Bedenk eens hoe tot een paar jaar geleden het levensvatbare Google-kijken werd bereikt door precies de juiste sleutelwoorden te gebruiken, georganiseerd met Booleaanse zoektermen. Op deze manier moet u, als u oplossingen van Google moet vinden, de taal van Google kennen. Op dat moment presenteerde Google semantische achtervolging. Het is een rekenwetenschappelijke relatie tussen woorden, waardoor u er een vraag over kunt stellen, net zoals u dat met een metgezel zou doen. Binnenin maakte het een interpretatie van die vraag tot een Booleaans georganiseerde bezigheid die het begreep – maar de cyclus was onmerkbaar. Dit is precies de innovatie waarmee je Siri kunt vragen wat het klimaat vandaag is of wat morgen de minst dure reis naar Borneo is, zonder je Engels te veranderen in computationele toegangswegen. We kunnen dus zeggen dat NLP een uitbreiding is tussen machine- en menselijke dialecten.

Common Language Preparation (NLP) is een gebied van software-engineering en maakt zich zorgen over de samenwerking tussen pc's en menselijke (karakteristieke) talen. Het verwijst naar de AI-strategie voor het spreken met slimme raamwerken die een karakteristieke taal gebruiken, bijvoorbeeld Engels. Op het moment dat je een scherpzinnig raamwerk zoals een robot nodig hebt om volgens jouw aanwijzingen te werk te gaan of wanneer je keuzes moet horen uit een op discours gebaseerd klinisch masterraamwerk, is het nodig om met de gemeenschappelijke taal om te gaan. Dus in wezen kunnen we zeggen dat het gebied van NLP ook het maken van pc's omvat om nuttige taken uit te voeren met de normale dialecten die we gebruiken. De informatie en opbrengst van een NLP-framework kan een discours- en samengestelde test zijn.

We kunnen zeggen dat zonder NLP het door de mens gemaakte bewustzijn gewoon het belang van taal kan begrijpen en eenvoudige vragen kan beantwoorden, maar het kan de betekenis van woorden in de omgeving niet begrijpen. Toepassingen voor natuurlijke taalverwerking stellen cliënten dus in staat om in hun eigen woorden met een pc te spreken, bijvoorbeeld in normale taal. NLP helpt pc's bij het lezen en reageren door het menselijk vermogen te reproduceren om de gewone taal te begrijpen die individuen gebruiken om over te brengen. Tegenwoordig zijn er talloze voorbeelden van gemeenschappelijke raamwerken voor het hanteren van taal in het door de mens gemaakte redeneren, die vanaf nu werken.

Instanties VAN NLP IN AI

1. Correspondentie: Veel correspondentietoepassingen zoals Facebook Messenger maken nu gebruik van door de mens gemaakt bewustzijn. Al met al lijkt Facebook enorm geïnspireerd door AI. Een paar maanden eerder kondigde Facebook zijn M-hulp aan die belooft je eigen assistent te worden (met de openbare verzendingsdatum nader te bepalen): “M kan alles doen wat een mens kan.”

2. Snellere conclusie: Voorbeelden van kenmerkende taalvoorbereidende raamwerken in het door de mens gemaakte bewustzijn zijn ook te vinden in medische klinieken die gemeenschappelijke taalgebruik gebruiken om een ​​bepaalde vastberadenheid aan te tonen uit de ongestructureerde aantekeningen van een arts. NLP-programmering voor mammografische beeldvorming en mammogramrapporten ondersteunen de extractie en het onderzoek van informatie voor klinische keuzes. NLP-programmering kan het risico op een kwaadaardige tumor des te productiever bepalen en bovendien de noodzaak voor overbodige biopsieën verminderen en een snellere behandeling bevorderen door voorafgaande conclusie.

3. Klantrecensie: Het voorbereiden van natuurlijke taal in computergestuurde redeneringstoepassingen maakt het eenvoudig om artikelaudits van een site samen te stellen en te begrijpen wat klanten werkelijk zeggen, net als hun veronderstellingen over een bepaald artikel. Organisaties met een groot aantal audits kunnen deze daadwerkelijk verkrijgen en de verzamelde informatie gebruiken om nieuwe items of administraties voor te stellen, afhankelijk van de wensen van de klant. Deze applicatie helpt organisaties bij het vinden van belangrijke gegevens voor hun bedrijf, het verbeteren van de loyaliteit van de consument, het aanbevelen van belangrijkere items of voordelen en het beter begrijpen van de behoeften van de klant.

4. Virtuele geavanceerde assistenten: een helper op afstand, ook wel AI-rechterhand of geautomatiseerde assistent genoemd, is een applicatieprogramma dat gesproken opdrachten in veel voorkomende talen begrijpt en opdrachten voor de cliënt afrondt. DA's kunnen de kopers helpen met uitwisselingsoefeningen of de call-place-activiteiten stroomlijnen om een ​​superieure klantontmoeting te bieden en de operationele kosten te verlagen. We zullen deze toepassingen geleidelijk in verschillende gadgets zien, bijvoorbeeld pc-programma's, slimme thuisframeworks, auto's en op de durfmarkt.

Karakteristieke taalverwerkingstoepassingen:

Machine vertaling

We realiseren ons dat de hoeveelheid gegevens die online toegankelijk is zich ontwikkelt, dus de noodzaak om deze te bereiken wordt steeds groter en de inschatting van normale taalverwerkingstoepassingen blijkt duidelijk. Machineinterpretatie moedigt ons aan om taalgrenzen te overwinnen die we vaak ervaren door gespecialiseerde handleidingen te ontcijferen, inhoud of lijsten hoog te houden tegen aanzienlijk lagere kosten. De test met de vooruitgang op het gebied van machineinterpretatie ligt niet in het ontcijferen van woorden, maar in het begrijpen van de betekenis van zinnen om een ​​echte interpretatie te geven.

