Помислете как до преди няколко години жизнеспособното търсене в Google се постигаше чрез използване на прецизни правилни пароли, организирани с булеви условия за запитване. По този начин, ако имате нужда да намерите решения от Google, трябва да знаете, че това е езикът. В този момент Google представи семантично преследване. Това е изчислителна научна връзка между думите, която ви дава възможност да му зададете запитване по подобен начин, както бихте направили на спътник. Вътре той превърна интерпретацията на този въпрос в булево организирано преследване, което разбра - но цикълът беше незабележим. Това е самата иновация, която ви позволява да попитате Siri какъв е климатът днес или кое е най-евтиното пътуване до Борнео утре, без да променяте английския си в изчислителни обосновки. Така че можем да кажем, че НЛП е разширение между машинните и човешките диалекти.

Подготовката на общ език (NLP) е област на софтуерното инженерство и се тревожи за сътрудничеството между персонални компютри и човешки (характерни) езици. Намеква за AI стратегия за говорене с умни рамки, използващи характерен език, например английски. В момент, когато имате нужда от проницателна рамка като робот, за да продължите според вашите указания, или когато трябва да чуете избор от базирана на дискурс клинична основна рамка, тя е необходима за справяне с общия език. Така че по същество можем да кажем, че полето на НЛП включва създаване на компютри за извършване на полезни начинания с нормалните диалекти, които използваме. Информацията и резултатите от NLP рамката могат да бъдат дискурс и съставен тест.

Можем да кажем, че без НЛП създаденото от човека съзнание може просто да разбере значението на езика и да отговори на ясни запитвания, но не може да разбере значението на думите в обстановката. По този начин приложенията за обработка на естествен език позволяват на клиентите да говорят с компютър със собствените си думи, например на нормален език. НЛП подпомага персоналните компютри при преглеждане и реагиране чрез възпроизвеждане на човешкия капацитет за разбиране на обикновения език, който хората използват, за да предадат. Днес има многобройни примери за рамки за обработка на общ език в създадени от човека разсъждения, които към момента работят.

Случаи на НЛП В ИИ

1. Кореспонденция: Много приложения за кореспонденция като Facebook Messenger в момента използват създадено от човека съзнание. Като цяло Facebook изглежда изключително вдъхновен от AI. Няколко месеца преди това Facebook обяви своята помощ за M, която се зарича да се превърне във ваш собствен помощник (с публична дата на изпращане, която не е определена): „M може да направи всичко, което човек може“.

2. По-бързо заключение: Примери за характерни рамки за подготовка на езика в създаденото от човека съзнание са допълнително в медицински клиники, които използват обща езикова обработка, за да демонстрират определена решимост от неструктурирани бележки на лекар. Програмирането на НЛП за мамографско изображение и мамографски доклади поддържа извличането и изследването на информация за клинични избори. Програмирането на NLP може да реши по-продуктивно опасността от злокачествено заболяване на гърдите и освен това да намали необходимостта от излишни биопсии и да насърчи по-бързо лечение чрез предварително заключение.

3. Преглед на клиента: Подготвянето на естествен език в компютъризирани приложения за разсъждение улеснява събирането на одити на артикули от сайт и разбирането на това, което купувачите наистина казват, точно както и техните предположения относно конкретен артикул. Организациите с огромен обем одити наистина могат да ги получат и да използват събраната информация, за да предложат нови елементи или администрации в зависимост от наклонностите на клиента. Това приложение помага на организациите да намерят важни данни за техния бизнес, да подобрят лоялността на потребителите, да препоръчат по-значими артикули или предимства и да разберат по-добре нуждите на клиента.

4. Виртуални усъвършенствани асистенти: Дистанционният помощник, наричан допълнително AI дясната ръка или компютъризиран помощник, е приложна програма, която разбира гласови поръчки на общ език и завършва задания за клиента. DAs могат да помогнат на купувачите с упражнения за обмен или да рационализират дейностите на мястото на обаждане, за да предложат превъзходна среща с клиента и да намалят оперативните разходи. Постепенно ще виждаме тези приложения в различни джаджи, например програми за компютри, разумни домашни рамки, автомобили и на рисковия пазар.

Характерни приложения за езикова обработка:

Машинен превод

Осъзнаваме, че измерването на данните, достъпни онлайн, се развива, така че необходимостта да се стигне до тях се оказва все по-значима и оценката на приложенията, работещи с нормални езици, се оказва ясна. Машинният превод ни насърчава да преодоляваме езиковите граници, които често срещаме, като дешифрираме специализирани наръчници, поддържаме съдържание или списъци при значително намалени разходи. Тестът с напредъка в машинното тълкуване не е в дешифрирането на думи, а в разбирането на значението на изреченията, за да се даде истинско тълкуване.

