Падумайце, як яшчэ пару гадоў таму жыццяздольны пошук Google дасягаўся шляхам выкарыстання дакладна правільных ключавых слоў, арганізаваных з дапамогай лагічных тэрмінаў запыту. Такім чынам, на выпадак, калі вам спатрэбіцца знайсці рашэнні ад Google, вы павінны ведаць, што гэта мова. У гэты момант Google прадставіў семантычную пагоню. Гэта вылічальная навуковая ўзаемасувязь паміж словамі, якая дае вам магчымасць задаць яму запыт гэтак жа, як вы задалі б таварышу. Унутры ён ператварыў гэтае пытанне ў лагічную арганізаваную пагоню, якую зразумеў - але цыкл быў незаўважным. Гэта тое самае новаўвядзенне, якое дазваляе вам спытаць у Siri, які клімат сёння ці якая самая недарагая паездка на Барнэа заўтра, не змяняючы вашу англійскую мову на вылічальныя абгрунтаванні. Такім чынам, мы можам сказаць, што НЛП - гэта пашырэнне машыннага і чалавечага дыялектаў.
Common language preparing (NLP) - гэта зона распрацоўкі праграмнага забеспячэння, якая турбуецца аб супрацоўніцтве паміж ПК і чалавечымі (характэрнымі) мовамі. Гэта спасылаецца на стратэгію штучнага інтэлекту для размовы з мудрагелістымі структурамі з выкарыстаннем характэрнай мовы, напрыклад, англійскай. У той момант, калі вам патрэбна праніклівая структура, такая як робат, каб дзейнічаць у адпаведнасці з вашымі ўказаннямі, або калі вам трэба пачуць выбар з дыскурснай асновы клінічнай майстар-структуры, гэта неабходна для апрацоўкі агульнай мовы. Такім чынам, па сутнасці, мы можам сказаць, што сфера НЛП уключае ў сябе стварэнне ПК для выканання карысных мерапрыемстваў са звычайнымі дыялектамі, якія мы выкарыстоўваем. Інфармацыя і выхад структуры НЛП могуць быць дыскурсам і складзеным тэстам.
Можна сказаць, што без НЛП створаная чалавекам свядомасць можа проста зразумець важнасць мовы і адказаць на простыя запыты, аднак яна не можа зразумець значэнне слоў у сеттинге. Такім чынам, праграмы апрацоўкі натуральнай мовы дазваляюць кліентам размаўляць з ПК сваімі словамі, напрыклад, звычайнай мовай. НЛП дапамагае ПК праглядаць і рэагаваць, прайграваючы здольнасць чалавека разумець звычайную мову, якую людзі выкарыстоўваюць для перадачы. Сёння існуе мноства прыкладаў агульных моўных рамак апрацоўкі штучных разваг, якія ў цяперашні час працуюць.
Выпадкі НЛП У ІІ
1. Перапіска: многія прыкладанні для перапіскі, такія як Facebook Messenger, на дадзены момант выкарыстоўваюць штучную свядомасць. Увогуле, Facebook выглядае вельмі натхнёным штучным інтэлектам. За некалькі месяцаў да гэтага Facebook абвясціў аб сваёй дапамозе M, якая клянецца ператварыцца ў вашага ўласнага памочніка (дата публічнай адпраўкі не ўдакладняецца): «M можа зрабіць усё, што можа чалавек».
2. Хутчэйшая выснова: прыклады характэрных структур для падрыхтоўкі мовы ў тэхнагеннай свядомасці таксама ёсць у медыцынскіх клініках, якія выкарыстоўваюць агульную мову, каб прадэманстраваць асаблівую рашучасць з неструктураваных нататак лекара. Праграмаванне НЛП для маммографіі і справаздач аб мамаграфіі падтрымлівае выманне і даследаванне інфармацыі для клінічнага выбару. Праграмаванне НЛП можа больш эфектыўна вызначыць небяспеку злаякаснай пухліны і, акрамя таго, адмовіцца ад неабходнасці дадатковых біяпсій і заахвоціць больш хуткае лячэнне праз папярэдняе заключэнне.
