Konsideru kiel ĝis kelkaj jaroj antaŭe, realigebla Guglo-rigardado estis plenumita uzante ĝuste la ĝustajn gardvortojn organizitajn per Buleaj enketperiodoj. Tiamaniere, se vi bezonas trovi solvojn de Guglo, vi devus scii ĝian lingvon. Tiutempe Guglo prezentis semantikan serĉadon. Ĝi estas kalkulada scienca rilato inter vortoj, rajtigante vin peti al ĝi enketon simile kiel vi farus kunulo. Interne, ĝi transformis interpreton de tiu demando en bulean organizitan serĉon, kiun ĝi komprenis - tamen la ciklo estis nerimarkebla. Ĉi tio estas la novaĵo, kiu permesas vin demandi al Siri, kia estas la klimato hodiaŭ aŭ kia estas la malplej multekosta vojaĝo al Borneo morgaŭ, sen ŝanĝi vian anglan en komputikaj raciaj enirejoj. Do ni povas diri, ke NLP estas etendaĵo inter maŝinaj kaj homaj dialektoj.

Komunlingva preparado (NLP) estas zono de programaro-inĝenierado kaj zorgas pri la kunlaboroj inter komputiloj kaj homaj (karakteraj) lingvoj. Ĝi aludas al AI-strategio por paroli kun ruzaj kadroj utiligante karakterizan lingvon, ekzemple la anglan. Ĉe la punkto, kiam vi bezonas sagacan kadron kiel roboto por procedi laŭ viaj indikoj aŭ kiam vi bezonas aŭdi elekton de diskursa klinika majstra kadro, necesas trakti la komunan lingvon. Do esence ni povas diri, ke la kampo de NLP inkluzivas fabriki komputilojn por plenumi helpemajn entreprenojn kun la normalaj dialektoj kiujn ni uzas. La informoj kaj rendimento de NLP-kadro povas esti diskurso kaj kunmetita testo.

Ni povas diri, ke Sen NLP, homfarita konscio povas nur kompreni la gravecon de lingvo kaj respondi simplajn demandojn, tamen ĝi ne povas kompreni la signifon de vortoj en medio. Tiel, Naturlingvaj uzado-aplikoj permesas klientojn paroli kun komputilo per siaj propraj vortoj, ekzemple en normala lingvo. NLP helpas komputilojn kun trarigardado kaj reago reproduktante la homan kapablon kompreni la ordinaran lingvon kiun individuoj uzas por transdoni. Hodiaŭ, ekzistas multaj kazoj de komuna lingvotraktadkadroj en homfarita rezonado, kiuj nuntempe funkcias.

Kazoj DE NLP EN AI

1. Korespondado: Multaj korespondaj aplikoj kiel Facebook Messenger nuntempe uzas homfaritan konscion. Entute, Facebook rigardas ege inspiritajn de AI. Kelkajn monatojn antaŭe, Facebook deklaris sian M-helpon, kiu ĵuras iĝi via propra helpanto (kun la publika sendodato tbd): "M povas fari ĉion, kion homo povas."

2. Pli rapida konkludo: Ekzemploj de karakterizaj lingvopretaj kadroj en homfarita konscio estas aldone en medicinaj klinikoj, kiuj utiligas komunan lingvotraktadon por pruvi apartan determinon el la nestrukturitaj notoj de kuracisto. NLP-programado por mamografia bildigo kaj mamografiaj raportoj subtenas la eltiron kaj enketon de informoj por klinikaj elektoj. NLP-programado povas decidi sinan malignecan danĝeron des pli produktive kaj krome malkreski la postulon por superfluaj biopsioj kaj instigi pli rapidan traktadon per antaŭa konkludo.

3. Kliento-Revizio: Preparado de natura lingvo en komputiligitaj rezonadaplikoj faciligas kunveni eron-reviziojn de retejo kaj kompreni tion, kion aĉetantoj vere diras same kiel siajn supozojn pri aparta objekto. Organizoj kun grandega volumo de revizioj povas vere akiri ilin kaj utiligi la informojn kolektitajn por sugesti novajn erojn aŭ administradojn dependajn de klientaj inklinoj. Ĉi tiu aplikaĵo helpas organizojn trovi gravajn datumojn por ilia komerco, plibonigi la lojalecon de la konsumantoj, rekomendi pli signifajn erojn aŭ avantaĝojn kaj pli bone kaj kompreni la bezonojn de la kliento.

4. Virtualaj altnivelaj asistantoj: Fora helpanto, krome nomata AI dekstra aŭ komputila helpanto, estas aplika programo, kiu komprenas komunajn voĉajn mendojn kaj finas taskojn por la kliento. DAoj povas helpi la aĉetantojn kun interŝanĝaj ekzercoj aŭ plifaciligi la voklokajn agadojn por oferti superan klientrenkonton kaj malpliigi la operaciajn elspezojn. Ni iom post iom vidos ĉi tiujn aplikojn en malsamaj aparatoj, ekzemple, komputilaj programoj, lertaj hejmaj kadroj, aŭtomobiloj kaj en la entrepreno merkato.

Karakterizaj Aplikoj pri Lingvo Prilaborado:

Maŝina Traduko

Ni rimarkas, ke la mezuro de datumoj alireblaj en la reto evoluas, do la bezono atingi ĝin montriĝas iom post iom signifa kaj la takso de normalaj lingvotraktaj aplikaĵoj montriĝas klara. Maŝina interpretado instigas nin superi lingvajn limojn, kiujn ni ofte spertas, deĉifri specialajn manlibrojn, subtenas substancon aŭ listojn je esence malpliigita elspezo. La testo kun maŝinaj interpretaj progresoj ne estas en deĉifrado de vortoj, tamen en komprenado de la signifo de frazoj por doni aŭtentan interpreton.

