Razmislite o tome kako se do prije nekoliko godina održivo Google traženje postiglo korištenjem točnih ključnih riječi organiziranih s Booleovim terminima upita. Na ovaj način, u slučaju da trebate pronaći rješenja od Googlea, trebali biste znati da je to jezik. U tom je trenutku Google predstavio semantičku potragu. To je izračun znanstvenih odnosa između riječi, osnažujući vas da postavite upit na sličan način kao što biste to učinili prijatelju. Iznutra je interpretaciju tog pitanja pretvorio u Booleovu organiziranu potragu koju je razumio - ali je ciklus bio neprimjetan. Upravo je to inovacija koja vam omogućuje da pitate Siri kakva je klima danas ili koje je najjeftinije putovanje na Borneo sutra, a da svoj engleski ne mijenjate u računalne argumente. Stoga možemo reći da je NLP produžetak strojnog i ljudskog dijalekata.

Priprema zajedničkog jezika (NLP) područje je softverskog inženjeringa i brine se o suradnji između osobnih računala i ljudskih (karakterističnih) jezika. Aludira na AI strategiju za razgovor s lukavim okvirima koji koriste karakterističan jezik, na primjer, engleski. U trenutku kada vam je potreban pronicljiv okvir poput robota da biste nastavili u skladu s vašim uputama ili kada trebate čuti izbor iz kliničkog glavnog okvira temeljenog na diskursu, potrebno je rukovati zajedničkim jezikom. Dakle, u biti možemo reći da polje NLP-a uključuje izradu osobnih računala za obavljanje korisnih poslova s ​​uobičajenim dijalektima koje koristimo. Informacije i rezultati NLP okvira mogu biti diskurs i sastavljen test.

Možemo reći da bez NLP-a, svijest koju je stvorio čovjek može samo shvatiti važnost jezika i odgovoriti na jednostavna pitanja, ali ne može shvatiti značaj riječi u okruženju. Stoga, aplikacije za rukovanje prirodnim jezikom dopuštaju klijentima da razgovaraju s računalom vlastitim riječima, na primjer normalnim jezikom. NLP pomaže računalima pri proučavanju i reagiranju reproducirajući ljudsku sposobnost razumijevanja uobičajenog jezika koji pojedinci koriste za prenošenje. Danas postoje brojni primjeri okvira za rukovanje zajedničkim jezikom u umjetnom razmišljanju koji su od sada u funkciji.

Primjeri NLP-a U AI

1. Dopisivanje: Mnoge aplikacije za dopisivanje kao što je Facebook Messenger sada koriste svijest koju je stvorio čovjek. Sve u svemu, pogledi Facebooka iznimno su inspirirani umjetnom inteligencijom. Nekoliko mjeseci prije, Facebook je objavio svoju pomoć M koja obećava da će se pretvoriti u vlastitu pomoćnicu (uz javni datum slanja koji se ne utvrđuje): "M može učiniti sve što može i čovjek."

2. Brži zaključak: Primjeri karakterističnih okvira za pripremu jezika u svijesti koju je stvorio čovjek nalaze se i u medicinskim klinikama koje koriste zajednički jezik kako bi pokazali određenu odlučnost iz liječničkih nestrukturiranih bilješki. NLP programiranje za mamografsko snimanje i mamografska izvješća podržavaju izdvajanje i istraživanje informacija za kliničke izbore. NLP programiranje može produktivnije odlučiti o opasnosti od zloćudnog tumora u grudima i nadalje smanjiti potrebu za suvišnim biopsijama i potaknuti brže liječenje kroz prethodni zaključak.

3. Pregled klijenta: Priprema prirodnog jezika u računalnim aplikacijama za razmišljanje olakšava sastavljanje revizija stavki s web-mjesta i razumijevanje onoga što kupci stvarno govore kao i njihove pretpostavke o određenoj stavci. Organizacije s velikom količinom revizija stvarno ih mogu dobiti i iskoristiti prikupljene informacije za predlaganje novih stavki ili administracija ovisno o sklonostima klijenata. Ova aplikacija pomaže organizacijama u pronalaženju važnih podataka za njihovo poslovanje, poboljšanju lojalnosti potrošača, preporuci značajnijih artikala ili pogodnosti te boljem razumijevanju potreba klijenata.

4. Virtualni napredni pomoćnici: Udaljeni pomagač, koji se dodatno naziva AI desna ruka ili računalni pomoćnik, aplikacijski je program koji razumije glasovne naredbe zajedničkog jezika i završava zadatke za klijenta. DA mogu pomoći kupcima u vježbama razmjene ili pojednostaviti aktivnosti mjesta poziva kako bi ponudili superioran susret s klijentima i smanjili operativne troškove. Postupno ćemo vidjeti ove aplikacije u različitim gadgetima, na primjer, programima za osobna računala, pametnim kućnim okvirima, automobilima i na tržištu poduzetničkih ulaganja.

Karakteristične aplikacije za obradu jezika:

Strojni prijevod

Shvaćamo da se mjera dostupnih podataka na mreži razvija, pa se potreba da se do njih dođe postaje sve značajnija, a procjena aplikacija za normalno rukovanje jezikom postaje jasna. Strojno tumačenje potiče nas da prevladamo jezične granice s kojima se često susrećemo dešifriranjem specijaliziranih priručnika, održavanjem sadržaja ili popisa uz bitno smanjene troškove. Test s napretkom strojnog tumačenja nije u dešifriranju riječi, već u razumijevanju značaja rečenica za davanje istinskog tumačenja.

