കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ്, ബൂളിയൻ അന്വേഷണ പദങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്രമീകരിച്ച ശരിയായ വാച്ചർവേഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, Google ലുക്കിംഗ് എങ്ങനെ സാധ്യമാക്കിയെന്ന് പരിഗണിക്കുക. ഈ രീതിയിൽ, നിങ്ങൾക്ക് Google-ൽ നിന്ന് പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്തേണ്ട അവസരത്തിൽ, അതിൻ്റെ ഭാഷ നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം. ആ ഘട്ടത്തിൽ ഗൂഗിൾ സെമാൻ്റിക് പിന്തുടരൽ അവതരിപ്പിച്ചു. ഇത് വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള പാണ്ഡിത്യ ബന്ധത്തിൻ്റെ കണക്കുകൂട്ടലാണ്, നിങ്ങൾ ഒരു സഹയാത്രികനെപ്പോലെ ഒരു അന്വേഷണം ചോദിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ഉള്ളിൽ, അത് ആ ചോദ്യത്തെ ഒരു ബൂളിയൻ സംഘടിത അന്വേഷണമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചു, അത് മനസ്സിലാക്കി - എന്നിട്ടും സൈക്കിൾ അദൃശ്യമായിരുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഇംഗ്ലീഷിനെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ റേഷണൽ എൻട്രിവേകളാക്കി മാറ്റാതെ, ഇന്നത്തെ കാലാവസ്ഥ എന്താണെന്നോ നാളെ ബോർണിയോയിലേക്കുള്ള ഏറ്റവും ചെലവേറിയ യാത്ര എന്താണെന്നോ സിരിയോട് ചോദിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന പുതുമയാണിത്. അതിനാൽ, യന്ത്രങ്ങൾക്കും മനുഷ്യ ഭാഷകൾക്കും ഇടയിലുള്ള ഒരു വിപുലീകരണമാണ് NLP എന്ന് നമുക്ക് പറയാം.

കോമൺ ലാംഗ്വേജ് റെഡിങ്ങ് (NLP) എന്നത് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിൻ്റെ ഒരു മേഖലയാണ്, പിസികൾക്കും മനുഷ്യ (സ്വഭാവമുള്ള) ഭാഷകൾക്കുമിടയിലുള്ള സഹകരണത്തെക്കുറിച്ച് ആശങ്കാകുലരാണ്. ഇത് ഒരു സ്വഭാവ ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഇംഗ്ലീഷ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കനി ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംസാരിക്കുന്നതിനുള്ള AI തന്ത്രത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കനുസൃതമായി മുന്നോട്ടുപോകാൻ റോബോട്ട് പോലെയുള്ള ഒരു സുഗമമായ ചട്ടക്കൂട് ആവശ്യമുള്ള ഘട്ടത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വ്യവഹാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലിനിക്കൽ മാസ്റ്റർ ചട്ടക്കൂടിൽ നിന്ന് ചോയ്സ് കേൾക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ പൊതുവായ ഭാഷ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അതിനാൽ, NLP-യുടെ ഫീൽഡിൽ നമ്മൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാധാരണ ഭാഷകൾ ഉപയോഗിച്ച് സഹായകരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ PC-കൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് പറയാം. ഒരു എൻഎൽപി ചട്ടക്കൂടിൻ്റെ വിവരങ്ങളും യീൽഡും പ്രഭാഷണവും രചിച്ച പരിശോധനയും ആകാം.

NLP കൂടാതെ, മനുഷ്യനിർമ്മിത ബോധത്തിന് ഭാഷയുടെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കാനും നേരിട്ടുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും കഴിയുമെന്ന് നമുക്ക് പറയാം, എന്നിരുന്നാലും അതിന് ക്രമീകരണത്തിൽ വാക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയില്ല. അങ്ങനെ, സ്വാഭാവിക ഭാഷ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ക്ലയൻ്റുകളെ അവരുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ ഒരു PC ഉപയോഗിച്ച് സംസാരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് സാധാരണ ഭാഷയിൽ. NLP, വ്യക്തികൾ കൈമാറാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാധാരണ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള മനുഷ്യൻ്റെ കഴിവ് പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിനും പ്രതികരിക്കുന്നതിനും PC-കളെ സഹായിക്കുന്നു. ഇന്ന്, മനുഷ്യനിർമിത ന്യായവാദത്തിൽ പൊതുവായ ഭാഷ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ചട്ടക്കൂടുകളുടെ നിരവധി ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇപ്പോൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ട്.

