Apsvarstykite, kaip dar prieš porą metų buvo sukurta perspektyvi „Google“ išvaizda, naudojant tiksliai tinkamus raktinius žodžius, sudarytus su Būlio užklausos terminais. Tokiu būdu, jei jums reikia rasti sprendimų iš „Google“, turėtumėte žinoti jos kalbą. Tuo metu „Google“ pristatė semantinį siekimą. Tai apskaičiuojamas mokslinis ryšys tarp žodžių, suteikiantis jums galimybę pateikti užklausą panašiai, kaip ir bendradarbiaujant. Viduje jis pavertė šio klausimo interpretaciją logišku organizuotu siekiu, kurį ji suprato, tačiau ciklas buvo nepastebimas. Tai pati naujovė, leidžianti paklausti Siri, koks klimatas yra šiandien arba kokia pigiausia kelionė į Borneo rytoj, nekeičiant savo anglų kalbos į skaičiavimo pagrindą. Taigi galime sakyti, kad NLP yra pratęsimas tarp mašinų ir žmonių tarmių.

Bendrosios kalbos rengimas (NLP) yra programinės įrangos inžinerijos sritis, kuri nerimauja dėl bendradarbiavimo tarp kompiuterių ir žmonių (būdingų) kalbų. Tai užsimena apie dirbtinio intelekto strategiją, kai kalbama apie sudėtingas sistemas, naudojant būdingą kalbą, pavyzdžiui, anglų. Tuo metu, kai jums reikia protingos sistemos, pavyzdžiui, roboto, kad galėtumėte veikti pagal jūsų nurodymus arba kai jums reikia išgirsti pasirinkimą iš diskursu pagrįstos klinikinės pagrindinės sistemos, reikia tvarkyti bendrą kalbą. Taigi iš esmės galime pasakyti, kad NLP sritis apima asmeninių kompiuterių kūrimą, kad jie galėtų atlikti naudingus darbus įprastais mūsų vartojamais dialektais. NLP sistemos informacija ir išeiga gali būti diskurso ir sudarytas testas.

Galima sakyti, kad be NLP žmogaus sukurta sąmonė gali tiesiog suvokti kalbos svarbą ir atsakyti į paprastus klausimus, tačiau negali suvokti žodžių reikšmės aplinkoje. Taigi, natūralios kalbos apdorojimo programos leidžia klientams kalbėti su kompiuteriu savais žodžiais, pavyzdžiui, įprasta kalba. NLP padeda kompiuteriams perskaityti ir reaguoti atkuriant žmogaus gebėjimą suprasti įprastą kalbą, kurią žmonės naudoja perteikti. Šiandien yra daug atvejų, kai žmogaus sukurtuose samprotavimuose naudojamos bendrosios kalbos valdymo sistemos, kurios šiuo metu veikia.

NLP atvejai AI

1. Korespondencija: Daugelis susirašinėjimo programų, tokių kaip Facebook Messenger, šiuo metu naudoja žmogaus sukurtą sąmonę. Apskritai, „Facebook“ atrodo labai įkvėptas AI. Prieš kelis mėnesius „Facebook“ paskelbė apie savo M pagalbą, kuri žada tapti jūsų pagalbininku (viešo išsiuntimo data tbd): „M gali padaryti viską, ką gali žmogus“.

2. Greitesnė išvada: Žmogaus sukurtoje sąmonėje būdingų kalbos rengimo sistemų pavyzdžiai taip pat yra medicinos klinikose, kurios naudoja bendrą kalbą, kad parodytų ypatingą gydytojo nestruktūrizuotų pastabų ryžtą. NLP programavimas mamografiniam vaizdavimui ir mamografijos ataskaitoms palaiko informacijos išgavimą ir tyrimą klinikiniam pasirinkimui. NLP programavimas gali dar produktyviau nustatyti krūties piktybinių navikų pavojų, be to, sumažinti nereikalingų biopsijų poreikį ir paskatinti greitesnį gydymą iš anksto padarius išvadą.

