Trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng từ khóa trong các nhiệm vụ như học tập và phân loại. Ví dụ: trong bộ lọc thư rác qua email, từ khóa được sử dụng để xác định xem email có phải là thư rác hay không.

Từ khóa trong hệ thống AI thường được bắt nguồn bằng thuật toán xử lý văn bản và học máy. Đầu tiên, tập dữ liệu văn bản được quét và từ khóa được xác định. Những từ khóa này sau đó được sử dụng để phân loại hoặc gắn nhãn cho tập dữ liệu.

Các phương pháp phổ biến để xác định từ khóa bao gồm:

Các từ quan trọng: Trong phương pháp này, những từ xuất hiện thường xuyên nhất trong văn bản sẽ được xác định. Những từ này đưa ra một bản tóm tắt về nội dung của văn bản. N-gram: Trong phương pháp này, các nhóm từ có độ dài nhất định (chẳng hạn như 2 hoặc 3 từ) được xác định trong văn bản. Các nhóm này có thể đưa ra tóm tắt nội dung của văn bản. Phân tích tình cảm: Trong phương pháp này, các từ thể hiện cảm xúc hoặc suy nghĩ trong văn bản được xác định. Ví dụ: những từ như "xuất sắc" hoặc "kém" trong một bài đánh giá sẽ truyền tải cảm nhận chung về bài đánh giá đó. Việc sử dụng từ khóa trong hệ thống AI cho phép hiểu rõ hơn về tập dữ liệu và kết quả chính xác hơn. Tuy nhiên, độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp được sử dụng để xác định từ khóa có thể khác nhau tùy thuộc vào quy mô, chất lượng và đặc điểm của tập dữ liệu.

Về mặt AI tạo hình ảnh bằng từ khóa thường tích hợp các thuật toán xử lý văn bản và nhận dạng hình ảnh. Các hệ thống này có thể tạo hình ảnh hoặc gắn thẻ các hình ảnh hiện có dựa trên từ khóa do người dùng nhập. Các phương pháp xác định từ khóa có thể tương tự như các phương pháp được đề cập ở trên. Các hệ thống này cũng có thể gắn thẻ cùng một hình ảnh với các từ khóa khác nhau. Tuy nhiên, độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống này có thể khác nhau tùy thuộc vào kích thước, chất lượng và đặc điểm của tập dữ liệu cũng như việc lựa chọn và huấn luyện các thuật toán.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra hình ảnh bằng từ khóa, được gọi là mô hình dựa trên Generative Pre-training Transformer 3 (GPT-3), thường sử dụng kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thuật toán thị giác máy tính. Những mô hình này được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn về hình ảnh và chú thích, trong đó mỗi hình ảnh được liên kết với một mô tả bằng văn bản.

Mô hình học cách tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản bằng cách học cách ánh xạ văn bản tới các hình ảnh thể hiện. Lời nhắc văn bản có thể là một từ hoặc một câu mô tả hình ảnh mong muốn. Mô hình sử dụng văn bản đầu vào để tạo một vectơ đặc trưng, ​​sau đó được sử dụng để tạo hình ảnh.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (VQA) tạo ra hình ảnh bằng từ ngữ thường tích hợp việc sử dụng từ khóa giữa các thuật toán xử lý văn bản và nhận dạng hình ảnh. Các hệ thống này có thể tạo hình ảnh hoặc gắn thẻ các hình ảnh hiện có bằng cách sử dụng các từ do người dùng cung cấp.

Các phương pháp phổ biến nhất được sử dụng để xác định từ khóa là:

Xử lý văn bản: Trong phương pháp này, từ khóa được xác định bằng cách phân tích các từ do người dùng nhập vào. Ví dụ: những từ như "chó" và "công viên" có thể xác định nội dung của hình ảnh.

Nhận dạng hình ảnh: Trong phương pháp này, hệ thống quét các hình ảnh hiện có và xác định đối tượng hoặc các đối tượng mà chúng chứa. Ví dụ: những từ như "chó" và "công viên" có thể xác định nội dung của hình ảnh.

Sử dụng kết hợp thuật toán xử lý văn bản và nhận dạng hình ảnh, hệ thống FMC có thể tạo hình ảnh hoặc gắn thẻ cho hình ảnh hiện có. Ví dụ: bằng cách sử dụng các từ như "chó" và "công viên", hệ thống có thể tạo hình ảnh của một con chó hoặc xác định hình ảnh được chụp trong công viên.

Đối với một hình ảnh được gắn thẻ với các từ khóa như "chó" và "công viên", các hệ thống này cũng có thể gắn thẻ cùng một hình ảnh với các từ khóa khác nhau như "chó" và "thiên nhiên".

Quá trình tạo hình ảnh có thể được chia thành hai giai đoạn chính: mã hóa văn bản và giải mã hình ảnh. Trong giai đoạn mã hóa văn bản, văn bản đầu vào trước tiên được mã hóa, sau đó được chuyển qua một loạt lớp NLP để thu được vectơ đặc trưng đại diện cho văn bản. Trong giai đoạn giải mã hình ảnh, vectơ đặc trưng được truyền qua một loạt các lớp thị giác máy tính để tạo ra hình ảnh.

Một trong những thách thức chính trong nhiệm vụ này là tạo ra hình ảnh vừa thực tế vừa phù hợp về mặt ngữ nghĩa với văn bản đầu vào. Để đạt được điều này, mô hình được đào tạo để tìm hiểu ngữ nghĩa cơ bản của dữ liệu văn bản và hình ảnh.

Mô hình cũng có thể được tinh chỉnh với dữ liệu bổ sung để cải thiện hiệu suất của một tác vụ cụ thể, chẳng hạn như tạo ra hình ảnh thực tế hơn hoặc nhất quán về mặt ngữ nghĩa. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng cho các tác vụ khác nhau như truy xuất văn bản thành hình ảnh, trong đó mô hình được đưa ra lời nhắc văn bản và truy xuất các hình ảnh giống nhau nhất từ ​​tập dữ liệu.

Do đó, các hệ thống AI tạo hình ảnh bằng từ khóa sử dụng kết hợp thuật toán NLP và thị giác máy tính để ánh xạ văn bản thành các cách trình bày hình ảnh, tạo ra hình ảnh vừa thực tế vừa phù hợp về mặt ngữ nghĩa với văn bản đầu vào. Các mô hình này được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn về hình ảnh và chú thích, đồng thời có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như trích xuất văn bản thành hình ảnh.