လွန်ခဲ့သည့်နှစ်နှစ်ခန့်အထိ၊ Boolean စုံစမ်းရေးဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော မှန်ကန်သော စောင့်ကြည့်စကားလုံးများကို တိကျစွာအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အလားအလာရှိသော Google ရှာဖွေခြင်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်ခဲ့သည်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ သင်သည် Google မှဖြေရှင်းချက်များကိုရှာဖွေရန် လိုအပ်သည့်အခွင့်အရေးတွင်၊ ၎င်း၏ဘာသာစကားကို သင်သိသင့်သည်။ ထိုအချိန်တွင် Google သည် ဝေါဟာရလိုက်စားမှုကို တင်ပြခဲ့သည်။ ၎င်းသည် စကားလုံးများကြားတွင် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်ခြင်းဖြစ်ပြီး သင်အဖော်လိုသည့်ပုံစံအတိုင်း စုံစမ်းမေးမြန်းရန် သင့်ကို ခွန်အားဖြစ်စေသည်။ အတွင်းတွင်၊ ၎င်းသည် ၎င်းကို နားလည်နိုင်သော Boolean ဖွဲ့စည်းထားသော လိုက်စားမှုအဖြစ် ထိုမေးခွန်း၏အနက်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသော်လည်း သံသရာသည် မမြင်နိုင်ပေ။ ၎င်းသည် ယနေ့ ရာသီဥတုက ဘာလဲ သို့မဟုတ် မနက်ဖြန် ဘော်နီယိုသို့ စျေးအနည်းဆုံး ခရီးစဉ်ကို Siri ထံ မေးမြန်းနိုင်စေသည့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်ပြီး သင်၏ အင်္ဂလိပ်စာကို တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဆင်ခြင်တုံတရား ဝင်ပေါက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းမပြုဘဲ၊ ထို့ကြောင့် NLP သည် စက်နှင့် လူသားတို့၏ ဒေသိယစကားများကြားတွင် တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဟု ဆိုနိုင်သည်။

ဘုံဘာသာစကားပြင်ဆင်ခြင်း (NLP) သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အင်ဂျင်နီယာ၏ဇုန်တစ်ခုဖြစ်ပြီး PC များနှင့် လူသား (သွင်ပြင်လက္ခဏာ) ဘာသာစကားများကြားတွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအတွက် စိုးရိမ်ပါသည်။ ၎င်းသည် AI ဗျူဟာကို ရည်ညွှန်းသည့် လက္ခဏာဘာသာစကား ဥပမာ အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ လူရည်လည်သောမူဘောင်များဖြင့် ပြောဆိုခြင်းဖြစ်သည်။ သင့်လမ်းညွှန်ချက်များအတိုင်း ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် စက်ရုပ်ကဲ့သို့သော လိမ္မာပါးနပ်သော မူဘောင်တစ်ခု လိုအပ်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ဟောပြောချက်ကို အခြေခံသည့် လက်တွေ့ကျွမ်းကျင်မူဘောင်တစ်ခုမှ ရွေးချယ်မှုကြားရသည့်အခါ ၎င်းသည် ဘုံဘာသာစကားကို ကိုင်တွယ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် NLP ၏နယ်ပယ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနေသော သာမာန်ဒေသိယစကားများဖြင့် အထောက်အကူဖြစ်စေသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများလုပ်ဆောင်ရန် PCs များပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ NLP မူဘောင်တစ်ခု၏ အချက်အလက်နှင့် အထွက်နှုန်းသည် ဟောပြောချက်များနှင့် စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နိုင်သည်။

NLP မရှိလျှင် လူလုပ်အသိစိတ်သည် ဘာသာစကား၏အရေးပါပုံကို နားလည်နိုင်ပြီး ရိုးရှင်းသောမေးမြန်းမှုများကို ဖြေဆိုနိုင်သော်လည်း သတ်မှတ်ခြင်းတွင် စကားလုံးများ၏အဓိပ္ပာယ်ကို နားမလည်နိုင်ပေ။ ထို့ကြောင့်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများသည် သုံးစွဲသူများအား ဥပမာအားဖြင့် ပုံမှန်ဘာသာစကားဖြင့် PC နှင့် စကားပြောခွင့်ပြုသည်။ NLP သည် လူတစ်ဦးချင်းစီအသုံးပြုသည့် သာမန်ဘာသာစကားကို နားလည်နိုင်စေရန် လူသားစွမ်းရည်ကို ပြန်လည်ထုတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် PCs များကို လေ့လာပြီး တုံ့ပြန်မှုကို ကူညီပေးသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် လူတို့ဖန်တီးသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာ ဘုံဘာသာစကား ကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ မူဘောင်များ မြောက်များစွာသော သာဓကများ ယခုလက်ရှိတွင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

