Gondoljunk csak bele, hogyan valósult meg néhány évvel ezelőtt életképes Google megjelenés a logikai lekérdezési feltételekkel rendezett, pontos jelszó használatával. Ilyen módon, ha esetleg megoldást kell találnia a Google-tól, ismernie kell a nyelvét. Ezen a ponton a Google szemantikai törekvést mutatott be. Ez a szavak közötti tudományos kapcsolat számítása, amely felhatalmazza Önt arra, hogy hasonló módon kérdezzen rá, mint egy társára. Belül ennek a kérdésnek az értelmezését boole-féle szervezett törekvéssé tette, amelyet felfogott – a körforgás azonban észrevehetetlen volt. Ez az az újítás, amely lehetővé teszi, hogy megkérdezze Sirit, milyen az éghajlat ma, vagy mi lesz holnap a legolcsóbb Borneói utazás anélkül, hogy az angol nyelvet számítási logikára változtatná. Tehát azt mondhatjuk, hogy az NLP egy kiterjesztése a gépi és emberi dialektusok között.

A közös nyelvi előkészítés (NLP) a szoftverfejlesztés zónája, amely a PC-k és az emberi (karakterisztikus) nyelvek közötti együttműködések miatt aggódik. Arra utal, hogy mesterséges intelligencia stratégiája egy jellegzetes nyelvet, például angolt használó, fura keretrendszerekkel való beszédre irányul. Azon a ponton, amikor szüksége van egy okos keretrendszerre, például a robotra, hogy az Ön útmutatásai szerint haladjon, vagy amikor egy diskurzusalapú klinikai mester keretrendszerből kell választani, szükség van a közös nyelv kezelésére. Tehát lényegében azt mondhatjuk, hogy az NLP területe magában foglalja a PC-k elkészítését, hogy az általunk használt normál dialektusokkal végezzenek hasznos feladatokat. Az NLP keretrendszer információja és hozama lehet diskurzus és összeállított teszt.

Azt mondhatjuk, hogy NLP nélkül az ember alkotta tudat csak fel tudja fogni a nyelv fontosságát, és válaszolni képes az egyszerű kérdésekre, de nem képes megérteni a szavak jelentőségét a beállításban. Így a természetes nyelvet kezelő alkalmazások lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy a saját szavaikkal, például normál nyelven beszéljenek a számítógéppel. Az NLP segíti a számítógépeket a böngészésben és a reagálásban azáltal, hogy reprodukálja az emberi képességet a hétköznapi nyelv megértésére, amelyet az egyének közvetítenek. Manapság számos példa van az ember alkotta érvelésben általános nyelvkezelési keretekre, amelyek jelenleg is működnek.

NLP-példányok AI-BAN

1. Levelezés: Számos levelezési alkalmazás, mint például a Facebook Messenger, jelenleg ember alkotta tudatot használ. Mindent összevetve, a Facebook úgy néz ki, hogy rendkívül ihlette az AI. Néhány hónappal korábban a Facebook bejelentette M-segélyét, amely megfogadja, hogy saját segítőjévé válik (a nyilvános feladás dátumával tbd): „M mindent megtehet, amit egy ember tud.”

2. Gyorsabb következtetés: Az ember alkotta tudatban jellemző nyelvi előkészítő keretekre ezen kívül vannak példák az orvosi klinikákon, amelyek a köznyelvi kezelést használják az orvos strukturálatlan feljegyzéseiből származó meghatározott elszántság demonstrálására. Az NLP programozás a mammográfiás képalkotáshoz és a mammográfiás jelentésekhez támogatja az információk kinyerését és vizsgálatát a klinikai döntések meghozatalához. Az NLP programozás még hatékonyabban tudja eldönteni a mellrák kockázatát, és csökkenti a felesleges biopsziák szükségességét, és az előzetes következtetések révén gyorsabb kezelésre ösztönöz.

