Bedenken Sie, dass bis vor ein paar Jahren eine sinnvolle Google-Suche durch die Verwendung genau der richtigen Schlagworte mit booleschen Suchbegriffen erreicht wurde. Wenn Sie also Lösungen von Google suchen, sollten Sie dessen Sprache kennen. An diesem Punkt präsentierte Google semantische Verfolgung. Es handelt sich um eine wissenschaftliche Beziehung zwischen Wörtern, die es Ihnen ermöglicht, eine Frage auf die gleiche Weise zu stellen, wie Sie es bei einem Partner tun würden. Im Inneren verwandelte es eine Interpretation dieser Frage in eine boolesch organisierte Verfolgung, die es verstand – doch der Zyklus war nicht wahrnehmbar. Dies ist genau die Innovation, die es Ihnen ermöglicht, Siri zu fragen, wie das Wetter heute ist oder was die günstigste Reise nach Borneo morgen ist, ohne Ihr Englisch in rechnerische Logikeingänge umwandeln zu müssen. Wir können also sagen, dass NLP eine Erweiterung zwischen maschinellen und menschlichen Dialekten ist.

Common Language Training (NLP) ist ein Bereich der Softwareentwicklung und befasst sich mit der Zusammenarbeit zwischen Computern und menschlichen (charakteristischen) Sprachen. Es bezieht sich auf die KI-Strategie zum Sprechen mit intelligenten Systemen unter Verwendung einer bestimmten Sprache, beispielsweise Englisch. Wenn Sie ein intelligentes Framework wie einen Roboter benötigen, um Ihren Anweisungen zu folgen, oder wenn Sie eine Auswahl aus einem diskursbasierten klinischen Master-Framework hören möchten, ist es wichtig, die gemeinsame Sprache zu beherrschen. Im Wesentlichen können wir also sagen, dass der Bereich NLP darin besteht, PCs dazu zu bringen, hilfreiche Aufgaben mit den von uns verwendeten Standarddialekten auszuführen. Die Informationen und Ergebnisse eines NLP-Frameworks können im Diskurs und im schriftlichen Test untersucht werden.

Wir können sagen, dass das vom Menschen geschaffene Bewusstsein ohne NLP lediglich die Bedeutung der Sprache verstehen und einfache Fragen beantworten kann, nicht jedoch die Bedeutung von Wörtern in der Umgebung. Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es Benutzern daher, mit einem PC in ihren eigenen Worten zu sprechen, beispielsweise in normaler Sprache. NLP unterstützt PCs beim Lesen und Reagieren, indem es die menschliche Fähigkeit reproduziert, die normale Sprache zu verstehen, die Menschen zum Vermitteln verwenden. Heutzutage gibt es zahlreiche Beispiele für gemeinsame Sprachverarbeitungsrahmen im künstlichen Denken, die bereits in Betrieb sind.

Beispiele von NLP IN KI

1. Korrespondenz: Viele Korrespondenzanwendungen wie Facebook Messenger nutzen bereits künstliche Intelligenz. Alles in allem scheint Facebook sehr von KI inspiriert zu sein. Ein paar Monate zuvor kündigte Facebook seine M-Hilfe an, die verspricht, sich in einen eigenen Assistenten zu verwandeln (das Veröffentlichungsdatum steht noch fest): „M kann alles tun, was ein Mensch kann.“

2. Schnellere Schlussfolgerung: Beispiele für charakteristische Sprachvorbereitungssysteme im menschlichen Bewusstsein finden sich auch in medizinischen Kliniken, die eine gemeinsame Sprachverarbeitung verwenden, um eine bestimmte Bestimmung aus den unstrukturierten Aufzeichnungen eines Arztes zu demonstrieren. NLP-Programmierung für Mammographie-Bildgebung und Mammographie-Berichte unterstützt die Extraktion und Untersuchung von Informationen für klinische Entscheidungen. NLP-Programmierung kann das Risiko einer Brustkrebserkrankung effektiver beurteilen, außerdem den Bedarf an überflüssigen Biopsien verringern und eine schnellere Behandlung durch vorherige Schlussfolgerung fördern.