AI တွင် NLP ၏ဥပမာများ

1. စာပေးစာယူ- စာပေးစာယူအပလီကေးရှင်းများစွာဖြစ်သည့် Facebook Messenger သည် ယခုအချိန်တွင် လူလုပ်အသိဥာဏ်ကို အသုံးချလျက်ရှိသည်။ ခြုံငုံကြည့်လျှင် Facebook သည် AI ၏ အလွန်အမင်း စိတ်အားထက်သန်မှုရှိသည်။ လွန်ခဲ့သည့်လအနည်းငယ်က Facebook သည် သင့်ကိုယ်ပိုင်လက်ထောက်အဖြစ် ပြောင်းလဲသွားမည့် ၎င်း၏ M အကူအညီကို ကြေညာခဲ့သည် (အများပြည်သူသို့ ပေးပို့သည့်ရက်စွဲ tbd နှင့်အတူ) - "လူသား တတ်နိုင်သမျှ လုပ်နိုင်ပါတယ်။"

2. ပိုမိုမြန်ဆန်သော ကောက်ချက်ဆွဲခြင်း- လူလုပ်အသိစိတ်တွင် လက္ခဏာရပ်ဆိုင်ရာ ပြင်ဆင်သည့်ဘာသာစကားမူဘောင်နမူနာများအပြင် ဆရာဝန်တစ်ဦး၏ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောမှတ်စုများမှ သီးခြားဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကိုပြသရန်အတွက် ဘုံဘာသာစကားကိုင်တွယ်ခြင်းကိုအသုံးပြုသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆေးခန်းများတွင်လည်း ရှိနေပါသည်။ ဓါတ်မှန်ရိုက်ခြင်း နှင့် ဓါတ်မှန်ရိုက်ခြင်း အစီရင်ခံစာများအတွက် NLP ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းသည် ဆေးခန်းရွေးချယ်မှုများအတွက် အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် စုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်းတို့ကို အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ NLP ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းသည် ရင်ခွင်ကင်ဆာအန္တရာယ်ကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်ပြီး လွန်ကဲသော အသားစယူစစ်ဆေးခြင်းအတွက် လိုအပ်ချက်ကို ကျဆင်းစေပြီး ကြိုတင်ကောက်ချက်ချခြင်းဖြင့် ကုသမှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။

3. ဖောက်သည်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း- ကွန်ပျူတာဖြင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းအပလီကေးရှင်းများတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုမှ ပစ္စည်းစစ်ဆေးမှုများကို စုစည်းရန်နှင့် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုခုနှင့်ပတ်သက်သည့် ၎င်းတို့၏ယူဆချက်များအတိုင်း ဈေးဝယ်သူများ အမှန်တကယ်ပြောနေသည့်အရာကို နားလည်သဘောပေါက်စေသည်။ စာရင်းစစ်ပမာဏကြီးမားသောအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့အား အမှန်တကယ်ရရှိနိုင်ပြီး ဖောက်သည်များ၏စိတ်ဆန္ဒအပေါ် မူတည်သည့်အရာအသစ်များ သို့မဟုတ် စီမံခန့်ခွဲမှုများကို အကြံပြုရန်အတွက် စုဆောင်းထားသောအချက်အလက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤအပလီကေးရှင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းအတွက် အရေးကြီးသောဒေတာကိုရှာဖွေရန်၊ စားသုံးသူ၏သစ္စာစောင့်သိမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ပိုမိုသိသာထင်ရှားသည့်အရာများ သို့မဟုတ် အကျိုးခံစားခွင့်များကို အကြံပြုပေးသည့်အပြင် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး သုံးစွဲသူ၏လိုအပ်ချက်များကို နားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