AI-യിലെ NLP-യുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ

1. കറസ്‌പോണ്ടൻസ്: ഫെയ്‌സ്ബുക്ക് മെസഞ്ചർ പോലുള്ള പല കത്തിടപാടുകൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഇപ്പോൾ മനുഷ്യനിർമിത ബോധത്തെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു. മൊത്തത്തിൽ, AI-യിൽ നിന്ന് വളരെ പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടാണ് ഫേസ്ബുക്ക് നോക്കുന്നത്. ഏതാനും മാസങ്ങൾക്ക് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സഹായിയായി മാറാൻ പ്രതിജ്ഞയെടുക്കുന്ന Facebook അതിൻ്റെ M സഹായം പ്രഖ്യാപിച്ചു (പബ്ലിക് ഡിസ്പാച്ച് തീയതി tbd): "M ഒരു മനുഷ്യന് കഴിയുന്നതെന്തും ചെയ്യാൻ കഴിയും."

2. ദ്രുത നിഗമനം: മനുഷ്യനിർമിത ബോധത്തിൽ ചട്ടക്കൂടുകൾ തയ്യാറാക്കുന്ന സ്വഭാവ സവിശേഷതകളായ ഭാഷയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ അധികമായി മെഡിക്കൽ ക്ലിനിക്കുകളിൽ ഉണ്ട്, ഇത് ഒരു ഡോക്ടറുടെ ഘടനാരഹിതമായ കുറിപ്പുകളിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രത്യേക ദൃഢനിശ്ചയം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ പൊതുവായ ഭാഷ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. മാമോഗ്രാഫിക് ഇമേജിംഗിനുള്ള എൻഎൽപി പ്രോഗ്രാമിംഗും മാമോഗ്രാം റിപ്പോർട്ടുകളും ക്ലിനിക്കൽ ചോയ്‌സുകൾക്കായുള്ള വിവരങ്ങളുടെ വേർതിരിച്ചെടുക്കലും അന്വേഷണവും ഉയർത്തിപ്പിടിക്കുന്നു. എൻഎൽപി പ്രോഗ്രാമിംഗിന് നെഞ്ചിലെ മാരകമായ അപകടത്തെ കൂടുതൽ ഉൽപാദനക്ഷമതയോടെ തീരുമാനിക്കാനും അധിക ബയോപ്‌സികളുടെ ആവശ്യകത നിരസിക്കാനും മുൻകൂർ നിഗമനത്തിലൂടെ വേഗത്തിലുള്ള ചികിത്സ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും കഴിയും.

3. ഉപഭോക്തൃ അവലോകനം: കമ്പ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് റീസണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷ തയ്യാറാക്കുന്നത് ഒരു സൈറ്റിൽ നിന്ന് ഇനം ഓഡിറ്റുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നതും ഒരു പ്രത്യേക ഇനത്തെ സംബന്ധിച്ച അവരുടെ അനുമാനങ്ങൾ പോലെ തന്നെ ഷോപ്പർമാർ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതും ലളിതമാക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഓഡിറ്റുകളുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവ ശരിക്കും നേടാനും ക്ലയൻ്റ് ചായ്‌വുകളെ ആശ്രയിച്ച് പുതിയ ഇനങ്ങളോ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനുകളോ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിന് ശേഖരിച്ച വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവരുടെ ബിസിനസ്സിനായുള്ള പ്രധാനപ്പെട്ട ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ വിശ്വസ്തത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും കൂടുതൽ പ്രധാനപ്പെട്ട ഇനങ്ങളോ ആനുകൂല്യങ്ങളോ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനും ക്ലയൻ്റ് ആവശ്യകതകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു.