3. Kundenrezension: Durch die Verwendung natürlicher Sprache in computergestützten Argumentationsanwendungen ist es einfach, Artikelbewertungen von einer Website aus zusammenzustellen und zu verstehen, was Kunden wirklich sagen und welche Vermutungen sie zu einem bestimmten Artikel haben. Unternehmen mit einer großen Anzahl an Audits können diese wirklich nutzen und die gesammelten Informationen nutzen, um je nach Kundenwunsch neue Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen. Diese Anwendung unterstützt Unternehmen dabei, wichtige Daten für ihr Unternehmen zu finden, die Kundenbindung zu verbessern, wichtigere Artikel oder Vorteile zu empfehlen und die Bedürfnisse des Kunden besser zu verstehen.

4. Virtuelle fortgeschrittene Assistenten: Ein Remote-Helfer, auch KI-rechte Hand oder computergestützter Assistent genannt, ist eine Anwendung, die gängige Sprachbefehle versteht und Aufgaben für den Kunden erledigt. DAs können den Käufern bei Austauschaktivitäten helfen oder die Call-Place-Aktivitäten rationalisieren, um eine bessere Kundenbegegnung zu bieten und die Betriebskosten zu senken. Wir werden diese Anwendungen nach und nach in anderen Geräten sehen, zum Beispiel in PC-Programmen, Smart-Home-Systemen, Autos und im Venture-Markt.

Charakteristische Anwendungen der Sprachverarbeitung:

Maschinelle Übersetzung

Wir sind uns bewusst, dass die Menge der online zugänglichen Daten zunimmt, so dass die Notwendigkeit, darauf zuzugreifen, immer größer wird und die Einschätzung normaler Sprachverarbeitungsanwendungen klarer wird. Die maschinelle Interpretation hilft uns, Sprachgrenzen zu überwinden, denen wir häufig ausgesetzt sind, indem wir Fachhandbücher entschlüsseln, Inhalte oder Listen mit wesentlich geringerem Aufwand aufrechterhalten. Der Test bei der Weiterentwicklung der maschinellen Interpretation besteht nicht darin, Wörter zu entziffern, sondern darin, die Bedeutung von Sätzen für eine authentische Interpretation zu verstehen.

Programmierter Umriss

Wenn wir auf einen bestimmten, wichtigen Datenausschnitt aus einer riesigen Informationsbasis zugreifen müssen, ist die Informationsüberlastung ein echtes Problem. Ein programmierter Überblick ist nicht nur wichtig, um die Bedeutung von Berichten und Daten zusammenzufassen, sondern auch, um die emotionalen Auswirkungen der Daten zu verstehen, beispielsweise beim Sammeln von Informationen aus Online-Medien.

Vermutungsprüfung

Das Ziel der Schlussfolgerungsprüfung besteht darin, Vermutungen in einigen Beiträgen oder sogar in einem ähnlichen Beitrag zu erkennen, in denen die Meinung nicht immer eindeutig kommuniziert wird. Unternehmen nutzen gängige Sprachverarbeitungsanwendungen, wie z. B. Schätzungsanalysen, um Meinungen und Annahmen online zu erkennen und so die Meinung der Kunden zu ihren Produkten und Dienstleistungen sowie allgemeine Merkmale ihres Ansehens zu verstehen. Über die Entscheidung eines einfachen Extrems hinaus erfasst die Abschlussprüfung die Meinung zu einem bestimmten Sachverhalt.

Textcharakterisierung

Durch die Textreihenfolge ist es möglich, einem Archiv vordefinierte Klassifizierungen zuzuweisen und es zu sortieren, um die benötigten Daten zu finden oder ein paar Übungen zu optimieren. Eine Verwendung der Textklassifizierung ist beispielsweise die Spam-Trennung in E-Mails.

