Considérez comment, jusqu'à il y a quelques années, une recherche viable sur Google était réalisée en utilisant précisément les bons mots d'ordre organisés avec des termes de recherche booléens. De cette façon, si vous avez besoin de trouver des solutions auprès de Google, vous devez connaître son langage. À ce stade, Google a présenté la recherche sémantique. Il s'agit d'un calcul scientifique de la relation entre les mots, vous permettant de lui poser une question de la même manière que vous le feriez avec un compagnon. À l’intérieur, il faisait une interprétation de cette question en une poursuite booléenne organisée qu’il comprenait – mais le cycle était imperceptible. C'est la même innovation qui vous permet de demander à Siri quel est le climat aujourd'hui ou quel sera le voyage le moins cher à Bornéo demain, sans changer votre anglais en entrées de logique informatique. Nous pouvons donc dire que la PNL est une extension entre les dialectes machine et humain.
La préparation du langage commun (NLP) est un domaine du génie logiciel et s'intéresse aux collaborations entre les PC et les langages humains (caractéristiques). Il fait allusion à la stratégie d'IA pour communiquer avec des cadres astucieux utilisant un langage caractéristique, par exemple l'anglais. Lorsque vous avez besoin d'un cadre astucieux comme un robot pour procéder selon vos instructions ou lorsque vous avez besoin d'entendre le choix d'un cadre principal clinique basé sur le discours, il est nécessaire de gérer le langage commun. Nous pouvons donc essentiellement dire que le domaine de la PNL comprend la création d'ordinateurs capables d'effectuer des tâches utiles avec les dialectes normaux que nous utilisons. Les informations et le rendement d'un cadre PNL peuvent être des discours et des tests composés.
Nous pouvons dire que sans la PNL, la conscience artificielle peut simplement comprendre l'importance du langage et répondre à des questions simples, mais elle ne peut pas comprendre la signification des mots dans le contexte. Ainsi, les applications de traitement du langage naturel permettent aux clients de parler avec un PC avec leurs propres mots, par exemple dans un langage normal. La PNL aide les PC à lire et à réagir en reproduisant la capacité humaine à comprendre le langage ordinaire que les individus utilisent pour transmettre. Aujourd’hui, il existe de nombreux exemples de cadres communs de traitement du langage dans le raisonnement artificiel qui fonctionnent déjà.
Instances de PNL EN IA
1. Correspondance : De nombreuses applications de correspondance telles que Facebook Messenger utilisent désormais la conscience artificielle. Dans l’ensemble, Facebook semble extrêmement inspiré par l’IA. Quelques mois auparavant, Facebook avait déclaré son service M qui s'engage à devenir votre propre assistant (la date d'envoi publique étant à déterminer) : « M peut faire tout ce qu'un humain peut faire. »
2. Conclusion plus rapide : des exemples de cadres de formation linguistique caractéristiques dans la conscience artificielle se trouvent également dans les cliniques médicales qui utilisent un traitement linguistique commun pour démontrer une détermination particulière à partir de notes non structurées d'un médecin. La programmation PNL pour l'imagerie mammographique et les rapports de mammographie soutiennent l'extraction et l'investigation d'informations pour les choix cliniques. La programmation PNL peut déterminer de manière encore plus productive le risque de malignité du sein, réduire en outre le besoin de biopsies superflues et encourager un traitement plus rapide grâce à une conclusion préalable.
3. Évaluation des clients : la préparation du langage naturel dans les applications de raisonnement informatisées facilite l'assemblage d'audits d'articles à partir d'un site et la compréhension de ce que les acheteurs disent réellement, ainsi que de leurs suppositions concernant un article particulier. Les organisations ayant un grand volume d'audits peuvent vraiment les obtenir et utiliser les informations recueillies pour suggérer de nouveaux produits ou administrations en fonction des inclinations des clients. Cette application aide les organisations à trouver des données importantes pour leur entreprise, à améliorer la fidélité des consommateurs, à recommander des articles ou des avantages plus importants et à mieux comprendre les nécessités du client.
4. Assistants virtuels avancés : un assistant à distance, également appelé bras droit de l'IA ou aide informatisée, est un programme d'application qui comprend les commandes vocales en langage courant et termine les tâches pour le client. Les DA peuvent aider les acheteurs dans les exercices d'échange ou rationaliser les activités d'appel pour offrir une meilleure rencontre client et réduire les dépenses opérationnelles. Nous verrons progressivement ces applications dans différents appareils, par exemple, les programmes PC, les systèmes domestiques intelligents, les automobiles et sur le marché du capital-risque.
Applications de traitement du langage caractéristiques :
Traduction automatique
Nous sommes conscients que la mesure des données accessibles en ligne se développe, de sorte que la nécessité d'y accéder s'avère de plus en plus importante et l'estimation des applications normales de traitement du langage s'avère claire. L'interprétation automatique nous encourage à surmonter les frontières linguistiques que nous rencontrons fréquemment en déchiffrant des manuels spécialisés, en respectant le contenu ou les listes à un coût considérablement réduit. Le test avec les progrès de l'interprétation automatique ne consiste pas à déchiffrer des mots, mais à comprendre la signification des phrases pour donner une véritable interprétation.
