Overvej, hvordan man indtil for et par år tilbage opnåede et levedygtigt Google-udseende ved at bruge præcis de korrekte kodeord organiseret med boolske forespørgselsudtryk. På denne måde, hvis du har brug for at finde løsninger fra Google, bør du kende sproget. På det tidspunkt præsenterede Google semantisk forfølgelse. Det er beregningsvidenskabelige forhold mellem ord, som giver dig mulighed for at stille det en forespørgsel på samme måde, som du ville gøre en ledsager. Indeni lavede den en fortolkning af dette spørgsmål til en boolsk organiseret forfølgelse, som den forstod - alligevel var cyklussen umærkelig. Dette er selve innovationen, der giver dig mulighed for at spørge Siri, hvad klimaet er i dag, eller hvad den billigste tur til Borneo er i morgen, uden at ændre dit engelsk til beregningsmæssige rationale indgange. Så vi kan sige, at NLP er en forlængelse blandt maskin- og menneskelige dialekter.

Fælles sprogforberedelse (NLP) er en zone inden for softwareudvikling og bekymret for samarbejdet mellem pc'er og menneskelige (karakteristiske) sprog. Det hentyder til AI-strategi for at tale med smarte rammer, der bruger et karakteristisk sprog, for eksempel engelsk. På det tidspunkt, hvor du har brug for en skarpsindig ramme som robot til at fortsætte i overensstemmelse med dine anvisninger, eller når du har brug for at høre valg fra en diskursbaseret klinisk masterramme, er det nødvendigt for at håndtere det fælles sprog. Så i det væsentlige kan vi sige, at NLP-området omfatter fremstilling af pc'er til at udføre nyttige opgaver med de normale dialekter, som vi bruger. Informationen og udbyttet af en NLP-ramme kan være diskurs og sammensat test.

Vi kan sige, at uden NLP kan menneskeskabt bevidsthed bare forstå betydningen af ​​sprog og besvare ligefremme henvendelser, men den kan ikke forstå betydningen af ​​ord i omgivelserne. Naturlig sproghåndteringsapplikationer tillader således klienter at tale med en pc med deres egne ord, f.eks. i normalt sprog.NLP hjælper pc'er med at gennemse og reagere ved at gengive den menneskelige evne til at forstå det almindelige sprog, som individer bruger til at formidle. I dag er der adskillige tilfælde af fælles sproghåndteringsrammer i menneskeskabte ræsonnementer, som lige nu fungerer.

Forekomster af NLP I AI

1. Korrespondance: Mange korrespondanceapplikationer såsom Facebook Messenger bruger nu menneskeskabt bevidsthed. Alt i alt kigger Facebook ekstremt inspireret af kunstig intelligens. Et par måneder forinden erklærede Facebook sin M-hjælp, der lover at blive din egen hjælper (med den offentlige udsendelsesdato tbd): "M kan gøre alt, hvad et menneske kan."

2. Hurtigere konklusion: Eksempler på karakteristiske sprogforberedende rammer i menneskeskabt bevidsthed er desuden i medicinske klinikker, der anvender almindelig sproghåndtering til at demonstrere en bestemt bestemmelse ud fra en læges ustrukturerede notater. NLP-programmering til mammografisk billeddannelse og mammografirapporter opretholder udtrækning og undersøgelse af information til kliniske valg. NLP-programmering kan afgøre risikoen for malignitet i barmen endnu mere produktivt og desuden afvise behovet for overflødige biopsier og tilskynde til hurtigere behandling gennem forudgående konklusion.

3. Kundeanmeldelse: Naturlig sprogforberedelse i computeriserede ræsonnementapplikationer gør det nemt at samle varekontrol fra et websted og forstå, hvad shoppere virkelig siger, ligesom deres antagelser om en bestemt vare. Organisationer med en enorm mængde af revisioner kan virkelig få dem og bruge den indsamlede information til at foreslå nye emner eller administrationer afhængigt af kundernes tilbøjeligheder. Denne applikation hjælper organisationer med at finde vigtige data for deres virksomhed, forbedre forbrugerloyalitet, anbefale mere væsentlige varer eller fordele og bedre og forstå kundens behov.

4. Virtuelle avancerede assistenter: En fjernhjælper, desuden kaldet AI højre hånd eller computerstyret assistent, er et applikationsprogram, der forstår almindelige sprogordrer og afslutter opgaver for klienten. DA'er kan hjælpe køberne med udvekslingsøvelser eller strømline call place-aktiviteterne for at tilbyde et overlegent kundemøde og mindske driftsudgifterne. Vi vil gradvist se disse applikationer i forskellige gadgets, for eksempel pc-programmer, kyndige hjemmerammer, biler og på venturemarkedet.