Frage beantworten

Frage-Antworten (QA) wird aufgrund der Verwendung von Siri, OK Google, Talkboxen und einfachen Assistenten immer mehr zum Mainstream. Eine QA-Anwendung ist ein Framework, mit dem eine menschliche Anfrage klar erfasst werden kann. Es könnte als reine Inhaltsschnittstelle oder als Rahmen für ausgedrückte Diskurse verwendet werden. Dies ist ein relevanter Test, insbesondere für Online-Indizes, und eine der Hauptanwendungen der Analyse von Sprachanalysen.

Letztes Schicksal von NLP

Was wird das Schicksal der gemeinsamen Sprache sein?

Die Bots

Chatbots beantworten Kundenfragen und führen sie jederzeit und zu jeder Zeit zu den entsprechenden Vermögenswerten und Artikeln. Es wird häufig in der Kundenbetreuung eingesetzt, insbesondere im Bankwesen, im Einzelhandel und in der Nachbarschaft. Insbesondere im Kundenbetreuungsbereich müssen Chatbots schnell, intelligent und einfach zu verwenden sein, da Kunden besondere Standards haben (und manchmal eine geringe Ausdauer haben). Um dies zu erreichen, nutzen Chatbots NLP, um Sprache zu erlangen, meist über Inhalte oder Spracheingabekooperationen, bei denen Kunden in ihren eigenen Worten mitteilen, als würden sie sich an einen Spezialisten wenden. Dieser erweiterte Nutzen wird auch anderen Arten von Bots zugute kommen, um sie auf lange Sicht erfolgreicher und natürlicher zu machen, von Remote-Assistenten wie Siri und Amazons Alexa bis hin zu Bot-Stufen, die stärker computerisiert oder aufgabenorientiert sind. Diese Bots werden nach und nach NLP nutzen, um Nachrichten zu empfangen und Aktivitäten auszuführen, zum Beispiel Geoinformationen auszutauschen, Verbindungen und Bilder wiederherzustellen oder andere, umwerfendere Aktivitäten für uns auszuführen.

Unterstützt eine nicht wahrnehmbare Benutzeroberfläche

Jede Assoziation, die wir mit Maschinen haben, ist menschliche Kommunikation (sowohl Diskussion als auch Text). Amazons Echo ist nur ein Modell, das Menschen noch einfacher mit Innovationen in Berührung bringt. Die Idee einer nicht erkennbaren oder Null-Benutzeroberfläche hängt von der direkten Verbindung zwischen Client und Maschine ab, unabhängig davon, ob durch Sprache, Text oder eine Mischung aus beiden. NLP, das sich letztendlich auf ein besseres logisches Verständnis der menschlichen Sprache auswirkt, da es uns besser herunterspielt – was wir sagen, unabhängig davon, wie wir es sagen und was wir tun – wird für jede nicht erkennbare oder Null-UI von grundlegender Bedeutung sein Anwendung.

Intelligentere Jagd

Eine intelligentere Suche bedeutet, dass Kunden mithilfe von Sprachbefehlen suchen können, anstatt Schlagworte zu verfassen oder zu verwenden. Das zukünftige Schicksal von NLP ist außerdem eine intelligentere Untersuchung – etwas, worüber wir hier bei Expert System schon seit einiger Zeit diskutieren. Kürzlich gab Google bekannt, dass es NLP-Funktionen zu Google Drive hinzugefügt hat, um Benutzern die Suche nach Dokumenten und Inhalten mithilfe der Konversationssprache zu ermöglichen.

Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten

NLP-Arrangements werden nach und nach hilfreiche Erkenntnisse aus unstrukturierten Informationen zusammentragen, zum Beispiel langstrukturierten Nachrichten, Aufzeichnungen, Geräuschen usw. Sie haben die Möglichkeit, den Ton, die Stimme, die Wortwahl und die Annahmen der Informationen zu analysieren, um eine Untersuchung zusammenzustellen , zum Beispiel die Messung der Verbrauchertreue oder die Unterscheidung von Schwachstellen.