Luați în considerare cum, până acum câțiva ani, căutarea Google viabilă a fost realizată prin utilizarea exactă a cuvintelor de ordine corecte organizate cu termeni de căutare booleeni. În acest fel, în cazul în care ai nevoie să găsești soluții de la Google, ar trebui să cunoști limba. În acel moment, Google a prezentat urmărirea semantică. Este o relație academică de calcul între cuvinte, care vă dă putere să-i cereți o anchetă în același mod în care ați face-o unui însoțitor. În interior, a făcut o interpretare a acelei întrebări într-o urmărire organizată booleană pe care a înțeles-o – totuși ciclul era imperceptibil. Aceasta este însăși inovația care îți permite să-l întrebi pe Siri care este clima astăzi sau care este cea mai puțin costisitoare excursie în Borneo de mâine, fără a-ți schimba limba engleză în căile de intrare de calcul. Deci putem spune că NLP este o extensie între dialectele mașinii și umane.

Pregătirea limbajului comun (NLP) este o zonă a ingineriei software și este îngrijorat de colaborările dintre computere și limbi (caracteristice) umane. Face aluzie la strategia AI pentru a vorbi cu un cadru inteligent care utilizează o limbă caracteristică, de exemplu, engleza. În momentul în care aveți nevoie de un cadru inteligent, cum ar fi un robot, pentru a proceda conform instrucțiunilor dvs. sau când aveți nevoie să auziți alegerea dintr-un cadru master clinic bazat pe discurs, este necesar să se ocupe de limbajul comun. Deci, în esență, putem spune că domeniul NLP include fabricarea de computere pentru a efectua activități utile cu dialectele normale pe care le folosim. Informațiile și randamentul unui cadru NLP pot fi un test discurs și compus.

Putem spune că Fără NLP, conștiința creată de om poate înțelege importanța limbajului și poate răspunde la întrebări simple, totuși nu poate înțelege semnificația cuvintelor în context. Astfel, aplicațiile de manipulare a limbajului natural permit clienților să vorbească cu un computer cu propriile cuvinte, de exemplu în limbajul normal. NLP ajută computerele să citească și să reacționeze prin reproducerea capacității umane de a înțelege limbajul obișnuit pe care indivizii îl folosesc pentru a-l transmite. Astăzi, există numeroase exemple de cadre comune de manipulare a limbajului în raționamentul creat de om, care funcționează încă de acum.

Instanțele NLP ÎN IA

1. Corespondență: multe aplicații de corespondență, cum ar fi Facebook Messenger, folosesc de acum conștiința creată de om. Una peste alta, privirile Facebook sunt extrem de inspirate de AI. Cu câteva luni înainte, Facebook și-a declarat ajutorul M care promite să se transforme în propriul tău consilier (cu data de expediere publică stabilită): „M poate face orice poate un om”.

2. Concluzie mai rapidă: Exemple de cadre caracteristice de pregătire a limbajului în conștiința creată de om sunt în plus în clinicile medicale care utilizează manipularea limbajului comun pentru a demonstra o anumită determinare din notițele nestructurate ale unui medic. Programarea NLP pentru imagistica mamografică și rapoartele mamografice susțin extragerea și investigarea informațiilor pentru alegerile clinice. Programarea NLP poate decide riscul de malignitate a sânului cu atât mai productiv și, în plus, poate reduce cerințele pentru biopsii de prisos și încurajează un tratament mai rapid printr-o concluzie prealabilă.

3. Revizuirea clientului: Pregătirea limbajului natural în aplicațiile computerizate de raționament face simplă asamblarea auditurilor articolelor de pe un site și înțelegerea ceea ce spun cumpărătorii cu adevărat, la fel ca și presupunerile lor cu privire la un anumit articol. Organizațiile cu un volum mare de audituri le pot obține cu adevărat și pot utiliza informațiile adunate pentru a sugera noi elemente sau administrații dependente de înclinațiile clienților. Această aplicație ajută organizațiile să găsească date importante pentru afacerea lor, să îmbunătățească loialitatea consumatorilor, să recomande articole sau beneficii mai semnificative și să înțeleagă mai bine nevoile clientului.

4. Asistenti virtuali avansati: un asistent de la distanta, numit suplimentar AI dreapta sau asistent computerizat, este un program de aplicatie care intelege comenzile vocale in limba comuna si termina sarcinile pentru client. DA-urile pot ajuta cumpărătorii cu exerciții de schimb sau să eficientizeze activitățile de la locul de apel pentru a oferi o întâlnire superioară cu clienții și pentru a diminua cheltuielile operaționale. Vom vedea treptat aceste aplicații în diferite gadget-uri, de exemplu, programe pentru PC-uri, cadre de acasă inteligente, mașini și pe piața de risc.

Aplicații caracteristice de procesare a limbajului:

Traducere automată

Ne dăm seama că măsura datelor accesibile online este în curs de dezvoltare, așa că nevoia de a ajunge la ea se dovedește a fi progresiv semnificativă, iar estimarea aplicațiilor normale de manipulare a limbajului se dovedește a fi clară. Interpretarea automată ne încurajează să depășim granițele lingvistice pe care le experimentăm frecvent prin descifrarea manualelor specializate, susținând substanțe sau liste cu o cheltuială esențial redusă. Testul cu progrese în interpretarea automată nu este în descifrarea cuvintelor, ci în înțelegerea semnificației propozițiilor pentru a oferi o interpretare autentică.

