बुलियन सोधपुछ सर्तहरू संग संगठित सही वाचवर्डहरू प्रयोग गरेर केही वर्ष अघिसम्म कसरी व्यवहार्य गुगल खोजी पूरा भयो भनेर विचार गर्नुहोस्। यसरी, तपाईंले गुगलबाट समाधानहरू खोज्नु पर्ने अवसरमा, तपाईंले यसको भाषा जान्नुपर्छ। त्यस बिन्दुमा गुगलले अर्थपूर्ण खोज प्रस्तुत गर्‍यो। यो शब्दहरू बीचको विद्वान सम्बन्धको गणना हो, तपाईलाई यो सोध्नको लागि सशक्त बनाउँदै जसरी तपाई साथी हुनुहुन्छ। भित्र, यसले बुलियन संगठित खोजमा त्यो प्रश्नको व्याख्या गर्‍यो जुन यसले बुझेको थियो - तर चक्र अगोचर थियो। यो धेरै नवीनता हो जसले तपाईंलाई सिरीलाई आजको मौसम कस्तो छ वा भोलि बोर्नियोको सबैभन्दा महँगो यात्रा के हो भनेर सोध्न अनुमति दिन्छ, तपाईंको अंग्रेजीलाई कम्प्युटेसनल तर्कसंगत प्रवेश मार्गहरूमा परिवर्तन नगरी। त्यसैले हामी भन्न सक्छौं कि NLP मेसिन र मानव बोलीहरू बीचको विस्तार हो।

साझा भाषा तयारी (NLP) सफ्टवेयर इन्जिनियरिङको क्षेत्र हो र PC र मानव (विशेषता) भाषाहरू बीचको सहकार्यको बारेमा चिन्तित छ। यसले विशेषता भाषा, उदाहरणका लागि, अङ्ग्रेजीको प्रयोग गरी क्यानी फ्रेमवर्कसँग बोल्नको लागि AI रणनीतिलाई संकेत गर्छ। बिन्दुमा जब तपाइँलाई तपाइँको निर्देशन अनुसार अगाडि बढ्नको लागि रोबोट जस्तै चतुर ढाँचा चाहिन्छ वा जब तपाइँ एक प्रवचन आधारित क्लिनिकल मास्टर फ्रेमवर्कबाट छनौट सुन्न आवश्यक छ यो सामान्य भाषा ह्यान्डल गर्न आवश्यक छ। त्यसैले अनिवार्य रूपमा हामी भन्न सक्छौं कि NLP को क्षेत्रले हामीले प्रयोग गरिरहेका सामान्य बोलीहरूका साथ सहयोगी उपक्रमहरू गर्न पीसीहरू बनाउने समावेश गर्दछ। एनएलपी फ्रेमवर्कको जानकारी र उपज प्रवचन र रचना परीक्षण हुन सक्छ।

हामी भन्न सक्छौं कि NLP बिना, मानव निर्मित चेतनाले भाषाको महत्त्व बुझ्न सक्छ र सीधा सोधपुछको जवाफ दिन सक्छ, तर सेटिङमा शब्दहरूको महत्त्व बुझ्न सक्दैन। तसर्थ, प्राकृतिक भाषा ह्यान्डलिंग एपहरूले ग्राहकहरूलाई PC सँग आफ्नै शब्दहरूमा बोल्न अनुमति दिन्छ, उदाहरणका लागि सामान्य भाषामा। NLP ले PC लाई व्यक्तिहरूले व्यक्त गर्न प्रयोग गर्ने सामान्य भाषा बुझ्नको लागि मानव क्षमतालाई पुन: उत्पादन गरेर अवलोकन र प्रतिक्रिया गर्न मद्दत गर्दछ। आज, मानव निर्मित तर्कमा सामान्य भाषा ह्यान्डलिंग फ्रेमवर्कका धेरै उदाहरणहरू छन् जुन अहिले काममा छन्।