Programirani nacrt

U slučaju da trebamo doći do određenog, značajnog isječka podataka iz goleme informacijske baze, onda je preopterećenost informacijama pravi problem. Programirani sažetak je značajan ne samo za sažimanje važnosti izvješća i podataka, već i za razumijevanje entuzijastičnih implikacija unutar podataka, na primjer, u prikupljanju informacija iz internetskih medija.

Ispitivanje pretpostavki

Cilj ispitivanja zaključka je prepoznati pretpostavku među nekoliko postova ili čak u sličnom postu gdje osjećaj nije u svakom slučaju nedvosmisleno izražen. Organizacije koriste aplikacije za rukovanje uobičajenim jezikom, na primjer, istraživanje procjene, za prepoznavanje mišljenja i pretpostavki na mreži kako bi im se pomoglo u razumijevanju mišljenja kupaca o njihovim artiklima i administraciji te općenito markerima njihovog položaja. Prošlost odlučivanja izravna krajnost, zaključak ispitivanje obuhvaća mišljenje u određenim okolnostima.

Karakterizacija teksta

Redoslijed teksta omogućuje postavljanje unaprijed definiranih klasifikacija u arhivu i njezino sortiranje kako biste otkrili podatke koji su vam potrebni ili pojednostavili nekoliko vježbi. Na primjer, korištenje klasifikacije teksta je odvajanje neželjene pošte u e-pošti.

Odgovaranje na pitanje

Odgovaranje na pitanja (QA) postaje sve više uvriježeno zbog upotrebe, na primjer, Siri, OK Google, govornih kutija i pomoćnika. QA aplikacija je okvir koji može lucidno primijetiti ljudski zahtjev. Može se koristiti kao sučelje samo za sadržaj ili kao izražen okvir diskursa. Ovi preostali dijelovi relevantan su test posebno za web indekse i jedna je od glavnih upotreba karakterističnog jezika za pripremu istraživanja.

Konačna sudbina NLP-a

Kakva je konačna sudbina zajedničkog jezika?

Botovi

chatbots odgovara na pitanja klijenata i vodi ih do primjenjivih sredstava i stavki u bilo koje vrijeme ili bilo kada. Često se koristi za pomoć klijentima, posebno u bankarstvu, maloprodaji i susjedstvu. Osobito u okruženju brige o klijentima chatbotovi bi trebali biti brzi, lukavi i jednostavni za korištenje, na temelju toga što klijenti imaju ekskluzivne standarde (au nekim slučajevima nisku upornost). Kako bi to postigli, chatbotovi koriste NLP za dobivanje jezika, većinom preko sadržaja ili glasovne potvrde suradnje, gdje klijenti prenose svojim riječima, kao što bi se obratili stručnjaku. Ova proširena korisnost također će koristiti različitim vrstama botova kako bi ih dugoročno učinili uspješnijim i prirodnijim, od daljinskih pomagača kao što su Siri i Amazonova Alexa do faza botova koje su više informatizirane ili postavljene na zadatak. Ovi roboti će postupno koristiti NLP za primanje poruka i izvođenje aktivnosti, na primjer, dijeljenje geoinformacija, obnavljanje veza i slika ili izvršavanje drugih zapanjujućih aktivnosti za nas.

Podržava neprimjetno korisničko sučelje

Svaka asocijacija koju imamo sa strojevima je ljudska komunikacija (i rasprava i tekst). Amazonov Echo samo je jedan model koji ljude još jednostavnije dovodi u kontakt s inovacijama. Ideja o neotkrivenom ili nultom korisničkom sučelju ovisit će o izravnoj povezanosti između klijenta i stroja, bez obzira je li putem glasa, teksta ili mješavine to dvoje. NLP koji utječe na istaknutije logičko razumijevanje ljudskog jezika, na kraju dana, budući da poboljšava umanjivanje važnosti nas – onoga što kažemo bez obzira na to kako to iznosimo i što radimo – bit će temeljan za bilo koje korisničko sučelje koje se ne može detektirati ili ga nema. primjena.

Inteligentniji lov

Inteligentnije pretraživanje podrazumijeva da klijenti mogu biti spremni gledati putem glasovnih naloga umjesto sastavljanja ili korištenja parola. Eventualna sudbina NLP-a dodatno je za oštroumnije istraživanje - nešto o čemu već neko vrijeme raspravljamo ovdje u Expert Systemu. Nedavno je Google objavio da je dodao NLP kapacitete Google Driveu kako bi omogućio klijentima da traže zapise i sadržaj koristeći razgovorni jezik.

Znanje iz nestrukturiranih podataka

NLP aranžmani postupno će prikupljati korisne uvide iz nestrukturiranih informacija, na primjer, poruka duge strukture, snimaka, zvukova i tako dalje. Imat će opciju seciranja tona, glasa, odabira riječi i pretpostavki informacija kako bi sastavili ispitivanje. , na primjer, mjerenje lojalnosti potrošača ili razlikovanje bolnih točaka.