符号算法会分析上下文中单词的含义，并利用这些 自然语言处理 信息来形成概念之间的关系。这种方法与依赖统计分析而非逻辑来做出单词决策的机器学习模型形成鲜明对比。
符号人工智能使用符号来表示知识和概念之间的关系。它通过根据上下文和嵌入的知识为单词分配含义来消除语言歧义，从而产生更准确的结果。
知识图谱有助于定
义语言的概念以及这些概念之间的关系，以便人们能够在上下文中理解单词。这些明确的规则和联系使您能够构建可解释的 AI 模型，这些模型既透明又灵活。
符号 AI 最大的缺点是扩展规则集的能力。知识图谱可以 目标电话号码或电话营销数据 提供很好的知识基础，但要扩展现有规则或开发新的特定领域规则，您需要领域专业知识。这种专业知识通常有限，通过利用您的主题专家，您将使他们远离日常工作。
统计算法
统计算法使机器能够读取、理解并从人类语言中获取含义。统计 NLP 可帮助机器识别大量文本中的模式。通过发现这些趋势，机器可以发展自己对人类语言的理解。
在统计 NLP 中，这种分析用于预测句子中哪个词可能位于另一个词之后。它还用于确定两个句子是否足够相似，以用于语义搜索和问答系统等用途。
统计算法易于在大型数据集上进行训练，并且在许多任务中效果良好，例如语音识别、机器翻译、情感分析、文本建议和解析。这些统计方法的缺点是它们严重依赖于非常复杂且耗时的特征工程。
混合算法
混合算法同时使用统计和符号方法来充分利 们最近开始重点介绍新闻学硕士课程的 用各自的优势，同时尽量减少各自的弱点。这可以以几种不同的方式使用：
- Symbolic 支持机器学习
- 机器学习支持符号
- 符号学习和机器学习并行工作
符号支持机器学习的一个很好的例子是功能丰富。借助知识图谱，您可以帮助添加或丰富您的功能集，这样您的模型就不需要自己学习太多。
另一方面，机器学习可以通过自动注释数据集来创建初始规则集，从而为符号学提供帮助。然后，专家可以审查和批准规则集，而不必亲自构建。
最后，符号和机器学习可以协同工作，以确保 巴西商业名录 正确理解文章内容。如果某些术语或货币数字可能在文档中重复出现，则它们可能意味着完全不同的东西。混合工作流程可以让符号为段落分配某些角色和特征，然后将其传递给机器学习模型以获取上下文。