Ajattele, kuinka pari vuotta sitten elinkelpoinen Google-ulkoinen saavutettiin käyttämällä tarkasti oikeita avainsanoja, jotka on järjestetty Boolen kyselytermeillä. Tällä tavalla, jos sinulla on mahdollisuus löytää ratkaisuja Googlelta, sinun pitäisi tietää sen kieli. Siinä vaiheessa Google esitti semanttisen harjoittamisen. Se laskee sanojen välistä tieteellistä suhdetta, joka antaa sinulle mahdollisuuden tehdä siitä kysely samalla tavalla kuin kumppaniltasi. Sisällä se teki tuosta kysymyksestä tulkinnan Boolen organisoiduksi pyrkimykseksi, jonka se ymmärsi – mutta kierre oli kuitenkin huomaamaton. Tämä on juuri se innovaatio, jonka avulla voit kysyä Siriltä, ​​mikä ilmasto on tänään tai mikä on halvin matka Borneoon huomenna, muuttamatta englannin kieltäsi laskennallisiksi perusteluiksi. Voimme siis sanoa, että NLP on jatke kone- ja ihmisen murteiden joukossa.

Yhteisen kielen valmistelu (NLP) on ohjelmistokehityksen vyöhyke, joka on huolissaan PC:n ja ihmiskielten välisestä yhteistyöstä. Se viittaa tekoälystrategiaan, jossa puhutaan omituisen kielen, esimerkiksi englannin, kanssa omituisten puitteiden kanssa. Siinä vaiheessa, kun tarvitset älykkään viitekehyksen, kuten robotin, toimimaan ohjeidesi mukaan tai kun haluat kuulla valintaa diskurssipohjaisesta kliinisestä mestarikehyksestä, tarvitaan yhteistä kieltä. Pohjimmiltaan voidaan siis sanoa, että NLP:n alaan kuuluu PC-tietokoneiden valmistaminen hyödyllisten tehtävien suorittamiseksi käyttämiämme normaaleilla murteilla. NLP-kehyksen tiedot ja tuotto voivat olla diskurssi- ja koostetestejä.

Voimme sanoa, että ilman NLP:tä ihmisen luoma tietoisuus voi vain ymmärtää kielen tärkeyden ja vastata yksinkertaisiin kyselyihin, mutta se ei voi ymmärtää sanojen merkitystä ympäristössä. Siten luonnollisen kielen käsittelysovellukset sallivat asiakkaiden puhua tietokoneen kanssa omin sanoin, esimerkiksi normaalilla kielellä. NLP auttaa tietokoneita lukemaan ja reagoimaan toistamalla ihmisen kyvyn ymmärtää tavallista kieltä, jota ihmiset käyttävät välittäessään. Nykyään ihmisen tekemässä päättelyssä on lukuisia yleisiä kielenkäsittelykehyksiä, jotka ovat tällä hetkellä toiminnassa.

NLP:n esiintymät AI:ssa

1. Kirjeenvaihto: Monet kirjeenvaihtosovellukset, kuten Facebook Messenger, käyttävät nykyään ihmisen luomaa tietoisuutta. Kaiken kaikkiaan Facebook näyttää erittäin inspiroituneelta tekoälystä. Muutama kuukausi aiemmin Facebook julisti M-apunsa, joka lupasi muuttua omaksi avustajasi (julkinen lähetyspäivämäärä tbd): "M voi tehdä kaiken, mitä ihminen voi."

2. Nopeampi johtopäätös: Esimerkkejä luonteenomaisista kielen valmistelevista kehyksistä ihmisen tekemässä tietoisuudessa on lisäksi lääketieteellisissä klinikoissa, jotka käyttävät yleistä kielenkäsittelyä osoittaakseen tietyn päättäväisyyden lääkärin jäsentelemättömistä muistiinpanoista. NLP-ohjelmointi mammografiakuvausta ja mammografiaraportteja varten tukee tiedon poimimista ja tutkimista kliinisiä valintoja varten. NLP-ohjelmointi voi päättää rintakehän pahanlaatuisuuden vaarasta entistä tuottavammin ja lisäksi vähentää tarpeettomien biopsioiden tarvetta ja kannustaa nopeampaan hoitoon ennakkopäätöksen kautta.

