Piense en cómo hasta hace unos años, la búsqueda viable en Google se lograba utilizando exactamente las palabras clave correctas organizadas con términos de consulta booleanos. De esta forma, si necesitas buscar soluciones de Google, debes conocer su idioma. En ese momento Google presentó la búsqueda semántica. Es un cálculo de la relación académica entre palabras, lo que le permite hacerle una pregunta de la misma manera que lo haría con un compañero. En su interior, interpretó esa pregunta en una búsqueda booleana organizada que comprendió; sin embargo, el ciclo fue imperceptible. Esta es la misma innovación que le permite preguntarle a Siri qué clima hace hoy o cuál será el viaje más barato a Borneo mañana, sin necesidad de convertir su inglés en entradas lógicas computacionales. Entonces podemos decir que la PNL es una extensión entre los dialectos humanos y de máquinas.
La preparación del lenguaje común (NLP) es un área de la ingeniería de software y se preocupa por las colaboraciones entre las PC y los lenguajes humanos (característicos). Alude a la técnica de la IA para comunicarse con sistemas astutos utilizando un lenguaje característico, por ejemplo, el inglés. Cuando necesita un sistema astuto como un robot para proceder de acuerdo con sus instrucciones o cuando necesita escuchar las opciones de un sistema clínico maestro basado en el discurso, es necesario manejar el lenguaje común. Básicamente, podemos decir que el campo de la PNL incluye hacer que las PC realicen tareas útiles con los dialectos normales que estamos utilizando. La información y el rendimiento de un marco de PNL pueden ser discurso y prueba compuesta.
Podemos decir que sin PNL, la conciencia creada por el hombre sólo puede comprender la importancia del lenguaje y responder preguntas sencillas, pero no puede comprender el significado de las palabras en el contexto. Por lo tanto, las aplicaciones de manejo del lenguaje natural permiten a los clientes hablar con una PC con sus propias palabras, por ejemplo, en lenguaje normal. La PNL ayuda a las PC a leer y reaccionar reproduciendo la capacidad humana de comprender el lenguaje común que las personas usan para transmitir. Hoy en día, existen numerosos ejemplos de marcos de manejo de lenguaje común en el razonamiento creado por el hombre que ya están funcionando.
Instancias de PNL en IA
1. Correspondencia: Muchas aplicaciones de correspondencia, como Facebook Messenger, ya utilizan conciencia creada por el hombre. En definitiva, Facebook parece muy inspirado en la IA. Unos meses antes, Facebook anunció su apoyo M que promete convertirse en su propio asistente (con la fecha de lanzamiento público por determinar): "M puede hacer cualquier cosa que un humano pueda hacer".
2. Conclusión más rápida: ejemplos de sistemas de preparación de lenguaje característico en la conciencia creada por el hombre también se encuentran en clínicas médicas que utilizan el manejo del lenguaje común para demostrar una determinación particular a partir de notas no estructuradas de un médico. La programación de PNL para imágenes mamográficas y los informes de mamografías respaldan la extracción e investigación de información para decisiones clínicas. La programación de PNL puede determinar el riesgo de cáncer de mama de manera más productiva y, además, reducir la necesidad de biopsias superfluas y fomentar un tratamiento más rápido mediante una conclusión previa.
3. Revisión del cliente: la preparación del lenguaje natural en aplicaciones de razonamiento computarizadas facilita la creación de auditorías de productos desde un sitio y la comprensión de lo que realmente dicen los compradores, así como de sus suposiciones sobre un producto en particular. Las organizaciones con un gran volumen de auditorías realmente pueden obtenerlas y utilizar la información recopilada para sugerir nuevos elementos o administraciones dependiendo de las preferencias de los clientes. Esta aplicación ayuda a las organizaciones a encontrar datos importantes para su negocio, mejorar la lealtad del consumidor, recomendar artículos o beneficios más importantes y comprender mejor las necesidades del cliente.
4. Asistentes avanzados virtuales: un ayudante remoto, también llamado mano derecha de IA o asistente computarizado, es un programa de aplicación que comprende órdenes de voz en lenguaje común y finaliza las tareas para el cliente. Los DA pueden ayudar a los compradores con ejercicios de intercambio o agilizar las actividades del lugar de llamadas para ofrecer un encuentro superior con el cliente y disminuir los gastos operativos. Progresivamente veremos estas aplicaciones en otros dispositivos como, sistemas de PC, sistemas domésticos inteligentes, vehículos y en el mercado de riesgo.
