Oorweeg hoe tot 'n paar jaar terug lewensvatbare Google-soek bewerkstellig is deur presies die korrekte wagwoorde te gebruik wat met Boole-navraagterme georganiseer is. Op hierdie manier, as jy die kans dat jy oplossings van Google moet kry, moet jy weet wat dit is. Op daardie stadium het Google semantiese strewe aangebied. Dit is berekeningswetenskaplike verhouding tussen woorde, wat jou bemagtig om dit 'n ondersoek te vra op dieselfde manier as wat jy 'n metgesel sou doen. Binne het dit 'n interpretasie van daardie vraag gemaak in 'n Boole-georganiseerde strewe wat dit begryp het - tog was die siklus onmerkbaar. Dit is die einste innovasie wat jou toelaat om vir Siri te vra wat die klimaat vandag is of wat die goedkoopste reis na Borneo môre is, sonder om jou Engels in berekeningsrasionale toegangsweë te verander. Ons kan dus sê dat NLP 'n uitbreiding onder masjien- en menslike dialekte is.
Gewone taalvoorbereiding (NLP) is 'n sone van sagteware-ingenieurswese en bekommerd oor die samewerking tussen rekenaars en menslike (kenmerkende) tale. Dit sinspeel op KI-strategie om met 'n slim raamwerk te praat wat 'n kenmerkende taal gebruik, byvoorbeeld Engels. Op die punt wanneer jy 'n skerpsinnige raamwerk soos 'n robot nodig het om volgens jou aanwysings voort te gaan of wanneer jy keuses uit 'n diskoersgebaseerde kliniese meesterraamwerk moet hoor, is dit nodig om die algemene taal te hanteer. Ons kan dus in wese sê dat die veld van NLP die maak van rekenaars insluit om nuttige ondernemings uit te voer met die normale dialekte wat ons gebruik. Die inligting en opbrengs van 'n NLP-raamwerk kan 'n diskoers- en saamgestelde toets wees.
Ons kan sê dat Sonder NLP, mensgemaakte bewussyn net die belangrikheid van taal kan begryp en reguit navrae kan beantwoord, maar dit kan nie die betekenis van woorde in die omgewing begryp nie. Natuurlike taalhanteringstoepassings laat kliënte dus toe om in hul eie woorde met 'n rekenaar te praat, byvoorbeeld in gewone taal.NLP help rekenaars met lees en reageer deur die menslike vermoë om die gewone taal te verstaan wat individue gebruik om oor te dra, weer te gee. Vandag is daar talle gevalle van algemene taalhanteringsraamwerke in mensgemaakte redenasie wat tans werk.
Gevalle VAN NLP IN KI
1. Korrespondensie: Baie korrespondensie-toepassings soos Facebook Messenger gebruik tans mensgemaakte bewussyn. Al met al kyk Facebook uiters geïnspireer deur KI. 'n Paar maande tevore het Facebook sy M-hulp verklaar wat belowe om in jou eie assistent te verander (met die publieke versendingsdatum tbd): "M kan enigiets doen wat 'n mens kan."
2. Vinniger gevolgtrekking: Voorbeelde van kenmerkende taalvoorbereidende raamwerke in mensgemaakte bewussyn is addisioneel in mediese klinieke wat algemene taalhantering gebruik om 'n bepaalde vasberadenheid uit 'n dokter se ongestruktureerde notas te demonstreer. NLP-programmering vir mammografiese beelding en mammogramverslae ondersteun die onttrekking en ondersoek van inligting vir kliniese keuses. NLP-programmering kan die gevaar van boesem-maligniteit des te meer produktief bepaal en verder die vereiste vir oortollige biopsies verminder en vinniger behandeling aanmoedig deur vooraf af te handel.
3. Kliëntoorsig: Natuurlike taalvoorbereiding in gerekenariseerde redenasietoepassings maak dit maklik om itemoudits vanaf 'n webwerf saam te stel en te verstaan wat koper regtig sê net soos hul veronderstellings oor 'n spesifieke item. Organisasies met 'n groot aantal oudits kan dit regtig kry en die inligting wat ingesamel is, gebruik om nuwe items of administrasies voor te stel wat afhanklik is van kliënte se neigings. Hierdie toepassing help organisasies om belangrike data vir hul besigheid te vind, verbruikerslojaliteit te verbeter, meer betekenisvolle items of voordele aan te beveel en die kliënt se behoeftes te verbeter en te begryp.
4. Virtuele gevorderde assistente: 'n Afgeleë helper, addisioneel genoem KI regterhand of gerekenariseerde assistent, is 'n toepassingsprogram wat algemene taal stemopdragte verstaan en opdragte vir die kliënt voltooi. DA's kan die kopers help met uitruiloefeninge of die oproepplekaktiwiteite stroomlyn om 'n voortreflike kliëntontmoeting te bied en die bedryfskoste te verminder. Ons sal hierdie toepassings geleidelik in verskillende toestelle sien, byvoorbeeld rekenaarprogramme, vaardige tuisraamwerke, motors en in die waagmark.
Kenmerkende taalverwerkingstoepassings:
Masjienvertaling
Ons besef dat die mate van data wat aanlyn toeganklik is besig is om te ontwikkel, so die behoefte om daarby uit te kom blyk geleidelik beduidend te wees en die skatting van normale taalhanteringstoepassings blyk duidelik te wees. Masjientolking moedig ons aan om taalgrense wat ons gereeld ervaar te oorkom deur gespesialiseerde handleidings te ontsyfer, inhoud of lyste te handhaaf teen 'n wesenlik verminderde koste. Die toets met masjieninterpretasievooruitgang is nie in die ontsyfering van woorde nie, maar in die begrip van die betekenis van sinne om 'n egte interpretasie te gee.