3. Asiakasarvio: Luonnollisen kielen valmistaminen tietokonepohjaisissa päättelysovelluksissa helpottaa tuotetarkastusten kokoamista sivustolta ja ymmärtää, mitä ostajat todella sanovat, aivan kuten heidän olettamuksiaan tietystä tuotteesta. Organisaatiot, joilla on valtava määrä auditointeja, voivat todella saada ne ja hyödyntää kerättyä tietoa ehdottaakseen uusia kohteita tai hallintoa asiakkaan taipumuksista riippuen. Tämä sovellus auttaa organisaatioita löytämään liiketoimintaansa varten tärkeitä tietoja, parantamaan kuluttajien uskollisuutta, suosittelemaan merkittävämpiä tuotteita tai etuja sekä ymmärtämään ja ymmärtämään paremmin asiakkaan tarpeita.

4. Virtuaaliset edistyneet avustajat: Etäapulainen, jota kutsutaan myös tekoälyn oikeaksi tai tietokoneavusteiseksi avustajaksi, on sovellusohjelma, joka ymmärtää yleisen kielen äänikäskyt ja viimeistelee asiakkaan toimeksiannot. DA:t voivat auttaa ostajia vaihtoharjoituksissa tai virtaviivaistaa puhelun paikkatoimintaa tarjotakseen ylivertaisen asiakaskohtaamisen ja pienentääkseen käyttökustannuksia. Näemme asteittain näitä sovelluksia erilaisissa vempaimissa, esimerkiksi PC-ohjelmissa, älykkäissä kodin kehyksissä, autoissa ja pääomasijoitusmarkkinoilla.

Tyypilliset kielenkäsittelysovellukset:

Konekäännös

Ymmärrämme, että verkossa saavutettavan datan mitta on kehittymässä, joten tarve päästä siihen muuttuu asteittain merkittäväksi ja arvio normaaleista kielenkäsittelysovelluksista on selvä. Konetulkkaus rohkaisee meitä ylittämään usein kohtaamimme kielirajat tulkitsemalla erikoiskäsikirjoja, ylläpitämällä sisältöä tai luetteloita olennaisesti pienemmillä kustannuksilla. Konetulkintakehityksen testi ei ole sanojen tulkinta, vaan lauseiden merkityksen ymmärtäminen aidon tulkinnan saamiseksi.

Ohjelmoitu ääriviiva

Siinä tapauksessa, että joudumme saamaan tietyn, merkittävän datanpätkän valtavasta tietokannasta, tiedon ylikuormitus on todellinen ongelma. Ohjelmoitu rundown on tärkeä paitsi raporttien ja datan tärkeyden tiivistämisessä, myös tiedon innostuneiden vaikutusten ymmärtämisessä esimerkiksi tiedon keräämisessä verkkomediasta.

Oletustutkimus

Johtopäätöstutkimuksen tavoitteena on tunnistaa oletus muutaman postauksen joukosta tai jopa vastaavassa postauksessa, jossa tunnetta ei joka tapauksessa kerrota yksiselitteisesti. Organisaatiot hyödyntävät yleisiä kielenkäsittelysovelluksia, kuten estimointitutkimusta, tunnistaakseen mielipiteitä ja olettamuksia verkossa auttaakseen ymmärtämään asiakkaiden mielipiteitä tuotteistaan ​​ja hallinnoinnistaan ​​sekä yleensä heidän asemansa merkkejä. Menneisyyden päättävä suora ääripää, johtopäätösten tarkastelu käsittää mielipiteen tietyssä tilanteessa.

Tekstin luonnehdinta

Tekstijärjestys mahdollistaa ennalta määritettyjen luokittelujen liittämisen arkistoon ja lajittelemisen, jotta voit löytää tarvitsemasi tiedot tai tehostaa muutamia harjoituksia. Esimerkiksi tekstiluokituksen käyttö on roskapostin erottelu sähköpostissa.