4. വെർച്വൽ അഡ്വാൻസ്ഡ് അസിസ്റ്റൻ്റുകൾ: ഒരു റിമോട്ട് ഹെൽപ്പർ, അധികമായി AI റൈറ്റ് ഹാൻഡ് അല്ലെങ്കിൽ കംപ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് എയ്ഡ് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാമാണ്, ഇത് പൊതു ഭാഷാ വോയ്‌സ് ഓർഡറുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ക്ലയൻ്റിനായുള്ള അസൈൻമെൻ്റുകൾ പൂർത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എക്‌സ്‌ചേഞ്ച് എക്‌സ്‌ചേഞ്ച് എക്‌സ്‌ചേഞ്ച് എക്‌സ്‌ചേഞ്ച് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയോ കോൾ പ്ലേസ് ആക്‌റ്റിവിറ്റികൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനും ഡിഎകൾക്ക് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മികച്ച ക്ലയൻ്റ് ഏറ്റുമുട്ടൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യാനും പ്രവർത്തന ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും കഴിയും. വ്യത്യസ്ത ഗാഡ്‌ജെറ്റുകളിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഞങ്ങൾ ക്രമേണ കാണും, ഉദാഹരണത്തിന്, പിസി പ്രോഗ്രാമുകൾ, സാവി ഹോം ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ, ഓട്ടോകൾ, വെഞ്ച്വർ മാർക്കറ്റ് എന്നിവയിൽ.

സ്വഭാവ ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ:

മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ

ഓൺലൈനിൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് വികസിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, അതിനാൽ അതിലേക്ക് എത്തിച്ചേരേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത ക്രമേണ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു, കൂടാതെ സാധാരണ ഭാഷാ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അനുമാനം വ്യക്തമാണ്. സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് മാനുവലുകൾ മനസ്സിലാക്കി, അടിസ്ഥാനപരമായി കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ പദാർത്ഥം അല്ലെങ്കിൽ ലിസ്റ്റുകൾ ഉയർത്തിപ്പിടിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ പതിവായി അനുഭവിക്കുന്ന ഭാഷാ അതിരുകൾ മറികടക്കാൻ മെഷീൻ വ്യാഖ്യാനം ഞങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. മെഷീൻ ഇൻ്റർപ്രെട്ടേഷൻ പുരോഗതികളുള്ള പരീക്ഷണം വാക്കുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലല്ല, എന്നിരുന്നാലും ഒരു യഥാർത്ഥ വ്യാഖ്യാനം നൽകുന്നതിന് വാക്യങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കുന്നതിലാണ്.

പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത രൂപരേഖ

ഒരു വലിയ വിവര അടിത്തറയിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രത്യേക, സുപ്രധാനമായ ഡാറ്റാ സ്‌നിപ്പെറ്റിലേക്ക് നമുക്ക് ലഭിക്കേണ്ട അവസരത്തിൽ, വിവരങ്ങളുടെ അമിതഭാരം ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രശ്‌നമാണ്. പ്രോഗ്രാമുചെയ്ത റൺഡൗൺ എന്നത് റിപ്പോർട്ടുകളുടെയും ഡാറ്റയുടെയും പ്രാധാന്യം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിന് മാത്രമല്ല, ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിലെ ആവേശകരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും, ഉദാഹരണത്തിന്, ഓൺലൈൻ മീഡിയയിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ പ്രധാനമാണ്.

അനുമാന പരിശോധന

ചില പോസ്റ്റുകൾക്കിടയിലോ അല്ലെങ്കിൽ എല്ലാ സാഹചര്യത്തിലും വികാരം അസന്ദിഗ്ധമായി ആശയവിനിമയം നടത്താത്ത സമാനമായ പോസ്റ്റിൽ പോലും അനുമാനം തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് ഉപസംഹാര പരീക്ഷയുടെ ലക്ഷ്യം. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പൊതുവായ ഭാഷ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, എസ്റ്റിമേഷൻ ഇൻവെസ്റ്റിഗേഷൻ, അവരുടെ ഇനങ്ങളിലും അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനുമുള്ള ഉപഭോക്താക്കളുടെ അഭിപ്രായം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അവരുടെ നിലയുടെ അടയാളപ്പെടുത്തലുകൾക്കും അവരെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഓൺലൈനിൽ അഭിപ്രായങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഭൂതകാല നിർണ്ണായകമായ തീവ്രത, നിഗമന പരീക്ഷ ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിൽ അഭിപ്രായം മനസ്സിലാക്കുന്നു.