Aperçu programmé
Si nous avons besoin d’accéder à un extrait de données particulier et important à partir d’une énorme base d’informations, la surcharge d’informations constitue un véritable problème. La liste programmée est importante non seulement pour résumer l'importance des rapports et des données, mais également pour comprendre les implications positives des données, par exemple dans la collecte d'informations à partir des médias en ligne.
Examen de supposition
L'objectif de l'examen de conclusion est de reconnaître une supposition parmi quelques messages ou même dans un message similaire où le sentiment n'est pas toujours communiqué sans équivoque. Les organisations utilisent des applications de traitement de langage courant, telles que les enquêtes d'estimation, pour reconnaître les opinions et les hypothèses en ligne afin de les aider à comprendre l'opinion des clients sur leurs produits et services et, en général, les marqueurs de leur statut. Au-delà de l’extrémité directe et décisive, l’examen de conclusion comprend l’opinion dans une circonstance spécifique.
Caractérisation du texte
L'ordre du texte permet d'attribuer des classifications prédéfinies à une archive et de la trier pour découvrir les données dont vous avez besoin ou rationaliser quelques exercices. Par exemple, une utilisation de la classification de texte consiste à séparer le spam dans les e-mails.
Question Répondant
Les questions-réponses (QA) s'avèrent de plus en plus courantes en raison d'utilisations telles que Siri, OK Google, les boîtes de discussion et les aides subalternes. Une application QA est un framework capable de relever avec lucidité une sollicitation humaine. Il pourrait être utilisé comme une simple interface de contenu ou comme un cadre de discours exprimé. Ce qui reste constitue un test pertinent, en particulier pour les index Web, et constitue l'une des principales utilisations de la recherche sur la préparation de langages caractéristiques.
Le sort éventuel de la PNL
Quel est le sort final du langage commun ?
Les robots
Les chatbots répondent aux questions des clients et les guident vers les actifs et les éléments applicables à toute heure et à tout moment. Il est souvent utilisé dans l'assistance à la clientèle, notamment dans le secteur bancaire, le commerce de détail et le voisinage. En particulier dans un environnement de soins aux clients, les chatbots doivent être rapides, astucieux et simples à utiliser, car les clients ont des normes exclusives (et dans certains cas une faible persistance). Pour y parvenir, les chatbots utilisent la PNL pour obtenir du langage, principalement via des coopérations de contenu ou de reconnaissance vocale, où les clients s'expriment dans leurs propres mots, comme s'ils s'adressaient à un spécialiste. Cette fonctionnalité étendue profitera également à différents types de robots pour les rendre plus efficaces et plus naturels à long terme, depuis les assistants à distance comme Siri et Alexa d'Amazon jusqu'aux étapes de robots qui sont davantage basées sur l'informatisation ou les tâches. Ces robots utiliseront progressivement la PNL pour obtenir des messages et effectuer des activités, par exemple partager des géoinformations, récupérer des connexions et des images ou exécuter d'autres activités plus ahurissantes pour nous.
Prise en charge de l'interface utilisateur imperceptible
Chaque association que nous avons avec les machines est une communication humaine (à la fois discussion et texte). L'Echo d'Amazon n'est qu'un modèle parmi d'autres qui met encore plus directement les gens en contact avec l'innovation. L'idée d'une interface utilisateur indétectable ou nulle dépendra de l'association directe entre le client et la machine, que ce soit par la voix, le texte ou un mélange des deux. La PNL qui a un impact sur une compréhension logique plus importante du langage humain, en fin de compte, car elle améliore notre minimisation – ce que nous disons, quelle que soit la façon dont nous le disons et ce que nous faisons – sera fondamentale pour toute UI indétectable ou nulle. application.
Une chasse plus intelligente
Une recherche plus intelligente signifie que les clients peuvent être prêts à consulter au moyen d'ordres vocaux plutôt que de composer ou d'utiliser des mots d'ordre. Le sort éventuel de la PNL dépend également d'enquêtes plus astucieuses, ce dont nous discutons ici chez Expert System depuis un certain temps. Récemment, Google a déclaré avoir ajouté des capacités PNL à Google Drive pour permettre aux utilisateurs de rechercher des enregistrements et du contenu en utilisant un langage conversationnel.
Connaissance à partir de données non structurées
Les arrangements PNL rassembleront progressivement des informations utiles à partir d'informations non structurées, par exemple des messages à structure longue, des enregistrements, des sons, etc. Ils auront la possibilité de disséquer le ton, la voix, le choix des mots et les suppositions des informations pour assembler l'examen. , par exemple, mesurer la fidélité des consommateurs ou distinguer les points faibles.