Kysymykseen vastaaminen

Question-Answering (QA) on muuttumassa yhä valtavirtaisemmaksi käyttötarkoitusten vuoksi, kuten Siri, OK Google, keskustelupalstat ja ilkeät apulaiset. Laadunvarmistussovellus on kehys, joka pystyy huomioimaan selkeästi ihmisen kehotuksen. Sitä voitaisiin hyödyntää pelkkänä sisältöliittymänä tai ilmaistuna keskustelukehyksenä. Tämä loput osat on olennainen testi erityisesti verkkohakemistoille, ja se on yksi tärkeimmistä tyypillisen kielen valmistelevan tutkimuksen käyttötavoista.

NLP:n lopullinen kohtalo

Mikä on yhteisen kielen lopullinen kohtalo?

Botit

chatbotit vastaavat asiakkaiden kysymyksiin ja ohjaavat heidät soveltuviin resursseihin ja esineisiin milloin tahansa tai milloin tahansa. Sitä käytetään usein asiakkaiden avustamisessa, erityisesti pankki-, vähittäis- ja naapuruusasioissa. Erityisesti asiakaspalveluympäristössä chatbottien tulee olla nopeita, älykkäitä ja helppokäyttöisiä sillä perusteella, että asiakkailla on ainutlaatuiset standardit (ja joissakin tapauksissa alhainen pysyvyys). Tämän saavuttamiseksi chatbotit käyttävät NLP:tä kielen hankkimiseen, suurimmaksi osaksi sisältö- tai äänivahvistusyhteistyössä, jossa asiakkaat kertovat omin sanoin, kuten he puhuisivat asiantuntijalle. Tämä laajennettu hyödyllisyys hyödyttää myös erilaisia ​​botteja, jotta niistä tulee menestyneempiä ja luonnollisempia pitkällä aikavälillä, etäavustajista, kuten Siri ja Amazonin Alexa, robottivaiheisiin, jotka ovat enemmän tietokoneistettuja tai toimeksiantoja. Nämä botit tulevat asteittain hyödyntämään NLP:tä viestien vastaanottamiseen ja toimien suorittamiseen, esimerkiksi geotiedon jakamiseen, yhteyksien ja kuvien palauttamiseen tai muiden mieleenpainuvampien toimien suorittamiseen.

Tukee huomaamatonta käyttöliittymää

Jokainen assosiaatiomme koneiden kanssa on ihmisten välistä viestintää (sekä keskustelua että tekstiä). Amazonin Echo on vain yksi malli, joka saa ihmiset entistä suoraviivaisemmin kosketuksiin innovaatioiden kanssa. Ajatus havaitsemattomasta tai nollasta käyttöliittymästä riippuu asiakkaan ja koneen välisestä suorasta yhteydestä riippumatta siitä, onko se puhe, teksti tai näiden kahden yhdistelmä. NLP, joka vaikuttaa näkyvämpään loogiseen ihmisten kielen ymmärtämiseen loppujen lopuksi, koska se parantaa meitä vähättelemään – mitä ilmaisemme riippumatta siitä, miten ilmaisemme sen ja mitä teemme – ovat perustavanlaatuisia kaikille havaitsemattomille tai nollakäyttöliittymille. sovellus.

Älykkäämpi metsästys

Älykkäämpi haku tarkoittaa, että asiakkaat voivat olla valmiita katsomaan puhekäskyjen avulla sen sijaan, että laatisivat tai käyttävät tunnussanoja. NLP:n lopullinen kohtalo on lisäksi viisaampaa kyselyä varten – josta olemme keskustelleet täällä Expert Systemissä jo jonkin aikaa. Viime aikoina Google ilmoitti, että se on lisännyt NLP-kapasiteettia Google Driveen, jotta asiakkaat voivat etsiä tietueita ja aineita keskustelukielellä.

Tietoa jäsentämättömästä tiedosta

NLP-järjestelyt kokoavat asteittain hyödyllistä näkemystä jäsentämättömästä tiedosta, esimerkiksi pitkärakenteisista viesteistä, äänityksistä, äänistä ja niin edelleen. Heillä on mahdollisuus eritellä tiedon sävyä, ääntä, sanavalintaa ja oletuksia tutkimuksen kokoamiseksi. esimerkiksi kuluttajauskollisuuden mittaaminen tai kipupisteiden erottaminen.