3. Агляд кліента: падрыхтоўка натуральнай мовы ў камп'ютэрызаваных праграмах для разважанняў дазваляе лёгка збіраць аўдыт тавараў з сайта і разумець тое, што на самой справе кажуць пакупнікі, а таксама іх здагадкі адносна канкрэтнага тавару. Арганізацыі з вялікім аб'ёмам аўдытаў сапраўды могуць атрымаць іх і выкарыстоўваць сабраную інфармацыю, каб прапанаваць новыя пункты або адміністрацыі ў залежнасці ад схільнасцей кліентаў. Гэта дадатак дапамагае арганізацыям знаходзіць важныя даныя для іх бізнесу, павышаць лаяльнасць спажыўцоў, рэкамендаваць больш важныя прадметы або перавагі і лепш разумець патрэбы кліентаў.
4. Віртуальныя прасунутыя памочнікі: аддалены памочнік, таксама званы правай рукой са штучным інтэлектам або камп'ютэрызаваным памочнікам, - гэта прыкладная праграма, якая разумее агульнамоўныя галасавыя загады і выконвае заданні для кліента. Дырэктыўныя дырэктары могуць дапамагчы пакупнікам з абменам або ўпарадкаваць дзейнасць на месцы выкліку, каб прапанаваць найлепшае ўзаемадзеянне з кліентам і паменшыць аперацыйныя выдаткі. Мы паступова будзем бачыць гэтыя прыкладанні ў розных гаджэтах, напрыклад, праграмах для ПК, разумных хатніх фрэймворках, аўтамабілях і на венчурным рынку.
Характэрныя праграмы апрацоўкі мовы:
Машынны пераклад
Мы разумеем, што колькасць даных, даступных у інтэрнэце, расце, таму патрэба ў іх становіцца ўсё больш значнай, а ацэнка прыкладанняў, якія апрацоўваюць нармальную мову, становіцца зразумелай. Машынны пераклад заахвочвае нас пераадольваць моўныя межы, з якімі мы часта сутыкаемся, расшыфроўваючы спецыялізаваныя дапаможнікі, падтрымліваючы сутнасць або спісы за істотна меншы кошт. Тэст з дасягненнямі машыннай інтэрпрэтацыі заключаецца не ў расшыфроўцы слоў, а ў разуменні значэння прапаноў для сапраўднай інтэрпрэтацыі.
Запраграмаваны план
На той выпадак, калі нам спатрэбіцца атрымаць пэўны, значны фрагмент даных з велізарнай інфармацыйнай базы, то празмерная нагрузка інфармацыяй з'яўляецца сапраўднай праблемай. Запраграмаванае выкладанне важна не толькі для падвядзення вынікаў важнасці справаздач і даных, але ў дадатак для разумення энтузіязму наступстваў унутры даных, напрыклад, пры зборы інфармацыі з інтэрнэт-СМІ.
Экспертыза здагадкі
Мэта заключнай экспертызы - распазнаць здагадку сярод некалькіх паведамленняў ці нават у падобных паведамленнях, дзе пачуцці не ў кожным выпадку выяўляюцца адназначна. Арганізацыі выкарыстоўваюць прыкладанні для апрацоўкі агульных моў, напрыклад, ацэначныя даследаванні, каб распазнаваць меркаванні і здагадкі ў інтэрнэце, каб дапамагчы ім зразумець меркаванне кліентаў аб іх таварах і адміністрацыі і ў цэлым маркеры іх становішча. Мінулае рашэнне прамалінейнай канечнасці, заключная экспертыза асэнсоўвае меркаванне ў канкрэтных абставінах.
Характарыстыка тэксту
Парадак тэксту дазваляе прызначыць загадзя вызначаныя класіфікацыі для архіва і сартаваць яго, каб выявіць патрэбныя вам даныя або ўпарадкаваць некалькі практыкаванняў. Напрыклад, выкарыстанне тэкставай класіфікацыі - раздзяленне спаму ў электроннай пошце.
