Razmislite o tome kako se do prije nekoliko godina, održivo traženje Google-a postizalo korištenjem tačno ispravnih ključnih riječi organiziranih s Booleovim terminima za upit. Na ovaj način, u slučaju da trebate pronaći rješenja od Googlea, trebali biste znati njegov jezik. U tom trenutku Google je predstavio semantičku potragu. To je računski naučni odnos između riječi, koji vas ovlašćuje da postavite pitanje na sličan način na koji biste to postavili saputniku. Unutra je interpretaciju tog pitanja pretvorila u bulovsku organiziranu potragu koju je shvatila – a ipak je ciklus bio neprimjetan. Ovo je upravo ta inovacija koja vam omogućava da pitate Siri kakva je klima danas ili koje je sutra najjeftinije putovanje na Borneo, a da ne promijenite svoj engleski u pristupe s računskim obrazloženjem. Dakle, možemo reći da je NLP proširenje među mašinskim i ljudskim dijalektima.

Zajednička jezička priprema (NLP) je zona softverskog inženjeringa i zabrinuta je za saradnju između računara i ljudskih (karakterističnih) jezika. Aludira na AI strategiju za razgovor sa lukavim okvirima koristeći karakteristični jezik, na primjer, engleski. U trenutku kada vam je potreban pronicljiv okvir poput robota da bi nastavio prema vašim uputama ili kada trebate čuti izbor iz kliničkog glavnog okvira zasnovanog na diskursu, potrebno je rukovati zajedničkim jezikom. Dakle, u suštini možemo reći da polje NLP-a uključuje pravljenje računara za obavljanje korisnih poduhvata sa normalnim dijalektima koje koristimo. Informacije i prinos NLP okvira mogu biti diskurs i sastavljeni test.

Možemo reći da bez NLP-a, svest koju je stvorio čovek može samo da shvati važnost jezika i odgovori na direktna pitanja, ali ne može da shvati značaj reči u okruženju. Prema tome, aplikacije za rukovanje prirodnim jezikom dozvoljavaju klijentima da razgovaraju sa računarom svojim rečima, na primer normalnim jezikom. NLP pomaže računarima da pregledaju i reaguju tako što reprodukuju ljudske kapacitete da razumeju običan jezik koji pojedinci koriste za prenošenje. Danas postoje brojni primjeri okvira za rukovanje zajedničkim jezikom u rasuđivanju koje je stvorio čovjek, koji su sada u funkciji.

Primeri NLP-a U AI

1. Dopisivanje: Mnoge aplikacije za dopisivanje, kao što je Facebook Messenger, od sada koriste svijest koju je stvorio čovjek. Sve u svemu, Facebook pogledi su izuzetno inspirisani AI. Nekoliko mjeseci prije, Facebook je proglasio svoju M pomoćnicu koja se zaklinje da će se pretvoriti u vaš vlastiti pomoćnik (sa datumom javnog slanja tbd): „M može učiniti sve što čovjek može.

2. Brži zaključak: Primeri karakterističnih okvira za pripremu jezika u ljudskoj svesti su dodatno u medicinskim klinikama koje koriste uobičajeno rukovanje jezikom da pokažu određenu odlučnost iz nestrukturiranih beleški lekara. NLP programiranje za mamografsko snimanje i mamografske izvještaje podržava ekstrakciju i istraživanje informacija za kliničke izbore. NLP programiranje može još produktivnije odlučiti o opasnosti od maligniteta u grudima i još više smanjiti potrebu za suvišnim biopsijama i potaknuti brže liječenje putem prethodnog zaključka.

3. Recenzija klijenta: Priprema prirodnog jezika u kompjuterizovanim aplikacijama za rasuđivanje olakšava sastavljanje revizija artikala sa sajta i razumevanje onoga što kupci zaista govore kao i njihove pretpostavke o određenom artiklu. Organizacije sa ogromnim obimom revizija ih zaista mogu dobiti i iskoristiti prikupljene informacije da predlože nove stavke ili administraciju u zavisnosti od sklonosti klijenata. Ova aplikacija pomaže organizacijama da pronađu važne podatke za svoje poslovanje, poboljšaju lojalnost potrošača, preporuče značajnije artikle ili pogodnosti te bolje i shvate potrebe klijenata.

4. Virtuelni napredni asistenti: udaljeni pomoćnik, koji se dodatno naziva AI desna ruka ili kompjuterizovani pomoćnik, je aplikativni program koji razumije glasovne naredbe zajedničkog jezika i završava zadatke za klijenta. DA mogu pomoći kupcima u vježbama razmjene ili pojednostaviti aktivnosti poziva kako bi ponudili superioran susret sa klijentima i smanjili operativne troškove. Progresivno ćemo vidjeti ove aplikacije u različitim gadžetima, na primjer, PC programima, pametnim kućnim okvirima, automobilima i na tržištu ulaganja.

Karakteristične aplikacije za obradu jezika:

Strojno prevođenje

Shvaćamo da se mjera podataka dostupnih na mreži razvija, tako da se potreba da se do njih dođe progresivno značajno, a procjena aplikacija za normalno rukovanje jezikom postaje jasna. Mašinsko tumačenje podstiče nas da prevaziđemo jezičke granice koje često doživljavamo dešifrujući specijalizovane priručnike, podržavajući sadržaj ili liste uz suštinski smanjenu cenu. Test sa napretkom mašinske interpretacije nije u dešifrovanju reči, već u razumevanju značaja rečenica za davanje istinske interpretacije.

