Coba kepiye nganti pirang-pirang taun kepungkur, tampilan Google sing sregep ditindakake kanthi nggunakake tembung kunci sing bener sing diatur nganggo istilah pitakon Boolean. Kanthi cara iki, yen sampeyan kudu nemokake solusi saka Google, sampeyan kudu ngerti basa kasebut. Ing titik kasebut Google nampilake nguber semantik. Iku pitungan hubungan ilmiah antarane tembung, empowering sampeyan takon pitakonan cara sing padha karo kanca. Ing njero, dheweke nggawe interpretasi pitakonan kasebut dadi nguber Boolean sing digayuh - nanging siklus kasebut ora bisa dideleng. Iki minangka inovasi banget sing ngidini sampeyan takon marang Siri apa iklim saiki utawa apa perjalanan paling murah menyang Kalimantan sesuk, tanpa ngganti basa Inggris sampeyan dadi entri rasional komputasi. Dadi kita bisa ujar manawa NLP minangka ekstensi ing antarane dialek mesin lan manungsa.

Persiapan basa umum (NLP) minangka zona rekayasa piranti lunak lan kuwatir babagan kolaborasi ing antarane PC lan basa manungsa (karakteristik). Nalika sampeyan butuh kerangka kerja kaya robot kanggo nerusake miturut pituduh sampeyan utawa nalika sampeyan kudu ngrungokake pilihan saka kerangka master klinis adhedhasar wacana, mula kudu nangani basa umum. Dadi, kita bisa ujar manawa lapangan NLP kalebu nggawe PC kanggo nindakake tugas sing migunani kanthi dialek normal sing digunakake. Informasi lan asil saka kerangka NLP bisa dadi wacana lan tes sing disusun.

Kita bisa ujar manawa Tanpa NLP, kesadaran buatan manungsa mung bisa ngerti pentinge basa lan mangsuli pitakon langsung, nanging ora bisa ngerti pentinge tembung ing setelan. Mangkono, aplikasi penanganan basa alam ngidini klien bisa ngomong karo PC nganggo tembung dhewe, contone ing basa normal.NLP mbantu PC kanthi maca lan nanggepi kanthi ngasilake kapasitas manungsa kanggo mangerteni basa biasa sing digunakake dening individu. Saiki, ana akeh conto kerangka penanganan basa sing umum ing penalaran buatan manungsa sing saiki digunakake.

Instance OF NLP IN AI

1. Korespondensi: Akeh aplikasi korespondensi kayata Facebook Messenger saiki nggunakake kesadaran buatan manungsa. Kabeh, Facebook katon banget inspirasi dening AI. Sawetara wulan sadurunge, Facebook ngumumake bantuan M sing sumpah bakal dadi asisten sampeyan dhewe (kanthi tanggal kiriman umum tbd): "M bisa nindakake apa wae sing bisa ditindakake manungsa."

2. Kesimpulan luwih cepet: Conto basa karakteristik nyiapake frameworks ing manungsa-digawe eling tambahan ing klinik-klinik medical sing nggunakke penanganan basa umum kanggo nduduhake netepake tartamtu saka cathetan unstructured dhokter kang. Pemrograman NLP kanggo pencitraan mammografi lan laporan mammogram ndhukung ekstraksi lan investigasi informasi kanggo pilihan klinis. Pemrograman NLP bisa mutusake bebaya kanker payudara kanthi luwih produktif lan uga nolak syarat kanggo biopsi sing berlebihan lan nyurung perawatan sing luwih cepet liwat kesimpulan sadurunge.

3. Tinjauan Klien: Nyiapake basa alami ing aplikasi penalaran komputerisasi nggawe gampang ngumpulake audit item saka situs lan ngerti apa sing diomongake para pembeli kaya sing dikarepake babagan item tartamtu. Organisasi kanthi volume audit sing akeh banget bisa entuk lan nggunakake informasi sing diklumpukake kanggo menehi saran item utawa administrasi anyar sing gumantung saka karep klien. Aplikasi iki mbantu organisasi nemokake data penting kanggo bisnis, nambah kasetyan konsumen, nyaranake item utawa keuntungan sing luwih penting lan luwih ngerti lan ngerti kabutuhan klien.

4. Asisten majeng virtual: A helper remot, tambahan disebut tangan tengen AI utawa asisten komputer, iku program aplikasi sing mangertos pesen swara basa umum lan rampung assignments kanggo klien. DA bisa nulungi para panuku kanthi latihan ijol-ijolan utawa nyepetake kegiatan papan telpon kanggo menehi pengalaman klien sing unggul lan nyuda biaya operasional. Kita bakal terus ndeleng aplikasi kasebut ing macem-macem gadget, contone, program PC, kerangka kerja omah sing cerdas, mobil lan ing pasar usaha.

Aplikasi Pangolahan Basa Karakteristik:

Penerjemah Mesin

Kita nyadari yen ukuran data sing bisa diakses ing online berkembang, mula kabutuhan kanggo nggayuh kasebut dadi signifikan lan perkiraan aplikasi penanganan basa normal dadi jelas. Interpretasi mesin nyengkuyung kita ngatasi wates basa sing kerep kita alami kanthi nerjemahake manual khusus, ndhukung substansi utawa dhaptar kanthi biaya sing sithik. Tes karo kemajuan interpretasi mesin ora ana ing deciphering tembung, nanging kanggo mangerteni pentinge ukara kanggo menehi interpretasi asli.

