Pertimbangkan bagaimana hingga beberapa tahun yang lalu, pencarian Google yang layak dilakukan dengan menggunakan semboyan yang tepat yang disusun dengan istilah penyelidikan Boolean. Jadi, jika Anda ingin mencari solusi dari Google, Anda harus mengetahui bahasanya. Saat itulah Google menghadirkan pencarian semantik. Ini perhitungan hubungan ilmiah antara kata-kata, memberdayakan Anda untuk mengajukan pertanyaan dengan cara yang sama seperti Anda bertanya kepada teman. Di dalamnya, ia menafsirkan pertanyaan tersebut ke dalam pencarian terorganisir Boolean yang dapat dipahaminya – namun siklusnya tidak terlihat. Ini adalah inovasi yang memungkinkan Anda bertanya kepada Siri bagaimana cuaca saat ini atau berapa perjalanan termurah ke Kalimantan besok, tanpa mengubah bahasa Inggris Anda menjadi pintu masuk akal komputasi. Jadi kita dapat mengatakan bahwa NLP merupakan perpanjangan antara dialek mesin dan manusia.

Persiapan bahasa umum (NLP) adalah bidang rekayasa perangkat lunak dan berkaitan dengan kolaborasi antara PC dan bahasa (karakteristik) manusia. Ini mengacu pada strategi AI untuk berbicara dengan sistem cerdik yang menggunakan bahasa tertentu, misalnya bahasa Inggris. Ketika Anda membutuhkan kerangka kerja yang cerdas seperti robot untuk bertindak sesuai dengan arahan Anda atau ketika Anda perlu mendengarkan pilihan dari kerangka master klinis berbasis wacana, diperlukan kerangka kerja yang dapat menangani bahasa umum. Jadi pada dasarnya kita dapat mengatakan bahwa bidang NLP mencakup pembuatan PC untuk melakukan tugas-tugas bermanfaat dengan dialek normal yang kita gunakan. Informasi dan hasil kerangka NLP dapat berupa wacana dan tes tertulis.

Kita dapat mengatakan bahwa tanpa NLP, kesadaran buatan manusia hanya dapat memahami pentingnya bahasa dan menjawab pertanyaan langsung, namun tidak dapat memahami pentingnya kata-kata dalam lingkungan. Dengan demikian, aplikasi penanganan bahasa alami memungkinkan klien untuk berbicara dengan PC dengan kata-kata mereka sendiri, misalnya dalam bahasa normal. NLP membantu PC membaca dan bereaksi dengan mereproduksi kemampuan manusia untuk memahami bahasa sehari-hari yang digunakan individu untuk menyampaikan. Saat ini, ada banyak contoh kerangka penanganan bahasa umum dalam penalaran buatan manusia yang sudah berfungsi.

Contoh NLP DI AI

1. Korespondensi: Banyak aplikasi korespondensi seperti Facebook Messenger yang saat ini menggunakan kesadaran buatan manusia. Secara keseluruhan, Facebook terlihat sangat terinspirasi oleh AI. Beberapa bulan sebelumnya, Facebook mengumumkan bantuan M-nya yang bersumpah untuk menjadi asisten Anda sendiri (dengan tanggal peluncuran publik tbd): “M dapat melakukan apa pun yang bisa dilakukan manusia.”

2. Kesimpulan lebih cepat: Contoh sistem persiapan bahasa khas dalam kesadaran buatan juga ada di klinik medis yang menggunakan penanganan bahasa umum untuk menunjukkan keputusan tertentu dari catatan dokter yang tidak terstruktur. Pemrograman NLP untuk pencitraan mamografi dan laporan mammogram menjunjung tinggi ekstraksi dan penyelidikan informasi untuk pilihan klinis. Pemrograman NLP dapat menentukan risiko keganasan payudara dengan lebih efektif dan juga mengurangi kebutuhan akan biopsi yang berlebihan dan mendorong pengobatan yang lebih cepat melalui kesimpulan sebelumnya.

3. Tinjauan Klien: Persiapan bahasa alami dalam aplikasi penalaran terkomputerisasi memudahkan pengumpulan audit produk dari situs dan memahami apa yang sebenarnya dikatakan pembeli serta anggapan mereka mengenai produk tertentu. Organisasi dengan volume audit yang besar sebenarnya dapat memperolehnya dan menggunakan informasi yang dikumpulkan untuk merekomendasikan produk atau layanan baru tergantung pada preferensi klien. Aplikasi ini membantu organisasi menemukan data penting untuk bisnis mereka, meningkatkan loyalitas konsumen, merekomendasikan item atau manfaat yang lebih signifikan dan lebih baik serta memahami kebutuhan klien.

4. Asisten tingkat lanjut virtual: Pembantu jarak jauh, juga disebut tangan kanan AI atau asisten terkomputerisasi, adalah program aplikasi yang memahami perintah suara bahasa umum dan menyelesaikan tugas untuk klien. DA dapat membantu pembeli dalam latihan pertukaran atau menyederhanakan aktivitas panggilan untuk menawarkan pengalaman klien yang lebih baik dan mengurangi biaya operasional. Kita akan semakin melihat aplikasi ini di berbagai gadget, misalnya program PC, sistem rumah cerdas, otomotif, dan di pasar ventura.