Geprogrammeerd overzicht

Als we een bepaald, belangrijk stukje gegevens uit een enorme informatiebasis moeten halen, is informatie-overbelasting een reëel probleem. Geprogrammeerd overzicht is niet alleen van belang om het belang van rapporten en gegevens samen te vatten, maar ook om de enthousiaste implicaties binnen de gegevens te begrijpen, bijvoorbeeld bij het verzamelen van informatie uit onlinemedia.

Verondersteld onderzoek

Het doel van het conclusieonderzoek is om veronderstellingen te herkennen in een paar posten of zelfs in een soortgelijke post waar gevoelens niet in alle gevallen ondubbelzinnig worden gecommuniceerd. Organisaties maken gebruik van algemene taalverwerkingstoepassingen, bijvoorbeeld schattingsonderzoek, om meningen en veronderstellingen online te herkennen en hen te helpen de mening van klanten over hun artikelen en administraties en in het algemeen markeringen van hun status te begrijpen. Naast het beslissen over het eenvoudige uiteinde, omvat het conclusieonderzoek de mening in een specifieke omstandigheid.

Tekstkarakterisering

De tekstvolgorde maakt het denkbaar om vooraf gedefinieerde classificaties aan een archief toe te wijzen en dit te ordenen om de benodigde gegevens te ontdekken of een paar oefeningen te stroomlijnen. Het gebruik van tekstclassificatie is bijvoorbeeld het scheiden van spam in e-mail.

Vraag beantwoorden

Vraag-Antwoorden (QA) blijkt steeds meer mainstream te zijn vanwege het gebruik van bijvoorbeeld Siri, OK Google, talkboxen en ondergeschikte helpers. Een QA-applicatie is een raamwerk dat in staat is om op heldere wijze een menselijk verzoek te noteren. Het kan worden gebruikt als een inhoudelijke interface of als een expliciet discourskader. Dit blijft een relevante test, vooral voor webindexen, en is een van de belangrijkste toepassingen van karakteristiek taalvoorbereidend onderzoek.

Uiteindelijk lot VAN NLP

Wat is het uiteindelijke lot van de gemeenschappelijke taal?

De bots

chatbots beantwoorden vragen van klanten en begeleiden hen op elk uur en op elk moment naar toepasselijke activa en items. Het wordt vaak gebruikt bij klantondersteuning, vooral in het bankwezen, de detailhandel en de buurt. Vooral in de cliëntenzorg moeten chatbots snel, slim en eenvoudig te gebruiken zijn, omdat cliënten exclusieve normen hanteren (en in sommige gevallen een lage persistentie). Om dit te bereiken, gebruiken chatbots NLP om taal te verkrijgen, grotendeels in plaats van samenwerkingen op het gebied van inhoud of stembevestiging, waarbij cliënten in hun eigen woorden iets doorgeven, net zoals ze een specialist zouden aanspreken. Dit uitgebreide nut zal ook verschillende soorten bots ten goede komen om ze op de lange termijn succesvoller en natuurlijker te maken, van externe helpers zoals Siri en Alexa van Amazon tot botstadia die meer op automatisering of op opdrachten zijn gericht. Deze bots zullen geleidelijk NLP gebruiken om berichten te ontvangen en activiteiten uit te voeren, bijvoorbeeld het delen van geo-informatie, het herstellen van verbindingen en afbeeldingen of het uitvoeren van andere, meer verbijsterende activiteiten voor ons.

Ondersteuning van onmerkbare gebruikersinterface

Elke associatie die we hebben met machines is menselijke communicatie (zowel discussie als tekst). Amazons Echo is slechts één model dat mensen des te eenvoudiger in contact brengt met innovatie. Het idee van een niet-detecteerbare of nul-UI zal afhangen van de directe associatie tussen client en machine, ongeacht of dit via spraak, tekst of een combinatie van beide gebeurt. NLP dat een prominenter logisch begrip van de menselijke taal beïnvloedt, zal uiteindelijk, omdat het ons beter bagatelliseert – wat we zeggen, ongeacht hoe we het zeggen, en wat we doen – van fundamenteel belang zijn voor elke niet-detecteerbare of nul-UI. sollicitatie.

Intelligentere jacht

Intelligenter zoeken houdt in dat klanten kunnen kijken door middel van gesproken opdrachten, in plaats van trefwoorden op te stellen of te gebruiken. Het uiteindelijke lot van NLP is bovendien dat er scherper onderzoek gedaan moet worden – iets waar we hier bij Expert System al een tijdje over praten. Onlangs heeft Google verklaard dat het NLP-capaciteiten aan Google Drive heeft toegevoegd, zodat klanten in gesprekstaal naar documenten en inhoud kunnen zoeken.

Kennis uit ongestructureerde data

NLP-arrangementen zullen geleidelijk nuttige inzichten verzamelen uit ongestructureerde informatie, bijvoorbeeld berichten met een lange structuur, opnames, geluiden, enzovoort. Ze zullen de mogelijkheid hebben om de toon, de stem, de woordkeuze en veronderstellingen van de informatie te ontleden om het onderzoek samen te stellen bijvoorbeeld het meten van consumentenloyaliteit of het onderscheiden van pijnpunten.