په پام کې ونیسئ چې څنګه څو کاله دمخه، د ګوګل ګټور لټون د بولین د پوښتنو شرایطو سره تنظیم شوي د دقیقو دقیقو کلمو په کارولو سره بشپړ شوي. په دې توګه، په هغه چانس کې چې تاسو اړتیا لرئ د ګوګل څخه حلونه ومومئ، تاسو باید پوه شئ چې دا ژبه ده. په دې وخت کې ګوګل سیمالټ تعقیب وړاندې کړ. دا د کلمو تر مینځ علمي اړیکه محاسبه ده، تاسو ته ځواک درکوي چې دا د پوښتنې پوښتنه وکړئ لکه څنګه چې تاسو ملګري یاست. دننه ، دې د دې پوښتنې تشریح د بولین منظم تعقیب کې رامینځته کړی چې دا یې درک کړی - لاهم دوره د پام وړ نه وه. دا خورا نوښت دی چې تاسو ته اجازه درکوي له سری څخه پوښتنه وکړئ چې نن اقلیم څه دی یا سبا بورنیو ته ترټولو ګران سفر څه دی ، پرته لدې چې ستاسو انګلیسي د کمپیوټري منطقي ننوتلو لارو ته بدل کړئ. نو موږ کولی شو ووایو چې NLP د ماشین او انساني ژبو تر مینځ توسیع دی.

د ګډې ژبې چمتو کول (NLP) د سافټویر انجینرۍ یوه برخه ده او د کمپیوټرونو او انساني (ځانګړتیاو) ژبو ترمنځ د همکارۍ په اړه اندیښمن دي. دا د AI ستراتیژۍ ته اشاره کوي چې د کیني چوکاټونو سره د یوې ځانګړتیا ژبې په کارولو سره خبرې کوي ، د مثال په توګه ، انګلیسي. په هغه وخت کې چې تاسو د خپلو لارښوونو سره سم پرمخ وړلو لپاره د روبوټ په څیر یو هوښیار چوکاټ ته اړتیا لرئ یا کله چې تاسو اړتیا لرئ د خبرو اترو پراساس د کلینیکي ماسټر چوکاټ څخه انتخاب واورئ نو د عام ژبې اداره کولو ته اړتیا ده. نو په لازمي ډول موږ کولی شو ووایو چې د NLP ساحه کې د کمپیوټرونو رامینځته کول شامل دي ترڅو د عادي ډیالوګونو سره ګټور کار ترسره کړي چې موږ یې کاروو. د NLP چوکاټ معلومات او حاصلات د خبرو اترو او ترکیب ازموینه کیدی شي.

موږ کولی شو ووایو چې د NLP پرته، د انسان جوړ شوی شعور یوازې د ژبې اهمیت درک کولی شي او مستقیم پوښتنو ته ځواب ووایي، مګر دا نشي کولی په ترتیب کې د کلمو اهمیت درک کړي. په دې توګه، د طبیعي ژبې د سمبالولو غوښتنلیکونه مراجعینو ته اجازه ورکوي چې د کمپیوټر سره په خپلو کلمو کې خبرې وکړي، د بیلګې په توګه په عادي ژبه کې. NLP د کمپیوټر سره مرسته کوي چې د عادي ژبې د پوهیدو لپاره د انسان ظرفیت بیا تولیدولو او عکس العمل کولو سره مرسته وکړي چې افراد یې د رسولو لپاره کاروي. نن ورځ، د انسان په لاس جوړ شوي استدلال کې د عام ژبې د اداره کولو چوکاټونو ډیری مثالونه شتون لري چې اوس په کار کې دي.

په AI کې د NLP مثالونه

1. لیکنه: ډیری د لیکونو غوښتنلیکونه لکه د فیسبوک میسنجر اوس د انسان جوړ شوي شعور څخه کار اخلي. په ټوله کې، فیسبوک د AI څخه خورا الهام اخیستی دی. څو میاشتې مخکې، فیسبوک خپله M مرسته اعلان کړه چې ژمنه یې وکړه چې ستاسو خپل همکار بدل کړي (د عامه لیږلو نیټه tbd سره): "M هر هغه څه کولی شي چې انسان یې کولی شي."

2. ګړندۍ پایله: د انسان لخوا رامینځته شوي شعور کې د ځانګړي ژبې چمتو کولو چوکاټونو مثالونه سربیره په طبي کلینیکونو کې هم شتون لري چې د عام ژبې اداره کولو څخه کار اخلي ترڅو د ډاکټر له غیر منظم یادداشتونو څخه ځانګړي عزم څرګند کړي. د میموګرافیک امیجنگ او میموګرام راپورونو لپاره د NLP پروګرام کول د کلینیکي انتخابونو لپاره د معلوماتو استخراج او تحقیق ساتي. د NLP برنامه کول کولی شي په خورا ګټور ډول د بډوم خطرناک خطر پریکړه وکړي او سربیره پردې د اضافي بایوپسي اړتیا کمه کړي او د مخکینۍ پایلې له لارې ګړندي درملنه وهڅوي.

