Tenk på hvordan inntil et par år tilbake ble levedyktig Google-utseende oppnådd ved å bruke nøyaktig de riktige søkeordene organisert med boolske søkeord. På denne måten, hvis du trenger å finne løsninger fra Google, bør du vite språket. På det tidspunktet presenterte Google semantisk jakt. Det er kalkulasjonsvitenskapelige forhold mellom ord, som gir deg mulighet til å stille en forespørsel på samme måte som en følgesvenn. Innvendig gjorde den en tolkning av det spørsmålet til en boolsk organisert streben som den forsto – men syklusen var umerkelig. Dette er selve innovasjonen som lar deg spørre Siri om hvordan klimaet er i dag eller hva den billigste turen til Borneo er i morgen, uten å endre engelsken din til beregningsmessige rasjonelle innganger. Så vi kan si at NLP er en utvidelse blant maskin- og menneskelige dialekter.

Vanlig språkforberedelse (NLP) er en sone for programvareutvikling og bekymret for samarbeidet mellom PC-er og menneskelige (karakteristiske) språk. Det henspiller på AI-strategi for å snakke med smarte rammer som bruker et karakteristisk språk, for eksempel engelsk. På det tidspunktet du trenger et skarpsindig rammeverk som robot for å fortsette i henhold til retningslinjene dine, eller når du trenger å høre valg fra et diskursbasert klinisk masterrammeverk, er det nødvendig for å håndtere det vanlige språket. Så i hovedsak kan vi si at NLP-feltet inkluderer å lage PC-er for å utføre nyttige oppgaver med de vanlige dialektene vi bruker. Informasjonen og utbyttet av et NLP-rammeverk kan være diskurs og sammensatt test.

Vi kan si at uten NLP kan menneskeskapt bevissthet bare forstå betydningen av språk og svare på enkle henvendelser, men den kan ikke forstå betydningen av ord i omgivelser. Naturlig språkhåndteringsapplikasjoner tillater derfor klienter å snakke med en PC med sine egne ord, for eksempel på vanlig språk. NLP hjelper PC-er med å lese og reagere ved å reprodusere den menneskelige evnen til å forstå det vanlige språket som enkeltpersoner bruker til å formidle. I dag er det mange tilfeller av vanlige språkhåndteringsrammer i menneskeskapte resonnementer som nå fungerer.

Forekomster av NLP I AI

1. Korrespondanse: Mange korrespondanseapplikasjoner som Facebook Messenger bruker nå menneskeskapt bevissthet. Alt i alt ser Facebook ekstremt inspirert av AI. Noen måneder før erklærte Facebook sin M-hjelp som lover å bli din egen assistent (med den offentlige utsendelsesdatoen tbd): "M kan gjøre alt et menneske kan."

2. Raskere konklusjon: Eksempler på karakteristiske språkforberedende rammer i menneskeskapt bevissthet er i tillegg i medisinske klinikker som bruker vanlig språkhåndtering for å demonstrere en bestemt bestemmelse fra en leges ustrukturerte notater. NLP-programmering for mammografisk bildediagnostikk og mammografirapporter opprettholder utvinning og undersøkelse av informasjon for kliniske valg. NLP-programmering kan desto mer produktivt avgjøre risikoen for malignitet i brystet og dessuten avslå behovet for overflødige biopsier og oppmuntre til raskere behandling gjennom forhåndsavslutning.

3. Kundeanmeldelse: Naturlig språkforberedelse i datastyrte resonneringsapplikasjoner gjør det enkelt å sette sammen varekontroller fra et nettsted og forstå hva kunder egentlig sier, akkurat som deres antagelser om en bestemt vare. Organisasjoner med et stort volum av revisjoner kan virkelig få dem og bruke informasjonen som samles inn til å foreslå nye elementer eller administrasjoner avhengig av kundens tilbøyeligheter. Denne applikasjonen hjelper organisasjoner med å finne viktige data for virksomheten deres, forbedre forbrukerlojalitet, anbefale viktigere varer eller fordeler og bedre og forstå kundens behov.

4. Virtuelle avanserte assistenter: En fjernhjelper, i tillegg kalt AI-høyrehånd eller datastyrt assistent, er et applikasjonsprogram som forstår vanlige taleordre og fullfører oppdrag for klienten. DA-er kan hjelpe kjøpere med utvekslingsøvelser eller effektivisere aktivitetene på ringeplassen for å tilby et overlegent kundemøte og redusere driftskostnadene. Vi vil gradvis se disse applikasjonene i forskjellige gadgets, for eksempel PC-programmer, smarte hjemmerammeverk, biler og i venturemarkedet.

Karakteristiske språkbehandlingsapplikasjoner:

Maskinoversettelse

Vi innser at målingen av data tilgjengelig på nett er i utvikling, så behovet for å komme til det viser seg å være gradvis betydelig og estimeringen av normale språkhåndteringsapplikasjoner viser seg å være klar. Maskintolking oppmuntrer oss til å overvinne språkgrenser som vi ofte opplever ved å tyde spesialiserte manualer, opprettholde substans eller lister til en vesentlig redusert kostnad. Testen med fremskritt i maskintolkning er ikke i å tyde ord, men i å forstå betydningen av setninger for å gi en ekte tolkning.