വാചക സ്വഭാവം

ടെക്സ്റ്റ് ഓർഡർ ഒരു ആർക്കൈവിലേക്ക് മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾ നിയോഗിക്കുന്നതും നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ അല്ലെങ്കിൽ കുറച്ച് വ്യായാമങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനോ അത് ക്രമീകരിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമെയിലിൽ സ്പാം വേർതിരിക്കുന്നതാണ് ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ്റെ ഉപയോഗം.

ചോദ്യം ഉത്തരം

സിരി, ഓകെ ഗൂഗിൾ, ടോക്ക് ബോക്സുകൾ, മെനിയൽ ഹെൽപ്പർമാർ തുടങ്ങിയ ഉപയോഗങ്ങളുടെ അക്കൗണ്ടിൽ ചോദ്യോത്തരം (ക്യുഎ) കൂടുതൽ മുഖ്യധാരയായി മാറുകയാണ്. ഒരു മനുഷ്യൻ്റെ അഭ്യർത്ഥന വ്യക്തമായി ശ്രദ്ധിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ് QA ആപ്ലിക്കേഷൻ. ഇത് ഒരു ഉള്ളടക്ക ഇൻ്റർഫേസായി അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രകടമായ പ്രഭാഷണ ചട്ടക്കൂടായി ഉപയോഗിക്കാം. ഈ ശേഷിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ചും വെബ് സൂചികകൾക്ക് പ്രസക്തമായ ഒരു പരീക്ഷണമാണ്, കൂടാതെ ഗവേഷണം തയ്യാറാക്കുന്ന സ്വഭാവ ഭാഷയുടെ അടിസ്ഥാന ഉപയോഗങ്ങളിലൊന്നാണിത്.

NLP യുടെ അന്തിമ വിധി

പൊതുഭാഷയുടെ ആത്യന്തിക വിധി എന്താണ്?

ബോട്ടുകൾ

ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ക്ലയൻ്റ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുകയും ഏത് മണിക്കൂറിലും ഏത് സമയത്തും ബാധകമായ അസറ്റുകളിലേക്കും ഇനങ്ങളിലേക്കും അവരെ നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് പലപ്പോഴും ഉപഭോക്തൃ സഹായത്തിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ബാങ്കിംഗ്, റീട്ടെയിൽ, അയൽപക്കത്ത് എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും ഒരു ക്ലയൻ്റ് കെയർ ക്രമീകരണത്തിൽ, ക്ലയൻ്റുകൾക്ക് എക്‌സ്‌ക്ലൂസീവ് സ്റ്റാൻഡേർഡുകളുണ്ടെന്നതിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ (ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ കുറഞ്ഞ സ്ഥിരോത്സാഹം) ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ വേഗമേറിയതും കൗശലമുള്ളതും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായിരിക്കണം. ഇത് നേടുന്നതിന്, ഭാഷ ലഭിക്കുന്നതിന് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഭൂരിഭാഗവും ഉള്ളടക്കം അല്ലെങ്കിൽ വോയ്‌സ്-അക്നോളജ്‌മെൻ്റ് സഹകരണങ്ങൾ, അവിടെ ക്ലയൻ്റുകൾ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതുപോലെ അവരുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ പകർന്നുനൽകുന്നു. സിരി, ആമസോണിൻ്റെ അലക്‌സ തുടങ്ങിയ വിദൂര സഹായികൾ മുതൽ കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടറൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ അസൈൻമെൻ്റ് സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ബോട്ട് ഘട്ടങ്ങൾ വരെ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ അവയെ കൂടുതൽ വിജയകരവും സ്വാഭാവികവുമാക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത തരത്തിലുള്ള ബോട്ടുകൾക്ക് ഈ വിപുലമായ പ്രയോജനം പ്രയോജനം ചെയ്യും. സന്ദേശം ലഭിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും ഈ ബോട്ടുകൾ ക്രമേണ NLP ഉപയോഗിക്കും, ഉദാഹരണത്തിന്, ജിയോ ഇൻഫർമേഷൻ പങ്കിടൽ, കണക്ഷനുകളും ചിത്രങ്ങളും വീണ്ടെടുക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ മനസ്സിനെ തളർത്തുന്ന മറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക.

