Размислете како до пред неколку години, одржливиот изглед на Google беше постигнат со прецизно користење на точни зборови организирани со Булови услови за пребарување. На овој начин, во случај да треба да најдете решенија од Google, треба да го знаете јазикот. Во тој момент Google ја претстави семантичката потрага. Тоа е пресметковна научна врска помеѓу зборовите, што ве овластува да побарате истрага на сличен начин како што би правеле придружник. Внатре, направи толкување на тоа прашање во Булова организирана потрага што ја сфати - но циклусот беше незабележлив. Ова е самата иновација што ви дозволува да го прашате Siri каква е климата денес или кое е најевтиното патување до Борнео утре, без да го промените вашиот англиски јазик во влезови за пресметковно образложение. Значи, можеме да кажеме дека НЛП е продолжение меѓу машинските и човечките дијалекти.

Подготовка на заеднички јазик (NLP) е зона на софтверско инженерство и загрижена за соработката помеѓу компјутерите и човечките (карактеристични) јазици. Алудира на стратегијата за вештачка интелигенција за зборување со уникатни рамки кои користат карактеристичен јазик, на пример, англискиот. Во моментот кога ви треба остроумна рамка како робот за да продолжите според вашите насоки или кога треба да слушнете избор од клиничка мастер рамка заснована на дискурс, потребно е да се справите со заедничкиот јазик. Значи, во суштина, можеме да кажеме дека полето на НЛП вклучува правење компјутери за извршување на корисни активности со нормалните дијалекти што ги користиме. Информациите и приносот на рамката на НЛП може да бидат дискурсен и составен тест.

Можеме да кажеме дека без НЛП, вештачката свест може само да ја разбере важноста на јазикот и да одговори на директни прашања, но сепак не може да го разбере значењето на зборовите во поставувањето. Така, апликациите за ракување со природен јазик им дозволуваат на клиентите да зборуваат со компјутер со свои зборови, на пример со нормален јазик. NLP им помага на персоналните компјутери да истражуваат и да реагираат со репродукција на човечкиот капацитет за разбирање на обичниот јазик што поединците го користат за да го пренесат. Денес, постојат бројни случаи на заеднички јазични рамки за ракување во вештачкото расудување кои од сега функционираат.

Примери на НЛП ВО АИ

1. Кореспонденција: Многу апликации за кореспонденција, како што е Facebook Messenger, од сега користат вештачка свест. Сè на сè, Фејсбук гледа исклучително инспириран од вештачката интелигенција. Неколку месеци претходно, Фејсбук ја објави својата М помош која вети дека ќе се претвори во ваш сопствен помошник (со јавен датум на испраќање tbd): „М може да направи се што може човек“.

2. Побрз заклучок: Примери на карактеристични рамки за подготвување јазик во вештачката свест се дополнително во медицинските клиники кои користат обичен јазик за да покажат одредена определба од неструктурираните белешки на лекарот. НЛП програмирањето за мамографски слики и извештаи за мамограф го поддржува екстракцијата и истражувањето на информации за клинички избори. НЛП програмирањето може уште попродуктивно да одлучи за опасноста од малигнитет на пазувите и дополнително да го намали барањето за излишни биопсии и да поттикне побрз третман преку претходен заклучок.

3. Преглед на клиентите: Природниот јазик што се подготвува во апликациите за компјутеризирано расудување го олеснува составувањето на ревизии на ставки од страницата и разбирањето на она што купувачите навистина го кажуваат исто како и нивните претпоставки за одредена ставка. Организациите со огромен обем на ревизии навистина можат да ги добијат и да ги искористат собраните информации за да предложат нови ставки или администрации зависни од склоностите на клиентите. Оваа апликација им помага на организациите да најдат важни податоци за нивниот бизнис, да ја подобрат лојалноста на потрошувачите, да препорачаат позначајни ставки или придобивки и подобро и да ги разберат потребите на клиентот.

4. Виртуелни напредни асистенти: Далечински помошник, дополнително наречен ВИ десна рака или компјутеризиран помошник, е апликативна програма што ги разбира гласовните нарачки на заеднички јазик и ги завршува задачите за клиентот. DA може да им помогнат на купувачите со вежби за размена или да ги насочат активностите за повик за да понудат супериорна средба со клиентот и да ги намалат оперативните трошоци. Прогресивно ќе ги гледаме овие апликации во различни гаџети, на пример, програми за компјутери, паметни домашни рамки, автомобили и на пазарот за вложување.

