Bir neçə il əvvələ qədər, Boolean sorğu şərtləri ilə təşkil edilmiş düzgün açar sözlərdən istifadə etməklə, etibarlı Google axtarışının necə həyata keçirildiyini düşünün. Bu şəkildə, Google-dan həll yolları tapmaq şansınız varsa, onun dilini bilməlisiniz. Bu nöqtədə Google semantik axtarış təqdim etdi. Bu, sözlər arasındakı elmi əlaqənin hesablanmasıdır, bu, bir yoldaş kimi soruşmaq üçün sizə imkan verir. İçəridə o, bu sualın təfsirini başa düşdüyü Boolean mütəşəkkil bir təqibə çevirdi - bununla belə, dövr görünməz idi. Bu, ingilis dilinizi hesablama əsaslandırma girişlərinə dəyişmədən Siri-dən bu gün iqlimin necə olduğunu və ya sabah Borneoya ən ucuz səfərin nə olduğunu soruşmağa imkan verən yenilikdir. Beləliklə deyə bilərik ki, NLP maşın və insan dialektləri arasında bir uzantıdır.

Ümumi dil hazırlığı (NLP) proqram mühəndisliyi zonasıdır və fərdi kompüterlər və insan (xarakterik) dillər arasında əməkdaşlıqdan narahatdır. Bu, xarakterik bir dildən, məsələn, ingilis dilindən istifadə edən zərif çərçivələrlə danışmaq üçün AI strategiyasına işarə edir. İstiqamətlərinizə uyğun hərəkət etmək üçün robot kimi ağıllı bir çərçivəyə ehtiyacınız olduqda və ya diskursa əsaslanan klinik master çərçivədən seçim eşitmək lazım olduqda, ümumi dillə işləmək lazımdır. Beləliklə, mahiyyətcə deyə bilərik ki, NLP sahəsi istifadə etdiyimiz normal dialektlərlə faydalı işləri yerinə yetirmək üçün fərdi kompüterlərin hazırlanmasını əhatə edir. NLP çərçivəsinin məlumatı və məhsuldarlığı diskurs və tərtib testi ola bilər.

Deyə bilərik ki, NLP olmadan insan tərəfindən yaradılan şüur ​​sadəcə dilin əhəmiyyətini dərk edə bilər və sadə sorğulara cavab verə bilər, lakin sözlərin quruluşdakı əhəmiyyətini dərk edə bilməz. Beləliklə, təbii dillə işləmə proqramları müştərilərə PC ilə öz sözləri ilə, məsələn, normal dildə danışmağa imkan verir. NLP fərdlərin çatdırmaq üçün istifadə etdiyi adi dili başa düşmək üçün insan qabiliyyətini canlandıraraq kompüterlərə oxumaq və reaksiya verməkdə kömək edir. Bu gün texnogen mülahizələrdə ümumi dil idarəetmə çərçivələrinin çoxlu nümunələri mövcuddur ki, onlar hazırda işləyirlər.

NLP-nin AI-də nümunələri

1. Yazışmalar: Facebook Messenger kimi bir çox yazışma proqramları indi insan tərəfindən yaradılmış şüurdan istifadə edir. Ümumilikdə, Facebook süni intellektdən son dərəcə ilhamlanmış baxışlar. Bir neçə ay əvvəl Facebook, öz köməkçinizə çevrilməyi vəd edən M yardımını elan etdi (ictimai göndərilmə tarixi tbd ilə): "M bir insanın edə biləcəyi hər şeyi edə bilər."

2. Daha sürətli nəticə: Süni şüurda xarakterik dil hazırlayan çərçivələrin nümunələri əlavə olaraq həkimin strukturlaşdırılmamış qeydlərindən müəyyən qətiyyət nümayiş etdirmək üçün ümumi dildən istifadə edən tibbi klinikalardadır. Mammoqrafik görüntüləmə və mamoqrafiya hesabatları üçün NLP proqramlaşdırması klinik seçimlər üçün məlumatların çıxarılmasını və araşdırılmasını dəstəkləyir. NLP proqramlaşdırması döşdəki bədxassəli şiş təhlükəsini daha məhsuldar şəkildə həll edə bilər və bundan əlavə, artıq biopsiya tələbini azalda bilər və əvvəlcədən nəticə çıxarmaqla daha sürətli müalicəni təşviq edə bilər.