3. Ügyfél áttekintése: A számítógépes érvelési alkalmazásokban történő természetes nyelvi előkészítés egyszerűvé teszi az árucikk-ellenőrzések összeállítását egy webhelyről, és annak megértését, hogy a vásárlók valójában mit mondanak, éppúgy, mint az adott cikkre vonatkozó feltételezéseik. Azok a szervezetek, amelyek hatalmas mennyiségű auditot végeznek, valóban megszerezhetik azokat, és felhasználhatják az összegyűjtött információkat, hogy új tételeket vagy adminisztrációkat javasoljanak az ügyfelek hajlamaitól függően. Ez az alkalmazás segíti a szervezeteket abban, hogy megtalálják vállalkozásukhoz fontos adatokat, javítsák a fogyasztói lojalitást, jelentősebb árucikkeket vagy előnyöket ajánljanak, és jobban megértsék és megértsék az ügyfelek szükségleteit.

4. Virtuális haladó asszisztensek: A távoli segítő, más néven AI jobbkéz vagy számítógépes segéd, egy olyan alkalmazási program, amely megérti a köznyelvi hangutasításokat, és befejezi a megbízásokat az ügyfél számára. A DA-k segíthetnek a vevőknek cseregyakorlatokban, vagy egyszerűsíthetik a híváshelyi tevékenységeket, hogy kiváló ügyfélkapcsolatot kínáljanak, és csökkentsék a működési költségeket. Fokozatosan látni fogjuk ezeket az alkalmazásokat különböző kütyükben, például PC-programokban, otthoni keretrendszerekben, autókban és a kockázati piacon.

Jellegzetes nyelvfeldolgozó alkalmazások:

Gépi fordítás

Tisztában vagyunk azzal, hogy az online elérhető adatok mértéke fejlődik, így a hozzájutás igénye egyre jelentősebbé válik, és egyértelművé válik a normál nyelvkezelő alkalmazások becslése. A gépi tolmácsolás arra ösztönöz bennünket, hogy túllépjük azokat a nyelvi határokat, amelyeket gyakran tapasztalunk speciális kézikönyvek megfejtésével, tartalmak vagy listák fenntartásával, lényegesen alacsonyabb költséggel. A gépi értelmezési fejlesztések tesztje nem a szavak megfejtésére irányul, hanem a mondatok jelentőségének megértésére a valódi értelmezés érdekében.

Programozott vázlat

Abban az esetben, ha egy adott, jelentős adatrészlethez kell eljutnunk egy hatalmas információs bázisból, akkor az információs túlterhelés valódi probléma. A programozott lefutás nemcsak a jelentések és adatok jelentőségének összegzésére, hanem az adatok lelkes hatásainak megértésére is jelentős, például az online médiából történő információgyűjtés során.

Feltevésvizsgálat

A konklúzióvizsgálat célja, hogy néhány posztban, vagy akár egy hasonló posztban felismerje a feltételezést, ahol az érzés nem minden esetben kerül egyértelműen közlésre. A szervezetek általános nyelvi kezelő alkalmazásokat használnak, például becslési vizsgálatot, hogy online felismerjék a véleményeket és feltételezéseket, hogy segítsenek nekik megérteni az ügyfelek véleményét termékeikről és adminisztrációjukról, és általában a helyzetük jelzőit. Múlt döntése egyenes szélsőség, következtetés vizsgálata felfogja a véleményt egy adott körülményben.

Szöveg jellemzése

A szöveges sorrend lehetővé teszi, hogy előre meghatározott besorolásokat rendeljen egy archívumhoz, és rendezze azt, hogy megtalálja a szükséges adatokat, vagy egyszerűsítsen néhány gyakorlatot. A szöveges besorolás például a spam szétválasztása az e-mailekben.