3. Kliento apžvalga: Natūralios kalbos rengimas kompiuterinėse samprotavimo programose leidžia lengvai surinkti prekių auditą iš svetainės ir suprasti, ką pirkėjai iš tikrųjų sako, kaip ir jų prielaidas apie konkrečią prekę. Organizacijos, turinčios didžiulį auditų kiekį, tikrai gali juos gauti ir panaudoti surinktą informaciją siūlydamos naujus elementus ar administracijas, priklausančias nuo klientų polinkių. Ši programa padeda organizacijoms rasti svarbių duomenų savo verslui, padidinti vartotojų lojalumą, rekomenduoti reikšmingesnius daiktus ar naudą ir geriau suprasti kliento poreikius.

4. Virtualūs pažangūs padėjėjai: nuotolinis pagalbininkas, papildomai vadinamas AI dešiniąja ranka arba kompiuterizuotu pagalbininku, yra taikomoji programa, kuri supranta bendrinės kalbos balso nurodymus ir užbaigia kliento užduotis. DA gali padėti pirkėjams atlikti mainų pratimus arba supaprastinti skambučio veiklą, kad būtų lengviau susitikti su klientu ir sumažinti veiklos išlaidas. Palaipsniui matysime šias programas įvairiose programėlėse, pavyzdžiui, kompiuterių programose, pažangiose namų sistemose, automobiliuose ir rizikos rinkoje.

Būdingos kalbos apdorojimo programos:

Mašininis vertimas

Suprantame, kad internete pasiekiamų duomenų matas tobulėja, todėl poreikis jį pasiekti tampa vis reikšmingesnis, o įprastų kalbos tvarkymo programų įvertinimas tampa aiškus. Mašininis vertimas skatina mus įveikti kalbų ribas, su kuriomis dažnai susiduriame iššifruodami specializuotus vadovus, išlaikydami turinį ar sąrašus iš esmės mažesnėmis sąnaudomis. Bandymas su mašininio aiškinimo pažanga yra ne žodžių iššifravimas, o sakinių reikšmės supratimas, siekiant suteikti tikrą interpretaciją.

Užprogramuotas kontūras

Jei mums reikia gauti tam tikrą, reikšmingą duomenų fragmentą iš didžiulės informacijos bazės, informacijos perteklius yra tikra problema. Užprogramuotas apibendrinimas yra svarbus ne tik apibendrinant ataskaitų ir duomenų svarbą, bet ir norint suprasti entuziastingą duomenų reikšmę, pavyzdžiui, renkant informaciją iš internetinės žiniasklaidos.

Prielaidos tyrimas

Išvadų nagrinėjimo tikslas – atpažinti prielaidą tarp kelių įrašų ar net panašiame įraše, kur jausmas ne visais atvejais perteikiamas vienareikšmiškai. Organizacijos naudoja įprastas kalbos tvarkymo programas, pavyzdžiui, įvertinimo tyrimą, kad atpažintų nuomones ir prielaidas internete, kad padėtų joms suprasti klientų nuomonę apie jų prekes ir administracijas bei apskritai jų padėties žymenis. Praeities apsisprendimo tiesus kraštutinumas, išvadų nagrinėjimas suvokia nuomonę konkrečiomis aplinkybėmis.

Teksto charakteristika

Teksto tvarka leidžia priskirti iš anksto nustatytas klasifikacijas į archyvą ir ją surūšiuoti, kad būtų galima rasti reikiamus duomenis arba supaprastinti keletą pratimų. Pavyzdžiui, teksto klasifikavimas yra el. pašto šiukšlių atskyrimas.