Адказ на пытанне
Адказы на пытанні (QA) становяцца ўсё больш распаўсюджанымі з-за выкарыстання, напрыклад, Siri, OK Google, гутарковых скрынак і служачых памочнікаў. Прыкладанне для забеспячэння якасці - гэта структура, здольная выразна заўважаць чалавечае хадайніцтва. Ён можа быць выкарыстаны як проста інтэрфейс змесціва або як выразная аснова дыскурсу. Астатнія часткі з'яўляюцца адпаведным тэстам, асабліва для вэб-індэксаў, і з'яўляюцца адным з асноўных варыянтаў выкарыстання характэрнай мовы для падрыхтоўкі даследаванняў.
Канчатковы лёс НЛП
Які канчатковы лёс агульнай мовы?
Боты
чат-боты адказваюць на пытанні кліентаў і накіроўваюць іх да адпаведных актываў і прадметаў у любую гадзіну і ў любы час. Ён часта выкарыстоўваецца для дапамогі кліентам, асабліва ў банках, рознічным гандлі і добрасуседстве. Асабліва ва ўмовах абслугоўвання кліентаў чат-боты павінны быць хуткімі, праніклівымі і простымі ў выкарыстанні на той падставе, што кліенты маюць эксклюзіўныя стандарты (і ў некаторых выпадках нізкую настойлівасць). Каб дасягнуць гэтага, чат-боты выкарыстоўваюць НЛП, каб атрымаць мову, па большай частцы замест зместу або галасавога пацверджання супрацоўніцтва, дзе кліенты перадаюць сваімі словамі, як яны звярталіся б да спецыяліста. Гэтая пашыраная карыснасць таксама прынясе карысць розным відам ботаў, каб зрабіць іх больш паспяховымі і натуральнымі ў доўгатэрміновай перспектыве, ад аддаленых памочнікаў, такіх як Siri і Alexa ад Amazon, да стадый ботаў, якія больш камп'ютэрызаваны або прызначаны. Гэтыя боты будуць паступова выкарыстоўваць NLP для атрымання паведамленняў і выканання дзеянняў, напрыклад, абмену геаінфармацыяй, аднаўлення злучэнняў і малюнкаў або выканання іншых больш ашаламляльных дзеянняў для нас.
Падтрымка незаўважнага інтэрфейсу
Кожная асацыяцыя, якую мы маем з машынамі, - гэта чалавечае зносіны (як абмеркаванне, так і тэкст). Amazon's Echo - гэта толькі адна мадэль, якая дазваляе людзям яшчэ больш прама кантактаваць з інавацыямі. Ідэя невыяўнага або нулявога карыстальніцкага інтэрфейсу будзе залежаць ад прамой сувязі паміж кліентам і машынай, незалежна ад таго, праз голас, тэкст або сумесь абодвух. НЛП, якое ўплывае на больш выразнае лагічнае разуменне чалавечай мовы, у рэшце рэшт, паколькі яно паляпшае прымяншэнне нас - таго, што мы гаворым незалежна ад таго, як мы гэта выказваем і што мы робім - будзе мець фундаментальнае значэнне для любога незаўважнага або нулявога карыстальніцкага інтэрфейсу прымяненне.
Больш разумнае паляванне
Больш інтэлектуальны пошук прадугледжвае, што кліенты могуць глядзець з дапамогай галасавых загадаў, а не складаць або выкарыстоўваць ключавыя словы. Канчатковы лёс НЛП таксама для больш праніклівага даследавання - тое, што мы абмяркоўвалі тут, у Expert System, даволі доўга. Нядаўна Google абвясціў, што дадаў магчымасці NLP на Google Drive, каб дазволіць кліентам шукаць запісы і матэрыялы з дапамогай размоўнай мовы.
Веды з неструктураваных дадзеных
Мерапрыемствы НЛП будуць паступова збіраць карысную інфармацыю з неструктураванай інфармацыі, напрыклад, паведамленняў доўгай структуры, запісаў, гукаў і гэтак далей. У іх будзе магчымасць аналізаваць тон, голас, выбар слоў і здагадкі інфармацыі, каб сабраць экзамен. , напрыклад, вымярэнне спажывецкай лаяльнасці або вылучэнне болевых кропак.