Програмиран контур

При случай, че трябва да стигнем до конкретен, значителен фрагмент от данни от огромна информационна база, тогава информационното претоварване е истински проблем. Програмираният преглед е важен не само за обобщаване на важността на отчетите и данните, но в допълнение за разбиране на ентусиазираните последици в данните, например при събиране на информация от онлайн медии.

Проверка на предположението

Целта на изследването на заключение е да се разпознае предположението сред няколко публикации или дори в подобна публикация, където чувството не във всеки случай е недвусмислено изразено. Организациите използват приложения за обработка на общ език, например проучване на оценка, за разпознаване на мнения и предположения онлайн, за да им помогнат да разберат мнението на клиентите за техните артикули и администрации и като цяло маркери за тяхното положение. Миналият решаващ директен крайност, заключението изследване разбира мнението в конкретно обстоятелство.

Характеризиране на текста

Редът на текста прави възможно назначаването на предварително дефинирани класификации към архива и сортирането му, за да откриете данните, от които се нуждаете, или да рационализирате няколко упражнения. Например, използване на текстова класификация е разделяне на нежелана поща в имейл.

Отговор на въпрос

Отговорите на въпроси (QA) се оказват все по-масови поради употребите, например Siri, OK Google, кутии за разговори и обикновени помощници. Приложението за осигуряване на качеството е рамка, която може ясно да забележи човешка молба. Може да се използва само като интерфейс за съдържание или като изразена рамка за дискурс. Тези останали части са уместен тест, особено за уеб индекси, и е едно от основните употреби на характерен език за подготовка на изследвания.

Евентуалната съдба на НЛП

Каква е крайната съдба на общия език?

Ботовете

chatbots отговаря на въпроси на клиенти и ги насочва към приложими активи и елементи по всяко време или по всяко време. Често се използва в помощ на клиенти, особено в банкирането, търговията на дребно и съседството. Особено в обстановката за обслужване на клиенти, чатботовете трябва да бъдат бързи, проницателни и лесни за използване, на основание, че клиентите имат изключителни стандарти (и в някои случаи ниска постоянство). За да постигнат това, чатботовете използват NLP, за да получат език, в по-голямата си част вместо сътрудничество за съдържание или гласово потвърждение, където клиентите предават със собствените си думи, както биха се обърнали към специалист. Тази разширена полезност също ще облагодетелства различни видове ботове, за да ги направи по-успешни и естествени в дългосрочен план, от дистанционни помощници като Siri и Alexa на Amazon до етапи на ботове, които са по-компютъризирани или ситуирани със задачи. Тези ботове постепенно ще използват NLP, за да получат съобщение и да извършват дейности, например споделяне на геоинформация, възстановяване на връзки и снимки или изпълнение на други по-умопомрачителни дейности за нас.

Поддържа незабележим потребителски интерфейс

Всяка асоциация, която имаме с машините, е човешка комуникация (както дискусия, така и текст). Echo на Amazon е само един модел, който поставя хората още по-директен в контакт с иновациите. Идеята за неоткриваем или нулев потребителски интерфейс ще зависи от пряката връзка между клиент и машина, независимо дали чрез глас, текст или комбинация от двете. НЛП, които оказват влияние върху по-видно логическо разбиране на човешкия език, в крайна сметка, тъй като подобряват омаловажаването ни - това, което заявяваме, независимо от това как го заявяваме и какво правим - ще бъде фундаментално за всеки неоткриваем или нулев потребителски интерфейс приложение.

По-интелигентен лов

По-интелигентното търсене предполага, че клиентите могат да бъдат готови да търсят чрез гласови поръчки, вместо да съставят или използват пароли. Евентуалната съдба на НЛП е допълнително за по-проницателно изследване - нещо, което обсъждаме тук в Expert System от доста време. Напоследък Google обяви, че е добавил NLP капацитет към Google Drive, за да позволи на клиентите да търсят записи и съдържание, използвайки разговорен език.

Знания от неструктурирани данни

НЛП договореностите постепенно ще събират полезна представа от неструктурирана информация, например съобщения с дълга структура, записи, звуци и т.н. Те ще имат опцията да анализират тона, гласа, подбора на думи и предположенията на информацията, за да съберат изпит , например измерване на лоялността на потребителите или разграничаване на болезнените точки.