AI मा NLP को उदाहरणहरू

1. पत्राचार: धेरै पत्राचार अनुप्रयोगहरू जस्तै फेसबुक मेसेन्जरले अहिले मानव निर्मित चेतनाको प्रयोग गरिरहेको छ। सबैमा, फेसबुक एआईबाट अत्यन्तै प्रेरित देखिन्छ। केही महिना अघि, फेसबुकले आफ्नो M मद्दत घोषणा गर्‍यो जुन तपाईंको आफ्नै सहयोगीमा परिणत हुने वाचा गर्दछ (सार्वजनिक प्रेषण मिति tbd सँग): "M ले मानिसले गर्न सक्ने जे पनि गर्न सक्छ।"

2. छिटो निष्कर्ष: मानव निर्मित चेतनामा ढाँचा तयार गर्ने विशेषता भाषाका उदाहरणहरू मेडिकल क्लिनिकहरूमा पनि छन् जसले डाक्टरको असंरचित नोटहरूबाट एक विशेष दृढता प्रदर्शन गर्न सामान्य भाषा ह्यान्डलिंग प्रयोग गर्दछ। म्यामोग्राफिक इमेजिङ र म्यामोग्राम रिपोर्टहरूको लागि एनएलपी प्रोग्रामिङले क्लिनिकल छनौटहरूको लागि जानकारीको निकासी र अनुसन्धानलाई समर्थन गर्दछ। एनएलपी प्रोग्रामिङले बोसम घातक खतरालाई अझ बढी उत्पादक रूपमा निर्णय गर्न सक्छ र थप रूपमा अनावश्यक बायोप्सीको आवश्यकतालाई अस्वीकार गर्न सक्छ र पूर्व निष्कर्ष मार्फत छिटो उपचारलाई प्रोत्साहन दिन्छ।

3. ग्राहक समीक्षा: कम्प्यूटरीकृत तर्क अनुप्रयोगहरूमा प्राकृतिक भाषाको तयारीले साइटबाट वस्तु अडिटहरू जम्मा गर्न र एक विशेष वस्तुको बारेमा उनीहरूको अनुमानको रूपमा पसलहरूले वास्तवमा के भनिरहेका छन् भनेर बुझ्न सजिलो बनाउँदछ। अडिटहरूको ठूलो मात्रा भएका संस्थाहरूले वास्तवमै तिनीहरूलाई प्राप्त गर्न सक्छन् र ग्राहक झुकावमा निर्भर नयाँ वस्तुहरू वा प्रशासनहरू सुझाव दिन भेला भएका जानकारीहरू प्रयोग गर्न सक्छन्। यो अनुप्रयोगले संगठनहरूलाई तिनीहरूको व्यवसायको लागि महत्त्वपूर्ण डेटा फेला पार्न, उपभोक्ता वफादारी सुधार गर्न, थप महत्त्वपूर्ण वस्तुहरू वा फाइदाहरू सिफारिस गर्न र ग्राहकको आवश्यकताहरू अझ राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गर्दछ।

4. भर्चुअल उन्नत सहायकहरू: रिमोट हेल्पर, जसलाई AI दाहिने हात वा कम्प्यूटराइज्ड सहयोगी पनि भनिन्छ, एक अनुप्रयोग प्रोग्राम हो जसले सामान्य भाषाको आवाज अर्डरहरू बुझ्दछ र ग्राहकका लागि कार्यहरू पूरा गर्दछ। DAs ले खरिदकर्ताहरूलाई एक्सचेन्ज एक्सरसाइज वा कल प्लेस गतिविधिहरूलाई स्ट्रिमलाइन गर्नका लागि उत्कृष्ट ग्राहक भेटघाट र परिचालन खर्च घटाउन मद्दत गर्न सक्छ। हामी क्रमशः यी एप्लिकेसनहरू विभिन्न ग्याजेटहरूमा देख्नेछौं, उदाहरणका लागि, PCs कार्यक्रमहरू, प्रेमी गृह फ्रेमवर्कहरू, अटोहरू र उद्यम बजारमा।

विशेषता भाषा प्रशोधन अनुप्रयोगहरू:

मेशिन अनुवाद

हामीले बुझेका छौं कि अनलाइनमा पहुँचयोग्य डेटाको मापन विकास भइरहेको छ, त्यसैले यसलाई प्राप्त गर्न आवश्यक क्रमशः महत्त्वपूर्ण हुन जान्छ र सामान्य भाषा ह्यान्डलिंग अनुप्रयोगहरूको अनुमान स्पष्ट हुन्छ। मेशिन व्याख्याले हामीलाई भाषा सीमाहरू पार गर्न प्रोत्साहन दिन्छ जुन हामीले प्रायः विशेष म्यानुअलहरू बुझ्ने, वस्तु वा सूचीहरूलाई अनिवार्य रूपमा घटेको खर्चमा बुझाएर अनुभव गर्छौं। मेसिनको व्याख्या विकासको साथ परीक्षण शब्दहरू बुझ्नमा होइन, तर वास्तविक व्याख्या दिन वाक्यहरूको महत्त्व बुझ्नमा।

योजनाबद्ध रूपरेखा

अफ मौकामा हामीले एक विशाल सूचना आधारबाट डाटाको एक विशेष, महत्त्वपूर्ण स्निपेटमा पुग्न आवश्यक छ भने सूचना ओभर-बोझ एक वास्तविक मुद्दा हो। प्रोग्राम गरिएको रनडाउन रिपोर्ट र डेटाको महत्त्वलाई संक्षेप गर्नको लागि मात्र होइन, तर डाटा भित्रको उत्साहजनक प्रभावहरू बुझ्नको लागि, उदाहरणका लागि, अनलाइन मिडियाबाट जानकारी सङ्कलन गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ।

अनुमान परीक्षा

समापन परीक्षाको उद्देश्य भनेको केहि पोष्टहरू वा समान पोष्टहरूमा पनि अनुमानलाई पहिचान गर्नु हो जहाँ भावना प्रत्येक अवस्थामा स्पष्ट रूपमा सञ्चार हुँदैन। संस्थाहरूले साझा भाषा ह्यान्डलिंग अनुप्रयोगहरू प्रयोग गर्छन्, उदाहरणका लागि, अनुमान अनुसन्धान, उनीहरूलाई आफ्ना वस्तुहरू र प्रशासनहरू र सामान्यतया तिनीहरूको स्थितिको मार्करहरूमा ग्राहकहरूको राय बुझ्न मद्दत गर्नको लागि अनलाइन धारणा र धारणाहरू पहिचान गर्न। विगतको निर्णायक सीधा चरम, निष्कर्ष परीक्षाले विशिष्ट परिस्थितिमा राय बुझ्दछ।

पाठ विशेषता

टेक्स्ट अर्डरले यसलाई अभिलेखमा पूर्वनिर्धारित वर्गीकरणहरू नियुक्त गर्न र तपाईंलाई आवश्यक पर्ने डाटा पत्ता लगाउन वा केही अभ्यासहरूलाई स्ट्रिमलाइन गर्नको लागि यसलाई क्रमबद्ध गर्न सम्भव बनाउँछ। उदाहरणका लागि, पाठ वर्गीकरणको प्रयोग भनेको इमेलमा स्प्याम छुट्याउनु हो।

प्रश्न उत्तर

प्रश्न-उत्तर (QA) प्रयोगको कारणले झन् झन् मुख्यधारा बन्न थालेको छ, उदाहरणका लागि, सिरी, ओके गुगल, टक बक्स र मेनियल हेल्परहरू। QA एप्लिकेसन एउटा ढाँचा हो जसले मानवीय अनुरोधलाई सुस्पष्ट रूपमा गर्न सक्छ। यो एक सामग्री मात्र इन्टरफेस वा एक व्यक्त भाषण फ्रेमवर्क रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो बाँकी भागहरू विशेष गरी वेब अनुक्रमणिकाहरूका लागि एक सान्दर्भिक परीक्षण, र अनुसन्धान तयार गर्ने विशेषता भाषाको सिद्धान्त प्रयोगहरू मध्ये एक हो।

NLP को अन्तिम भाग्य

साझा भाषाको अन्तिम नियति के होला ?