3. د مراجعینو بیاکتنه: د کمپیوټري استدلال غوښتنلیکونو کې طبیعي ژبه چمتو کول دا اسانه کوي چې د سایټ څخه د توکو پلټنې راټول کړي او پوه شي چې پیرودونکي واقعیا د یو ځانګړي توکي په اړه د دوی انګیرنې په توګه څه وايي. هغه سازمانونه چې د پلټنې لوی مقدار لري واقعیا کولی شي دوی ترلاسه کړي او راټول شوي معلومات وکاروي ترڅو نوي توکي یا ادارې وړاندیز وکړي چې د پیرودونکي تمایل پورې اړه لري. دا غوښتنلیک سازمانونو سره د دوی د سوداګرۍ لپاره مهم ډیټا موندلو کې مرسته کوي ، د مصرف کونکي وفادارۍ ته وده ورکوي ، ډیر مهم توکي یا ګټې وړاندیز کوي او د پیرودونکي اړتیاوې ښه او درک کوي.

4. مجازی پرمختللی معاونین: یو ریموټ مرسته کوونکی، د AI ښی لاس یا کمپیوټری مرستندویه په نامه هم یادیږی، د غوښتنلیک پروګرام دی چې د عام ژبی غږیز امرونه درکوی او د مراجعینو لپاره دندې پای ته رسوی. DAs کولی شي د پیرودونکو سره د تبادلې تمرینونو کې مرسته وکړي یا د تلیفون ځای فعالیتونه تنظیم کړي ترڅو غوره پیرودونکي لید وړاندیز وکړي او عملیاتي لګښتونه کم کړي. موږ به په تدریجي ډول دا غوښتنلیکونه په مختلف ګیجټونو کې وګورو، د بیلګې په توګه، د PCs پروګرامونه، د کور چوکاټونه، آټو او د وینچر بازار کې.

د ژبې پروسس کولو غوښتنلیکونه ځانګړتیاوې:

ماشین ژباړه

موږ پوهیږو چې په آنلاین کې د لاسرسي وړ ډیټا اندازه وده کوي ، نو دې ته د رسیدو اړتیا په تدریجي ډول د پام وړ کیږي او د عادي ژبې اداره کولو غوښتنلیکونو اټکل روښانه کیږي. د ماشین تفسیر موږ هڅوي چې د ژبې حدود له منځه یوسو چې موږ په مکرر ډول د ځانګړي لارښودونو په تشریح کولو سره تجربه کوو ، مادې یا لیستونه په لازمي ډول کم شوي لګښت کې ساتو. د ماشین تفسیر پرمختګ سره ازموینه د کلمو په پوهولو کې نه ده، مګر د جملو په اهمیت پوهیدو کې د ریښتیني تفسیر لپاره.

برنامه شوی خاکه

په هغه چانس کې چې موږ اړتیا لرو د معلوماتو خورا لوی اساس څخه د معلوماتو ځانګړي ، د پام وړ برخې ته ورسیږو نو د معلوماتو ډیر بار یوه ریښتینې مسله ده. برنامه شوي رانډون نه یوازې د راپورونو او معلوماتو اهمیت لنډیز کولو لپاره مهم دی ، مګر سربیره پردې د معلوماتو دننه د لیوالتیا اغیزې درک کولو لپاره ، د مثال په توګه ، د آنلاین رسنیو څخه د معلوماتو راټولولو کې.

د فرضیې ازموینه

د پایلې ازموینې موخه دا ده چې د یو څو پوسټونو یا حتی په ورته پوسټ کې د انګیرنې پیژندنه وشي چیرې چې احساس په هر حالت کې په مساوي توګه نه وي. سازمانونه د عامو ژبو اداره کولو غوښتنلیکونه کاروي، د بیلګې په توګه، د اټکل تفتیش، د نظرونو او انګیرنې آنلاین پیژندلو لپاره د دوی د توکو او ادارې په اړه د پیرودونکو نظرونو په پوهیدو کې مرسته کوي او په عمومي توګه د دوی موقف نښه کوي. تیرې پریکړې مستقیم افراطیت، د پایلې ازموینه په یو ځانګړي حالت کې نظر درکوي.

د متن ځانګړتیا

د متن ترتیب دا د تصور وړ ګرځوي چې یو آرشیف ته د مخکینۍ تعریف شوي ډلبندۍ وټاکئ او د هغه معلوماتو موندلو لپاره یې ترتیب کړئ چې تاسو ورته اړتیا لرئ یا یو څو تمرینونه ساده کړئ. د مثال په توګه، د متن ډلبندۍ کارول په بریښنالیک کې سپیم جلا کول دي.