3. Müştərilərin Nəzərdən keçirilməsi: Kompüterləşdirilmiş mülahizə proqramlarında hazırlanan təbii dil, bir saytdan element auditlərini toplamaq və alıcıların konkret bir maddə ilə bağlı öz fərziyyələri kimi həqiqətən nə dediklərini başa düşməyi asanlaşdırır. Böyük həcmdə auditi olan təşkilatlar həqiqətən onları əldə edə və müştərilərin meyllərindən asılı olaraq yeni maddələr və ya idarələr təklif etmək üçün toplanmış məlumatlardan istifadə edə bilərlər. Bu proqram təşkilatlara biznesləri üçün vacib məlumatları tapmaqda, istehlakçı sədaqətini artırmaqda, daha əhəmiyyətli məhsullar və ya faydalar tövsiyə etməkdə və müştərinin ehtiyaclarını daha yaxşı başa düşməkdə kömək edir.

4. Virtual qabaqcıl köməkçilər: Əlavə olaraq AI sağ əli və ya kompüterləşdirilmiş köməkçi adlanan uzaqdan köməkçi, ümumi dildə səsli əmrləri başa düşən və müştəri üçün tapşırıqları tamamlayan tətbiq proqramıdır. DA-lar alıcılara mübadilə təlimləri ilə kömək edə bilər və ya üstün müştəri qarşılaşması təklif etmək və əməliyyat xərclərini azaltmaq üçün zəng yeri fəaliyyətlərini asanlaşdıra bilər. Biz tədricən bu proqramları müxtəlif qadcetlərdə, məsələn, fərdi kompüter proqramlarında, təcrübəli ev çərçivələrində, avtomobillərdə və vençur bazarında görəcəyik.

Xarakterik Dil Emalı Tətbiqləri:

Maşın Tərcümə

Biz başa düşürük ki, onlayn əldə edilə bilən məlumat ölçüsü inkişaf edir, buna görə də ona çatmaq ehtiyacı getdikcə əhəmiyyətli olur və normal dillə işləmə proqramlarının qiymətləndirilməsi aydın olur. Maşın tərcüməsi bizi xüsusi təlimatları deşifrə etməklə, mahiyyəti və ya siyahıları əhəmiyyətli dərəcədə azaldılmış şəkildə dəstəkləməklə tez-tez qarşılaşdığımız dil sərhədlərini aşmağa təşviq edir. Maşın şərhinin inkişafı ilə sınaq sözlərin deşifrə edilməsində deyil, həqiqi şərh vermək üçün cümlələrin əhəmiyyətini dərk etməkdədir.

Proqramlaşdırılmış kontur

Nəhəng bir məlumat bazasından müəyyən, əhəmiyyətli bir məlumat parçasına çatmağımız lazım olduqda, həddindən artıq məlumat yükü əsl problemdir. Proqramlaşdırılmış xülasə təkcə hesabatların və məlumatların əhəmiyyətini yekunlaşdırmaq üçün deyil, həm də məlumatların içərisindəki həvəsli nəticələri dərk etmək üçün, məsələn, onlayn mediadan məlumat toplamaq üçün vacibdir.

Fərziyyə müayinəsi

Nəticə yoxlamasının məqsədi bir neçə yazı arasında və ya hətta hissin hər bir halda birmənalı şəkildə ifadə olunmadığı oxşar yazıda ehtimalı tanımaqdır. Təşkilatlar müştərilərin öz maddələri və administrasiyaları haqqında fikirlərini və ümumiyyətlə, onların mövqelərinin göstəricilərini başa düşməyə kömək etmək üçün onlayn rəy və fərziyyələri tanımaq üçün, məsələn, qiymətləndirmə araşdırması kimi ümumi dil tətbiqlərindən istifadə edirlər. Keçmişdə birbaşa ekstremal qərar verərkən, nəticə ekspertizası müəyyən bir vəziyyətdə rəyi dərk edir.

Mətnin xarakteristikası

Mətn sırası arxivə əvvəlcədən təyin edilmiş təsnifatların təyin edilməsini və tələb etdiyiniz məlumatları tapmaq və ya bir neçə məşqi sadələşdirmək üçün onu çeşidləməyi mümkün edir. Məsələn, mətn təsnifatından istifadə e-poçtda spamın ayrılmasıdır.