Geprogrammeerde uiteensetting
As ons by 'n spesifieke, beduidende brokkie data uit 'n enorme inligtingsbasis moet uitkom, is die oorlading van inligting 'n werklike kwessie. Geprogrammeerde samevatting is belangrik, nie net om die belangrikheid van verslae en data op te som nie, maar ook om die entoesiastiese implikasies binne die data te begryp, byvoorbeeld om inligting van aanlynmedia in te samel.
Veronderstelling ondersoek
Die doel van gevolgtrekkingsondersoek is om veronderstelling tussen 'n paar poste of selfs in 'n soortgelyke pos te herken waar gevoel nie in elke geval onomwonde gekommunikeer word nie. Organisasies gebruik algemene taalhanteringstoepassings, byvoorbeeld skattingsondersoeke, om opinies en aannames aanlyn te herken om hulle te help om kliënte se mening oor hul items en administrasies te verstaan en oor die algemeen merkers van hul status. Verlede besluite reguit uiterste, gevolgtrekking ondersoek verstaan mening in 'n spesifieke omstandighede.
Teks karakterisering
Teksvolgorde maak dit denkbaar om voorafbepaalde klassifikasies aan 'n argief aan te stel en dit uit te sorteer om die data wat jy benodig te ontdek of 'n paar oefeninge te stroomlyn. Byvoorbeeld, 'n gebruik van teksklassifikasie is gemors skei in e-pos.
Vraag beantwoord
Vraag-antwoord (QA) blyk toenemend meer hoofstroom te wees as gevolg van gebruike, byvoorbeeld, Siri, OK Google, praatbokse en hulpverleners. 'n QA-toepassing is 'n raamwerk wat in staat is om duidelik te let op 'n menslike versoek. Dit kan gebruik word as 'n inhoudsvriendelike koppelvlak of as 'n uitgedrukte diskoersraamwerk. Hierdie oorblywende deel 'n pertinente toets, veral vir webindekse, en is een van die hoofgebruike van kenmerkende taalvoorbereidende navorsing.
Uiteindelik lot VAN NLP
Wat is die uiteindelike lot van gewone taal?
Die bots
chatbots antwoord op kliëntevrae en lei hulle na toepaslike bates en items op enige uur of enige tyd. Dit word dikwels in kliëntehulp gebruik, veral in bankwese, kleinhandel en buurmanskap. Veral in 'n kliëntsorg-omgewing moet kletsbotte vinnig, slim en maklik wees om te gebruik, op grond daarvan dat kliënte eksklusiewe standaarde het (en in sommige gevalle lae volharding). Om dit te bereik, gebruik kletsbotte NLP om taal te kry, meestal oor inhoud of stem-erkenning-samewerkings, waar kliënte in hul eie woorde meedeel, soos hulle 'n spesialis sou aanspreek. Hierdie uitgebreide bruikbaarheid sal eweneens verskillende soorte bots baat om hulle op die lang termyn meer suksesvol en natuurlik te maak, van afgeleë helpers soos Siri en Amazon se Alexa tot bot-stadia wat meer gerekenariseer of opdrag geplaas is. Hierdie bots sal progressief NLP gebruik om boodskappe te kry en aktiwiteite uit te voer, byvoorbeeld om geo-inligting te deel, verbindings en prente te herstel of ander meer verbysterende aktiwiteite vir ons uit te voer.
Ondersteun onmerkbare UI
Elke assosiasie wat ons met masjiene het, is menslike kommunikasie (beide bespreking en teks). Amazon se Echo is net een model wat mense des te meer reguit in kontak met innovasie plaas. Die idee van 'n onopspoorbare of nul UI sal afhang van direkte assosiasie tussen kliënt en masjien, ongeag of dit deur stem, teks of 'n mengsel van die twee is. NLP wat 'n meer prominente logiese begrip van menslike taal aan die einde van die dag beïnvloed, aangesien dit verbeter om ons af te maak - wat ons sê, ongeag hoe ons dit stel, en wat ons doen - sal fundamenteel wees vir enige onopspoorbare of geen UI aansoek.
Meer intelligente jag
Meer intelligente serach impliseer dat kliënte gereed kan wees om te kyk deur middel van stemopdragte in plaas daarvan om wagwoorde saam te stel of te gebruik. Die uiteindelike lot van NLP is ook vir meer skerpsinnige ondersoeke - iets wat ons al 'n geruime tyd hier by Expert System bespreek het. Google het onlangs verklaar dat dit NLP-vermoëns by Google Drive gevoeg het om kliënte in staat te stel om rekords en stof te soek deur gesprekstaal te gebruik.
Kennis van ongestruktureerde data
NLP-reëlings sal geleidelik nuttige insig uit ongestruktureerde inligting versamel, byvoorbeeld langstruktuurboodskappe, opnames, klanke, ensovoorts. Hulle sal die opsie hê om die toon, stem, seleksie van woorde en veronderstellings van die inligting te dissekteer om eksamen saam te stel , byvoorbeeld om verbruikerslojaliteit te meet of pynpunte te onderskei.