Considera come fino a un paio di anni fa la valida ricerca su Google veniva eseguita utilizzando esattamente le parole d'ordine corrette organizzate con termini di ricerca booleani. In questo modo, se desideri trovare soluzioni da Google, dovresti conoscere il suo linguaggio. A quel punto Google ha presentato la ricerca semantica. Si tratta di un calcolo della relazione accademica tra le parole, che ti consente di porre una domanda nello stesso modo in cui faresti con un compagno. All'interno, ha trasformato l'interpretazione di quella domanda in una ricerca booleana organizzata che comprendeva, ma il ciclo era impercettibile. Questa è la vera innovazione che ti permette di chiedere a Siri qual è il clima oggi o quale sarà il viaggio più economico nel Borneo domani, senza trasformare il tuo inglese in basi di logica computazionale. Quindi possiamo dire che la PNL è un’estensione tra i dialetti macchina e umani.
La preparazione linguistica comune (PNL) è un'area dell'ingegneria del software e riguarda la collaborazione tra PC e linguaggi umani (caratteristici). Si riferisce al metodo dell'intelligenza artificiale per parlare con sistemi astuti utilizzando una lingua caratteristica, ad esempio l'inglese. Nel momento in cui hai bisogno di una struttura astuta come un robot per procedere secondo le tue indicazioni o quando hai bisogno di ascoltare la scelta da una struttura clinica principale basata sul discorso, è necessario gestire il linguaggio comune. Quindi in sostanza possiamo dire che il campo della PNL include la creazione di PC per eseguire attività utili con i normali dialetti che stiamo utilizzando. Le informazioni e il rendimento di un quadro di PNL possono essere discorsi e test composti.
Possiamo dire che senza la PNL, la coscienza creata dall'uomo può solo comprendere l'importanza del linguaggio e rispondere a domande semplici, ma non può comprendere il significato delle parole nell'ambiente. Pertanto, le applicazioni di gestione del linguaggio naturale consentono agli utenti di parlare con un PC con parole proprie, ad esempio nel linguaggio normale. La PNL aiuta i PC a leggere e reagire riproducendo la capacità umana di comprendere il linguaggio comune che le persone usano per trasmettere. Oggi, ci sono numerosi esempi di strutture comuni di gestione del linguaggio nel ragionamento creato dall'uomo che sono già funzionanti.
Istanze di PNL NELL'AI
1. Corrispondenza: molte applicazioni di corrispondenza come Facebook Messenger utilizzano attualmente la coscienza creata dall'uomo. Tutto sommato, Facebook sembra estremamente ispirato dall'intelligenza artificiale. Pochi mesi prima, Facebook aveva annunciato il suo supporto M che promette di diventare il tuo stesso aiutante (con la data di pubblicazione pubblica da definire): "M può fare tutto ciò che un essere umano può fare".
2. Conclusione più rapida: esempi di strutture di preparazione del linguaggio tipiche nella coscienza creata dall'uomo si trovano anche nelle cliniche mediche che utilizzano la gestione del linguaggio comune per dimostrare una determinata determinazione dalle note non strutturate di un medico. La programmazione PNL per l'imaging mammografico e i referti mammografici supporta l'estrazione e l'indagine delle informazioni per le scelte cliniche. La programmazione della PNL può decidere il rischio di tumori al seno in modo ancora più produttivo e inoltre ridurre la necessità di biopsie superflue e incoraggiare un trattamento più rapido attraverso una conclusione anticipata.
3. Revisione del cliente: L'apprendimento del linguaggio naturale nelle applicazioni di ragionamento computerizzato semplifica la raccolta di controlli sugli articoli da un sito e la comprensione di ciò che i consumatori dicono realmente e delle loro supposizioni su un particolare articolo. Le organizzazioni con un'enorme quantità di audit possono effettivamente ottenerli e utilizzare le informazioni raccolte per suggerire nuovi prodotti o servizi a seconda delle inclinazioni del cliente. Questa applicazione aiuta le organizzazioni a trovare dati importanti per la propria attività, a migliorare la fedeltà dei consumatori, a consigliare articoli o vantaggi più significativi e a comprendere meglio le necessità del cliente.
4. Assistenti virtuali avanzati: Un aiutante remoto, chiamato anche braccio destro AI o assistente computerizzato, è un programma applicativo che comprende gli ordini vocali nella lingua comune e completa gli incarichi per il cliente. I DA possono aiutare gli acquirenti con esercizi di scambio o semplificare le attività di chiamata per offrire un incontro con il cliente di qualità superiore e ridurre le spese operative. Vedremo progressivamente queste applicazioni in diversi gadget, ad esempio, programmi per PC, strutture domestiche intelligenti, automobili e nel mercato dei venture capital.
Applicazioni caratteristiche di elaborazione del linguaggio:
Traduzione automatica
Ci rendiamo conto che la quantità di dati accessibili in rete è in via di sviluppo, per cui l'esigenza di accedervi risulta progressivamente significativa e la stima delle normali applicazioni di gestione del linguaggio risulta chiara. L'interpretazione automatica ci aiuta a superare i confini linguistici che spesso incontriamo decifrando manuali specializzati, sostenendo contenuti o elenchi a un costo sostanzialmente ridotto. La sfida con i progressi dell'interpretazione automatica non consiste nel decifrare le parole, ma nel comprendere il significato delle frasi per fornire un'interpretazione autentica.