Aplicaciones características de procesamiento del lenguaje:
Máquina traductora
Sabemos que la cantidad de datos accesibles en línea está aumentando, por lo que la necesidad de acceder a ellos resulta cada vez más significativa y la estimación de las aplicaciones normales de manejo del lenguaje resulta clara. La interpretación automática nos alienta a superar las barreras lingüísticas que frecuentemente experimentamos al descifrar manuales especializados, mantener contenido o listas a un costo esencialmente reducido. La prueba de las tecnologías de interpretación automática no consiste en descifrar palabras, sino en comprender el significado de las oraciones para dar una interpretación genuina.
Esquema programado
Si necesitamos llegar a un fragmento de información específico y significativo de una enorme base de datos, entonces la sobrecarga de información es un verdadero problema. El resumen programado es importante no sólo para resumir la importancia de los informes y los datos, sino también para comprender las implicaciones interesantes de los datos, por ejemplo, al recopilar información de los medios en línea.
examen de suposiciones
El objetivo del examen de conclusión es reconocer suposiciones entre algunas publicaciones o incluso en una publicación similar donde el sentimiento no siempre se comunica de manera inequívoca. Las organizaciones utilizan aplicaciones de manejo de lenguaje común, por ejemplo, investigación de estimaciones, para reconocer opiniones y suposiciones en línea para ayudarlos a comprender la opinión de los clientes sobre sus artículos y administraciones y, en general, los marcadores de su posición. Más allá de decidir un extremo simple, el examen de conclusión comprende la opinión en una circunstancia específica.
Caracterización del texto
El orden del texto permite asignar clasificaciones predefinidas a un archivo y clasificarlo para encontrar la información que necesita o simplificar algunos ejercicios. Por ejemplo, un uso de la clasificación de texto es la separación del spam en el correo electrónico.
Respuesta a preguntas
La función de preguntas y respuestas (QA) se está volviendo cada vez más común debido a usos como Siri, OK Google, talk boxes y ayudantes de baja categoría. Una aplicación de control de calidad es un marco capaz de detectar con lucidez una solicitud humana. Podría utilizarse como una interfaz de contenido o como un marco de discurso expresado. Esta última constituye una prueba pertinente, especialmente para los índices web, y es uno de los principales usos del lenguaje característico que prepara la investigación.
Destino final de la PNL
¿Cuál es el destino final del lenguaje común?
los robots
Los chatbots responden a las preguntas de los clientes y los guían hacia los activos y artículos aplicables en cualquier hora o en cualquier momento. A menudo se utiliza en asistencia al cliente, particularmente en banca, comercio minorista y vecindad. Especialmente en un entorno de atención al cliente, los chatbots deben ser rápidos, astutos y fáciles de utilizar, ya que los clientes tienen estándares exclusivos (y, en algunos casos, baja persistencia). Para lograr esto, los chatbots utilizan PNL para obtener lenguaje, principalmente a través de contenidos o cooperaciones de reconocimiento de voz, donde los clientes imparten sus propias palabras, como si se dirigieran a un especialista. Esta utilidad ampliada también beneficiará a diferentes tipos de bots para hacerlos más efectivos y naturales a largo plazo, desde asistentes remotos como Siri y Alexa de Amazon hasta plataformas de bots que están más informatizadas o ubicadas en tareas. Estos bots utilizarán progresivamente PNL para recibir mensajes y realizar actividades, por ejemplo, compartir geoinformación, recuperar conexiones e imágenes o ejecutar otras actividades más alucinantes para nosotros.
Admite una interfaz de usuario imperceptible
Cada asociación que tenemos con las máquinas es comunicación humana (tanto discusión como texto). El Echo de Amazon es sólo un modelo que pone a las personas en contacto más directo con la innovación. La idea de una interfaz de usuario indetectable o nula dependerá de la asociación directa entre el cliente y la máquina, ya sea a través de voz, texto o una combinación de ambos. La PNL que impacta una comprensión lógica más prominente del lenguaje humano, al final del día, a medida que mejora restarnos importancia (lo que decimos, independientemente de cómo lo decimos y lo que estamos haciendo), será fundamental para cualquier interfaz de usuario indetectable o nula. solicitud.
Caza más inteligente
Una búsqueda más inteligente significa que los clientes pueden buscar mediante órdenes de voz en lugar de escribir o utilizar consignas. El destino final de la PNL también es el de una investigación más astuta, algo que hemos estado discutiendo aquí en Expert System durante bastante tiempo. Recientemente, Google anunció que ha agregado capacidades de PNL a Google Drive para permitir a los clientes buscar información y contenido utilizando lenguaje conversacional.
Conocimiento a partir de datos no estructurados.
Los sistemas de PNL recopilarán progresivamente conocimientos útiles a partir de datos no estructurados, por ejemplo, mensajes de estructura larga, grabaciones, sonidos, etc. Podrán analizar el tono, la voz, la selección de palabras y las suposiciones de los datos para realizar la prueba. , por ejemplo, medir la lealtad del consumidor o distinguir los puntos débiles.