Карактеристични апликации за обработка на јазици:

Машински превод

Сфаќаме дека мерката за податоци достапни на интернет се развива, така што потребата да се дојде до нив се покажува прогресивно значајна и проценката на апликациите за нормални јазици за ракување се покажува јасна. Машинското толкување нè охрабрува да ги надминеме јазичните граници што често ги искусуваме со дешифрирање на специјализирани прирачници, поддржување на суштината или списоци со суштински намален трошок. Тестот со напредокот на машинската интерпретација не е во дешифрирање зборови, но во разбирање на значењето на речениците за да се даде вистинско толкување.

Програмиран преглед

Во случај да треба да дојдеме до одреден, значаен дел од податоци од огромна база на информации, тогаш преоптоварувањето со информации е вистински проблем. Програмираниот преглед е значаен не само за сумирање на важноста на извештаите и податоците, туку дополнително за разбирање на ентузијастичките импликации во податоците, на пример, при собирањето информации од онлајн медиумите.

Испитување на претпоставки

Целта на испитувањето на заклучокот е да се препознае претпоставката меѓу неколку објави или дури и во слична објава каде што чувството не е во секој случај недвосмислено пренесено. Организациите користат апликации за ракување со заеднички јазик, на пример, истрага за проценка, за да препознаат мислења и претпоставки на интернет за да им помогнат да го разберат мислењето на клиентите за нивните ставки и администрации и генерално маркерите за нивната положба. Минатото одлучување за директно екстремитет, испитувањето на заклучокот го разбира мислењето во одредена околност.

Карактеризација на текстот

Редоследот на текстот го прави замисливо да се назначат однапред дефинирани класификации во архива и да се средат за да се откријат податоците што ви се потребни или да се насочат неколку вежби. На пример, употребата на класификација на текст е одвојување на спам во е-пошта.

Прашање Одговарање

Прашање-одговори (QA) се покажува сè помејнстрим поради употребата, на пример, Siri, OK Google, разговори и ниски помошници. Апликацијата за QA е рамка која може луцидно да забележи човечко барање. Може да се користи како интерфејс само за содржина или како рамка за изразена дискурс. Овие преостанати делови се релевантен тест особено за веб-индекси и е една од начелните употреби на карактеристичниот јазик за подготовка на истражување.

Евентуална судбина на НЛП

Која е евентуалната судбина на заедничкиот јазик?

Ботови

чет-ботови одговараат на прашања на клиентите и ги водат до применливите средства и ставки во секој час или во секое време. Честопати се користи за помош на клиентите, особено во банкарството, малопродажбата и соседството. Особено во поставките за грижа за клиентите, чет-ботите треба да бидат брзи, остроумни и едноставни за користење, врз основа на тоа што клиентите имаат ексклузивни стандарди (а во некои случаи и мала упорност). За да го постигнат ова, чет-ботите користат NLP за да добијат јазик, во најголем дел преку соработката за содржина или гласовно потврдување, каде што клиентите пренесуваат со свои зборови, како што би му се обратиле на специјалист. Оваа проширена корисност, исто така, ќе профитира од различни видови на ботови за да ги направи поуспешни и поприродни на долг рок, од далечински помагачи како Siri и Алекса на Амазон до бот фази кои се повеќе наместени за компјутеризација или задача. Овие ботови постепено ќе го користат НЛП за да добиваат пораки и да вршат активности, на пример, споделување геоинформации, враќање на врски и слики или извршување на други активности што ни предизвикуваат умот.

Поддршка на незабележлив интерфејс

Секоја поврзаност што ја имаме со машините е човечка комуникација (и дискусија и текст). Ехото на Амазон е само еден модел што ги става луѓето уште појасно во контакт со иновациите. Идејата за незабележлив или нула интерфејс ќе зависи од директната поврзаност помеѓу клиентот и машината, без разлика дали преку глас, текст или мешавина од двете. НЛП што влијае на поистакнато логично разбирање на човечкиот јазик, на крајот на денот, бидејќи го подобрува омаловажувањето на нас - она ​​што го кажуваме без оглед на тоа како го кажуваме и што правиме - ќе биде фундаментално за секој незабележлив или нула интерфејс апликација.

Поинтелигентен лов

Поинтелигентниот serach значи дека клиентите можат да бидат подготвени да гледаат преку гласовни нарачки, наспроти составувањето или користењето на зборови. Евентуалната судбина на НЛП е дополнително за поинтелигентно истражување - нешто што го дискутираме овде во Експерт систем подолго време. Доцна, Google објави дека додаде капацитети за NLP на Google Drive за да им овозможи на клиентите да бараат записи и супстанција што користат разговорен јазик.

Знаење од неструктурирани податоци

НЛП-аранжманите постепено ќе собираат корисен увид од неструктурирани информации, на пример, пораки со долга структура, снимки, звуци и така натаму. , на пример, мерење на лојалноста на потрошувачите или разликување на точките на болка.