در نظر بگیرید که چگونه تا چند سال پیش، ظاهر گوگل با استفاده از کلمات کلیدی درست سازماندهی شده با شرایط استعلام بولی انجام می شد. به این ترتیب، در فرصتی که نیاز به یافتن راه حل از گوگل دارید، باید زبان آن را بدانید. در آن مرحله گوگل تعقیب معنایی را ارائه کرد. این محاسبات رابطه علمی بین کلمات است، که به شما این امکان را می دهد که از آن پرس و جو بپرسید، به روشی که از یک همراه می خواهید. در داخل، تفسیری از این سوال را به یک تعقیب سازمان یافته بولی تبدیل کرد که آن را درک می کرد - اما این چرخه نامحسوس بود. این همان نوآوری است که به شما امکان می‌دهد بدون تغییر زبان انگلیسی خود به ورودی‌های منطقی محاسباتی، از سیری بپرسید که آب و هوای امروز چیست یا فردا کم‌هزینه‌ترین سفر به بورنئو چیست. بنابراین می توان گفت که NLP توسعه ای در بین گویش های ماشینی و انسانی است.

آماده‌سازی زبان مشترک (NLP) منطقه‌ای از مهندسی نرم‌افزار است و نگران همکاری‌های میان رایانه‌های شخصی و زبان‌های انسانی (مشخصه) است. به استراتژی هوش مصنوعی برای صحبت کردن با چارچوب‌های ساده با استفاده از یک زبان مشخص، به عنوان مثال، انگلیسی اشاره دارد. در نقطه ای که به یک چارچوب زیرک مانند ربات نیاز دارید تا طبق دستورالعمل های شما پیش برود یا زمانی که نیاز به شنیدن انتخاب از یک چارچوب استاد بالینی مبتنی بر گفتمان دارید، برای مدیریت زبان مشترک مورد نیاز است. بنابراین اساساً می توان گفت که زمینه NLP شامل ساخت رایانه های شخصی برای انجام کارهای مفید با گویش های معمولی است که ما از آنها استفاده می کنیم. اطلاعات و بازده یک چارچوب NLP می تواند آزمون گفتمانی و ترکیبی باشد.

می‌توان گفت که بدون NLP، آگاهی انسان‌ساخته می‌تواند اهمیت زبان را درک کند و به پرسش‌های مستقیم پاسخ دهد، اما نمی‌تواند اهمیت کلمات را در محیط درک کند. بنابراین، برنامه های کاربردی مدیریت زبان طبیعی به مشتریان این امکان را می دهد که با یک رایانه شخصی به زبان خودشان صحبت کنند، برای مثال به زبان عادی. امروزه، نمونه‌های متعددی از چارچوب‌های مدیریت زبان رایج در استدلال ساخت بشر وجود دارد که تا کنون در حال کار هستند.

نمونه هایی از NLP در هوش مصنوعی

1. مکاتبات: بسیاری از برنامه های کاربردی مکاتبات مانند فیس بوک مسنجر در حال حاضر از آگاهی ساخت بشر استفاده می کنند. در مجموع، فیس بوک به شدت با الهام از هوش مصنوعی نگاه می کند. چند ماه قبل، فیس بوک کمک M خود را اعلام کرد که قول می دهد به دستیار شما تبدیل شود (با تاریخ ارسال عمومی tbd): "M می تواند هر کاری را که یک انسان می تواند انجام دهد."

2. نتیجه‌گیری سریع‌تر: نمونه‌هایی از چارچوب‌های آماده‌سازی زبان مشخص در آگاهی انسان‌ساخته به‌علاوه در کلینیک‌های پزشکی هستند که از روش‌های زبان رایج برای نشان دادن عزم خاصی از یادداشت‌های بدون ساختار پزشک استفاده می‌کنند. برنامه‌ریزی NLP برای تصویربرداری ماموگرافی و گزارش‌های ماموگرافی از استخراج و بررسی اطلاعات برای انتخاب‌های بالینی حمایت می‌کند. برنامه نویسی NLP می تواند خطر بدخیمی سینه را به نحو مؤثرتری تعیین کند و علاوه بر آن نیاز به بیوپسی های اضافی را کاهش دهد و از طریق نتیجه گیری قبلی، درمان سریعتر را تشویق کند.

