „pes“ a „park“ může systém vytvořit obrázek psa nebo identifikovat obrázek pořízený v parku.

U obrázku označeného klíčovými slovy jako „pes“ a „park“ mohou tyto systémy také označit stejný obrázek různými klíčovými slovy, jako je „pes“ a „příroda“.

Proces generování obrazu lze rozdělit do dvou hlavních fází: kódování textu a dekódování obrazu. Ve fázi kódování textu je vstupní text nejprve tokenizován, poté prochází řadou vrstev NLP, aby se získal rysový vektor představující text. Ve fázi dekódování obrazu prochází příznakový vektor řadou vrstev počítačového vidění, aby se vytvořil obraz.

Jedním z klíčových úkolů v tomto úkolu je vytvořit obrázky, které jsou realistické a sémanticky konzistentní se vstupním textem. K dosažení tohoto cíle je model trénován, aby se naučil základní sémantiku textových a obrazových dat.

Model lze také doladit pomocí dalších dat, aby se zlepšil výkon konkrétní úlohy, jako je vytváření realističtějších nebo sémanticky konzistentních obrázků. Kromě toho jej lze použít pro různé úkoly, jako je načítání textu na obrázek, kdy je modelu zadána textová výzva a načítá nejpodobnější obrázky z datové sady.

Výsledkem je, že systémy umělé inteligence, které generují obrázky s klíčovými slovy, používají kombinaci NLP a algoritmů počítačového vidění k mapování textu na obrazové reprezentace a vytvářejí obrázky, které jsou realistické a sémanticky konzistentní se vstupním textem. Tyto modely jsou trénovány na velké datové sadě obrázků a titulků a lze je doladit pro konkrétní úlohy, jako je extrakce textu na obrázek.