Zvažte, jak bylo před pár lety životaschopného vzhledu Google dosaženo použitím přesně správných hesel organizovaných pomocí booleovských dotazovacích podmínek. Tímto způsobem byste v případě, že byste potřebovali najít řešení od Googlu, měli znát jeho jazyk. V tu chvíli Google představil sémantické pronásledování. Je to výpočet vědeckého vztahu mezi slovy, který vám umožňuje položit mu otázku podobným způsobem, jako byste byli společníkem. Uvnitř to udělalo z výkladu té otázky booleovské organizované pronásledování, kterému rozumělo – přesto byl cyklus nepostřehnutelný. To je právě ta inovace, která vám umožňuje zeptat se Siri, jaké je dnes podnebí nebo jaký bude zítra nejlevnější výlet na Borneo, aniž byste svou angličtinu změnili na vstupní vstupní pasáže pro výpočetní zdůvodnění. Můžeme tedy říci, že NLP je rozšířením mezi strojovými a lidskými dialekty.

Společná příprava jazyka (NLP) je oblastí softwarového inženýrství, která se obává spolupráce mezi počítači a lidskými (charakteristickými) jazyky. Naráží na strategii umělé inteligence pro mluvení pomocí důmyslných rámců využívajících charakteristický jazyk, například angličtinu. V okamžiku, kdy potřebujete důmyslný rámec, jako je robot, aby mohl postupovat podle vašich pokynů, nebo když potřebujete slyšet výběr z diskurzního klinického hlavního rámce, je potřeba zvládnout společný jazyk. V podstatě tedy můžeme říci, že oblast NLP zahrnuje výrobu počítačů pro provádění užitečných činností s normálními dialekty, které používáme. Informace a výtěžnost rámce NLP může být diskurz a složený test.

Můžeme říci, že bez NLP může člověkem vytvořené vědomí jen pochopit důležitost jazyka a odpovědět na jednoduché otázky, ale nedokáže pochopit význam slov v prostředí. Aplikace pro zpracování přirozeného jazyka tedy umožňují klientům hovořit s počítačem vlastními slovy, například normálním jazykem. NLP pomáhá počítačům s prohlížením a reakcí tím, že reprodukuje lidskou schopnost porozumět běžnému jazyku, který jednotlivci používají k vyjádření. Dnes existuje mnoho příkladů běžných rámců pro práci s jazykem v umělém uvažování, které již fungují.

Instance NLP V AI

1. Korespondence: Mnoho korespondenčních aplikací, jako je Facebook Messenger, v současnosti využívá umělé vědomí. Celkově vzato, Facebook pohledy extrémně inspirované AI. Před několika měsíci Facebook deklaroval svou pomoc M, která slibuje, že se promění ve vašeho vlastního pomocníka (s datem odeslání veřejnosti tbd): „M může dělat všechno, co člověk.

2. Rychlejší závěr: Příklady charakteristických rámců pro přípravu jazyka v člověkem vytvořeném vědomí jsou navíc na lékařských klinikách, které využívají běžné jazykové zacházení k prokázání konkrétního odhodlání z nestrukturovaných poznámek lékaře. Programování NLP pro mamografické zobrazování a mamografické zprávy podporuje extrakci a zkoumání informací pro klinická rozhodnutí. NLP programování může rozhodnout o riziku zhoubného bujení o to produktivněji a navíc odmítnout požadavek na nadbytečné biopsie a podpořit rychlejší léčbu prostřednictvím předchozího uzavření.

3. Kontrola klienta: Příprava přirozeného jazyka v počítačových aplikacích pro uvažování usnadňuje sestavování auditů položek z webu a pochopení toho, co zákazníci skutečně říkají, stejně jako jejich domněnky týkající se konkrétní položky. Organizace s velkým objemem auditů je mohou skutečně získat a využít shromážděné informace k navrhování nových položek nebo administrativy v závislosti na sklonech klienta. Tato aplikace pomáhá organizacím najít důležitá data pro jejich podnikání, zlepšit věrnost spotřebitelů, doporučit významnější položky či benefity a lépe a porozumět potřebám klienta.

4. Virtuální pokročilí asistenti: Vzdálený pomocník, nazývaný také pravá ruka nebo počítačový asistent, je aplikační program, který rozumí hlasovým příkazům v běžném jazyce a dokončuje úkoly pro klienta. DA mohou pomoci kupujícím s výměnnými cvičeními nebo zefektivnit aktivity volání tak, aby nabídli lepší setkání s klienty a snížili provozní náklady. Tyto aplikace postupně uvidíme v různých gadgetech, například v programech pro PC, důvtipných domácích frameworkech, autech a na rizikovém trhu.

Charakteristické aplikace pro zpracování jazyka:

Strojový překlad

Uvědomujeme si, že měřítko dat dostupných v online se vyvíjí, takže potřeba se k nim dostat se postupně ukazuje jako významná a odhad normálních jazykových aplikací je jasný. Strojové tlumočení nás povzbuzuje k překonání jazykových hranic, které často zažíváme, při dešifrování specializovaných příruček, udržování obsahu nebo seznamů s podstatně nižšími náklady. Test s pokroky ve strojové interpretaci nespočívá v dešifrování slov, ale v pochopení významu vět pro poskytnutí skutečné interpretace.

