Mõelge sellele, kuidas kuni paar aastat tagasi saavutati elujõuline Google'i välimus, kasutades täpselt õigeid Boole'i ​​päringuterminitega organiseeritud märksõnu. Sel viisil, kui teil on vaja Google'ilt lahendusi leida, peaksite teadma selle keelt. Sel hetkel tutvustas Google semantilist jälitamist. See on sõnadevaheline teaduslik seos, mis annab teile võimaluse küsida päringut sarnaselt kaaslasega. Sees muutis see selle küsimuse tõlgenduse Boole'i ​​organiseeritud püüdluseks, mida ta mõistis – ometi oli tsükkel märkamatu. See on just see uuendus, mis võimaldab teil küsida Sirilt, milline on tänane kliima või milline on homme kõige odavam reis Borneole, muutmata oma inglise keelt arvutuslikeks põhjendusteks. Seega võime öelda, et NLP on laiendus masina- ja inimmurrete seas.

Tavakeele ettevalmistamine (NLP) on tarkvaratehnika tsoon, mis on mures personaalarvutite ja inimkeelte vahelise koostöö pärast. See viitab tehisintellekti strateegiale, mille abil saab rääkida kavalate raamistikega, kasutades iseloomulikku keelt, näiteks inglise keelt. Kui teil on vaja nutikat raamistikku, näiteks robotit, et teie juhiste järgi edasi liikuda, või kui teil on vaja kuulda diskursusepõhise kliinilise põhiraamistiku valikut, on vaja ühist keelt käsitleda. Seega võime sisuliselt öelda, et NLP valdkond hõlmab arvutite valmistamist, et teha kasulikke ettevõtmisi tavapäraste murretega, mida kasutame. NLP raamistiku teave ja saagikus võib olla diskursus ja koostatud test.

Võime öelda, et ilma NLP-ta suudab inimese loodud teadvus lihtsalt mõista keele tähtsust ja vastata otsekohestele päringutele, kuid ta ei suuda mõista sõnade tähtsust seadistuses. Seega võimaldavad loomuliku keele haldamise rakendused klientidel rääkida arvutiga oma sõnadega, näiteks tavakeeles. NLP aitab arvutitel tutvuda ja reageerida, taasesitades inimese võime mõista tavakeelt, mida üksikisikud kasutavad edastamiseks. Tänapäeval on inimtekkelistes arutlustes palju levinud keelekäsitlemise raamistikke, mis praegu töötavad.

NLP juhtumid AI-s

1. Kirjavahetus: paljud kirjavahetuse rakendused, nagu Facebook Messenger, kasutavad praegu inimese loodud teadvust. Kokkuvõttes näeb Facebook AI-st äärmiselt inspireeritud pilgud. Mõni kuu varem teatas Facebook oma M-abist, mis lubab muutuda teie enda abiliseks (avaliku väljasaatmise kuupäevaga tbd): "M saab teha kõike, mida inimene suudab."

2. Kiirem järeldus: Näiteid inimese loodud teadvuse iseloomulike keele ettevalmistavate raamistike kohta on lisaks meditsiinikliinikutes, kus kasutatakse tavalist keelekäsitlust, et näidata arsti struktureerimata märkmete põhjal kindlat otsustavust. NLP programmeerimine mammograafilise pildistamise ja mammograafia aruannete jaoks toetab kliiniliste valikute jaoks teabe eraldamist ja uurimist. NLP programmeerimine võib veelgi produktiivsemalt otsustada rinnanäärme pahaloomulise kasvaja ohu üle ja lisaks vähendada üleliigsete biopsiate vajadust ja soodustada kiiremat ravi eelneva järelduse kaudu.

3. Kliendi ülevaade: loomuliku keele ettevalmistamine arvutipõhises arutlusrakendustes muudab kaupade auditite kogumise saidilt lihtsaks ja mõistmiseks, mida ostjad tegelikult räägivad, nagu ka nende oletused konkreetse kauba kohta. Organisatsioonid, kellel on tohutu hulk auditeid, saavad neid tõesti hankida ja kasutada kogutud teavet uute üksuste või haldusvõimaluste soovitamiseks, mis sõltuvad klientide kalduvustest. See rakendus aitab organisatsioonidel leida oma ettevõtte jaoks olulisi andmeid, tõsta tarbijate lojaalsust, soovitada olulisemaid esemeid või hüvesid ning mõista paremini ja mõista kliendi vajadusi.

4. Virtuaalsed edasijõudnud assistendid: kaugabi, mida nimetatakse ka AI parema käeks või arvutiabiks, on rakendusprogramm, mis mõistab tavakeelseid häälkäsklusi ja lõpetab kliendi jaoks ülesanded. DA-d saavad aidata ostjaid vahetusharjutustega või sujuvamaks muuta kõnekoha tegevusi, et pakkuda paremat kliendikohtumist ja vähendada tegevuskulusid. Järk-järgult näeme neid rakendusi erinevates vidinates, näiteks personaalarvutite programmides, nutikates koduraamistikes, autodes ja riskikapitali turul.