3. بررسی مشتری: آماده‌سازی زبان طبیعی در برنامه‌های استدلال رایانه‌ای، جمع‌آوری ممیزی‌های اقلام از یک سایت و درک آنچه که خریداران واقعاً می‌گویند، درست مانند فرضیات آنها در مورد یک کالای خاص، ساده می‌کند. سازمان‌هایی که حجم عظیمی از ممیزی‌ها را دارند واقعاً می‌توانند آن‌ها را دریافت کنند و از اطلاعات جمع‌آوری‌شده برای پیشنهاد موارد جدید یا مدیریت‌های وابسته به تمایل مشتری استفاده کنند. این نرم افزار به سازمان ها کمک می کند تا داده های مهم برای کسب و کار خود را پیدا کنند، وفاداری مصرف کننده را بهبود بخشند، اقلام یا مزایای مهم تر را توصیه کنند و نیازهای مشتری را بهتر و بهتر درک کنند.

4. دستیاران پیشرفته مجازی: یک کمک راه دور، که علاوه بر آن دست راست AI یا دستیار کامپیوتری نامیده می شود، یک برنامه کاربردی است که دستورات صوتی زبان رایج را درک می کند و تکالیف را برای مشتری به پایان می رساند. DA می‌تواند به خریداران در انجام تمرین‌های مبادله کمک کند یا فعالیت‌های مکان تماس را ساده‌سازی کند تا برخورد مشتری برتر را ارائه دهد و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد. ما به تدریج این برنامه ها را در ابزارهای مختلف، به عنوان مثال، برنامه های رایانه های شخصی، چارچوب های خانگی هوشمند، خودروها و در بازار سرمایه گذاری خواهیم دید.

برنامه های کاربردی پردازش زبان:

ترجمه ماشین

ما متوجه شدیم که اندازه گیری داده های قابل دسترسی به صورت آنلاین در حال توسعه است، بنابراین نیاز به دستیابی به آن به تدریج قابل توجه است و برآورد برنامه های کاربردی مدیریت زبان عادی روشن می شود. تفسیر ماشینی ما را تشویق می‌کند که بر مرزهای زبانی غلبه کنیم که اغلب با رمزگشایی کتابچه‌های راهنمای تخصصی، حفظ محتوا یا فهرست‌ها با هزینه‌ای اساساً کم‌تر تجربه می‌کنیم. آزمون پیشرفت های تفسیر ماشینی در رمزگشایی کلمات نیست، اما در درک اهمیت جملات برای ارائه یک تفسیر واقعی است.

طرح کلی برنامه ریزی شده

در صورت عدم نیاز به یک قطعه خاص و قابل توجه از داده ها از یک پایگاه اطلاعاتی عظیم، بار بیش از حد اطلاعات یک مسئله واقعی است. خلاصه برنامه‌ریزی‌شده نه تنها برای خلاصه کردن اهمیت گزارش‌ها و داده‌ها، بلکه برای درک مفاهیم مشتاقانه درون داده‌ها، به عنوان مثال، در جمع‌آوری اطلاعات از رسانه‌های آنلاین، مهم است.

بررسی فرضی

هدف از بررسی نتیجه‌گیری، تشخیص فرضیات در میان چند پست یا حتی در یک پست مشابه است که در آن احساس در هر مورد به طور واضح بیان نمی‌شود. سازمان‌ها از برنامه‌های کاربردی پردازش زبان مشترک، به عنوان مثال، بررسی تخمین، برای تشخیص نظرات و فرضیات آنلاین استفاده می‌کنند تا به آنها در درک نظرات مشتریان در مورد اقلام و مدیریت خود و به طور کلی نشانگرهای وضعیت آنها کمک کنند. پس از تصمیم گیری مستقیم در مورد پایان، بررسی نتیجه گیری، نظر را در یک شرایط خاص درک می کند.

شخصیت پردازی متن

ترتیب متن این امکان را فراهم می کند که طبقه بندی های از پیش تعریف شده را برای یک بایگانی تعیین کنید و آن را مرتب کنید تا داده های مورد نیاز خود را کشف کنید یا چند تمرین را ساده کنید. به عنوان مثال، استفاده از طبقه بندی متن، جداسازی هرزنامه در ایمیل است.