Karakteristiske sprogbehandlingsapplikationer:

Maskinoversættelse

Vi er klar over, at målingen af ​​data, der er tilgængelig online, udvikler sig, så behovet for at komme til det viser sig at være gradvist betydeligt, og estimeringen af ​​normale sproghåndteringsapplikationer viser sig at være klar. Maskintolkning tilskynder os til at overvinde sproggrænser, som vi ofte oplever, ved at dechifrere specialiserede manualer, opretholde substans eller lister til en væsentlig mindre udgift. Testen med fremskridt i maskinfortolkning handler ikke om at dechifrere ord, men i at forstå betydningen af ​​sætninger for at give en ægte fortolkning.

Programmeret omrids

Hvis vi har en chance for, at vi har brug for at komme til et bestemt, betydeligt udsnit af data fra en enorm informationsbase, er overbelastning af information et reelt problem. Programmeret nedskæring er vigtig, ikke kun for at opsummere vigtigheden af ​​rapporter og data, men derudover for at forstå de entusiastiske implikationer inde i dataene, for eksempel ved indsamling af information fra onlinemedier.

Formodningsundersøgelse

Formålet med konklusionsundersøgelsen er at genkende antagelser blandt nogle få indlæg eller endda i et lignende indlæg, hvor følelsen ikke i alle tilfælde entydigt kommunikeres. Organisationer bruger almindelige sproghåndteringsapplikationer, for eksempel vurderingsundersøgelser, til at genkende meninger og antagelser online for at hjælpe dem med at forstå kundernes mening om deres varer og administrationer og generelt markører for deres status. Tidligere besluttede ligefrem ekstremitet, konklusion undersøgelse forstår mening i en specifik omstændighed.

Tekstkarakterisering

Tekstrækkefølge gør det muligt at udpege foruddefinerede klassifikationer til et arkiv og sortere dem for at finde de data, du har brug for, eller strømline nogle få øvelser. For eksempel er en brug af tekstklassificering spam-separering i e-mail.

Besvarelse af spørgsmål

Question-Answering (QA) viser sig at blive mere og mere mainstream på grund af anvendelser, for eksempel Siri, OK Google, talebokse og menial helpers. En QA-applikation er en ramme i stand til klart at notere en menneskelig opfordring. Det kan bruges som en indholdsgrænseflade eller som en udtrykt diskursramme. Denne resterende del er en relevant test, især for webindekser, og er en af ​​de principielle anvendelser af karakteristisk sprogforberedende forskning.

Eventuelle skæbne for NLP

Hvad er den endelige skæbne for fælles sprog?

Botterne

chatbots svarer på klientspørgsmål og vejleder dem til relevante aktiver og genstande til enhver tid eller når som helst. Det bruges ofte i kundeassistance, især i bank, detailhandel og naboskab. Især i en klientpleje-indstilling bør chatbots være hurtige, kloge og enkle at bruge, med den begrundelse, at klienter har eksklusive standarder (og i nogle tilfælde lav vedholdenhed). For at opnå dette bruger chatbots NLP til at få sprog, for det meste over indhold eller stemmebekræftende samarbejder, hvor klienter formidler med deres egne ord, som de ville henvende sig til en specialist. Denne udvidede anvendelighed vil ligeledes drage fordel af forskellige slags bots for at gøre dem mere succesrige og naturlige i det lange løb, fra fjernhjælpere som Siri og Amazons Alexa til bot-stadier, der er mere edb- eller tildelingsplacerede. Disse bots vil gradvist bruge NLP til at få besked og udføre aktiviteter, for eksempel at dele geoinformation, genskabe forbindelser og billeder eller udføre andre mere forvirrende aktiviteter for os.

Understøtter umærkelig brugergrænseflade

Hver forbindelse, vi har med maskiner, er menneskelig kommunikation (både diskussion og tekst). Amazons Echo er kun én model, der sætter folk endnu mere ligetil i kontakt med innovation. Ideen om en uopdagelig eller nul UI vil afhænge af direkte tilknytning mellem klient og maskine, uanset om det er gennem stemme, tekst eller en blanding af de to. NLP, der påvirker en mere fremtrædende logisk forståelse af det menneskelige sprog i sidste ende, efterhånden som det forbedrer nedtoning af os – hvad vi siger, uanset hvordan vi siger det, og hvad vi gør – vil være grundlæggende for enhver uopdagelig eller nul brugergrænseflade Ansøgning.

Mere intelligent jagt

Mere intelligent serach indebærer, at klienter kan være klar til at se ved hjælp af stemmeordrer i modsætning til at komponere eller bruge kodeord. Den endelige skæbne for NLP er desuden til mere skarpsindige undersøgelser - noget vi har diskuteret her hos Expert System i et stykke tid. For sent har Google erklæret, at det har tilføjet NLP-kapacitet til Google Drev for at give kunderne mulighed for at lede efter optegnelser og stof ved at bruge samtalesprog.

Viden fra ustrukturerede data

NLP-arrangementer vil gradvist samle nyttig indsigt fra ustruktureret information, for eksempel meddelelser med lang struktur, optagelser, lyde og så videre. De vil have mulighed for at dissekere tonen, stemmen, valg af ord og antagelser af informationen for at samle undersøgelsen for eksempel at måle forbrugerloyalitet eller skelne smertepunkter.