Iseloomulikud keeletöötlusrakendused:

Masintõlge

Mõistame, et võrgus ligipääsetavate andmete mõõt on arenemas, mistõttu vajadus selleni jõuda muutub järjest oluliseks ja tavapäraste keelekäsitlusrakenduste hinnang on selge. Masintõlge julgustab meid ületama keelepiire, mida me sageli kogeme, dešifreerides spetsiaalseid käsiraamatuid, säilitades sisu või loendeid oluliselt väiksemate kuludega. Masintõlgenduse edusammude test ei seisne sõnade dešifreerimises, vaid lausete tähenduse mõistmises ehtsa tõlgenduse andmiseks.

Programmeeritud kontuur

Kui me peame jõudma tohutust teabebaasist konkreetse, olulise andmelõiguni, on teabe ülekoormus tõeline probleem. Programmeeritud ülevaade on oluline mitte ainult aruannete ja andmete olulisuse kokkuvõtmiseks, vaid lisaks andmete entusiastliku mõju mõistmiseks, näiteks võrgumeediast teabe kogumisel.

Oletuste uurimine

Järelduste uurimise eesmärk on tuvastada oletus mõne postituse hulgast või isegi sarnases postituses, kus tunnet ei edastata igal juhul üheselt. Organisatsioonid kasutavad arvamuste ja oletuste tuvastamiseks veebis levinud keelekäsitlemise rakendusi, näiteks hinnangute uurimist, et aidata neil mõista klientide arvamust nende esemete ja halduskorralduse kohta ning üldiselt nende seisundi markereid. Otsustades otsekohese äärmuse, järelduse uurimine hõlmab arvamust konkreetses olukorras.

Teksti iseloomustus

Tekstijärjestus võimaldab määrata arhiivi eelmääratletud klassifikatsioonid ja sorteerida need, et leida vajalikke andmeid või lihtsustada mõnda harjutust. Näiteks teksti klassifikatsiooni kasutamine on rämpsposti eraldamine meilis.

Küsimusele vastamine

Küsimustele vastamine (QA) muutub kasutusalade, näiteks Siri, OK Google, jutukastide ja alatute abistajate tõttu üha tavalisemaks. QA rakendus on raamistik, mis suudab selgelt märgata inimeste pakkumisi. Seda saab kasutada sisuliidese või väljendatud diskursuse raamistikuna. See ülejäänud osa on asjakohane test eriti veebiindeksite jaoks ja on üks peamisi kasutusalasid iseloomuliku keele uurimistöö ettevalmistamisel.

NLP lõplik saatus

Milline on ühise keele saatus?

Botid

chatbots vastab klientide küsimustele ja juhatab nad igal kellaajal ja igal ajal asjakohaste varade ja üksuste juurde. Seda kasutatakse sageli klientide abistamiseks, eriti panganduses, jaemüügis ja naabruses. Eelkõige klienditeeninduses peaksid vestlusrobotid olema kiired, nutikad ja lihtsalt kasutatavad, kuna klientidel on eksklusiivsed standardid (ja mõnel juhul vähene püsivus). Selle saavutamiseks kasutavad vestlusrobotid keele hankimiseks NLP-d, enamasti sisu- või häälekinnituskoostöö kaudu, kus kliendid räägivad oma sõnadega, nagu nad pöörduksid spetsialisti poole. See laiendatud kasulikkus toob kasu ka erinevat tüüpi robotitele, et muuta need pikas perspektiivis edukamaks ja loomulikumaks, alates kaugabistajatest, nagu Siri ja Amazoni Alexa, kuni robotite etappideni, mis on rohkem arvutiseerimisel või määramisel. Need robotid hakkavad järk-järgult kasutama NLP-d, et saada sõnumeid ja sooritada tegevusi, näiteks jagada geoinfot, taastada ühendusi ja pilte või sooritada muid meie jaoks hämmastavamaid tegevusi.

Märkamatu kasutajaliidese toetamine

Iga seos, mis meil masinatega on, on inimestevaheline suhtlus (nii arutelu kui ka tekst). Amazoni Echo on vaid üks mudel, mis paneb inimesed innovatsiooniga veelgi otsesemalt kokku puutuma. Tuvastamatu või null kasutajaliidese idee sõltub otsesest seosest kliendi ja masina vahel, olenemata sellest, kas see on hääl, tekst või nende kahe segu. NLP, mis mõjutab päeva lõpuks silmapaistvamat loogilist arusaamist inimkeelest, kuna see parandab meie – seda, mida me ütleme, olenemata sellest, kuidas me seda väljendame ja mida me teeme – alatähtsustamist, on olulise tähtsusega mis tahes tuvastamatu või null kasutajaliidese puhul. rakendus.

Intelligentsem jaht

Intelligentsem otsimine tähendab, et kliendid saavad olla valmis vaatama häälkäskluste abil, mitte märgusõnade koostamisel või kasutamisel. NLP võimalik saatus on ka nutikamaks uurimiseks – seda oleme siin Expert Systemis juba mõnda aega arutanud. Hilise seisuga teatas Google, et on lisanud Google Drive'i NLP-võimsused, et võimaldada klientidel vestluskeelt kasutades kirjeid ja ainet otsida.

Teadmised struktureerimata andmetest

NLP-korralduses kogutakse järk-järgult kasulikku teavet struktureerimata teabest, näiteks pika struktuuriga sõnumitest, salvestistest, helidest ja muust. Neil on võimalus analüüsi koostamiseks eristada teabe tooni, häält, sõnade valikut ja oletusi. , näiteks tarbijate lojaalsuse mõõtmine või valupunktide eristamine.