Considere como, até alguns anos atrás, a pesquisa viável do Google era alcançada usando exatamente as palavras de ordem corretas organizadas com termos de pesquisa booleanos. Desta forma, caso precise encontrar soluções do Google, você deve conhecer seu idioma. Nesse ponto, o Google apresentou a busca semântica. É o cálculo da relação acadêmica entre palavras, permitindo que você faça uma pergunta da mesma forma que faria com um companheiro. No interior, fez uma interpretação dessa questão numa busca booleana organizada que compreendeu – mas o ciclo era imperceptível. Esta é a mesma inovação que permite perguntar ao Siri como está o clima hoje ou qual será a viagem mais barata para Bornéu amanhã, sem transformar seu inglês em entradas de lógica computacional. Portanto, podemos dizer que a PNL é uma extensão entre os dialetos da máquina e do humano.

O treinamento de linguagem comum (PNL) é uma zona de engenharia de software e preocupa-se com as colaborações entre PCs e linguagens humanas (características). Faz alusão à abordagem de IA para falar com estruturas astutas usando um idioma característico, por exemplo, o inglês. No momento em que você precisa de uma estrutura astuta como um robô para proceder de acordo com suas instruções ou quando precisa ouvir a escolha de uma estrutura clínica mestre baseada em discurso, é necessário lidar com a linguagem comum. Então, essencialmente, podemos dizer que o campo da PNL inclui fazer PCs para realizar tarefas úteis com os dialetos normais que utilizamos. A informação e o rendimento de uma estrutura de PNL podem ser discurso e teste composto.

Podemos dizer que sem a PNL, a consciência criada pelo homem pode apenas compreender a importância da linguagem e responder a perguntas diretas, mas não consegue compreender o significado das palavras no ambiente. Assim, os aplicativos de gerenciamento de linguagem natural permitem que os clientes falem com um PC com suas próprias palavras, por exemplo, em linguagem normal. A PNL auxilia os PCs na leitura e na reação, reproduzindo a capacidade humana de compreender a linguagem comum que os indivíduos usam para transmitir. Hoje, existem numerosos exemplos de estruturas comuns de manipulação de linguagem no raciocínio criado pelo homem que já estão funcionando.

Instâncias de PNL em IA

1. Correspondência: Muitos aplicativos de correspondência, como o Facebook Messenger, já utilizam a consciência criada pelo homem. Resumindo, o Facebook parece extremamente inspirado na IA. Alguns meses antes, o Facebook declarou seu suporte M que promete se tornar seu próprio assessor (com data de envio público a ser definida): “M pode fazer qualquer coisa que um humano pode”.

2. Conclusão mais rápida: Exemplos de estruturas de preparação de linguagem característica na consciência criada pelo homem também estão em clínicas médicas que utilizam o manuseio da linguagem comum para demonstrar uma determinação específica a partir de anotações não estruturadas de um médico. A programação de PNL para imagens mamográficas e relatórios de mamografia apoia a extração e investigação de informações para escolhas clínicas. A programação da PNL pode determinar o risco de malignidade mamária de forma ainda mais produtiva e, além disso, diminuir a necessidade de biópsias supérfluas e incentivar um tratamento mais rápido por meio de conclusão prévia.

3. Revisão do cliente: A preparação de linguagem natural em aplicativos de raciocínio computadorizados facilita a montagem de auditorias de itens de um site e a compreensão do que os clientes estão realmente dizendo, bem como suas suposições sobre um item específico. Organizações com um grande volume de auditorias podem realmente obtê-las e utilizar as informações coletadas para sugerir novos itens ou administrações dependendo das inclinações do cliente. Este aplicativo auxilia as organizações a encontrar dados importantes para seus negócios, fidelizar o consumidor, recomendar itens ou benefícios mais significativos e compreender melhor as necessidades do cliente.

4. Assistentes virtuais avançados: Um ajudante remoto, também chamado de mão direita de IA ou auxiliar computadorizado, é um programa aplicativo que compreende ordens de voz em linguagem comum e finaliza tarefas para o cliente. Os DAs podem ajudar os compradores nas atividades de troca ou agilizar as atividades de call place para oferecer uma melhor experiência com o cliente e diminuir as despesas operacionais. Veremos progressivamente esses aplicativos em diferentes dispositivos, por exemplo, programas de PC, sistemas domésticos inteligentes, automóveis e no mercado de risco.

Aplicações de processamento de linguagem características:

Maquina de tradução

Percebemos que a medida de dados acessíveis em online está a evoluir, pelo que a necessidade de chegar aos mesmos revela-se progressivamente significativa e a estimativa do tratamento da linguagem normal das aplicações revela-se clara. A interpretação automática nos incentiva a superar as fronteiras linguísticas que frequentemente enfrentamos ao decifrar manuais especializados, manter conteúdos ou listas a um custo essencialmente reduzido. O teste com os avanços da interpretação automática não é decifrar palavras, mas compreender o significado das frases para fornecer uma interpretação genuína.