Contur programat

În cazul în care trebuie să ajungem la un anumit fragment semnificativ de date dintr-o bază de informații enormă, supraîncărcarea informațiilor este o problemă reală. Detalierea programată este semnificativă nu doar pentru a rezuma importanța rapoartelor și a datelor, dar și pentru a înțelege implicațiile entuziaste din interiorul datelor, de exemplu, în colectarea de informații din mass-media online.

Examinarea presupunerilor

Obiectivul examinării concluziilor este de a recunoaște presupunerea în câteva postări sau chiar într-o postare similară în care sentimentul nu este în toate cazurile comunicat fără echivoc. Organizațiile folosesc aplicații comune de gestionare a limbajului, de exemplu, investigarea estimărilor, pentru a recunoaște opiniile și presupunerile online, pentru a le ajuta să înțeleagă opinia clienților cu privire la articolele și administrațiile lor și, în general, indicatorii poziției lor. Dincolo de a decide extremitatea simplă, examinarea concluziei cuprinde opinia într-o circumstanță specifică.

Caracterizarea textului

Ordinea textului face posibilă desemnarea clasificărilor predefinite într-o arhivă și sortarea acesteia pentru a descoperi datele de care aveți nevoie sau pentru a simplifica câteva exerciții. De exemplu, o utilizare a clasificării textului este separarea spam-ului în e-mail.

Răspuns la întrebare

Întrebările-Răspunsuri (QA) se dovedește a fi din ce în ce mai populară din cauza utilizărilor, de exemplu, Siri, OK Google, cutii de vorbire și ajutoare de rang inferior. O aplicație QA este un cadru capabil să noteze lucid o solicitare umană. Poate fi folosit ca o interfață de conținut sau ca un cadru de discurs exprimat. Aceste părți rămase reprezintă un test pertinent, în special pentru indexurile web și este una dintre principalele utilizări ale cercetării de pregătire a limbajului caracteristic.

Soarta eventuală a NLP

Care este eventuala soartă a limbajului comun?

Botii

chatbot-urile răspund la întrebările clienților și îi îndrumă către activele și articolele aplicabile la orice oră și oricând. Este adesea folosit în asistența clienților, în special în domeniul bancar, retail și vecinătate. În special într-un cadru de îngrijire a clienților, chatbot-urile ar trebui să fie rapide, perspicace și simplu de utilizat, pe motiv că clienții au standarde exclusive (și în unele cazuri persistență scăzută). Pentru a realiza acest lucru, chatboții folosesc NLP pentru a obține limbaj, în cea mai mare parte prin cooperări de conținut sau de recunoaștere vocală, în care clienții transmit cu propriile cuvinte, așa cum s-ar adresa unui specialist. Această utilitate extinsă va profita, de asemenea, diferitelor tipuri de roboți, pentru a-i face mai de succes și mai naturali pe termen lung, de la ajutoare la distanță precum Siri și Alexa de la Amazon până la etapele de bot care sunt mai mult computerizate sau atribuite. Acești roboți vor utiliza progresiv NLP pentru a primi mesaje și pentru a efectua activități, de exemplu, partajarea informațiilor geografice, recuperarea conexiunilor și imaginilor sau pentru a executa alte activități mai uluitoare pentru noi.

Sprijinirea interfeței de utilizare imperceptibile

Fiecare asociere pe care o avem cu mașinile este comunicare umană (atât discuția, cât și textul). Amazon Echo este doar un model care pune oamenii în contact cu atât mai direct cu inovația. Ideea unei interfețe nedetectabile sau zero va depinde de asocierea directă între client și mașină, indiferent dacă prin voce, text sau o combinație a celor două. PNL care influențează o înțelegere logică mai proeminentă a limbajului uman, la sfârșitul zilei, deoarece îmbunătățește minimalizarea noastră - ceea ce afirmăm indiferent de modul în care o afirmăm și ceea ce facem - va fi fundamental pentru orice interfață nedetectabilă sau zero. aplicarea.

Vânătoare mai inteligentă

Serah mai inteligent implică că clienții pot fi pregătiți să caute prin intermediul comenzilor vocale, spre deosebire de compunerea sau utilizarea cuvintelor de ordine. Soarta ulterioară a NLP este, în plus, pentru o anchetă mai inteligentă - ceva despre care discutăm aici la Expert System de ceva vreme. În ultimul timp, Google a declarat că a adăugat capacități NLP la Google Drive pentru a permite clienților să caute înregistrări și substanțe folosind limbajul conversațional.

Cunoștințe din date nestructurate

Aranjamentele NLP vor aduna progresiv informații utile din informații nestructurate, de exemplu, mesaje cu structură lungă, înregistrări, sunete și așa mai departe. Vor avea opțiunea de a diseca tonul, vocea, selecția cuvintelor și presupunerile informațiilor pentru a asambla examinarea. , de exemplu, măsurarea loialității consumatorilor sau distingerea punctelor dureroase.