自然 语言 日语是什么意思 - 日语翻译

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在 中文 中使用 自然 语言 的示例及其翻译为 日语

工程自然语言处理RNN文本生成.
自然言語の扱い、RNNの実装〜。

自然语言也具有相似的特点。
自然言語は同じ兆しを持っている。

你觉得编程语言和自然语言最重要的区别有哪些?
プログラミング言語と自然言語の違いとは？

自然语言就是人们日常使用的语言。
自然言語は人間が日常的に使っている言語のこと。

另一些bot可以理解自然语言问题和要求。
他のボットは、自然言語の質問やリクエストを理解します。

自然语言是最终极的压缩.
自然言語は究極の圧縮です。

自然语言就是人们日常使用的语言。
自然言語とは人々が日常的に使用する言葉です。

相反，他们会用自然语言询问有关数据的问题。
ユーザーはデータセットに対して自然言語で問い合わせができる。

自然语言是历史的.
言語は自然史。

Kian有能力理解自然语言。
Kianは、自然言語を理解することができる。

并且能使用人类的自然语言回答问题。
自然言語の質問にも答えることができます。

我们认为RankBrain能够理解自然语言，更好地解读客户的目标取决于内容的质量和评价。
RankBrainの自然言語を理解し、クライアントの目標をよりよく解読する能力は、コンテンツの品質と評価に直接依存すると考えています。

即使在智能扬声器时代，实时识别和解读自然语言对于一台机器而言也是一个非常复杂的过程。
スマートスピーカーの時代になっても、リアルタイムで自然言語を認識し解釈することは、機械にとってきわめて複雑なプロセスです。

自然语言具有表现力和可读性，伪代码更精确，数学符号简洁，代码可执行。
自然言語は表現が豊かで可読性が高く、疑似コードはより正確で、数学の表記法は簡潔で、コードは実行可能である。

AI研究的一个重要目标是使计算机能够通过自然语言（例如英语）进行交流。
AI研究の重要な目標の1つが、コンピュータと英語などの自然言語で会話できるようにすることである。

例如，游戏工程师是纽约薪资最高的群体，而自然语言处理工程师在多伦多是最吃香的。
たとえばゲーミングエンジニアはニューヨークでは給与が最高だが、自然言語処理エンジニアの給与はトロントで急騰している」。

UlrichEberl：有许多智能机器已经可以读取自然语言文本。
ウルリッヒ・エバール氏：自然言語の文章を読むことができるスマートマシンは、非常に多くあります。

不像FORTRAN语言，Pascal语言是流畅的，读起来非常像自然语言，它的代码很容易理解。
PascalはFORTRANと違って自由な書き方ができ、自然言語のように読みやすく、書かれたコードは理解しやすい。

在Bluemix上使用IBMWatson创建自然语言问答系统.
IBMWatsonとBluemixのサービスを利用して自然言語の質問応答システムを作成する。

Accept-Language请求标题域与Accept相似，但限制了请求回应中首选的自然语言集。
Accept-Language要求頭欄は、Acceptと同様ですが、要求に対する応答として優先させる自然言語の集合を制限します。

NlgPythonforNaturalLanguageGeneration21小时自然语言生成（NLG）是指由计算机生成自然语言文本或语音。
NlgPythonforNaturalLanguageGeneration21hours自然言語生成(NLG) は、コンピュータによる自然言語のテキストまたは音声の生産を指します。

使用它作为一个文本分析以便更好地理解自然语言查询，您可以提供更好的搜索结果，即更好的信息检索（IR）。
自然言語クエリをより良く理解するためのテキスト・アナライザとしてそれを使用すると、すなわち、より良い情報検索（IR）、より良い検索結果を提供することができます。

到2020年，50%的分析查询将使用搜索，自然语言处理或语音生成，或将自动生成。
ガートナーは、「2020年までに、分析クエリの50％が、検索や自然言語処理、音声によって生成されるか、自動生成される」と予測する。

该公司使用机器学习和自然语言处理来自动化和扩展基本数据收集，同时使用加密货币来创建一个开放和透明的共享经济用于研究。
同社は機械学習と自然言語処理を使用して、基本的なデータ収集を自動化および拡張し、暗号化を組み込んで、研究のためのオープンで透明な共有経済を作り出しています。

自然语言处理（NLP）和生物医学的本体是用于捕获、标准化和跨不同的来源，包括叙事文本集成信息的自动化的方法。
自然言語処理（NLP）および生物医学オントロジは、物語のテキストを含む多様なソース間での情報の標準化と統合、キャプチャするための自動化されたメソッドです。

语音识别和自然语言理解是计算机科学领域需要解决的一些最具挑战性的问题，需要根据大量数据和基础设施培训复杂的深度学习算法。
音声認識と自然言語理解は、コンピューターサイエンスで解決すべき最も難しい問題の一部であり、膨大な量のデータとインフラストラクチャでトレーニングされた高度な深層学習アルゴリズムが必要です。

NLP的下一个阶段是自然语言交互，它允许人类使用正常的日常语言与计算机进行交流，以执行任务。
NLPの次の発展段階は「自然言語による対話」であり、これが実現すれば、人間は普通の日常的な言葉でコンピューターとコミュニケーションを図り、タスクの実行を指示できるようになります。

该中心于去年启动，利用机器学习和自然语言处理功能，通过社交媒体和其他替代数据源进行解析，为投资者提供更好的方式来评估市场动向。
昨年発売されたこのハブは、ソーシャルメディアやその他の代替データを解析するための機械学習と自然言語処理機能を利用して、投資家に市場動向をよりよく評価する方法を提供していた。

利用R语言和自然语言处理(NLP)库,我们将计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术结合起来,以算法方式理解文本数据背后的含义。
R言語と自然言語処理(NLP)ライブラリを活用して、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学などの概念と技法を組み合わせて、テキストデータの背後にある意味をアルゴリズムに理解します。

自然语言处理（NLP）作为计算机科学和人工智能的子领域，可帮助计算机理解，解释和操纵人类语言。
自然言語処理（NLP）は、コンピュータサイエンスと人工知能のサブフィールドとして、コンピュータが人間の言語を理解し、解釈し、操作するのを助けます。