Esboço programado

Se precisarmos obter um trecho específico e significativo de dados de uma enorme base de informações, a sobrecarga de informações é um problema real. O resumo programado é significativo não apenas para resumir a importância dos relatórios e dados, mas também para compreender as implicações entusiásticas dos dados, por exemplo, na coleta de informações da mídia online.

Exame de suposição

O objetivo do exame de conclusão é reconhecer suposições entre algumas postagens ou mesmo em uma postagem semelhante onde o sentimento nem sempre é comunicado de forma inequívoca. As organizações utilizam aplicativos de gerenciamento de linguagem comum, por exemplo, investigação de estimativas, para reconhecer opiniões e suposições on-line para ajudá-los a compreender a opinião dos clientes sobre seus produtos e administrações e, geralmente, marcadores de sua posição. Além de decidir o extremo direto, o exame de conclusão abrange a opinião em uma circunstância específica.

Caracterização de texto

A ordem do texto torna possível atribuir classificações predefinidas a um arquivo e classificá-lo para descobrir os dados necessários ou simplificar alguns exercícios. Por exemplo, um uso da classificação de texto é a separação de spam no e-mail.

Resposta a Perguntas

O atendimento a perguntas (QA) está se tornando cada vez mais popular devido aos usos, por exemplo, Siri, OK Google, talk boxes e ajudantes servis. Um aplicativo de controle de qualidade é uma estrutura capaz de observar com lucidez uma solicitação humana. Poderia ser utilizado como uma interface apenas de conteúdo ou como uma estrutura de discurso expresso. Este restante é um teste pertinente, especialmente para índices da web, e é um dos principais usos da linguagem característica na preparação de pesquisas.

Destino eventual da PNL

Qual é o destino final da linguagem comum?

Os robôs

os chatbots respondem às perguntas dos clientes e os orientam sobre os ativos e itens aplicáveis ​​a qualquer hora ou a qualquer momento. É frequentemente utilizado no atendimento ao cliente, principalmente no setor bancário, no varejo e na vizinhança. Especialmente num ambiente de atendimento ao cliente, os chatbots devem ser rápidos, perspicazes e simples de utilizar, visto que os clientes têm padrões exclusivos (e, em alguns casos, baixa persistência). Para conseguir isso, os chatbots utilizam a PNL para obter linguagem, na maior parte das vezes através de cooperação de conteúdo ou reconhecimento de voz, onde os clientes comunicam com as suas próprias palavras, tal como se dirigiriam a um especialista. Essa utilidade estendida também beneficiará diferentes tipos de bots para torná-los mais bem-sucedidos e naturais no longo prazo, desde ajudantes remotos como Siri e Alexa da Amazon até estágios de bot que são mais informatizados ou localizados em tarefas. Esses bots utilizarão progressivamente a PNL para receber mensagens e realizar atividades, por exemplo, compartilhar informações geográficas, recuperar conexões e imagens ou executar outras atividades mais incompreensíveis para nós.

Suportando UI imperceptível

Cada associação que temos com máquinas é a comunicação humana (discussão e texto). O Echo da Amazon é apenas um modelo que coloca as pessoas em contato ainda mais direto com a inovação. A ideia de uma UI indetectável ou zero dependerá da associação direta entre cliente e máquina, seja por voz, texto ou uma mistura dos dois. A PNL que impacta uma compreensão lógica mais proeminente da linguagem humana, no final das contas, à medida que melhora a subestimação de nós - o que afirmamos, independentemente de como o declaramos e do que estamos fazendo - será fundamental para qualquer IU indetectável ou zero aplicativo.

Caça mais inteligente

Uma pesquisa mais inteligente significa que os clientes podem ser capazes de consultar por meio de ordens de voz em vez de redigir ou utilizar palavras de ordem. O destino final da PNL também depende de uma investigação mais astuta – algo que estamos discutindo aqui no Expert System há algum tempo. Recentemente, o Google anunciou que adicionou recursos de PNL ao Google Drive para permitir que os clientes pesquisem registros e conteúdos usando linguagem coloquial.

Conhecimento de dados não estruturados

Os arranjos de PNL reunirão progressivamente insights úteis a partir de informações não estruturadas, por exemplo, mensagens de estrutura longa, gravações, sons e assim por diante. Eles terão a opção de dissecar o tom, a voz, a seleção de palavras e as suposições das informações para montar o exame. , por exemplo, medindo a lealdade do consumidor ou distinguindo pontos problemáticos.