Programmert disposisjon

Hvis vi trenger å komme til en bestemt, betydelig databit fra en enorm informasjonsbase, er overbelastning av informasjon et reelt problem. Programmert oversikt er viktig ikke bare for å oppsummere viktigheten av rapporter og data, men i tillegg for å forstå de entusiastiske implikasjonene inne i dataene, for eksempel ved innsamling av informasjon fra nettbaserte medier.

Formodningsundersøkelse

Målet med konklusjonsundersøkelsen er å gjenkjenne antagelser blant noen få innlegg eller til og med i et lignende innlegg der følelsen ikke i alle tilfeller er entydig kommunisert. Organisasjoner bruker vanlige språkhåndteringsapplikasjoner, for eksempel estimeringsundersøkelser, for å gjenkjenne meninger og antagelser på nettet for å hjelpe dem med å forstå kundenes mening om deres varer og administrasjoner og generelt markører for deres status. Tidligere avgjørende rett frem ekstremitet, konklusjonsundersøkelse forstår mening i en spesifikk omstendighet.

Tekstkarakterisering

Tekstrekkefølge gjør det mulig å utnevne forhåndsdefinerte klassifikasjoner til et arkiv og sortere det for å finne dataene du trenger eller effektivisere noen få øvelser. For eksempel er bruk av tekstklassifisering spam-separering i e-post.

Spørsmål svar

Question-Answering (QA) viser seg å bli stadig mer mainstream på grunn av bruksområder, for eksempel Siri, OK Google, talkboxer og menial helpers. En QA-applikasjon er et rammeverk som klarer å notere en menneskelig oppfordring. Det kan brukes som et innholdsgrensesnitt eller som et uttrykt diskursrammeverk. Denne gjenværende delen er en relevant test spesielt for nettindekser, og er en av de viktigste bruksområdene for karakteristisk språkforberedende forskning.

Eventuell skjebne til NLP

Hva er den endelige skjebnen til felles språk?

Bottene

chatbots svarer på klientspørsmål og veileder dem til aktuelle eiendeler og gjenstander når som helst eller når som helst. Det brukes ofte i kundehjelp, spesielt innen bank, detaljhandel og naboskap. Spesielt i klientbehandlingsmiljøer bør chatbots være raske, kloke og enkle å bruke, med den begrunnelse at klienter har eksklusive standarder (og i noen tilfeller lav utholdenhet). For å oppnå dette bruker chatbots NLP for å få språk, for det meste over innhold eller stemmebekreftelse samarbeider, der klienter formidler med egne ord, slik de vil henvende seg til en spesialist. Denne utvidede nytten vil likeledes tjene forskjellige typer roboter for å gjøre dem mer vellykkede og naturlige i det lange løp, fra eksterne hjelpere som Siri og Amazons Alexa til bot-stadier som er mer databehandling eller tildelingsplassert. Disse robotene vil gradvis bruke NLP for å få meldinger og utføre aktiviteter, for eksempel å dele geoinformasjon, gjenopprette tilkoblinger og bilder eller utføre andre mer oppsiktsvekkende aktiviteter for oss.

Støtter umerkelig brukergrensesnitt

Hver assosiasjon vi har med maskiner er menneskelig kommunikasjon (både diskusjon og tekst). Amazons Echo er bare én modell som setter folk desto mer direkte i kontakt med innovasjon. Ideen om en uoppdagelig eller null brukergrensesnitt vil avhenge av direkte assosiasjon mellom klient og maskin, uavhengig av om det er gjennom stemme, tekst eller en blanding av de to. NLP som påvirker en mer fremtredende logisk forståelse av menneskelig språk, på slutten av dagen, ettersom det forbedrer nedtoning av oss – hva vi sier uavhengig av hvordan vi sier det og hva vi gjør – vil være grunnleggende for ethvert uoppdagbart eller null brukergrensesnitt applikasjon.

Mer intelligent jakt

Mer intelligent serach innebærer at klienter kan klare å se ved hjelp av taleordre i motsetning til å komponere eller bruke stikkord. Den endelige skjebnen til NLP er i tillegg for mer skarpsinnede undersøkelser - noe vi har diskutert her på Expert System en god stund. På det siste har Google erklært at de har lagt til NLP-kapasitet til Google Disk for å tillate klienter å se etter poster og stoff ved å bruke samtalespråk.

Kunnskap fra ustrukturerte data

NLP-arrangementer vil gradvis samle nyttig innsikt fra ustrukturert informasjon, for eksempel meldinger med lang struktur, opptak, lyder og så videre. De vil ha muligheten til å dissekere tonen, stemmen, valg av ord og antagelser av informasjonen for å sette sammen eksamen , for eksempel å måle forbrukerlojalitet eller skille smertepunkter.