Pertimbangkan bagaimana sehingga beberapa tahun yang lalu, penampilan Google yang berdaya maju dicapai dengan menggunakan kata kunci yang betul yang disusun dengan syarat pertanyaan Boolean. Dengan cara ini, sekiranya anda perlu mencari penyelesaian daripada Google, anda harus tahu bahasa itu. Pada ketika itu Google membentangkan pengejaran semantik. Ia adalah pengiraan hubungan ilmiah antara perkataan, memperkasakan anda untuk bertanyakan pertanyaan itu dengan cara yang sama seperti yang anda lakukan kepada teman. Di dalam, ia membuat tafsiran soalan itu menjadi pengejaran teratur Boolean yang ia fahami - namun kitaran itu tidak dapat dilihat. Ini adalah inovasi yang membolehkan anda bertanya kepada Siri tentang iklim hari ini atau perjalanan paling murah ke Borneo esok, tanpa mengubah bahasa Inggeris anda menjadi laluan masuk rasional pengiraan. Jadi kita boleh katakan bahawa NLP adalah lanjutan antara dialek mesin dan manusia.

Penyediaan bahasa biasa (NLP) ialah zon kejuruteraan perisian dan bimbang tentang kerjasama antara PC dan bahasa manusia (ciri). Ia merujuk kepada strategi AI untuk bercakap dengan rangka kerja yang bijak menggunakan bahasa khas, contohnya, bahasa Inggeris. Apabila anda memerlukan rangka kerja yang bijak seperti robot untuk meneruskan mengikut arahan anda atau apabila anda perlu mendengar pilihan daripada rangka kerja induk klinikal berasaskan wacana, ia diperlukan untuk mengendalikan bahasa yang sama. Jadi pada asasnya kita boleh mengatakan bahawa bidang NLP termasuk membuat PC untuk melaksanakan usaha membantu dengan dialek biasa yang kita gunakan. Maklumat dan hasil rangka kerja NLP boleh berbentuk wacana dan ujian tersusun.

Kita boleh mengatakan bahawa Tanpa NLP, kesedaran buatan manusia hanya boleh memahami kepentingan bahasa dan menjawab pertanyaan yang terus terang, namun ia tidak dapat memahami kepentingan perkataan dalam suasana. Oleh itu, aplikasi pengendalian bahasa semulajadi membenarkan pelanggan bercakap dengan PC dalam perkataan mereka sendiri, contohnya dalam bahasa biasa.NLP membantu PC meneliti dan bertindak balas dengan menghasilkan semula kapasiti manusia untuk memahami bahasa biasa yang digunakan oleh individu untuk menyampaikan. Hari ini, terdapat banyak contoh rangka kerja pengendalian bahasa biasa dalam penaakulan buatan manusia yang pada masa ini berfungsi.

Contoh NLP DALAM AI

1. Surat-menyurat: Banyak aplikasi surat-menyurat seperti Facebook Messenger kini menggunakan kesedaran buatan manusia. Secara keseluruhannya, pandangan Facebook sangat diilhamkan oleh AI. Beberapa bulan sebelum itu, Facebook mengisytiharkan bantuan Mnya yang berjanji untuk bertukar menjadi pembantu anda sendiri (dengan tarikh penghantaran awam tbd): "M boleh melakukan apa sahaja yang manusia boleh."

2. Kesimpulan yang lebih cepat: Contoh rangka kerja penyediaan bahasa ciri dalam kesedaran buatan manusia adalah tambahan di klinik perubatan yang menggunakan pengendalian bahasa biasa untuk menunjukkan penentuan tertentu daripada nota tidak berstruktur doktor. Pengaturcaraan NLP untuk pengimejan mamografi dan laporan mamogram menyokong pengekstrakan dan penyiasatan maklumat untuk pilihan klinikal. Pengaturcaraan NLP boleh menentukan bahaya keganasan payudara dengan lebih produktif dan seterusnya menolak keperluan untuk biopsi berlebihan dan menggalakkan rawatan yang lebih cepat melalui kesimpulan terdahulu.