അദൃശ്യമായ UI പിന്തുണയ്ക്കുന്നു

യന്ത്രങ്ങളുമായി നമുക്കുള്ള ഓരോ ബന്ധവും മനുഷ്യ ആശയവിനിമയമാണ് (ചർച്ചയും വാചകവും). ആമസോണിൻ്റെ എക്കോ ഒരു മോഡൽ മാത്രമാണ്, അത് ആളുകളെ പുതുമയുമായി കൂടുതൽ നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുന്നു. കണ്ടെത്താനാകാത്തതോ പൂജ്യമോ ആയ UI എന്ന ആശയം, വോയ്‌സ്, ടെക്‌സ്‌റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഇവ രണ്ടും കൂടിച്ചേർന്നത് പരിഗണിക്കാതെ, ക്ലയൻ്റും മെഷീനും തമ്മിലുള്ള നേരിട്ടുള്ള ബന്ധത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. NLP, മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ കൂടുതൽ സുപ്രധാനമായ യുക്തിസഹമായ ഗ്രാഹ്യത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന, ദിവസാവസാനം, അത് നമ്മെ തരംതാഴ്ത്തുന്നത് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു-ഞങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ പ്രസ്താവിക്കുന്നു, ഞങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത് എന്നത് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, കണ്ടെത്താനാകാത്ത അല്ലെങ്കിൽ പൂജ്യം UI-ക്ക് അടിസ്ഥാനപരമായിരിക്കും. അപേക്ഷ.

കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരമായ വേട്ട

കൂടുതൽ ഇൻ്റലിജൻ്റ് സെറാച്ച് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, വാച്ച്‌വേഡുകൾ രചിക്കുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനോ വിപരീതമായി വോയ്‌സ് ഓർഡറുകൾ മുഖേന ക്ലയൻ്റുകൾ നോക്കാൻ തയ്യാറാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എൻഎൽപിയുടെ അന്തിമ വിധി കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ അന്വേഷണത്തിന് വേണ്ടിയുള്ളതാണ്-ഞങ്ങൾ ഇവിടെ വിദഗ്ദ്ധ സിസ്റ്റത്തിൽ കുറച്ച് കാലമായി ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. സംഭാഷണ ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് റെക്കോർഡുകളും വസ്തുക്കളും തിരയാൻ ക്ലയൻ്റുകളെ അനുവദിക്കുന്നതിനായി ഗൂഗിൾ ഡ്രൈവിലേക്ക് NLP കപ്പാസിറ്റികൾ ചേർത്തതായി ഗൂഗിൾ പ്രഖ്യാപിച്ചു.

ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള അറിവ്

NLP ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമരഹിതമായ വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് സഹായകരമായ ഉൾക്കാഴ്‌ച ശേഖരിക്കും, ഉദാഹരണത്തിന്, ദീർഘ-ഘടനാപരമായ സന്ദേശങ്ങൾ, റെക്കോർഡിംഗുകൾ, ശബ്‌ദങ്ങൾ, അങ്ങനെയുള്ളവ, പരീക്ഷ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നതിനുള്ള ടോൺ, ശബ്ദം, വാക്കുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, വിവരങ്ങളുടെ അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവ വിഭജിക്കാനുള്ള ഓപ്ഷൻ അവർക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കും. , ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്തൃ വിശ്വസ്തത അളക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വേദന പോയിൻ്റുകൾ വേർതിരിച്ചറിയുക.