몇 년 전까지만 해도 부울 쿼리 용어로 구성된 정확한 표어를 정확하게 활용하여 실행 가능한 Google 검색이 어떻게 이루어졌는지 생각해 보세요. 이런 식으로 Google에서 솔루션을 찾아야 할 경우 해당 언어를 알아야 합니다. 그 시점에서 Google은 의미론적 추구를 제시했습니다. 이는 단어 사이의 학문적 관계를 계산하여 동반자와 유사한 방식으로 질문할 수 있는 권한을 부여합니다. 내부에서는 그 질문을 자신이 이해하는 부울식 조직 추구로 해석했지만 그 순환은 눈에 띄지 않았습니다. 이것은 영어를 계산적 근거로 바꾸지 않고도 Siri에게 현재 기후가 어떤지 또는 내일 보르네오로의 가장 저렴한 여행이 무엇인지 물어볼 수 있는 바로 그 혁신입니다. 따라서 NLP는 기계 방언과 인간 방언의 확장이라고 말할 수 있습니다.

NLP(Common Language Preparation)는 소프트웨어 엔지니어링의 영역으로 PC와 인간(특성) 언어 간의 협업을 고민합니다. 영어와 같은 특성 언어를 활용하여 기발한 프레임워크로 말하기 위한 AI 전략을 암시합니다. 지시에 따라 진행하기 위해 로봇과 같은 기민한 프레임워크가 필요한 시점이나 담론 기반 임상 마스터 프레임워크의 선택을 들어야 하는 시점에 공통 언어를 처리하는 것이 필요합니다. 따라서 본질적으로 NLP 분야에는 우리가 사용하는 일반적인 방언으로 유용한 작업을 수행할 수 있는 PC를 만드는 것이 포함된다고 말할 수 있습니다. NLP 프레임워크의 정보와 산출물은 담론과 구성 테스트가 될 수 있습니다.

NLP가 없으면 인간이 만든 의식은 언어의 중요성을 이해하고 간단한 질문에 답할 수 있지만 설정에서 단어의 중요성을 이해할 수는 없다고 말할 수 있습니다. 따라서 자연어 처리 응용 프로그램을 사용하면 클라이언트가 자신의 언어(예: 일반 언어)로 PC와 대화할 수 있습니다. NLP는 개인이 전달하는 데 사용하는 일반 언어를 이해하는 인간의 능력을 재현하여 PC의 정독 및 반응을 지원합니다. 오늘날 인간이 만든 추론에는 현재 작동 중인 공통 언어 처리 프레임워크의 수많은 사례가 있습니다.

AI의 NLP 사례

1. 서신: 현재 페이스북 메신저와 같은 많은 서신 애플리케이션은 인간이 만든 의식을 활용하고 있습니다. 전체적으로 Facebook의 시선은 AI에서 큰 영감을 받았습니다. 몇 달 전, 페이스북은 자신의 보좌관이 되겠다고 맹세하는 M 도움을 선언했습니다(공개 파견 날짜는 미정). "M은 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있습니다."

2. 더 빠른 결론: 인간이 만든 의식의 특징적인 언어 준비 프레임워크의 예는 의사의 구조화되지 않은 메모에서 특정 결정을 보여주기 위해 공통 언어 처리를 활용하는 진료소에도 있습니다. 유방 조영술 영상 및 유방 조영술 보고서를 위한 NLP 프로그래밍은 임상 선택을 위한 정보 추출 및 조사를 지원합니다. NLP 프로그래밍은 유방 악성 종양 위험을 더욱 생산적으로 결정할 수 있으며, 더 나아가 불필요한 생검에 대한 요구 사항을 줄이고 사전 결론을 통해 더 빠른 치료를 장려할 수 있습니다.

3. 고객 검토: 컴퓨터 추론 애플리케이션에서 준비하는 자연어를 사용하면 사이트에서 품목 감사를 간단하게 수집하고 쇼핑객이 특정 품목에 관한 가정과 실제로 말하는 내용을 이해할 수 있습니다. 엄청난 양의 감사를 수행하는 조직은 이를 실제로 얻을 수 있으며 수집된 정보를 활용하여 고객 성향에 따라 새로운 항목이나 관리를 제안할 수 있습니다. 이 응용 프로그램은 조직이 비즈니스에 중요한 데이터를 찾고, 소비자 충성도를 높이고, 더 중요한 항목이나 혜택을 추천하고, 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하도록 지원합니다.

4. 가상 고급 보조자: AI 오른손 또는 컴퓨터 보조자라고도 불리는 원격 도우미는 공용 언어 음성 명령을 이해하고 고객을 위해 과제를 완료하는 응용 프로그램입니다. DA는 교환 연습을 통해 구매자를 돕거나 콜 플레이스 활동을 간소화하여 우수한 고객과의 만남을 제공하고 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 우리는 PC 프로그램, 홈 프레임워크, 자동차 및 벤처 시장과 같은 다양한 장치에서 이러한 애플리케이션을 점진적으로 보게 될 것입니다.

특징적인 언어 처리 응용 분야:

기계 번역

우리는 온라인에서 액세스할 수 있는 데이터의 규모가 발전하고 있다는 것을 알고 있으므로 이에 대한 필요성이 점차 중요해지고 일반적인 언어 처리 응용 프로그램에 대한 평가가 분명해졌습니다. 기계 통역은 전문 매뉴얼을 해독하여 우리가 자주 경험하는 언어 경계를 극복하고 본질적으로 적은 비용으로 내용이나 목록을 유지하도록 장려합니다. 기계 통역의 발전을 통한 테스트는 단어를 해독하는 것이 아니라 문장의 의미를 이해하여 진정한 해석을 제공하는 데 있습니다.