Schema programmato
Se abbiamo bisogno di ottenere un particolare e significativo frammento di dati da un'enorme base di informazioni, il sovraccarico di informazioni è un vero problema. L'analisi programmata è importante non solo per riassumere l'importanza di rapporti e dati, ma anche per comprendere le implicazioni interessanti dei dati, ad esempio, nella raccolta di informazioni dai media online.
Esame delle supposizioni
L'obiettivo dell'esame conclusivo è riconoscere l'ipotesi in alcuni post o anche in un post simile in cui i sentimenti non sono sempre comunicati in modo inequivocabile. Le organizzazioni utilizzano applicazioni di gestione del linguaggio comune, ad esempio indagini di stima, per riconoscere opinioni e ipotesi online per aiutarle a comprendere l'opinione dei clienti sui loro articoli e servizi e in generale sugli indicatori della loro posizione. Oltre a decidere l'estremità semplice, l'esame della conclusione comprende l'opinione in una circostanza specifica.
Caratterizzazione del testo
L'ordine del testo rende possibile assegnare classificazioni predefinite a un archivio e ordinarlo per scoprire i dati richiesti o semplificare alcuni esercizi. Ad esempio, un uso della classificazione del testo è la separazione dello spam nelle e-mail.
Risposta alla domanda
La risposta alle domande (QA) sta diventando sempre più diffusa grazie all'utilizzo, ad esempio, di Siri, OK Google, talk box e aiutanti umili. Un'applicazione di QA è un framework in grado di rilevare lucidamente una sollecitazione umana. Potrebbe essere utilizzato come semplice interfaccia di contenuto o come struttura del discorso espresso. Queste parti rimanenti sono un test pertinente in particolare per gli indici web, ed è uno degli usi principali della ricerca caratteristica di preparazione del linguaggio.
Il destino finale della PNL
Qual è il destino finale del linguaggio comune?
I bot
i chatbot rispondono alle domande dei clienti e li guidano verso le risorse e gli elementi applicabili a qualsiasi ora o in qualsiasi momento. Viene spesso utilizzato nell'assistenza ai clienti, in particolare nel settore bancario, nella vendita al dettaglio e nel vicinato. Soprattutto in un contesto di assistenza clienti, i chatbot dovrebbero essere veloci, intelligenti e facili da utilizzare, poiché i clienti hanno standard esclusivi (e in alcuni casi bassa persistenza). Per raggiungere questo obiettivo, i chatbot utilizzano la PNL per apprendere il linguaggio, per lo più tramite collaborazioni di contenuti o di riconoscimento vocale, in cui i clienti comunicano con parole proprie, come si rivolgerebbero a uno specialista. Questa utilità estesa andrà a beneficio anche di altri tipi di robot per renderli più efficaci e naturali nel lungo termine, dagli assistenti remoti come Siri e Alexa di Amazon alle fasi di bot che sono più informatizzate o situate in attività. Questi robot utilizzeranno progressivamente la PNL per ricevere messaggi ed eseguire attività, ad esempio condividere informazioni geografiche, recuperare connessioni e immagini o eseguire altre attività più sbalorditive per noi.
Supporto dell'interfaccia utente impercettibile
Ogni associazione che abbiamo con le macchine è comunicazione umana (sia discussione che testo). Echo di Amazon è solo uno dei modelli che mette le persone in contatto in modo ancora più diretto con l'innovazione. L'idea di un'interfaccia utente non rilevabile o nulla dipenderà dall'associazione diretta tra client e macchina, indipendentemente dal fatto che si tratti di voce, testo o di una combinazione dei due. La PNL che ha un impatto su una comprensione logica più evidente del linguaggio umano, alla fine, poiché migliora minimizzandoci - ciò che affermiamo indipendentemente da come lo affermiamo e cosa stiamo facendo - sarà fondamentale per qualsiasi UI non rilevabile o zero applicazione.
Caccia più intelligente
Una ricerca più intelligente implica che i clienti possano essere pronti a guardare tramite ordini vocali invece di comporre o utilizzare parole d'ordine. Il destino finale della PNL è inoltre riservato a indagini più astute, qualcosa di cui discutiamo qui a Expert System da un bel po'. Recentemente, Google ha dichiarato di aver aggiunto funzionalità di PNL a Google Drive per consentire agli utenti di cercare documenti e contenuti utilizzando il linguaggio colloquiale.
Conoscenza da dati non strutturati
I sistemi di PNL raccoglieranno progressivamente informazioni utili da informazioni non strutturate, ad esempio messaggi a struttura lunga, registrazioni, suoni e così via. Avranno la possibilità di analizzare il tono, la voce, la selezione delle parole e le supposizioni delle informazioni per assemblare l'esame , ad esempio, misurare la fedeltà dei consumatori o distinguere i punti critici.