Kérdés megválaszolása

A Question-Answering (QA) egyre inkább elterjedtebbé válik olyan felhasználások miatt, mint például a Siri, az OK Google, a talk boxok és az alantas segítők. A minőségbiztosítási alkalmazás egy olyan keretrendszer, amely képes észrevenni az emberi megkereséseket. Használható tartalmi felületként vagy kifejezett diskurzus keretként. Ez a fennmaradó rész egy releváns teszt, különösen a webes indexek esetében, és a jellegzetes nyelvi előkészítő kutatások egyik fő felhasználási módja.

Az NLP végső sorsa

Mi lesz a közös nyelv végső sorsa?

A botok

A chatbotok választ adnak az ügyfelek kérdéseire, és bármikor és bármikor elvezetik őket a megfelelő eszközökhöz és cikkekhez. Gyakran használják az ügyfelek segítésére, különösen a banki, kiskereskedelmi és szomszédsági területeken. Különösen ügyfélszolgálati környezetben a chatbotoknak gyorsnak, ravasznak és egyszerűen használhatónak kell lenniük, azon az alapon, hogy az ügyfelek exkluzív szabványokkal (és bizonyos esetekben alacsony kitartással) rendelkeznek. Ennek elérése érdekében a chatbotok az NLP-t használják a nyelv megszerzésére, többnyire a tartalom- vagy hang-visszaigazolási együttműködéseken keresztül, ahol az ügyfelek saját szavaikkal közvetítenek, ahogyan egy szakemberhez fordulnának. Ez a kibővített hasznosság különféle botokat is hasznosít, hogy sikeresebbé és természetesebbé tegyék őket hosszú távon, a távoli segítőktől, mint például a Siri és az Amazon Alexa, egészen a számítógépesítettebb vagy megbízásibb szintű robotokig. Ezek a botok fokozatosan az NLP-t fogják használni üzenetek fogadására és tevékenységek végzésére, például geoinformációk megosztására, kapcsolatok és képek helyreállítására, vagy egyéb elgondolkodtatóbb tevékenységek végrehajtására.

Az észrevehetetlen felhasználói felület támogatása

Minden egyes asszociációnk a gépekkel emberi kommunikáció (beszélgetés és szöveg). Az Amazon Echo csak egy olyan modell, amely az embereket még közvetlenebbül hozza kapcsolatba az innovációval. Az észlelhetetlen vagy nulla felhasználói felület ötlete a kliens és a gép közötti közvetlen kapcsolattól függ, függetlenül attól, hogy hangon, szövegen vagy a kettő keverékén keresztül. Az NLP, amely végső soron befolyásolja az emberi nyelv hangsúlyosabb logikai megértését, mivel javítja a lekicsinyítésünket – hogy mit mondunk ki, függetlenül attól, hogyan mondjuk, és mit csinálunk – alapvető fontosságúak lesznek minden észlelhetetlen vagy nulla felhasználói felület esetén. Alkalmazás.

Intelligensebb vadászat

Az intelligensebb keresés azt jelenti, hogy az ügyfelek készen állnak a keresésre hangutasításokkal, nem pedig jelszavak létrehozásával vagy használatával. Az NLP végső sorsa ezen túlmenően egy okosabb vizsgálatra vár – erről már egy ideje vitatkozunk itt, az Expert Systemnél. A késői állás szerint a Google bejelentette, hogy NLP-kapacitásokkal bővítette a Google Drive-ot, hogy lehetővé tegye az ügyfelek számára, hogy társalgási nyelvet használva keressenek rekordokat és anyagokat.

Tudás strukturálatlan adatokból

Az NLP-elrendezések fokozatosan összegyűjtik a hasznos betekintést strukturálatlan információkból, például hosszú szerkezetű üzenetekből, felvételekből, hangokból stb. Lehetőségük lesz a hangszín, a hang, a szavak kiválasztására és az információ feltételezéseire a vizsgálat összeállításához. , például a fogyasztói hűség mérése vagy a fájdalompontok megkülönböztetése.