Sual Cavab

Sual-Cavab (QA), məsələn, Siri, OK Google, danışıq qutuları və sadə köməkçilər kimi istifadələr hesabına getdikcə daha çox yayılmışdır. QA tətbiqi insan istəklərini nəzərə alaraq aydın şəkildə edə bilən bir çərçivədir. O, sadəcə məzmun interfeysi və ya ifadəli diskurs çərçivəsi kimi istifadə edilə bilər. Bu qalan hissələr, xüsusən veb indeksləri üçün uyğun bir testdir və tədqiqat hazırlayan xarakterik dilin prinsipial istifadələrindən biridir.

NLP-nin son taleyi

Ümumi dilin son taleyi necə olacaq?

Botlar

chatbotlar müştərinin suallarına cavab verir və onları istənilən saat və ya istənilən vaxt müvafiq aktivlərə və əşyalara istiqamətləndirir. O, tez-tez müştəri yardımında, xüsusən bank işində, pərakəndə satışda və qonşuluqda istifadə olunur. Xüsusilə müştəri qayğısı şəraitində chatbotlar sürətli, fərasətli və istifadəsi sadə olmalıdır, çünki müştərilərin eksklüziv standartlara (və bəzi hallarda aşağı davamlılığa) malik olması şərti ilə. Buna nail olmaq üçün chatbotlar dil əldə etmək üçün NLP-dən istifadə edir, əksər hallarda məzmun və ya səs-təsdiqləmə əməkdaşlıqları üzərindən müştərilərin bir mütəxəssisə müraciət etdikləri kimi öz sözləri ilə məlumat verirlər. Bu genişləndirilmiş faydalılıq, Siri və Amazon-un Alexa kimi uzaq köməkçilərdən tutmuş daha çox kompüterləşmə və ya təyinat yeri olan bot mərhələlərinə qədər onları uzun müddət ərzində daha uğurlu və təbii etmək üçün müxtəlif növ botlardan faydalanacaq. Bu botlar mesaj almaq və fəaliyyət göstərmək üçün NLP-dən tədricən istifadə edəcək, məsələn, geoinformasiyanı paylaşmaq, əlaqələri və şəkilləri bərpa etmək və ya bizim üçün daha çox ağılsızlıq yaradan fəaliyyətlər həyata keçirəcək.

Görünməz UI dəstəyi

Maşınlarla olan hər bir əlaqəmiz insan ünsiyyətidir (həm müzakirə, həm də mətn). Amazon'un Echo modeli insanları innovasiyalarla daha asan təmasda saxlayan yalnız bir modeldir. Aşkarlana bilməyən və ya sıfır UI ideyası səs, mətn və ya hər ikisinin qarışığından asılı olmayaraq müştəri və maşın arasında birbaşa əlaqədən asılı olacaq. Nəticə etibarı ilə insan dilinin daha qabarıq məntiqi qavrayışına təsir edən NLP, hər hansı aşkar edilə bilməyən və ya sıfır istifadəçi interfeysi üçün əsas olacaqdır. tətbiq.

Daha ağıllı ov

Daha ağıllı serach, müştərilərin səsli sifarişlər vasitəsilə baxmaq üçün hazır sözlər yaratmaq və ya istifadə etməkdən fərqli olaraq hazır ola biləcəyini nəzərdə tutur. NLP-nin son taleyi əlavə olaraq daha zərif araşdırma üçündür - biz burada bir müddətdir Ekspert Sistemində müzakirə etdiyimiz bir şeydir. Bu yaxınlarda Google, müştərilərə danışıq dilindən istifadə edərək qeydlər və maddələr axtarmağa icazə vermək üçün Google Drive-a NLP imkanlarını əlavə etdiyini bildirdi.

Strukturlaşdırılmamış məlumatlardan bilik

NLP tənzimləmələri tədricən strukturlaşdırılmamış məlumatlardan, məsələn, uzun strukturlu mesajlardan, səs yazılarından, səslərdən və s.-dən faydalı fikirlər toplayacaq. məsələn, istehlakçı sədaqətini ölçmək və ya ağrı nöqtələrini ayırd etmək.