Inteligența artificială (IA) folosește cuvinte cheie în sarcini precum învățarea și clasificarea. De exemplu, un filtru de spam prin e-mail folosește cuvinte cheie pentru a determina dacă e-mailurile sunt spam.

Cuvintele cheie din sistemele AI sunt obținute de obicei folosind algoritmi de procesare a textului și de învățare automată. În primul rând, setul de date text este scanat și sunt identificate cuvintele cheie. Apoi, aceste cuvinte cheie sunt folosite pentru a clasifica sau eticheta setul de date.

Metodele comune pentru identificarea cuvintelor cheie includ:

Cuvinte importante: în această metodă, sunt determinate cuvintele care apar cel mai frecvent în text. Aceste cuvinte oferă un rezumat al conținutului textului. N-grame: în această metodă, grupurile de cuvinte de o anumită lungime (cum ar fi 2 sau 3 cuvinte) sunt identificate în text. Aceste grupuri pot oferi un rezumat al conținutului textului. Analiza sentimentelor: În această metodă sunt determinate cuvintele care exprimă emoții sau gânduri în text. De exemplu, cuvinte precum „excelent” sau „slab” dintr-o recenzie exprimă sentimentul general al recenziei. Utilizarea cuvintelor cheie în sistemele de inteligență artificială permite o mai bună înțelegere a seturilor de date și rezultate mai precise. Cu toate acestea, acuratețea și eficacitatea metodelor utilizate pentru determinarea cuvintelor cheie pot varia în funcție de dimensiunea, calitatea și caracteristicile setului de date.

În ceea ce privește AI care generează imagini cu cuvinte cheie, de obicei integrează algoritmi de procesare a textului și de recunoaștere a imaginilor. Aceste sisteme pot genera imagini sau pot eticheta imaginile existente pe baza cuvintelor cheie introduse de utilizator. Metodologiile de identificare a cuvintelor cheie pot fi similare cu cele menționate mai sus. Aceste sisteme pot, de asemenea, eticheta aceeași imagine cu cuvinte cheie diferite. Cu toate acestea, acuratețea și eficacitatea acestor sisteme pot varia în funcție de dimensiunea, calitatea și caracteristicile setului de date și de selecția și antrenamentul algoritmilor.

Sistemele de inteligență artificială (AI) care generează imagini cu cuvinte cheie, numite modele bazate pe Generative Pre-Training Transformer 3 (GPT-3), utilizează de obicei o combinație de procesare a limbajului natural (NLP) și algoritmi de viziune computerizată. Aceste modele sunt antrenate pe un set mare de date de imagini și subtitrări, unde fiecare imagine este asociată cu o descriere textuală.

Modelul învață să genereze o imagine dintr-un prompt de text prin învățarea maparii de la reprezentările text la imagine. Solicitarea textului poate fi un singur cuvânt sau o propoziție care descrie imaginea dorită. Modelul folosește textul de intrare pentru a crea un vector caracteristic care este apoi folosit pentru a crea o imagine.

Sistemele de inteligență artificială generatoare de imagini (VQA) integrează adesea utilizarea cuvintelor cheie între procesarea textului și algoritmii de recunoaștere a imaginilor. Aceste sisteme pot crea imagini sau pot eticheta imaginile existente folosind cuvintele introduse de utilizator.

Dintre metodele folosite pentru identificarea cuvintelor cheie, cele mai frecvente sunt:

Procesarea textului: În această metodă, cuvintele cheie sunt determinate prin analiza cuvintelor date ca intrare de către utilizator. De exemplu, cuvinte precum „câine” și „parc” pot determina conținutul imaginii.

Recunoașterea imaginilor: în această metodă, sistemul scanează imaginile existente și identifică obiectele sau obiectele pe care le conțin. De exemplu, cuvinte precum „câine” și „parc” pot determina conținutul imaginii.

Folosind o combinație de procesare a textului și algoritmi de recunoaștere a imaginilor, sistemele FMC pot crea imagini sau pot eticheta imaginile existente. De exemplu, folosind cuvinte precum „câine” și „parc”, sistemul poate genera o imagine a unui câine sau poate identifica o imagine realizată într-un parc.

Pentru o imagine etichetată cu cuvinte cheie precum „câine” și „parc”, aceste sisteme pot eticheta aceeași imagine cu cuvinte cheie diferite, cum ar fi „câine” și „natură”.

Procesul de generare a imaginii poate fi împărțit în două etape principale: codificarea textului și decodarea imaginilor. În faza de codificare a textului, textul de intrare este mai întâi tokenizat și apoi trecut printr-o serie de straturi NLP pentru a obține un vector caracteristic reprezentând textul. În faza de decodare a imaginii, vectorul caracteristic este trecut printr-o serie de straturi de viziune computerizată pentru a crea o imagine.

Una dintre provocările cheie în această sarcină este crearea de imagini care să fie atât realiste, cât și coerente din punct de vedere semantic cu textul introdus. Pentru a realiza acest lucru, modelul este antrenat să învețe semantica de bază a datelor de text și imagini.

Modelul poate fi, de asemenea, ajustat cu date suplimentare pentru a îmbunătăți performanța la o anumită sarcină, cum ar fi generarea de imagini mai realiste sau mai consistente din punct de vedere semantic. În plus, poate fi folosit pentru diferite sarcini, cum ar fi regăsirea text-to-image, în care modelului i se oferă un prompt text și preia cele mai asemănătoare imagini dintr-un set de date.

Ca rezultat, sistemele AI care generează imagini din cuvinte cheie folosesc o combinație de NLP și algoritmi de viziune computerizată pentru a mapa textul cu reprezentări de imagine pentru a crea imagini care sunt atât realiste, cât și semantic consistente cu textul introdus. Aceste modele sunt instruite pe un set mare de date de imagini și subtitrări și pot fi reglate fin pentru sarcini specifice, cum ar fi recuperarea text-to-image.