프로그래밍된 개요

막대한 정보 기반에서 특정하고 중요한 데이터 조각에 접근해야 하는 경우 정보의 과도한 부담은 진정한 문제입니다. 프로그래밍된 요약은 보고서와 데이터의 중요성을 요약하는 것뿐만 아니라 온라인 미디어에서 정보를 수집하는 등 데이터 내부의 열정적인 의미를 이해하는 데에도 중요합니다.

가정 조사

결론 검토의 목적은 몇몇 게시물 또는 모든 경우에 감정이 명확하게 전달되지 않는 유사한 게시물 사이에서 가정을 인식하는 것입니다. 조직은 견적 조사와 같은 공통 언어 처리 애플리케이션을 활용하여 온라인으로 의견과 가정을 인식하고 항목 및 관리에 대한 고객의 의견과 일반적으로 고객의 입장을 나타내는 지표를 이해하는 데 도움을 줍니다. 과거의 직접적인 판단을 통해 극단적인 결론을 내리는 것은 특정 상황에서의 의견을 파악하는 것입니다.

텍스트 특성화

텍스트 순서를 사용하면 사전 정의된 분류를 아카이브에 지정하고 정렬하여 필요한 데이터를 검색하거나 몇 가지 작업을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 분류를 사용하면 이메일에서 스팸을 분리할 수 있습니다.

질문 답변

QA(질문 응답)는 Siri, OK Google, 대화 상자 및 하찮은 도우미와 같은 용도로 인해 점점 더 주류가 되고 있습니다. QA 애플리케이션은 인간의 요청을 명확하게 기록할 수 있는 프레임워크입니다. 이는 컨텐츠 정의 인터페이스로 활용되거나 표현된 담론 프레임워크로 활용될 수 있습니다. 나머지 부분은 특히 웹 색인에 대한 적절한 테스트이며 연구를 준비하는 특성 언어의 주요 사용 중 하나입니다.

NLP의 최종 운명

공통언어의 최종 운명은 어떻게 되는가?

봇

챗봇은 고객의 질문에 답변하고 언제든지 해당 자산과 항목을 안내합니다. 이는 특히 은행, 소매 및 이웃 분야에서 고객 지원에 자주 활용됩니다. 특히 고객 관리 설정에서 챗봇은 고객이 독점적인 표준을 갖고 있다는 이유로(어떤 경우에는 지속성이 낮기 때문에) 빠르고, 기민하며, 활용이 간편해야 합니다. 이를 달성하기 위해 챗봇은 NLP를 활용하여 대부분 콘텐츠나 음성 인식 협력을 통해 언어를 얻습니다. 클라이언트는 전문가에게 말하듯이 자신의 말로 전달합니다. 이러한 확장된 유용성은 또한 Siri 및 Amazon의 Alexa와 같은 원격 도우미부터 보다 컴퓨터화되거나 할당된 봇 단계에 이르기까지 다양한 종류의 봇을 장기적으로 더욱 성공적이고 자연스럽게 만드는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 봇은 NLP를 점진적으로 활용하여 메시지를 받고 지리 정보 공유, 연결 및 사진 복구 또는 기타 놀라운 활동을 수행하는 등의 활동을 수행합니다.

눈에 띄지 않는 UI 지원

우리와 기계의 각 연관성은 인간의 의사소통(토론과 텍스트 모두)입니다. Amazon의 Echo는 사람들이 더욱 직접적으로 혁신을 접할 수 있게 해주는 유일한 모델입니다. 감지할 수 없거나 제로 UI에 대한 아이디어는 음성, 텍스트 또는 이 둘의 혼합 여부에 관계없이 클라이언트와 시스템 간의 직접적인 연결에 따라 달라집니다. 결국 인간 언어에 대한 더욱 두드러진 논리적 이해에 영향을 미치는 NLP는 우리를 경시하는 방식(우리가 어떻게 말하고 무엇을 하고 있는지에 관계없이 말하는 내용)을 개선하므로 감지할 수 없거나 UI가 없는 모든 UI에 기본이 될 것입니다. 애플리케이션.

더욱 지능적인 사냥

보다 지능적인 검색은 클라이언트가 표어를 작성하거나 활용하는 대신 음성 명령을 통해 볼 준비가 되어 있음을 의미합니다. NLP의 최종 운명은 더욱 기민한 탐구에 달려 있습니다. 이는 우리가 여기 전문가 시스템에서 꽤 오랫동안 논의해 왔던 내용입니다. 최근 Google은 고객이 대화 언어를 활용하여 기록과 내용을 찾을 수 있도록 Google 드라이브에 NLP 기능을 추가했다고 선언했습니다.

비정형 데이터에서 얻은 지식

NLP 배열은 긴 구조의 메시지, 녹음, 소리 등과 같은 구조화되지 않은 정보로부터 유용한 통찰력을 점진적으로 수집합니다. 그들은 정보의 어조, 음성, 단어 선택 및 가정을 분석하여 검사를 조립할 수 있는 옵션을 갖게 됩니다. , 예를 들어 소비자 충성도를 측정하거나 문제점을 구별하는 것입니다.