बट्स

chatbots ले ग्राहक प्रश्नहरूको जवाफ दिन्छ र तिनीहरूलाई कुनै पनि घण्टा वा कुनै पनि समयमा लागू सम्पत्ति र वस्तुहरूमा मार्गदर्शन गर्दछ। यो प्रायः ग्राहक सहायतामा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी बैंकिङ, खुद्रा र छिमेकीमा। विशेष गरी क्लाइन्ट केयर सेटिङमा च्याटबटहरू छिटो, चतुर र प्रयोग गर्नको लागि सरल हुनुपर्छ, किनभने ग्राहकहरूसँग विशेष मापदण्डहरू छन् (र केही अवस्थामा कम दृढता)। यो प्राप्त गर्नका लागि, च्याटबटहरूले भाषा प्राप्त गर्न NLP को प्रयोग गर्दछ, धेरै जसो सामग्री वा आवाज-स्वीकृति सहयोगमा, जहाँ ग्राहकहरूले तिनीहरूको आफ्नै शब्दमा प्रदान गर्छन्, जसरी उनीहरूले विशेषज्ञलाई सम्बोधन गर्नेछन्। यस विस्तारित उपयोगिताले त्यसै गरी विभिन्न प्रकारका बटहरूलाई लाभान्वित गर्नेछ ताकि उनीहरूलाई लामो समयसम्म थप सफल र प्राकृतिक बनाउन, सिरी र अमेजनको एलेक्सा जस्ता टाढाका सहयोगीहरूबाट बट चरणहरूमा थप कम्प्युटरीकरण वा असाइनमेन्ट अवस्थित छन्। यी बटहरूले क्रमशः सन्देश प्राप्त गर्न र गतिविधिहरू प्रदर्शन गर्न NLP को प्रयोग गर्नेछन्, उदाहरणका लागि, भू-सूचना साझेदारी गर्न, जडानहरू र तस्विरहरू पुन: प्राप्ति गर्न वा हाम्रो लागि अन्य थप दिमागी गतिविधिहरू कार्यान्वयन गर्न।

अगोचर UI लाई समर्थन गर्दै

हामीसँग मेसिनहरूसँगको प्रत्येक सम्बन्ध मानव संचार हो (चर्चा र पाठ दुवै)। Amazon's Echo एउटा मात्र मोडेल हो जसले मानिसहरूलाई नवीनताको सम्पर्कमा थप सीधा राख्छ। पत्ता लगाउन नसकिने वा शून्य UI को विचार ग्राहक र मेसिन बीचको प्रत्यक्ष सम्बन्धमा निर्भर हुनेछ, चाहे आवाज, पाठ वा दुईको मिश्रण मार्फत। NLP जसले मानव भाषाको अझ प्रख्यात तार्किक बुझाइलाई प्रभाव पार्छ, दिनको अन्त्यमा, यसले हामीलाई कमजोर पार्ने काममा सुधार गर्छ—हामीले यसलाई कसरी बताउने र हामीले के गरिरहेका छौं—कुनै पनि पत्ता लगाउन नसकिने वा शून्य UI को लागि आधारभूत हुनेछ। आवेदन।

अधिक बौद्धिक शिकार

अधिक बौद्धिक सेराचले ग्राहकहरूलाई वाचवर्डहरू रचना वा प्रयोग गर्नको विपरीत भ्वाइस अर्डरहरूको माध्यमबाट हेर्न तयार हुन सक्छ भन्ने संकेत गर्दछ। NLP को अन्तिम भाग्य थप चतुर सोधपुछको लागि पनि हो - हामीले यहाँ धेरै समयको लागि विशेषज्ञ प्रणालीमा छलफल गरिरहेका छौं। ढिलो सम्म, गुगलले घोषणा गर्‍यो कि यसले गुगल ड्राइभमा NLP क्षमताहरू थपेको छ कि ग्राहकहरूलाई अभिलेखहरू खोज्न र कुराकानीको भाषा प्रयोग गर्ने पदार्थहरू खोज्न अनुमति दिन।

असंरचित डाटाबाट ज्ञान

NLP व्यवस्थाहरूले क्रमशः असंरचित जानकारीबाट उपयोगी अन्तर्दृष्टिहरू जम्मा गर्नेछ, उदाहरणका लागि, लामो-संरचना सन्देशहरू, रेकर्डिङहरू, ध्वनिहरू, र अन्य तिनीहरूसँग परीक्षा भेला गर्न जानकारीको टोन, आवाज, शब्दहरूको चयन, र अनुमानहरू विच्छेद गर्ने विकल्प हुनेछ। , उदाहरणका लागि, उपभोक्ता वफादारी मापन वा पीडा बिन्दुहरू भेद।