Подумайте, как еще пару лет назад жизнеспособный поиск в Google достигался за счет использования именно правильных ключевых слов, организованных с помощью логических терминов запроса. Таким образом, если вам понадобится найти решения от Google, вам следует знать его язык. В этот момент Google начал семантическое преследование. Это научное вычисление взаимосвязей между словами, позволяющее вам задавать ему вопросы так же, как если бы вы это делали собеседнику. Внутри он превратил интерпретацию этого вопроса в логическую организованную задачу, которую он постигал – однако цикл был незаметен. Это то самое нововведение, которое позволяет вам спрашивать Siri, какой сегодня климат или какая самая дешевая поездка на Борнео завтра, не меняя свой английский на вычислительные вопросы. Таким образом, мы можем сказать, что НЛП — это расширение машинного и человеческого диалектов.

Подготовка к общему языку (NLP) — это область разработки программного обеспечения, которая беспокоится о сотрудничестве между ПК и человеческими (характерными) языками. Это намекает на стратегию ИИ для общения с хитрыми структурами, использующими характерный язык, например, английский. В тот момент, когда вам нужна проницательная структура, такая как робот, чтобы действовать в соответствии с вашими указаниями, или когда вам нужно услышать выбор из клинической мастер-структуры, основанной на дискурсе, необходимо работать с общим языком. По сути, мы можем сказать, что область НЛП включает в себя создание компьютеров для выполнения полезных действий с использованием обычных диалектов, которые мы используем. Информация и результат структуры НЛП могут быть подвергнуты обсуждению и составленному тесту.

Мы можем сказать, что без НЛП искусственное сознание может просто понимать важность языка и отвечать на прямые вопросы, однако оно не может понять значение слов в обстановке. Таким образом, приложения для обработки естественного языка позволяют клиентам говорить с ПК своими словами, например, на обычном языке. НЛП помогает ПК просматривать информацию и реагировать, воспроизводя человеческую способность понимать обычный язык, который люди используют для передачи информации. Сегодня существует множество примеров фреймворков обработки общего языка в искусственных рассуждениях, которые уже работают.

Примеры НЛП в ИИ

1. Переписка. Многие приложения для переписки, такие как Facebook Messenger, на данный момент используют искусственное сознание. В общем, взгляды Facebook чрезвычайно вдохновлены искусственным интеллектом. За несколько месяцев до этого Facebook объявил о своем М-помощнике, который обещает стать вашим собственным помощником (дата публичной публикации будет объявлена ​​позже): «М может делать все, что может человек».

2. Более быстрый вывод: примеры структур подготовки характерного языка в искусственном сознании также имеются в медицинских клиниках, которые используют общеязыковую обработку, чтобы продемонстрировать определенное определение на основе неструктурированных записей врача. Программирование НЛП для маммографической визуализации и отчетов о маммографии поддерживает извлечение и исследование информации для клинического выбора. Программирование НЛП может более эффективно определять риск возникновения злокачественных опухолей молочной железы, а также снизить потребность в дополнительных биопсиях и способствовать более быстрому лечению посредством предварительного заключения.

3. Обзор клиента: подготовка естественного языка в компьютерных аналитических приложениях упрощает сбор результатов аудита товаров на сайте и понимание того, что на самом деле говорят покупатели, а также их предположения относительно конкретного товара. Организации с большим объемом проверок могут получить их и использовать собранную информацию, чтобы предлагать новые продукты или услуги в зависимости от предпочтений клиентов. Это приложение помогает организациям находить важные данные для их бизнеса, повышать лояльность потребителей, рекомендовать более важные товары или преимущества, а также лучше понимать потребности клиентов.

4. Виртуальные продвинутые помощники. Удаленный помощник, также называемый правой рукой искусственного интеллекта или компьютеризированным помощником, представляет собой прикладную программу, которая понимает голосовые команды на обычном языке и выполняет задания для клиента. DA могут помочь покупателям с упражнениями по обмену или оптимизировать работу на местах звонков, чтобы обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов и снизить операционные расходы. Мы постепенно увидим эти приложения в различных устройствах, например, в программах для ПК, современных домашних компьютерах, автомобилях и на венчурном рынке.

Характерные приложения обработки языка:

Машинный перевод

Мы понимаем, что объем данных, доступных в Интернете, растет, поэтому необходимость доступа к ним становится все более значимой, и оценка обычных приложений для обработки языка становится ясной. Машинная интерпретация помогает нам преодолевать языковые границы, с которыми мы часто сталкиваемся, расшифровывая специализированные руководства, поддерживая содержание или списки с существенно меньшими затратами. Тест на достижения машинной интерпретации заключается не в расшифровке слов, а в понимании значения предложений для обеспечения подлинной интерпретации.

