数年前まで、ブール型の問い合わせ用語で整理された正しい合言葉を正確に利用することで、実用的な Google の外観がどのように実現されていたかを考えてみましょう。このように、Google からソリューションを見つける必要がある場合には、Google の言語を知っておく必要があります。その時点で Google はセマンティックの追求を提示しました。これは単語間の計算上の学術的な関係であり、仲間と同じように質問することができます。内部では、その質問を解釈して、理解できるブール型の組織化された追求を行いましたが、そのサイクルは知覚できませんでした。これはまさにイノベーションであり、英語を計算論的な入り口に変えることなく、今日の気候はどうなのか、明日のボルネオ島への最も安い旅行は何なのかを Siri に尋ねることができます。したがって、NLP は機械と人間の方言の間の拡張であると言えます。

共通言語準備 (NLP) はソフトウェア エンジニアリングの領域であり、PC と人間の (特徴的な) 言語の間の連携を懸念しています。これは、特徴的な言語 (たとえば、英語) を利用して巧妙なフレームワークで話すための AI 戦略を暗示しています。指示に従って作業を進めるロボットのような賢明なフレームワークが必要なとき、または談話ベースの臨床マスターフレームワークからの選択を聞く必要があるとき、共通言語を処理する必要があります。したがって、本質的に、NLP の分野には、私たちが利用している通常の方言を使って役立つ仕事を実行する PC を作成することが含まれていると言えます。 NLP フレームワークの情報と成果は、談話と構成テストになります。

NLP がなければ、人工の意識は言語の重要性を理解し、単純な質問に答えることはできますが、状況における言葉の重要性を理解することはできません。したがって、自然言語処理アプリケーションを使用すると、クライアントは自分の言葉 (通常の言語など) で PC と話すことができます。NLP は、個人が伝えるために使用する通常の言語を理解する人間の能力を再現することで、PC の熟読と反応を支援します。現在、人為的な推論における共通言語処理フレームワークの例が数多く存在し、現在でも機能しています。

AI における NLP のインスタンス

1. 通信: Facebook メッセンジャーなどの多くの通信アプリケーションは現在、人工的な意識を利用しています。全体として、Facebook は AI から非常にインスピレーションを受けているように見えます。数か月前、Facebookは、あなたの側近になることを誓うMヘルプを宣言した（公開日は未定）。「Mは人間にできることなら何でもできる」。

2. より早い結論: 人工意識のフレームワークを準備する特徴的な言語の例は、医師の非構造化メモからの特定の決定を実証するために共通の言語処理を利用する診療所にもあります。マンモグラフィー画像およびマンモグラフィーレポート用の NLP プログラミングは、臨床上の選択のための情報の抽出と調査をサポートします。 NLP プログラミングにより、胸部悪性腫瘍の危険性をより生産的に判断できるようになり、さらに、余分な生検の必要性が減り、事前の結論による迅速な治療が促進されます。

3. 顧客のレビュー: コンピューター化された推論アプリケーションで自然言語を準備することにより、サイトからの商品監査を簡単に組み立て、特定の商品に関する推測と同じように買い物客が実際に何を言っているかを理解することができます。膨大な量の監査を行っている組織は、監査を実際に入手し、収集した情報を利用して、クライアントの傾向に応じて新しい項目や管理を提案できます。このアプリケーションは、組織がビジネスにとって重要なデータを見つけ、消費者のロイヤルティを向上させ、より重要なアイテムや特典を推奨し、クライアントのニーズをよりよく理解するのに役立ちます。

4. 仮想高度アシスタント: リモート ヘルパーは、AI 右腕またはコンピュータ化された補助者とも呼ばれ、共通言語の音声命令を理解し、クライアントの割り当てを完了するアプリケーション プログラムです。 DA は、バイヤーの交換演習を支援したり、コール プレイス活動を合理化したりして、優れた顧客対応を提供し、運営経費を削減できます。これらのアプリケーションは、PC プログラム、賢明なホーム フレームワーク、自動車、ベンチャー市場などのさまざまなガジェットで徐々に見られるようになるでしょう。

特徴的な言語処理アプリケーション:

機械翻訳

オンラインでアクセスできるデータの尺度は進歩しているため、それにアクセスする必要性が徐々に重要になっており、通常の言語処理アプリケーションの見積もりが明確になっていることがわかりました。機械通訳は、本質的に少ない費用で専門マニュアルを解読したり、内容やリストを維持したりすることで、私たちが頻繁に経験する言語の境界を乗り越えることを促します。機械解釈の進歩によるテストは、単語を解読することではなく、文章の重要性を理解し、真の解釈を与えることにあります。