4. အတုအယောင်အဆင့်မြင့်လက်ထောက်များ- AI ညာလက် သို့မဟုတ် ကွန်ပြူတာလက်ထောက်ဟုခေါ်သော အဝေးထိန်းအကူအညီသည် သာမန်ဘာသာစကားအသံအမိန့်စာများကို နားလည်နိုင်ပြီး သုံးစွဲသူအတွက် တာဝန်များကို ပြီးမြောက်စေသည့် အပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ DAs သည် ဝယ်ယူသူများအား လဲလှယ်ရေးလေ့ကျင့်ခန်းများပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် သာလွန်သောဖောက်သည်တစ်ဦးကို ကြုံတွေ့ရနိုင်စေရန်နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန်အတွက် ခေါ်ဆိုမှုဆိုင်ရာလှုပ်ရှားမှုများကို ချောမွေ့စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများကို မတူညီသော gadgets များတွင် ဥပမာအားဖြင့် PCs ပရိုဂရမ်များ၊ နားလည်တတ်ကျွမ်းသော home frameworks၊ autos နှင့် venture market တို့တွင် တဖြည်းဖြည်းမြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

ထူးခြားသော ဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း အက်ပ်များ-

စက်ဘာသာပြန်ခြင်း

အွန်လိုင်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သော ဒေတာပမာဏ အတိုင်းအတာသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိနားလည်ထားသောကြောင့် ၎င်းသို့ရောက်ရှိရန် လိုအပ်မှုသည် တဖြည်းဖြည်း သိသာထင်ရှားလာကာ ပုံမှန်ဘာသာစကားကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများ၏ ခန့်မှန်းချက်မှာ ရှင်းလင်းပြတ်သားလာသည်။ စက်၏အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်သည် အထူးပြုလက်စွဲများကို ပုံဖော်ခြင်း၊ အခြေခံအားဖြင့် လျော့နည်းသွားသော အသုံးစရိတ်ဖြင့် စာရင်းပြုစုခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏတွေ့ကြုံရသည့် ဘာသာစကားနယ်နိမိတ်များကို ကျော်လွှားရန် ကျွန်ုပ်တို့အား အားပေးပါသည်။ စက်ဖြင့်ဘာသာပြန်ခြင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများဖြင့် စမ်းသပ်ခြင်းသည် စကားလုံးများကို ပုံဖော်ခြင်းတွင်မဟုတ်သော်လည်း စစ်မှန်သောအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်အတွက် စာကြောင်းများ၏အဓိပ္ပာယ်ကို နားလည်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။

အစီအစဉ်ဆွဲထားသော ကောက်ကြောင်း

ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွန်ကြီးမားသော သတင်းအချက်အလတ်တစ်ခုမှ သိသာထင်ရှားသော အချက်အလက်အတိုအထွာတစ်ခုသို့ ရောက်ရန် လိုအပ်သည့်အခါတွင် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးအလွန်အကျွံ သတင်းအချက်အလက်သည် စစ်မှန်သောပြဿနာဖြစ်သည်။ Programmed rundown သည် အစီရင်ခံစာများနှင့် ဒေတာများ၏ အရေးပါမှုကို အနှစ်ချုပ်ရန်အတွက်သာမက၊ ဥပမာ၊ အွန်လိုင်းမီဒီယာမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရာတွင် ဒေတာအတွင်း စိတ်အားထက်သန်မှုဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် သိသိသာသာ အရေးကြီးပါသည်။

ယူဆချက်စစ်ဆေးမှု

ကောက်ချက်ချစစ်ဆေးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ပို့စ်အနည်းငယ်အတွင်း သို့မဟုတ် ကိစ္စတိုင်းတွင် ခံစားချက်မရှိသော ခံစားချက်ကို ပြတ်ပြတ်သားသား မပြောဆိုနိုင်သော ပို့စ်အနည်းငယ်ကြားတွင်ပင် ခံယူချက်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်ဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဘုံဘာသာစကား ကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများ ဥပမာ၊ ခန့်မှန်းချက် စုံစမ်းခြင်း ၊ ထင်မြင်ယူဆချက်များနှင့် ယူဆချက်များအား အွန်လိုင်းတွင် အသိအမှတ်ပြုရန် ၎င်းတို့အား ၎င်းတို့၏ ကုန်ပစ္စည်းများနှင့် စီမံခန့်ခွဲရေးဆိုင်ရာ ဖောက်သည်များ၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကူညီပေးရန်နှင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းတို့၏ရပ်တည်မှုအမှတ်အသားများကို အသိအမှတ်ပြုရန် အသုံးပြုသည်။ ရိုးရှင်းသောအစွန်းထွက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းအတိတ်၊ နိဂုံးပိုင်းစစ်ဆေးမှုများသည် တိကျသောအခြေအနေတစ်ခုတွင် ထင်မြင်ယူဆချက်ကို နားလည်သဘောပေါက်စေသည်။

