Zastanów się, jak jeszcze kilka lat temu skuteczne wyszukiwanie w Google było możliwe dzięki zastosowaniu dokładnie właściwych haseł zorganizowanych za pomocą terminów zapytań logicznych. W ten sposób, jeśli będziesz musiał znaleźć rozwiązania od Google, powinieneś znać jego język. W tym momencie Google przedstawił pościg semantyczny. Jest to naukowa kalkulacja relacji między słowami, umożliwiająca zadawanie pytań w podobny sposób, jak w przypadku towarzysza. Wewnątrz dokonał interpretacji tego pytania w postaci zorganizowanego zadania Boole’a, które pojmował – choć cykl był niezauważalny. To właśnie ta innowacja pozwala zapytać Siri, jaki jest dzisiaj klimat lub jaka będzie najtańsza wycieczka na Borneo jutro, bez konieczności zmiany znajomości języka angielskiego na rachunkowe. Można więc powiedzieć, że NLP jest rozwinięciem dialektów maszynowych i ludzkich.

Przygotowanie języka wspólnego (NLP) to dziedzina inżynierii oprogramowania, w której przedmiotem zainteresowania jest współpraca między komputerami PC a językami ludzkimi (charakterystycznymi). Nawiązuje do strategii sztucznej inteligencji polegającej na mówieniu za pomocą sprytnych frameworków wykorzystujących charakterystyczny język, na przykład angielski. W momencie, gdy potrzebujesz przenikliwej struktury, takiej jak robot, aby postępować zgodnie z Twoimi wskazówkami, lub gdy musisz usłyszeć wybór z wzorcowej struktury klinicznej opartej na dyskursie, konieczna jest obsługa wspólnego języka. Zasadniczo możemy powiedzieć, że dziedzina NLP obejmuje tworzenie komputerów PC do wykonywania przydatnych zadań za pomocą normalnych dialektów, których używamy. Informacje i wydajność struktury NLP mogą być testem dyskursu i komponowania.

Można powiedzieć, że bez NLP, stworzona przez człowieka świadomość może po prostu zrozumieć znaczenie języka i odpowiedzieć na proste pytania, jednakże nie jest w stanie pojąć znaczenia słów w kontekście. Zatem aplikacje obsługujące język naturalny pozwalają klientom rozmawiać z komputerem PC własnymi słowami, na przykład w normalnym języku. NLP pomaga komputerom w czytaniu i reagowaniu poprzez odtwarzanie ludzkiej zdolności rozumienia zwykłego języka, którego używają poszczególne osoby. Obecnie istnieje wiele przykładów wspólnych ram obsługi języka w rozumowaniu stworzonym przez człowieka, które na razie działają.

Przypadki NLP W AI

1. Korespondencja: Wiele aplikacji korespondencyjnych, takich jak Facebook Messenger, wykorzystuje obecnie świadomość stworzoną przez człowieka. Podsumowując, spojrzenia Facebooka są niezwykle inspirowane sztuczną inteligencją. Kilka miesięcy wcześniej Facebook zadeklarował pomoc M, która przysięga stać się Twoim własnym pomocnikiem (z datą publicznego wysłania do ustalenia): „M może zrobić wszystko, co tylko człowiek”.

2. Szybszy wniosek: Przykłady charakterystycznych struktur przygotowujących język w świadomości stworzonej przez człowieka znajdują się dodatkowo w klinikach medycznych, które wykorzystują potoczny język do wykazania szczególnej determinacji na podstawie nieustrukturyzowanych notatek lekarza. Programowanie NLP do obrazowania mammograficznego i raportów mammograficznych wspiera wydobywanie i badanie informacji na potrzeby wyborów klinicznych. Programowanie NLP może w jeszcze bardziej produktywny sposób określić ryzyko nowotworu piersi, a ponadto zmniejszyć potrzebę wykonywania zbędnych biopsji i zachęcić do szybszego leczenia poprzez wcześniejsze zakończenie.

3. Opinia klienta: Przygotowanie języka naturalnego w komputerowych aplikacjach do wnioskowania ułatwia zebranie audytów produktów na podstawie witryny i zrozumienie, co naprawdę mówią kupujący, a także ich przypuszczenia dotyczące konkretnego artykułu. Organizacje z dużą liczbą audytów mogą je naprawdę uzyskać i wykorzystać zebrane informacje do zaproponowania nowych elementów lub administracji w zależności od upodobań klientów. Ta aplikacja pomaga organizacjom w znalezieniu ważnych danych dla ich działalności, zwiększeniu lojalności konsumentów, rekomendowaniu ważniejszych produktów lub korzyści oraz lepszym zrozumieniu potrzeb klienta.

4. Wirtualni zaawansowani asystenci: Zdalny pomocnik, zwany dodatkowo prawą ręką AI lub asystentem komputerowym, to aplikacja, która realizuje polecenia głosowe w języku potocznym i realizuje zadania dla klienta. DA mogą pomóc kupującym w wymianach lub usprawnić działania w miejscu rozmów, aby zapewnić lepsze spotkanie z klientem i zmniejszyć koszty operacyjne. Stopniowo będziemy widzieć te aplikacje w różnych gadżetach, na przykład w programach komputerowych, inteligentnych platformach domowych, samochodach i na rynku venture.

Charakterystyczne aplikacje do przetwarzania języka:

Tłumaczenie maszynowe

Zdajemy sobie sprawę, że miara danych dostępnych w Internecie rozwija się, zatem potrzeba dotarcia do nich staje się coraz większa, a oszacowanie zastosowań w zakresie normalnego języka okazuje się jasne. Interpretacja maszynowa zachęca nas do przekraczania granic językowych, których często doświadczamy, poprzez odszyfrowywanie specjalistycznych podręczników, utrzymywanie treści lub list przy zasadniczo mniejszym koszcie. Test związany z postępem w interpretacji maszynowej nie polega na rozszyfrowaniu słów, lecz na zrozumieniu znaczenia zdań w celu zapewnienia prawdziwej interpretacji.

