Considere como ata hai un par de anos, a busca viable de Google se lograba utilizando precisamente as palabras de orde correctas organizadas con termos de consulta booleanos. Deste xeito, no caso de que necesites atopar solucións en Google, deberías coñecer o seu idioma. Nese momento Google presentou a busca semántica. É o cálculo da relación académica entre as palabras, o que lle permite facerlle unha consulta dun xeito similar ao que faría un compañeiro. Dentro, converteu unha interpretación desa pregunta nunha busca organizada booleana que comprendía, pero o ciclo era imperceptible. Esta é a mesma innovación que che permite preguntarlle a Siri cal é o clima hoxe ou cal é a viaxe menos cara a Borneo mañá, sen cambiar o teu inglés en entradas de razoamento computacional. Así que podemos dicir que a PNL é unha extensión entre os dialectos de máquinas e humanos.

A preparación da linguaxe común (PNL) é unha zona de enxeñería de software e está preocupada polas colaboracións entre ordenadores e linguaxes humanas (características). Fai alusión á estratexia de IA para falar con marcos intelixentes que utilizan unha linguaxe característica, por exemplo, o inglés. No momento no que necesitas un marco astuto como un robot para proceder segundo as túas indicacións ou cando necesitas escoitar a elección dun marco clínico mestre baseado no discurso, é necesario manexar a linguaxe común. Polo que, esencialmente, podemos dicir que o campo da PNL inclúe facer PCs para realizar tarefas útiles cos dialectos normais que estamos a utilizar. A información e o rendemento dun marco PNL pode ser un test de discurso e composto.

Podemos dicir que sen a PNL, a conciencia creada polo home só pode comprender a importancia da linguaxe e responder a preguntas sinxelas, pero non pode comprender o significado das palabras no escenario. Así, as aplicacións de manexo da linguaxe natural permiten aos clientes falar cun PC coas súas propias palabras, por exemplo en linguaxe normal. A PNL axuda aos PC a examinar e reaccionar reproducindo a capacidade humana para comprender a linguaxe común que os individuos usan para transmitir. Hoxe en día, hai numerosos exemplos de marcos comúns de manexo da linguaxe no razoamento feito polo home que están a funcionar.

Instancias DA PNL EN IA

1. Correspondencia: moitas aplicacións de correspondencia, como Facebook Messenger, están utilizando agora a conciencia creada polo home. En definitiva, Facebook parece moi inspirado pola IA. Uns meses antes, Facebook declarou a súa axuda M que promete converterse no teu propio axudante (coa data de envío público por determinar): "M pode facer todo o que poida un humano".

2. Conclusión máis rápida: exemplos de marcos de preparación de linguaxes característicos na conciencia creada polo home están ademais en clínicas médicas que utilizan o manexo da linguaxe común para demostrar unha determinada determinación a partir das notas non estruturadas dun médico. A programación de PNL para imaxes mamográficas e informes de mamografías apoian a extracción e investigación de información para eleccións clínicas. A programación de PNL pode decidir o risco de malignidade do seo de forma máis produtiva e, ademais, declinar o requisito de biopsias superfluas e fomentar un tratamento máis rápido mediante unha conclusión previa.

3. Revisión do cliente: a preparación da linguaxe natural en aplicacións de razoamento informatizado fai que sexa sinxelo montar auditorías de artigos desde un sitio e comprender o que realmente din os compradores así como as súas suposicións sobre un artigo en particular. As organizacións cun gran volume de auditorías realmente poden obtelos e utilizar a información recollida para suxerir novos elementos ou administracións dependentes das inclinacións do cliente. Esta aplicación axuda ás organizacións a atopar datos importantes para o seu negocio, mellorar a lealdade dos consumidores, recomendar artigos ou beneficios máis significativos e comprender mellor as necesidades do cliente.

4. Asistentes virtuais avanzados: un axudante remoto, chamado adicionalmente AI man dereita ou auxiliar informático, é un programa de aplicación que comprende as ordes de voz da linguaxe común e remata as tarefas para o cliente. Os DA poden axudar aos compradores con exercicios de intercambio ou axilizar as actividades do lugar de chamada para ofrecer un encontro superior con clientes e diminuír os gastos operativos. Progresivamente veremos estas aplicacións en diferentes gadgets, por exemplo, programas para PCs, frameworks domésticos expertos, automóbiles e no mercado de risco.

Aplicacións de procesamento da linguaxe característica:

Tradución automática

Decatámonos de que a medida de datos accesibles en liña está a desenvolverse, polo que a necesidade de chegar a ela resulta progresivamente significativa e a estimación das aplicacións normais de manexo da linguaxe resulta clara. A interpretación automática anímanos a superar os límites lingüísticos que experimentamos con frecuencia ao descifrar manuais especializados, defender substancias ou listas a un gasto esencialmente diminuído. A proba con avances na interpretación da máquina non consiste en descifrar palabras, pero en comprender o significado das frases para dar unha interpretación xenuína.