Programita skizo

Se ni devas atingi apartan, signifan peceton de datumoj de grandega informa bazo, tiam Informo-troŝarĝo estas vera afero. Programita resumo estas signifa ne nur por resumi la gravecon de raportoj kaj datumoj, sed krome por kompreni la entuziasmajn implicojn ene de la datumoj, ekzemple, en kolektado de informoj de interretaj amaskomunikiloj.

Supozekzameno

La celo de konkluda ekzameno estas rekoni supozon inter kelkaj afiŝoj aŭ eĉ en simila afiŝo, kie la sento ne estas ĉiukaze sendube komunikita. Organizoj uzas komunajn lingvajn traktadaplikojn, ekzemple, pritaksa esploro, por rekoni opiniojn kaj supozojn interrete por helpi ilin kompreni la opinion de klientoj pri iliaj eroj kaj administradoj kaj ĝenerale signojn de ilia reputacio. Preter decidado de simpla ekstremaĵo, konkluda ekzameno komprenas opinion en specifa cirkonstanco.

Teksta karakterizado

Teksta ordo ebligas nomumi antaŭdifinitajn klasifikojn al arkivo kaj ordigi ĝin por malkovri la datumojn, kiujn vi postulas aŭ simpligi kelkajn ekzercojn. Ekzemple, uzo de tekstklasifiko estas spamo apartiganta en retpoŝto.

Demando Respondado

Demando-Respondo (QA) fariĝas ĉiam pli ĝenerala pro uzoj, ekzemple, Siri, OK Google, parolkestoj kaj helpantoj. QA-apliko estas kadro kapabla fari klare notante homan peton. Ĝi povus esti utiligita kiel enhavo nur interfaco aŭ kiel esprimita diskurskadro. Ĉi tiu ceteraj partoj estas trafa testo precipe por TTT-indeksoj, kaj estas unu el la ĉefaj uzoj de karakteriza lingvo preparanta esploradon.

Eventuala sorto DE NLP

Kio estas la eventuala sorto de komuna lingvo?

La robotoj

babilrotoj respondas al klientdemandoj kaj gvidas ilin al aplikeblaj aktivoj kaj aĵoj je ajna horo aŭ iam ajn. Ĝi ofte estas utiligita en klienthelpo, precipe en bankado, podetala komerco kaj najbareco. Precipe en klienta prizorgado, babilrotoj devus esti rapidaj, sagacaj kaj simplaj por uzi, pro la kialo, ke klientoj havas ekskluzivajn normojn (kaj en iuj kazoj malaltan persiston). Por atingi ĉi tion, babilrotoj uzas NLP por akiri lingvon, plejparte per enhavaj aŭ voĉaj agnoskaj kunlaboroj, kie klientoj disdonas per siaj propraj vortoj, kiel ili alparolus specialiston. Ĉi tiu plilongigita utileco ankaŭ profitos malsamajn specojn de robotoj por igi ilin pli sukcesaj kaj naturaj longtempe, de foraj helpantoj kiel Siri kaj Alexa de Amazon ĝis bot-stadioj kiuj estas pli da komputiligo aŭ tasko. Ĉi tiuj robotoj iom post iom uzos NLP por ricevi mesaĝon kaj plenumi agadojn, ekzemple, kunhavigi geoinformojn, reakiri rilatojn kaj bildojn aŭ efektivigi aliajn pli mirindajn agadojn por ni.

Subtenante nerimarkeblan UI

Ĉiu asocio, kiun ni havas kun maŝinoj, estas homa komunikado (kaj diskuto kaj teksto). Amazon's Echo estas nur unu modelo, kiu des pli rekte metas homojn en kontakto kun novigo. La ideo de nerimarkebla aŭ nula UI dependos de rekta asocio inter kliento kaj maŝino, sendepende ĉu per voĉo, teksto aŭ miksaĵo de la du. NLP kiu influas pli elstaran logikan komprenon de homa lingvo, fine de la tago, ĉar ĝi plibonigas malgravigi nin - kion ni deklaras sendepende de kiel ni deklaras ĝin, kaj kion ni faras - estos fundamenta por iu nerimarkebla aŭ nula UI. aplikaĵo.

Pli inteligenta ĉaso

Pli inteligenta serach implicas ke klientoj povas preti rigardi per voĉaj mendoj kontraste al komponado aŭ utiligado de gardvortoj. La eventuala sorto de NLP estas krome por pli sagaca enketo—io, kion ni diskutis ĉi tie ĉe Expert System dum sufiĉe da tempo. Lastatempe, Google deklaris, ke ĝi aldonis NLP-kapablojn al Google Drive por permesi klientojn serĉi rekordojn kaj substancon utiligante konversacian lingvon.

Scio de nestrukturitaj datumoj

NLP-aranĝoj laŭstadie kunvenos helpajn sciojn de nestrukturitaj informoj, ekzemple, long-strukturaj mesaĝoj, registradoj, sonoj, ktp. Ili havos la eblon dissekci la tonon, voĉon, elekton de vortoj kaj supozojn de la informoj por kunveni ekzamenon. , ekzemple, mezuri konsumantlojalecon aŭ distingi dolorpunktojn.