Zaprogramowany zarys

Jeśli zachodzi potrzeba dotarcia do konkretnego, istotnego fragmentu danych z ogromnej bazy informacji, prawdziwym problemem jest nadmierne obciążenie informacjami. Zaprogramowany przegląd jest istotny nie tylko dla podsumowania znaczenia raportów i danych, ale także dla zrozumienia entuzjastycznych implikacji zawartych w danych, na przykład w gromadzeniu informacji z mediów internetowych.

Badanie przypuszczeń

Celem badania wniosków jest rozpoznanie przypuszczeń w kilku postach lub nawet w podobnych postach, w których uczucia nie są w każdym przypadku jednoznacznie wyrażone. Organizacje korzystają z aplikacji do obsługi języka powszechnego, na przykład dochodzenia szacunkowego, do rozpoznawania opinii i założeń w Internecie, co pomaga im w zrozumieniu opinii klientów na temat ich produktów i administracji oraz ogólnie wskaźników ich pozycji. Po rozstrzygnięciu prostego krańca, badanie wniosków obejmuje opinię w określonych okolicznościach.

Charakterystyka tekstu

Porządek tekstu umożliwia przypisanie do archiwum predefiniowanych klasyfikacji i uporządkowanie ich w celu odnalezienia potrzebnych danych lub usprawnienia kilku ćwiczeń. Na przykład klasyfikacja tekstu polega na oddzielaniu spamu w wiadomościach e-mail.

Odpowiadanie na pytania

Funkcja odpowiadania na pytania (QA) staje się coraz bardziej popularna ze względu na zastosowania, na przykład Siri, OK Google, talk boxy i pomocnicy. Aplikacja zapewniająca kontrolę jakości to platforma, która potrafi w przejrzysty sposób odnotować żądanie człowieka. Można go wykorzystać jako interfejs wyłącznie treściowy lub jako wyrażoną strukturę dyskursu. Ta pozostała część stanowi istotny test, szczególnie dla indeksów internetowych i jest jednym z głównych zastosowań badań nad językiem charakterystycznym.

Ostateczny los NLP

Jaki jest ostateczny los wspólnego języka?

Boty

chatboty odpowiadają na pytania klientów i prowadzą ich do odpowiednich zasobów i przedmiotów o dowolnej godzinie i dowolnym czasie. Jest często wykorzystywany w obsłudze klientów, szczególnie w bankowości, handlu detalicznym i sąsiedztwach. Szczególnie w przypadku obsługi klienta chatboty powinny być szybkie, sprytne i proste w obsłudze, ponieważ klienci mają wyjątkowe standardy (a w niektórych przypadkach niską trwałość). Aby to osiągnąć, chatboty wykorzystują NLP do pozyskiwania języka, głównie w ramach współpracy dotyczącej treści lub potwierdzenia głosowego, podczas której klienci przekazują informacje własnymi słowami, tak jak zwracaliby się do specjalisty. Ta rozszerzona użyteczność przyniesie korzyści różnym rodzajom botów, dzięki czemu na dłuższą metę będą one skuteczniejsze i bardziej naturalne, od zdalnych pomocników, takich jak Siri i Amazon Alexa, po etapy botów, które są bardziej skomputeryzowane lub zlokalizowane. Boty te będą stopniowo wykorzystywać NLP do otrzymywania wiadomości i wykonywania czynności, na przykład udostępniania geoinformacji, odzyskiwania połączeń i zdjęć lub wykonywania dla nas innych, bardziej zadziwiających czynności.

Wspieranie niezauważalnego interfejsu użytkownika

Każde skojarzenie, jakie mamy z maszynami, to komunikacja międzyludzka (zarówno dyskusja, jak i tekst). Amazon Echo to tylko jeden z modeli, który umożliwia ludziom jeszcze łatwiejszy kontakt z innowacjami. Idea niewykrywalnego lub zerowego interfejsu użytkownika będzie zależeć od bezpośredniego powiązania między klientem a maszyną, niezależnie od tego, czy będzie to głos, tekst, czy połączenie obu. NLP, które ostatecznie wpływają na bardziej widoczne logiczne rozumienie ludzkiego języka, ponieważ poprawia bagatelizację nas – tego, co stwierdzamy niezależnie od tego, jak to stwierdzamy i co robimy – będą miały fundamentalne znaczenie dla każdego niewykrywalnego lub zerowego interfejsu użytkownika aplikacja.

Bardziej inteligentne polowanie

Bardziej inteligentne wyszukiwanie oznacza, że ​​klienci mogą przygotować się do wyszukiwania za pomocą poleceń głosowych, zamiast tworzyć lub wykorzystywać hasła. Ostateczny los NLP wymaga bardziej wnikliwych badań – jest to coś, o czym dyskutujemy w Expert System od dłuższego czasu. Niedawno firma Google oświadczyła, że ​​dodała możliwości NLP do Dysku Google, aby umożliwić klientom wyszukiwanie zapisów i treści przy użyciu języka konwersacyjnego.

Wiedza z danych nieustrukturyzowanych

Układy NLP będą stopniowo gromadzić przydatne spostrzeżenia na podstawie nieustrukturyzowanych informacji, na przykład komunikatów o długiej strukturze, nagrań, dźwięków itp. Będą mieli możliwość przeanalizowania tonu, głosu, doboru słów i przypuszczeń dotyczących informacji w celu złożenia badania na przykład mierzenie lojalności konsumentów lub rozróżnianie bolesnych punktów.