Atsakymas į klausimą

Klausimų atsakymas (QA) tampa vis labiau įprastas dėl naudojimo būdų, pavyzdžiui, „Siri“, „OK Google“, pokalbių dėžutės ir menkų pagalbininkų. Kokybės užtikrinimo programa yra sistema, galinti aiškiai pastebėti žmogaus prašymą. Jis gali būti naudojamas kaip tiesioginio turinio sąsaja arba kaip išreikšta diskurso sistema. Šios likusios dalys yra tinkamas testas, ypač žiniatinklio indeksams, ir yra vienas iš pagrindinių kalbinių tyrimų rengimo būdų.

Galutinis NLP likimas

Koks bus bendrinės kalbos likimas?

Botai

„chatbots“ atsako į klientų klausimus ir nukreipia juos į atitinkamą turtą ir elementus bet kurią valandą ar bet kuriuo metu. Jis dažnai naudojamas teikiant pagalbą klientams, ypač bankininkystės, mažmeninės prekybos ir kaimynystės srityse. Ypač klientų aptarnavimo aplinkoje pokalbių robotai turėtų būti greiti, gudrūs ir lengvai naudojami, nes klientai turi išskirtinius standartus (o kai kuriais atvejais – žemą atkaklumą). Norėdami tai pasiekti, pokalbių robotai naudoja NLP, kad gautų kalbą, dažniausiai bendradarbiaudami su turiniu ar balso patvirtinimu, kai klientai perteikia savo žodžiais, kaip kreiptųsi į specialistą. Šis išplėstinis naudingumas taip pat bus naudingas įvairių tipų robotams, kad jie ilgainiui taptų sėkmingesni ir natūralesni, pradedant nuotoliniais pagalbininkais, tokiais kaip „Siri“ ir „Amazon“ „Alexa“, iki robotų etapų, kurie yra labiau kompiuterizuoti ar priskirti. Šie robotai laipsniškai naudos NLP, kad gautų pranešimus ir atliktų veiklą, pavyzdžiui, dalintųsi geografine informacija, atkurtų ryšius ir nuotraukas arba atliktų kitą labiau neįtikėtiną veiklą.

Palaiko nepastebimą vartotojo sąsają

Kiekviena asociacija, kurią mes siejame su mašinomis, yra žmonių bendravimas (tiek diskusija, tiek tekstas). „Amazon's Echo“ yra tik vienas modelis, leidžiantis žmonėms dar paprasčiau susisiekti su naujovėmis. Neaptinkamos arba nulinės vartotojo sąsajos idėja priklausys nuo tiesioginio kliento ir įrenginio sąsajos, neatsižvelgiant į tai, ar tai bus balsas, tekstas ar abiejų derinys. NLP, kurios daro įtaką ryškesniam loginiam žmogaus kalbos supratimui, galų gale, nes pagerina mūsų sumenkinimą – tai, ką mes teigiame, nepaisant to, kaip sakome ir ką darome, bus esminis dalykas bet kokiai neaptinkamai arba nulinei vartotojo sąsajai. taikymas.

Protingesnė medžioklė

Išmanesnė paieška reiškia, kad klientai gali būti pasirengę ieškoti balso nurodymais, o ne sudaryti ar naudoti slaptažodžius. Be to, galimas NLP likimas reikalingas nuodugnesniam tyrimui – apie ką mes jau seniai diskutavome čia, ekspertų sistemoje. Iki šiol „Google“ paskelbė, kad į „Google“ diską įtraukė NLP pajėgumus, kad klientai galėtų ieškoti įrašų ir medžiagos naudodami pokalbio kalbą.

Žinios iš nestruktūrizuotų duomenų

NLP susitarimai laipsniškai kaups naudingą įžvalgą iš nestruktūrizuotos informacijos, pavyzdžiui, ilgos struktūros pranešimų, įrašų, garsų ir kt. Jie turės galimybę išskaidyti toną, balsą, žodžių pasirinkimą ir informacijos prielaidas, kad surinktų tyrimą. , pavyzdžiui, įvertinti vartotojų lojalumą arba atskirti skausmo taškus.