3. Semakan Klien: Penyediaan bahasa semula jadi dalam aplikasi penaakulan berkomputer memudahkan untuk mengumpulkan audit item dari tapak dan memahami apa yang sebenarnya dikatakan pembeli sama seperti andaian mereka mengenai item tertentu. Organisasi dengan jumlah audit yang besar benar-benar boleh mendapatkannya dan menggunakan maklumat yang dikumpul untuk mencadangkan item atau pentadbiran baharu bergantung pada kecenderungan pelanggan. Aplikasi ini membantu organisasi mencari data penting untuk perniagaan mereka, meningkatkan kesetiaan pengguna, mengesyorkan item atau faedah yang lebih penting dan memahami dengan lebih baik dan memahami keperluan pelanggan.

4. Pembantu lanjutan maya: Pembantu jauh, tambahan dipanggil tangan kanan AI atau pembantu berkomputer, ialah program aplikasi yang memahami pesanan suara bahasa biasa dan menyelesaikan tugasan untuk pelanggan. DA boleh membantu pembeli dengan latihan pertukaran atau menyelaraskan aktiviti tempat panggilan untuk menawarkan pertemuan pelanggan yang unggul dan mengurangkan perbelanjaan operasi. Kami akan melihat aplikasi ini secara progresif dalam alat yang berbeza, contohnya, program PC, rangka kerja rumah yang bijak, kereta dan dalam pasaran usaha niaga.

Aplikasi Pemprosesan Bahasa Ciri:

Terjemahan Mesin

Kami menyedari bahawa ukuran data yang boleh diakses dalam talian sedang berkembang, jadi keperluan untuk mendapatkannya ternyata semakin ketara dan anggaran aplikasi pengendalian bahasa biasa ternyata jelas. Tafsiran mesin menggalakkan kita mengatasi sempadan bahasa yang sering kita alami dengan mentafsir manual khusus, mengekalkan bahan atau senarai dengan perbelanjaan yang berkurangan. Ujian dengan kemajuan tafsiran mesin bukan dalam mentafsir perkataan, namun dalam memahami kepentingan ayat untuk memberikan tafsiran yang tulen.

Garis besar yang diprogramkan

Sekiranya kita perlu mendapatkan coretan data tertentu yang ketara daripada pangkalan maklumat yang besar, maka Beban berlebihan maklumat adalah isu yang tulen. Ikhtisar terprogram adalah penting bukan sahaja untuk merumuskan kepentingan laporan dan data, tetapi sebagai tambahan untuk memahami implikasi yang bersemangat di dalam data, contohnya, dalam mengumpul maklumat daripada media dalam talian.

Pemeriksaan andaian

Objektif peperiksaan kesimpulan adalah untuk mengenali andaian di antara beberapa jawatan atau bahkan dalam jawatan yang sama di mana perasaan tidak dalam setiap kes dikomunikasikan dengan jelas. Organisasi menggunakan aplikasi pengendalian bahasa biasa, contohnya, penyiasatan anggaran, untuk mengenali pendapat dan andaian dalam talian untuk membantu mereka memahami pendapat pelanggan tentang item dan pentadbiran mereka dan secara amnya penanda kedudukan mereka. Peperiksaan kesimpulan yang lepas membuat keputusan secara langsung, peperiksaan kesimpulan memahami pendapat dalam keadaan tertentu.

Pencirian teks

Susunan teks menjadikannya boleh difikirkan untuk melantik klasifikasi yang dipratentukan kepada arkib dan menyusunnya untuk menemui data yang anda perlukan atau menyelaraskan beberapa latihan. Sebagai contoh, penggunaan klasifikasi teks ialah pemisahan spam dalam e-mel.