Karakteristik Aplikasi Pemrosesan Bahasa:

Mesin penerjemah

Kami menyadari bahwa jumlah data yang dapat diakses secara online semakin meningkat, sehingga kebutuhan untuk mengaksesnya menjadi semakin signifikan dan nilai aplikasi penanganan bahasa normal menjadi jelas. Penafsiran mesin mendorong kita mengatasi batasan bahasa yang sering kita alami dengan menguraikan manual khusus, mempertahankan substansi atau daftar dengan biaya yang jauh lebih rendah. Tantangan dengan kemajuan interpretasi mesin bukan pada penguraian kata, namun pada pemahaman makna kalimat untuk memberikan interpretasi yang sebenarnya.

Garis besar terprogram

Jika kita ingin mendapatkan potongan data tertentu dan penting dari basis informasi yang sangat besar, maka beban informasi yang berlebihan adalah masalah yang nyata. Ikhtisar terprogram penting tidak hanya untuk menyimpulkan pentingnya laporan dan data, namun juga untuk memahami implikasi positif dari data tersebut, misalnya dalam mengumpulkan informasi dari media online.

Pemeriksaan dugaan

Tujuan dari pengujian kesimpulan adalah untuk mengenali anggapan di antara beberapa postingan atau bahkan dalam postingan serupa dimana perasaan tidak selalu terkomunikasikan dengan jelas. Organisasi menggunakan aplikasi penanganan bahasa umum, misalnya penyelidikan estimasi, untuk mengidentifikasi opini dan asumsi secara online guna membantu mereka memahami opini pelanggan mengenai produk dan layanan mereka serta secara umum penanda status mereka. Selain menentukan ekstremitas langsung, pemeriksaan kesimpulan memahami pendapat dalam suatu keadaan tertentu.

Karakterisasi teks

Urutan teks memungkinkan untuk menetapkan klasifikasi yang telah ditentukan sebelumnya ke arsip dan memilahnya untuk menemukan data yang Anda perlukan atau menyederhanakan beberapa latihan. Misalnya saja penggunaan klasifikasi teks untuk memisahkan spam di email.

Menjawab pertanyaan

Tanya-Jawab (QA) menjadi semakin umum karena penggunaan seperti Siri, OK Google, kotak bicara, dan alat bantu kasar. Aplikasi QA adalah kerangka kerja yang mampu mencatat permintaan manusia dengan jelas. Ini dapat digunakan sebagai antarmuka konten saja atau sebagai kerangka wacana yang diungkapkan. Ini masih merupakan tes yang relevan khususnya untuk indeks web, dan merupakan salah satu prinsip penggunaan penelitian persiapan bahasa yang khas.

Nasib akhir NLP

Bagaimana nasib bahasa umum pada akhirnya?

Bot

chatbots menjawab pertanyaan klien dan membimbing mereka ke aset dan item yang berlaku kapan saja atau kapan saja. Hal ini sering digunakan dalam bantuan klien, khususnya di perbankan, ritel dan lingkungan. Khususnya dalam lingkungan layanan klien, chatbot harus cepat, cerdas, dan mudah digunakan, karena klien memiliki standar yang unik (dan dalam beberapa kasus ketekunannya rendah). Untuk mencapai hal ini, chatbots menggunakan NLP untuk berkomunikasi, sebagian besar melalui interaksi konten atau pengenalan suara, di mana klien berkomunikasi dengan kata-kata mereka sendiri, seperti saat mereka berbicara dengan seorang profesional. Kegunaan yang diperluas ini juga akan menguntungkan berbagai jenis bot untuk menjadikannya lebih sukses dan alami dalam jangka panjang, mulai dari pembantu jarak jauh seperti Siri dan Alexa Amazon hingga tahapan bot yang lebih terkomputerisasi atau berbasis tugas. Bot ini akan semakin memanfaatkan NLP untuk menerima pesan dan melakukan aktivitas, misalnya, berbagi geoinformasi, memulihkan koneksi dan gambar, atau melakukan aktivitas lain yang lebih membingungkan bagi kita.

Mendukung UI yang tidak terlihat

Setiap hubungan yang kita miliki dengan mesin adalah komunikasi manusia (baik diskusi maupun teks). Amazon's Echo hanyalah salah satu model yang membuat orang lebih mudah berhubungan dengan inovasi. Gagasan tentang UI yang tidak terdeteksi atau nol akan bergantung pada hubungan langsung antara klien dan mesin, baik melalui suara, teks, atau gabungan keduanya. NLP yang berdampak pada pemahaman logis bahasa manusia yang lebih menonjol, pada akhirnya, seiring dengan semakin meremehkannya kita—apa yang kita nyatakan terlepas dari bagaimana kita menyatakannya, dan apa yang kita lakukan—akan menjadi hal mendasar untuk UI yang tidak terdeteksi atau nol. aplikasi.

Perburuan yang lebih cerdas

Pencarian yang lebih cerdas berarti klien dapat melihat melalui perintah suara daripada menulis atau menggunakan semboyan. Nasib NLP pada akhirnya juga untuk penyelidikan yang lebih cerdik—sesuatu yang telah kita diskusikan di Sistem Pakar selama beberapa waktu. Baru-baru ini, Google menyatakan telah menambahkan kemampuan NLP ke Google Drive untuk memungkinkan pengguna mencari data dan konten menggunakan bahasa percakapan.

Pengetahuan dari data tidak terstruktur

Sistem NLP secara bertahap akan mengumpulkan wawasan yang berguna dari informasi yang tidak terstruktur, seperti pesan berstruktur panjang, rekaman, suara, dll. Mereka akan dapat membedah nada, suara, pemilihan kata, dan anggapan informasi untuk menyusun ujian , misalnya, mengukur loyalitas konsumen atau membedakan titik kesulitan.