Programirani obris

U slučaju da trebamo doći do određenog, značajnog isječka podataka iz ogromne baze podataka, onda je preopterećenost informacijama pravi problem. Programirani sažetak je značajan ne samo za sumiranje važnosti izvještaja i podataka, već i za razumijevanje entuzijastičnih implikacija unutar podataka, na primjer, u prikupljanju informacija iz onlajn medija.

Ispitivanje pretpostavke

Cilj ispitivanja zaključka je prepoznati pretpostavku među nekoliko postova ili čak u sličnoj objavi gdje osjećaj nije u svakom slučaju nedvosmisleno saopćen. Organizacije koriste aplikacije za rukovanje uobičajenim jezicima, na primjer, ispitivanje procjene, kako bi prepoznale mišljenja i pretpostavke na mreži kako bi im pomogle u razumijevanju mišljenja kupaca o njihovim artiklima i administraciji i općenito markerima njihovog statusa. Prošlost odlučivanja direktnog ekstremiteta, ispitivanje zaključka obuhvata mišljenje u određenim okolnostima.

Karakterizacija teksta

Redoslijed teksta čini da je moguće odrediti unaprijed definirane klasifikacije u arhivu i razvrstati je kako biste otkrili podatke koji su vam potrebni ili pojednostavili nekoliko vježbi. Na primjer, korištenje klasifikacije teksta je odvajanje neželjene pošte u e-pošti.

Odgovaranje na pitanje

Ispostavlja se da je pitanje-odgovaranje (QA) sve više uobičajeno zbog upotrebe, na primjer, Siri, OK Google, kutije za razgovor i pomoćnih pomoćnika. QA aplikacija je okvir koji može lucidno zabilježiti ljudsko traženje. Može se koristiti kao samo interfejs za sadržaj ili kao izraženi okvir diskursa. Ovaj preostali dio je relevantan test posebno za web indekse i jedan je od principa korištenja istraživanja za pripremu karakterističnog jezika.

Konačna sudbina NLP-a

Kakva je konačna sudbina zajedničkog jezika?

Botovi

chatboti odgovaraju na pitanja klijenata i usmjeravaju ih do primjenjivih sredstava i stavki u bilo koje vrijeme ili bilo koje vrijeme. Često se koristi za pomoć klijentima, posebno u bankarstvu, maloprodaji i susjedstvu. Naročito u okruženju brige o klijentima, chatboti bi trebali biti brzi, lukavi i jednostavni za korištenje, na osnovu toga što klijenti imaju ekskluzivne standarde (i u nekim slučajevima nisku postojanost). Da bi se to postiglo, chat botovi koriste NLP kako bi dobili jezik, uglavnom preko saradnje sa sadržajem ili glasovnom potvrdom, gdje klijenti saopštavaju svojim riječima, kako bi se obraćali specijalistu. Ova proširena korisnost će također profitirati različitim vrstama botova kako bi bili uspješniji i prirodniji na duge staze, od udaljenih pomagača poput Siri i Amazonove Alexa do faza botova koji su više kompjuterizirani ili locirani. Ovi botovi će progresivno koristiti NLP za primanje poruka i obavljanje aktivnosti, na primjer, dijeljenje geoinformacija, obnavljanje veza i slika ili izvršavanje drugih zapanjujućih aktivnosti za nas.

Podržava neprimjetan korisnički interfejs

Svaka asocijacija koju imamo sa mašinama je ljudska komunikacija (i diskusija i tekst). Amazonov Echo je samo jedan model koji ljude još jednostavnije dovodi u kontakt s inovacijama. Ideja o neotkrivenom ili nultom korisničkom sučelju ovisit će o direktnoj povezanosti između klijenta i stroja, bez obzira da li putem glasa, teksta ili mješavine to dvoje. NLP koji utječe na istaknutije logičko razumijevanje ljudskog jezika, na kraju dana, jer poboljšava umanjivanje nas – onoga što izjavljujemo bez obzira na to kako to izjavljujemo i šta radimo – bit će od suštinskog značaja za bilo koje korisničko sučelje koje se ne može otkriti ili ga nema. aplikacija.

Inteligentniji lov

Inteligentnije pretraživanje implicira da klijenti mogu biti spremni za gledanje pomoću glasovnih naredbi, umjesto da sastavljaju ili koriste zaštitne riječi. Konačna sudbina NLP-a je dodatno za pronicljivije ispitivanje – nešto o čemu već duže vrijeme raspravljamo ovdje u Expert Systemu. Google je nedavno objavio da je dodao NLP kapacitete na Google Drive kako bi omogućio klijentima da traže zapise i sadržaj koristeći jezik razgovora.

Znanje iz nestrukturiranih podataka

NLP aranžmani će progresivno prikupljati koristan uvid iz nestrukturiranih informacija, na primjer, poruke duge strukture, snimci, zvukovi i tako dalje. Imat će mogućnost da seciraju ton, glas, odabir riječi i pretpostavke informacija za sastavljanje ispitivanja , na primjer, mjerenje lojalnosti potrošača ili razlikovanje bolnih točaka.