Запрограммированный контур

Если нам нужно получить конкретный, важный фрагмент данных из огромной информационной базы, тогда информационная перегрузка является реальной проблемой. Запрограммированное краткое изложение важно не только для подведения итогов важности отчетов и данных, но и для понимания важного смысла данных, например, при сборе информации из интернет-СМИ.

Исследование предположений

Целью проверки заключения является распознавание предположений среди нескольких постов или даже в одном и том же посте, где чувства не всегда однозначно передаются. Организации используют приложения для обработки общего языка, например, оценочное исследование, для распознавания мнений и предположений в Интернете, чтобы помочь им понять мнение клиентов об их товарах и услугах, а также, как правило, маркерах их статуса. Проходя мимо решающей прямой крайности, экспертиза заключения охватывает мнение в конкретных обстоятельствах.

Текстовая характеристика

Порядок текста позволяет назначать архиву предопределенные классификации и сортировать его для поиска необходимых данных или упростить несколько упражнений. Например, использование классификации текста — это разделение спама в электронной почте.

Ответ на вопрос

Система вопросов-ответов (QA) становится все более распространенной из-за использования, например, Siri, OK Google, переговорных ящиков и помощников. Приложение контроля качества — это платформа, способная четко отслеживать запросы человека. Его можно использовать как интерфейс контента или как структуру выраженного дискурса. Эта оставшаяся часть является подходящим тестом, особенно для веб-индексов, и является одним из основных применений характерного языка при подготовке исследования.

Окончательная судьба НЛП

Какова дальнейшая судьба общего языка?

Боты

чат-боты отвечают на вопросы клиентов и направляют их к соответствующим активам и предметам в любое время и в любое время. Его часто используют при оказании помощи клиентам, особенно в банковском деле, розничной торговле и добрососедстве. В частности, в сфере обслуживания клиентов чат-боты должны быть быстрыми, проницательными и простыми в использовании, поскольку у клиентов эксклюзивные стандарты (и в некоторых случаях низкая настойчивость). Для достижения этой цели чат-боты используют НЛП для получения языка, по большей части через контент или сотрудничество с голосовым подтверждением, когда клиенты делятся своими словами, как если бы они обращались к специалисту. Эта расширенная полезность также принесет пользу различным типам ботов, чтобы сделать их более успешными и естественными в долгосрочной перспективе: от удаленных помощников, таких как Siri и Alexa от Amazon, до стадий ботов, которые более компьютеризированы или ориентированы на выполнение задач. Эти боты будут постепенно использовать НЛП для получения сообщений и выполнения действий, например, обмена геоинформацией, восстановления связей и изображений или выполнения других, более ошеломляющих для нас действий.

Поддержка незаметного пользовательского интерфейса

Каждая ассоциация, которая у нас возникает с машинами, — это человеческое общение (как обсуждение, так и текст). Amazon Echo — это лишь одна из моделей, которая позволяет людям более непосредственно соприкасаться с инновациями. Идея необнаружимого или нулевого пользовательского интерфейса будет зависеть от прямой связи между клиентом и машиной, независимо от того, посредством голоса, текста или их сочетания. НЛП, которое в конечном итоге влияет на более четкое логическое понимание человеческого языка, поскольку оно улучшает преуменьшение нас — того, что мы заявляем независимо от того, как мы это заявляем, и что мы делаем — будет иметь фундаментальное значение для любого необнаружимого или нулевого пользовательского интерфейса. приложение.

Более интеллектуальная охота

Более интеллектуальный поиск означает, что клиенты могут просматривать информацию с помощью голосовых команд, а не придумывать или использовать ключевые слова. Возможная судьба НЛП также требует более тщательного изучения — то, что мы обсуждаем здесь, в Expert System, уже довольно давно. Недавно Google заявил, что добавил в Google Drive возможности НЛП, чтобы позволить клиентам искать записи и материалы, используя разговорный язык.

Знания из неструктурированных данных

Механизмы НЛП будут постепенно собирать полезную информацию из неструктурированной информации, например, сообщений с длинной структурой, записей, звуков и т. д. У них будет возможность анализировать тон, голос, выбор слов и предположения информации для составления анализа. , например, измерение лояльности потребителей или определение болевых точек.