စာသားလက္ခဏာ

စာသားအစီအစဥ်သည် မော်ကွန်းတိုက်တစ်ခုတွင် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများကို ခန့်အပ်ရန်နှင့် သင်လိုအပ်သည့်ဒေတာကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ခန်းအနည်းငယ်ကို သက်သာစေရန် ၎င်းကို စိတ်ကူးနိုင်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အီးမေးလ်တွင် spam များကိုခွဲခြားထားသည်။

အမေးအဖြေ

Question-Answering (QA) သည် ဥပမာ၊ Siri၊ OK Google၊ talk boxes နှင့် menial helpers များကို အသုံးပြုမှုများတွင် ပို၍ပင်မရေစီးကြောင်းဖြစ်လာပါသည်။ QA အက်ပလီကေးရှင်းသည် လူသား၏တောင်းဆိုမှုကို ပြတ်ပြတ်သားသား မှတ်သားနိုင်သည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အကြောင်းအရာ အသွင်အပြင်တစ်ခုအဖြစ် သို့မဟုတ် ဖော်ပြထားသော ဟောပြောချက်ဘောင်တစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤကျန်ရှိသောအပိုင်းများသည် အထူးသဖြင့် ဝဘ်အညွှန်းများအတွက် သက်ဆိုင်သည့်စမ်းသပ်ချက်ဖြစ်ပြီး သုတေသနပြင်ဆင်သည့်ဘာသာစကား၏မူအရအသုံးပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

NLP ၏နောက်ဆုံးကံကြမ္မာ

အများသုံးဘာသာစကားရဲ့ နောက်ဆုံးကံကြမ္မာက ဘာလဲ။

ဘော့တ်များ

chatbots သည် သုံးစွဲသူမေးခွန်းများကို ဖြေပြီး သက်ဆိုင်ရာ ပိုင်ဆိုင်မှုများနှင့် ပစ္စည်းများကို နာရီပိုင်း သို့မဟုတ် အချိန်မရွေး လမ်းညွှန်ပေးသည်။ အထူးသဖြင့် ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ လက်လီရောင်းချမှုနှင့် အိမ်နီးနားချင်းများတွင် ဖောက်သည်အကူအညီတွင် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ အထူးသဖြင့် client care setting တွင် clients များ သီးသန့်စံနှုန်းများရှိသည် (အချို့သောကိစ္စများတွင် စွဲမြဲမှုနည်းသော) ကြောင့် အသုံးပြုရန် လျင်မြန်၊ လိမ္မာပါးနပ်ပြီး ရိုးရှင်းသင့်ပါသည်။ ၎င်းကိုအောင်မြင်ရန်၊ chatbots များသည် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးကိုပြောမည့်အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် အသံဖြင့်အသိအမှတ်ပြုမှုပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများထက် အစိတ်အပိုင်းအများစုအတွက် ဘာသာစကားရရှိရန် NLP ကိုအသုံးပြုသည်။ Siri နှင့် Amazon ၏ Alexa ကဲ့သို့သော အဝေးထိန်းအကူအညီပေးသူများမှ ကွန်ပြူတာအသုံးပြုခြင်း သို့မဟုတ် တာဝန်ပိုရှိသော ဘော့တ်အဆင့်များအထိ ရေရှည်တွင် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုအောင်မြင်ပြီး သဘာဝကျစေရန်အတွက် ကွဲပြားသော ဘော့တ်အမျိုးအစားများကို အလားတူ အကျိုးကျေးဇူးရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ ဤဘော့တ်များသည် မက်ဆေ့ချ်ရရှိရန်နှင့် လှုပ်ရှားမှုများလုပ်ဆောင်ရန်၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပထဝီဝင်အချက်အလက်မျှဝေခြင်း၊ ချိတ်ဆက်မှုများနှင့် ဓာတ်ပုံများကို ပြန်လည်ရယူခြင်း သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အခြားထူးခြားဆန်းကြယ်သည့်လုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ဤဘော့တ်များသည် NLP ကို ​​အဆင့်ဆင့်အသုံးပြုသွားမည်ဖြစ်သည်။