Naprogramovaný obrys

V případě, že bychom se potřebovali dostat ke konkrétnímu významnému úryvku dat z obrovské informační základny, je přetížení informací skutečným problémem. Naprogramované shrnutí je důležité nejen pro shrnutí důležitosti zpráv a dat, ale také pro pochopení nadšených důsledků uvnitř dat, například při shromažďování informací z online médií.

Vyšetření suspektní

Cílem závěrečného zkoumání je rozpoznat domněnku mezi několika málo příspěvky nebo i v podobném příspěvku, kde pocit není v každém případě jednoznačně sdělován. Organizace využívají aplikace pro zpracování běžného jazyka, například odhady, k rozpoznání názorů a předpokladů online, aby jim pomohly porozumět názoru zákazníků na jejich položky a administrace a obecně ukazatele jejich postavení. Minulé rozhodování přímočará končetina, závěr zkoumání zahrnuje názor v konkrétní situaci.

Charakterizace textu

Pořadí textu umožňuje přiřadit předdefinované klasifikace do archivu a roztřídit je, abyste objevili požadovaná data nebo zefektivnili několik cvičení. Například použití klasifikace textu je oddělování spamu v e-mailu.

Odpověď na otázku

Dotaz-odpovídání (QA) se ukazuje být stále více mainstreamové kvůli použití například Siri, OK Google, diskusních boxů a podřadných pomocníků. Aplikace QA je rámec, který dokáže jasně zaznamenat lidskou žádost. Mohlo by být použito jako obsahové rozhraní nebo jako vyjádřený rámec diskurzu. Tato zbývající část je relevantním testem zejména pro webové indexy a je jedním z principů použití výzkumu přípravy charakteristického jazyka.

Konečný osud NLP

Jaký je konečný osud společného jazyka?

Roboti

chatboti odpovídají na otázky klientů a navádějí je k příslušným aktivům a položkám v kteroukoli hodinu nebo kdykoli. Často se využívá při pomoci klientům, zejména v bankovnictví, maloobchodu a sousedství. Zejména v prostředí péče o klienty by chatboti měli být rychlí, chytří a snadno ovladatelní, a to na základě toho, že klienti mají exkluzivní standardy (a v některých případech nízkou perzistenci). Aby toho dosáhli, chatboti využívají NLP k získání jazyka, z velké části přes spolupráci na obsahu nebo hlasovém potvrzení, kdy klienti sdělují svými vlastními slovy, jako by oslovovali specialistu. Tato rozšířená užitečnost bude rovněž těžit z různých druhů robotů, aby byli z dlouhodobého hlediska úspěšnější a přirozenější, od vzdálených pomocníků, jako je Siri a Amazon Alexa, až po fáze botů, které jsou více počítačově nebo přidělené. Tito roboti budou postupně využívat NLP k získávání zpráv a provádění činností, například sdílení geoinformací, obnovování spojení a obrázků nebo provádění dalších činností, které nás více ohromí.

Podpora nepostřehnutelného uživatelského rozhraní

Každá asociace, kterou máme se stroji, je lidská komunikace (jak diskuse, tak text). Echo od Amazonu je pouze jedním modelem, díky kterému se lidé dostávají do kontaktu s inovacemi ještě přímočařeji. Myšlenka nedetekovatelného nebo nulového uživatelského rozhraní bude záviset na přímém spojení mezi klientem a strojem, bez ohledu na to, zda prostřednictvím hlasu, textu nebo kombinace obou. NLP, které má na konci dne dopad na výraznější logické chápání lidského jazyka, protože zlepšuje naše zlehčování – to, co říkáme bez ohledu na to, jak to říkáme a co děláme – bude zásadní pro jakékoli nezjistitelné nebo nulové uživatelské rozhraní. aplikace.

Inteligentnější lov

Inteligentnější vyhledávání znamená, že se klienti mohou připravit na vyhledávání pomocí hlasových příkazů, na rozdíl od skládání nebo používání hesel. Případný osud NLP je navíc pro důmyslnější zkoumání – něco, o čem jsme zde v Expert System diskutovali už nějakou dobu. Společnost Google nedávno prohlásila, že přidala kapacity NLP na Disk Google, aby umožnila klientům vyhledávat záznamy a látky pomocí konverzačního jazyka.

Znalosti z nestrukturovaných dat

Uspořádání NLP bude postupně shromažďovat užitečné poznatky z nestrukturovaných informací, například zprávy s dlouhou strukturou, nahrávky, zvuky atd. Budou mít možnost rozebrat tón, hlas, výběr slov a předpoklady informací a sestavit vyšetření. , například měření loajality spotřebitelů nebo rozlišování bolestivých bodů.