د پوښتنې ځواب

د پوښتنې ځواب ورکول (QA) د کارونې په حساب کې په زیاتیدونکي توګه د اصلي جریان په توګه بدلیږي، د بیلګې په توګه، سری، اوکی ګوګل، د خبرو بکسونه او مینیال مرسته کونکي. د QA غوښتنلیک یو چوکاټ دی چې کولی شي په روښانه ډول د انساني غوښتنې یادونه وکړي. دا یوازې د مینځپانګې په توګه یا د بیان شوي بیان چوکاټ په توګه کارول کیدی شي. دا پاتې برخې په ځانګړې توګه د ویب شاخصونو لپاره یو اړین ازموینه ده، او د څیړنې چمتو کولو لپاره د ځانګړتیاو ژبې کارول یو له اصولو څخه دی.

د NLP وروستی برخلیک

د ګډې ژبې وروستی برخلیک څه دی؟

بوټان

chatbots د پیرودونکي پوښتنو ته ځوابونه ورکوي او په هر ساعت یا هر وخت کې د تطبیق وړ شتمنیو او توکو ته لارښوونه کوي. دا ډیری وختونه د پیرودونکي مرستې کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه په بانکداري، پرچون او ګاونډیتوب کې. په ځانګړي توګه د پیرودونکي پاملرنې تنظیم کولو کې چیټ بوټونه باید د کارولو لپاره ګړندي ، هوښیار او ساده وي ، په دې اساس چې پیرودونکي ځانګړي معیارونه لري (او په ځینو مواردو کې ټیټ دوام). د دې لاسته راوړلو لپاره ، چیټ بوټونه د ژبې ترلاسه کولو لپاره NLP کاروي ، د ډیری برخې لپاره د مینځپانګې یا غږ - اعتراف همکارۍ لپاره ، چیرې چې پیرودونکي په خپلو ټکو کې وړاندې کوي ، ځکه چې دوی به یو متخصص ته خطاب وکړي. دا پراخ شوی ګټورتوب به په ورته ډول د مختلف ډوله بوټو ګټه پورته کړي ترڅو دوی په اوږد مهال کې ډیر بریالي او طبیعي کړي ، د لیرې مرسته کونکو لکه سری او ایمیزون الیکسا څخه د بوټ مرحلو پورې چې ډیر کمپیوټري یا دنده موقعیت لري. دا بوټونه به په تدریجي ډول NLP وکاروي ترڅو پیغام ترلاسه کړي او فعالیتونه ترسره کړي، د بیلګې په توګه، د جیو معلوماتو شریکول، د ارتباطاتو او انځورونو بیرته راګرځول یا زموږ لپاره نور ډیر ذهني فعالیتونه ترسره کول.

د نه منلو وړ UI ملاتړ کول

هره ټولنه چې موږ د ماشینونو سره لرو د انسان اړیکه ده (دواړه بحث او متن). د ایمیزون اکو یوازې یو ماډل دی چې خلک په مستقیم ډول د نوښت سره اړیکه نیسي. د نه موندل کیدونکي یا صفر UI نظر به د پیرودونکي او ماشین ترمینځ مستقیم تړاو پورې اړه ولري ، پرته لدې چې د غږ ، متن یا د دواړو ترکیب له لارې وي. NLP چې د ورځې په پای کې د انساني ژبې خورا مهم منطقي پوهه اغیزه کوي، لکه څنګه چې دا موږ ته وده ورکوي - هغه څه چې موږ یې بیانوو پرته له دې چې موږ یې بیان کړو، او موږ څه کوو- د هر ناپیژندل شوي یا صفر UI لپاره به بنسټیز وي. غوښتنلیک

ډیر هوښیار ښکار

ډیر هوښیار سیرچ پدې معنی دی چې پیرودونکي کولی شي د غږیز امرونو له لارې لیدو ته چمتو وي لکه څنګه چې د لید کلمو ترکیب یا کارولو سره مخالف وي. د NLP وروستی برخلیک د لا زیاتو تحقیقاتو لپاره هم دی — یو څه چې موږ دلته د یو څه مودې لپاره د متخصص سیسټم کې بحث کوو. تر ناوخته پورې، ګوګل اعلان وکړ چې دا په ګوګل ډرایو کې د NLP ظرفیتونه اضافه کړي ترڅو پیرودونکو ته اجازه ورکړي چې د خبرو اترو ژبې کارولو ریکارډونه او مادې وګوري.

د غیر منظم معلوماتو څخه پوهه

د NLP تنظیمات به په تدریجي ډول د غیر منظم معلوماتو څخه ګټور بصیرت راټول کړي، د بیلګې په توګه، اوږد جوړښت پیغامونه، ریکارډونه، غږونه، او داسې نور دوی به د ازموینې راټولولو لپاره د ټون، غږ، د کلمو انتخاب، او د معلوماتو انګیرنې تحلیل کړي. د مثال په توګه، د مصرف کونکي وفادارۍ اندازه کول یا د درد ټکي توپیر کول.