မမြင်နိုင်သော UI ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

စက်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင်ရှိသော ဆက်နွှယ်မှုတစ်ခုစီသည် လူသားဆက်သွယ်ရေး (ဆွေးနွေးမှုနှင့် စာတို) နှစ်ခုလုံးဖြစ်သည်။ Amazon's Echo သည် လူများကို ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် ရိုးရှင်းစွာ ဆက်သွယ်ပေးသည့် မော်ဒယ်တစ်ခုသာဖြစ်သည်။ ထောက်လှမ်း၍မရသော သို့မဟုတ် သုည UI ၏ အယူအဆသည် အသံ၊ စာသား သို့မဟုတ် ၎င်းတို့နှစ်ခု၏ ရောနှောမှုဖြစ်စေ မခွဲခြားဘဲ သုံးစွဲသူနှင့် စက်အကြား တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှုအပေါ် မူတည်မည်ဖြစ်သည်။ NLP သည် လူသားဘာသာစကား၏ ယုတ္တိတန်သောနားလည်သဘောပေါက်မှုကို သက်ရောက်မှုရှိစေကာ နေ့၏အဆုံးတွင်၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကျွန်ုပ်တို့အား မည်သို့ဖော်ပြသည်ဖြစ်စေ ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြသည့်အရာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်နေသည့်အရာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နိမ့်ကျစေခြင်းအား ပိုမိုကောင်းမွန်စေသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဖော်ထုတ်၍မရသော သို့မဟုတ် သုည UI အတွက် အခြေခံကျလိမ့်မည် လျှောက်လွှာ။

ပိုပြီး ထက်မြက်တဲ့ အမဲလိုက်မှုပါ။

ပိုမိုထက်မြက်သော serach သည် သုံးစွဲသူများသည် စောင့်ကြည့်စကားလုံးများကို ရေးဖွဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးချခြင်းတို့ကို ဆန့်ကျင်သည့် အသံဖြင့် အမိန့်ပေးသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ကြည့်ရှုရန် အသင့်ဖြစ်နေပြီဟု ဆိုလိုသည်။ NLP ၏ နောက်ဆုံးကံကြမ္မာသည် ပို၍ လိမ္မာပါးနပ်သော စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများအတွက် ဖြစ်သည်—ကျွန်ုပ်တို့ ဤနေရာတွင် Expert System တွင် အချိန်အတော်ကြာ ဆွေးနွေးနေခဲ့သော အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နှောင်းပိုင်းတွင်၊ Google သည် သုံးစွဲသူများအား စကားပြောဆိုမှုဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ မှတ်တမ်းများနှင့် ပစ္စည်းများကို ရှာဖွေခွင့်ပြုရန် NLP စွမ်းရည်များကို Google Drive တွင် ထည့်သွင်းထားကြောင်း ကြေညာခဲ့သည်။

ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော အချက်အလက်မှ အသိပညာ

NLP အစီအစဥ်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော အချက်အလက်များမှ အထောက်အကူဖြစ်စေသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို အဆင့်ဆင့်စုစည်းပေးမည်၊ ဥပမာ၊ ရှည်လျားသောဖွဲ့စည်းပုံစာများ၊ မှတ်တမ်းတင်မှုများ၊ အသံများ အစရှိသည်တို့ကို ၎င်းတို့တွင် အသံ၊ အသံ၊ စကားလုံးရွေးချယ်မှု၊ နှင့် အချက်အလက်များ၏ ယူဆချက်များကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာရန် ရွေးချယ်ခွင့်ရှိပါမည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စားသုံးသူအပေါ်သစ္စာရှိမှုကို တိုင်းတာခြင်း သို့မဟုတ် နာကျင်မှုအချက်များ ခွဲခြားခြင်း