Menjawab Soalan

Soalan-Jawapan (QA) semakin menjadi arus perdana kerana penggunaan, contohnya, Siri, OK Google, kotak cakap dan pembantu kasar. Aplikasi QA ialah rangka kerja yang mampu mencatat permintaan manusia dengan jelas. Ia boleh digunakan sebagai antara muka kandungan sahaja atau sebagai rangka kerja wacana yang dinyatakan. Bahagian selebihnya ini merupakan ujian yang berkaitan terutamanya untuk indeks web, dan merupakan salah satu daripada penggunaan prinsip penyelidikan penyediaan bahasa ciri.

Akhirnya nasib NLP

Apakah nasib bahasa biasa?

Bot

chatbots menjawab soalan pelanggan dan membimbing mereka ke aset dan item yang berkenaan pada bila-bila masa atau bila-bila masa. Ia sering digunakan dalam bantuan pelanggan, terutamanya dalam perbankan, runcit dan kejiranan. Terutamanya dalam tetapan penjagaan pelanggan chatbots harus pantas, bijak dan mudah digunakan, atas alasan bahawa pelanggan mempunyai standard eksklusif (dan dalam beberapa kes kegigihan yang rendah). Untuk mencapai matlamat ini, chatbots menggunakan NLP untuk mendapatkan bahasa, sebahagian besarnya berbanding kerjasama kandungan atau pengiktirafan suara, di mana pelanggan menyampaikan dengan perkataan mereka sendiri, seperti yang mereka akan bercakap dengan pakar. Kegunaan lanjutan ini juga akan menguntungkan jenis bot yang berbeza untuk menjadikannya lebih berjaya dan semula jadi dalam jangka masa panjang, daripada pembantu jauh seperti Siri dan Alexa Amazon kepada peringkat bot yang lebih berkomputer atau tugasan terletak. Bot ini akan menggunakan NLP secara beransur-ansur untuk mendapatkan mesej dan melakukan aktiviti, contohnya, berkongsi maklumat geo, memulihkan sambungan dan gambar atau melaksanakan aktiviti lain yang lebih membingungkan untuk kami.

Menyokong UI yang tidak dapat dilihat

Setiap perkaitan yang kita ada dengan mesin adalah komunikasi manusia (perbincangan dan teks). Amazon's Echo hanyalah satu model yang meletakkan orang ramai dengan lebih mudah berhubung dengan inovasi. Idea UI yang tidak dapat dikesan atau sifar akan bergantung pada perkaitan langsung antara pelanggan dan mesin, tidak kira sama ada melalui suara, teks atau gabungan kedua-duanya. NLP yang memberi kesan kepada pemahaman logik yang lebih menonjol tentang bahasa manusia, pada penghujung hari, kerana ia memperlekehkan kita—apa yang kita nyatakan tanpa mengira cara kita menyatakannya dan apa yang kita lakukan—akan menjadi asas bagi mana-mana UI yang tidak dapat dikesan atau sifar. permohonan.

Pemburuan yang lebih bijak

Carian yang lebih pintar membayangkan pelanggan boleh bersedia untuk melihat melalui perintah suara berbanding mengarang atau menggunakan kata kunci. Nasib akhirnya NLP adalah tambahan untuk siasatan yang lebih bijak—sesuatu yang telah kami bincangkan di sini di Sistem Pakar untuk sekian lama. Sejak akhir-akhir ini, Google mengisytiharkan bahawa ia telah menambah kapasiti NLP pada Google Drive untuk membenarkan pelanggan mencari rekod dan bahan menggunakan bahasa perbualan.

Pengetahuan daripada data tidak berstruktur

Susunan NLP akan secara beransur-ansur mengumpulkan cerapan yang berguna daripada maklumat yang tidak berstruktur, contohnya, mesej berstruktur panjang, rakaman, bunyi, dan sebagainya. Mereka akan mempunyai pilihan untuk membedah nada, suara, pemilihan perkataan, dan andaian maklumat untuk mengumpulkan peperiksaan. , sebagai contoh, mengukur kesetiaan pengguna atau membezakan titik kesakitan.