پاسخ به سوال

به نظر می رسد که پرسش-پاسخ (QA) به دلیل کاربردهایی مانند Siri، OK Google، جعبه گفتگو و کمک های کوچک به طور فزاینده ای رایج تر می شود. یک برنامه QA چارچوبی است که می‌تواند به‌طور واضح درخواست‌های انسانی را یادداشت کند. می توان از آن به عنوان یک رابط محتوا یا به عنوان یک چارچوب گفتمان بیان شده استفاده کرد. این بخش‌های باقی‌مانده، آزمونی مناسب به‌ویژه برای نمایه‌های وب، و یکی از کاربردهای اصلی زبان مشخصه پژوهشی است.

سرنوشت نهایی NLP

سرنوشت نهایی زبان مشترک چیست؟

ربات ها

ربات‌های گفتگو به سؤالات مشتری پاسخ می‌دهند و آنها را در هر ساعت یا هر زمان به دارایی‌ها و موارد قابل اجرا راهنمایی می‌کنند. اغلب در کمک به مشتری، به ویژه در بانکداری، خرده فروشی و همسایگی استفاده می شود. به ویژه در یک محیط مراقبت از مشتری، چت بات ها باید سریع، زیرکانه و ساده برای استفاده باشند، به این دلیل که مشتریان دارای استانداردهای انحصاری (و در برخی موارد ماندگاری پایین) هستند. برای دستیابی به این هدف، ربات‌های گفتگو از NLP برای دریافت زبان استفاده می‌کنند، در بیشتر موارد در زمینه محتوا یا همکاری‌های تأیید صوتی، جایی که مشتریان به زبان خودشان، همانطور که با یک متخصص تماس می‌گیرند، صحبت می‌کنند. این سودمندی گسترده نیز به انواع مختلف ربات‌ها سود می‌رساند تا آنها را در درازمدت موفق‌تر و طبیعی‌تر کند، از کمک‌کننده‌های راه دور مانند سیری و الکسای آمازون تا مراحل ربات که بیشتر در رایانه‌سازی یا انتساب قرار دارند. این ربات‌ها به تدریج از NLP برای دریافت پیام و انجام فعالیت‌هایی مانند اشتراک‌گذاری اطلاعات جغرافیایی، بازیابی اتصالات و تصاویر یا اجرای سایر فعالیت‌های گیج‌کننده‌تر برای ما استفاده می‌کنند.

پشتیبانی از UI نامحسوس

هر ارتباطی که ما با ماشین ها داریم، ارتباط انسانی است (هم بحث و هم متن). اکو آمازون تنها مدلی است که مردم را مستقیماً در تماس با نوآوری قرار می دهد. ایده یک رابط کاربری غیرقابل کشف یا صفر به ارتباط مستقیم بین مشتری و ماشین بستگی دارد، صرف نظر از اینکه از طریق صدا، متن یا ترکیبی از این دو. NLP که بر درک منطقی برجسته‌تری از زبان انسان تأثیر می‌گذارد، در پایان روز، چون کم‌اهمیت جلوه دادن ما را بهبود می‌بخشد - آنچه را که بیان می‌کنیم بدون توجه به نحوه بیان آن و آنچه انجام می‌دهیم - برای هر رابط کاربری غیرقابل شناسایی یا صفری اساسی خواهد بود. کاربرد.

شکار هوشمندتر

سرچ هوشمندتر نشان می‌دهد که مشتریان می‌توانند با استفاده از دستورات صوتی به جای نوشتن یا استفاده از کلمات متداول، آماده نگاه کردن باشند. سرنوشت نهایی NLP علاوه بر این، برای تحقیقات زیرکانه تر است - چیزی که ما در اینجا در Expert System برای مدت طولانی در مورد آن بحث کرده ایم. در اواخر، گوگل اعلام کرد که ظرفیت‌های NLP را به Google Drive اضافه کرده است تا به مشتریان اجازه دهد به دنبال سوابق و مواد با استفاده از زبان مکالمه باشند.

دانش از داده های بدون ساختار

ترتیبات NLP به تدریج بینش مفیدی را از اطلاعات بدون ساختار جمع آوری می کند، به عنوان مثال، پیام های ساختاری طولانی، ضبط ها، صداها و غیره آنها این گزینه را خواهند داشت که لحن، صدا، انتخاب کلمات و فرضیات اطلاعات را برای جمع آوری معاینه تجزیه کنند. به عنوان مثال، اندازه گیری وفاداری مصرف کننده یا تشخیص نقاط درد.