Esquema programado

No caso de que necesitemos chegar a un fragmento particular e significativo de datos dunha enorme base de información, a sobrecarga de información é un problema real. O resumo programado é importante non só para resumir a importancia dos informes e os datos, senón tamén para comprender as implicacións entusiastas dentro dos datos, por exemplo, na recollida de información dos medios en liña.

Exame de suposicións

O obxectivo do exame de conclusións é recoñecer a suposición entre algunhas publicacións ou mesmo nunha publicación similar onde o sentimento non se comunica en todos os casos de forma inequívoca. As organizacións utilizan aplicacións de manexo da linguaxe común, por exemplo, a investigación de estimacións, para recoñecer opinións e suposicións en liña para axudarlles a comprender a opinión dos clientes sobre os seus artigos e administracións e, en xeral, os marcadores da súa posición. Máis alá de decidir extrema directa, o exame de conclusión comprende a opinión nunha circunstancia específica.

Caracterización do texto

A orde do texto fai concebible asignar clasificacións predefinidas a un arquivo e clasificalo para descubrir os datos que precisa ou simplificar algúns exercicios. Por exemplo, un uso da clasificación de texto é a separación de spam no correo electrónico.

Pregunta Resposta

As preguntas e respostas (QA) están a ser cada vez máis comúns debido aos usos, por exemplo, Siri, OK Google, caixas de conversa e axudantes de categoría inferior. Unha aplicación de control de calidade é un marco capaz de facer notar con lucidez unha solicitude humana. Podería utilizarse como interface só de contido ou como marco de discurso expresado. Esta parte restante é unha proba pertinente, especialmente para índices web, e é un dos principais usos da linguaxe característica para preparar a investigación.

Destino eventual da PNL

Cal é o destino final da linguaxe común?

Os bots

Os chatbots responden ás preguntas dos clientes e guíanos aos activos e elementos aplicables a calquera hora ou en calquera momento. Moitas veces úsase na asistencia ao cliente, especialmente na banca, venda polo miúdo e veciñanza. En particular, nun ámbito de atención ao cliente, os chatbots deben ser rápidos, intelixentes e sinxelos de usar, xa que os clientes teñen estándares exclusivos (e nalgúns casos de baixa persistencia). Para conseguilo, os chatbots usan a PNL para obter linguaxe, na súa maior parte sobre contidos ou cooperacións de recoñecemento de voz, onde os clientes imparten coas súas propias palabras, como se dirixirían a un especialista. Esta utilidade estendida tamén beneficiará a diferentes tipos de bots para facelos máis exitosos e naturais a longo prazo, desde axudantes remotos como Siri e Alexa de Amazon ata fases de bot que están máis informadas ou asignadas. Estes bots utilizarán progresivamente a NLP para recibir mensaxes e realizar actividades, por exemplo, compartir xeoinformación, recuperar conexións e imaxes ou realizar outras actividades máis alucinantes para nós.

Admite unha interface de usuario imperceptible

Cada asociación que temos coas máquinas son comunicación humana (tanto de discusión como de texto). O Echo de Amazon é só un modelo que pon á xente en contacto máis directo coa innovación. A idea dunha IU indetectable ou cero dependerá da asociación directa entre o cliente e a máquina, independentemente de se a través de voz, texto ou unha mestura dos dous. A PNL que repercute nunha comprensión lóxica máis destacada da linguaxe humana, ao final do día, xa que mellora minimizando-nos (o que declaramos independentemente de como o expresemos e o que esteamos facendo) será fundamental para calquera IU indetectable ou nula. aplicación.

Caza máis intelixente

Un serach máis intelixente implica que os clientes poden estar preparados para mirar mediante ordes de voz en lugar de compoñer ou utilizar palabras de consigna. O destino final da PNL é tamén para unha investigación máis astuta, algo que levamos discutindo aquí en Expert System durante bastante tempo. Últimamente, Google declarou que engadiu capacidades de PNL a Google Drive para permitir aos clientes buscar rexistros e substancias utilizando linguaxe conversacional.

Coñecemento a partir de datos non estruturados

Os arranxos de PNL reunirán progresivamente información útil a partir de información non estruturada, por exemplo, mensaxes de estrutura longa, gravacións, sons, etc. Terán a opción de analizar o ton, a voz, a selección de palabras e as suposicións da información para reunir o exame. , por exemplo, medir a fidelidade dos consumidores ou distinguir puntos de dor.