プログラムされた概要

万が一、膨大な情報ベースから特定の重要なデータの断片にアクセスする必要がある場合、情報の過剰な負担は深刻な問題になります。プログラムされた概要は、レポートやデータの重要性を要約するだけでなく、たとえばオンライン メディアから情報を収集する場合など、データ内の熱意のある意味を理解するためにも重要です。

想定検査

結論検討の目的は、すべてのケースで感情が明確に伝えられているわけではない、いくつかの投稿、または同様の投稿の中での推測を認識することです。組織は、見積調査などの共通言語処理アプリケーションを利用して、オンラインでの意見や思い込みを認識し、商品や管理、一般的に顧客の立場の指標に関する顧客の意見を理解するのに役立ちます。過去の単純な極限、結論検討は、特定の状況における意見を理解します。

テキストの特徴付け

テキストの順序により、アーカイブに事前定義された分類を指定し、それを並べ替えて、必要なデータを見つけたり、いくつかの演習を効率化したりすることが考えられます。たとえば、テキスト分類の用途は、電子メールのスパム分離です。

質問応答

質問応答 (QA) は、Siri、OK Google、トーク ボックス、簡易ヘルパーなどの用途により、ますます主流になりつつあります。 QA アプリケーションは、人間の要求を明確に通知することができるフレームワークです。コンテンツだけのインターフェイスとして、または表現された談話フレームワークとして利用できます。この残りの部分は、特に Web インデックスに関連するテストであり、特徴的な言語を準備する研究の主な用途の 1 つです。

NLP の最終的な運命

共通言語の最終的な運命はどうなるのでしょうか？

ボット

チャットボットは、いつでもクライアントの質問に答え、該当するアセットやアイテムに誘導します。これは、特に銀行業務、小売業、近所付き合いなどの顧客支援によく利用されます。特にクライアントケアの設定では、クライアントには独自の基準がある (場合によっては持続性が低い) ため、チャットボットは迅速かつ賢く、簡単に利用できる必要があります。これを実現するために、チャットボットは NLP を利用して言語を取得します。そのほとんどはコンテンツまたは音声認識の連携を通じて行われ、クライアントは専門家に話しかけるように自分の言葉で伝えます。この拡張された有用性は、Siri や Amazon の Alexa などのリモート ヘルパーから、よりコンピュータ化や割り当てに応じたボット ステージに至るまで、さまざまな種類のボットにも同様に利益をもたらし、長期的にはより成功し、より自然なものになるでしょう。これらのボットは、NLP を段階的に利用してメッセージを取得し、地理情報の共有、接続や写真の回復、その他の驚くべきアクティビティの実行などのアクティビティを実行します。

知覚できない UI のサポート

私たちが機械と抱くそれぞれの関係は、人間のコミュニケーション（ディスカッションとテキストの両方）です。 Amazon の Echo は、人々がより直接的にイノベーションに触れることができるモデルの 1 つにすぎません。検出不可能な UI またはゼロ UI というアイデアは、音声、テキスト、またはその 2 つの混合によるものであるかどうかに関係なく、クライアントとマシン間の直接の関連付けによって決まります。人間の言語のより顕著な論理的理解に影響を与える NLP は、結局のところ、私たちを軽視すること (私たちがどのように述べているかに関係なく、私たちが何を述べているか、そして私たちが何をしているか) を軽視することを改善するため、検出不可能な UI やゼロ UI の基礎となるでしょう。応用。

よりインテリジェントな狩り

よりインテリジェントな検索とは、クライアントが合言葉を作成したり利用したりするのではなく、音声命令によって検索できることを意味します。さらに、NLP の最終的な運命は、より洞察力のある調査にあります。これについては、エキスパート システムで長い間議論してきました。 Google は最近、Google ドライブに NLP 機能を追加し、クライアントが会話言語を利用して記録や内容を検索できるようにしたと発表しました。

非構造化データからの知識

NLP の取り決めでは、長い構造のメッセージ、録音、音声などの非構造化情報から役立つ洞察が徐々に収集されます。調査を組み立てるために、トーン、音声、言葉の選択、情報の推測を分析するオプションがあります。たとえば、消費者のロイヤルティを測定したり、問題点を区別したりすることができます。