Outline sing diprogram

Ing kasempatan mati sing kita kudu njaluk menyang tartamtu, snippet pinunjul saka data saka basis informasi gedhe tenan banjur Informasi over-beban masalah asli. Rundown sing diprogram penting ora mung kanggo nyimpulake pentinge laporan lan data, nanging uga kanggo mangerteni implikasi antusias ing data, contone, ing ngumpulake informasi saka media online.

Ujian supposition

Tujuan saka ujian kesimpulan yaiku kanggo ngenali asumsi ing antarane sawetara postingan utawa malah ing postingan sing padha ing ngendi perasaan ora ana ing saben kasus kanthi jelas. Organisasi nggunakake aplikasi penanganan basa umum, contone, investigasi estimasi, kanggo ngenali panemu lan asumsi online kanggo mbantu dheweke ngerteni pendapat pelanggan babagan item lan administrasi lan umume tandha statuse. Ekstremitas sing wis ditemtokake sadurunge, pamriksan kesimpulan ngerteni pendapat ing kahanan tartamtu.

Karakterisasi teks

Urutan teks bisa dibayangake kanggo milih klasifikasi sing wis ditemtokake menyang arsip lan ngurutake kanggo nemokake data sing dibutuhake utawa nyepetake sawetara latihan. Contone, panggunaan klasifikasi teks yaiku pamisahan spam ing email.

Pitakonan Wangsulan

Pitakonan-Jawaban (QA) dadi luwih mainstream ing akun panggunaan, contone, Siri, OK Google, kothak Dhiskusi lan helpers kasar. Aplikasi QA minangka kerangka kerja sing bisa ngerteni panjaluk manungsa kanthi jelas. Bisa digunakake minangka antarmuka mung isi utawa minangka kerangka wacana. Iki minangka bagean sing isih ana tes sing cocog utamane kanggo indeks web, lan minangka salah sawijining prinsip panggunaan basa sing nyiapake riset.

Akhire nasib NLP

Apa nasibe basa umum?

Bot-bot

chatbots mangsuli pitakon klien lan nuntun menyang aset lan item sing bisa ditrapake kapan wae utawa kapan wae. Asring digunakake kanggo pitulungan klien, utamane ing perbankan, toko lan tetanggan. Utamane ing setelan perawatan klien, chatbots kudu cepet, cerdas lan gampang digunakake, amarga klien duwe standar eksklusif (lan ing sawetara kasus, ketekunan kurang). Kanggo nggayuh iki, chatbots nggunakake NLP kanggo entuk basa, umume babagan kerjasama konten utawa pangenalan swara, ing ngendi para klien menehi tembung dhewe, kaya sing bakal ditangani spesialis. Kegunaan tambahan iki uga bakal entuk bathi macem-macem bot supaya bisa luwih sukses lan alami sajrone jangka panjang, saka asisten remot kaya Siri lan Alexa Amazon nganti tahapan bot sing luwih akeh komputerisasi utawa tugas. Bot-bot kasebut bakal terus nggunakake NLP kanggo entuk pesen lan nindakake kegiatan, contone, nuduhake geoinformasi, mbalekake sambungan lan gambar utawa nglakokake kegiatan liyane sing nggumunake kanggo kita.

Ndhukung UI sing ora katon

Saben asosiasi kita karo mesin iku komunikasi manungsa (loro diskusi lan teks). Amazon's Echo mung siji model sing nggawe wong luwih gampang kontak karo inovasi. Gagasan UI sing ora bisa dideteksi utawa nol bakal gumantung ing asosiasi langsung antarane klien lan mesin, preduli saka swara, teks utawa gabungan saka loro kasebut. NLP sing nyebabake pemahaman logis sing luwih penting babagan basa manungsa, ing pungkasan dina, amarga bisa nyuda kita - apa sing kita ucapake ora preduli saka cara kita nyatakake, lan apa sing ditindakake - bakal dadi dhasar kanggo UI sing ora bisa dideteksi utawa nol. aplikasi.

mburu luwih cerdas

Panelusuran sing luwih cerdas nuduhake klien bisa siyap ndeleng kanthi pesen swara tinimbang nggawe utawa nggunakake tembung semboyan. Nasib pungkasan saka NLP uga kanggo pitakonan sing luwih cerdik - bab sing wis suwe kita rembugan ing kene ing Sistem Pakar. Ing pungkasan, Google ngumumake yen wis nambahake kapasitas NLP menyang Google Drive kanggo ngidini klien nggoleki rekaman lan substansi nggunakake basa percakapan.

Kawruh saka data sing ora terstruktur

Pengaturan NLP bakal terus-terusan ngumpulake wawasan sing migunani saka informasi sing ora terstruktur, contone, pesen struktur dawa, rekaman, swara, lan liya-liyane. , contone, ngukur kasetyan konsumen utawa mbedakake titik pain.