Zamyslite sa nad tým, ako sa pred pár rokmi dosahovalo životaschopné vyhľadávanie Google pomocou presne správnych hesiel organizovaných pomocou boolovských dopytovacích výrazov. Týmto spôsobom by ste pri náhode, že potrebujete nájsť riešenia od Googlu, mali poznať jeho jazyk. V tom bode Google predstavil sémantické prenasledovanie. Je to výpočet vedeckého vzťahu medzi slovami, ktorý vám umožňuje položiť mu otázku podobným spôsobom, akým by ste boli spoločníkom. Vnútri to urobilo z interpretácie tejto otázky boolovské organizované prenasledovanie, ktoré pochopilo – no cyklus bol nepostrehnuteľný. Toto je samotná inovácia, ktorá vám umožňuje opýtať sa Siri, aké je dnes podnebie alebo aký je zajtra najlacnejší výlet na Borneo, bez toho, aby ste zmenili svoju angličtinu na výpočtové vstupy. Môžeme teda povedať, že NLP je rozšírenie medzi strojové a ľudské dialekty.

Spoločná príprava jazyka (NLP) je oblasťou softvérového inžinierstva a obáva sa spolupráce medzi počítačmi a ľudskými (charakteristickými) jazykmi. Naráža na stratégiu umelej inteligencie na rozprávanie pomocou šikovných rámcov využívajúcich charakteristický jazyk, napríklad angličtinu. V momente, keď potrebujete dômyselný rámec, ako je robot, aby ste mohli postupovať podľa vašich pokynov, alebo keď potrebujete počuť výber z diskurzného klinického hlavného rámca, je potrebné zvládnuť spoločný jazyk. Takže v podstate môžeme povedať, že oblasť NLP zahŕňa výrobu počítačov na vykonávanie užitočných činností s normálnymi dialektmi, ktoré používame. Informácie a výťažok rámca NLP môže byť diskurz a zložený test.

Môžeme povedať, že bez NLP môže človekom vytvorené vedomie len pochopiť dôležitosť jazyka a odpovedať na priame otázky, ale nedokáže pochopiť význam slov v prostredí. Aplikácie na prácu s prirodzeným jazykom teda umožňujú klientom hovoriť s počítačom vlastnými slovami, napríklad normálnym jazykom. NLP pomáha počítačom prezerať a reagovať tak, že reprodukuje ľudskú schopnosť porozumieť bežnému jazyku, ktorý jednotlivci používajú na vyjadrenie. V súčasnosti existuje množstvo príkladov bežných rámcov na prácu s jazykom v ľudskom uvažovaní, ktoré už fungujú.

Príklady NLP V AI

1. Korešpondencia: Mnoho korešpondenčných aplikácií, ako je Facebook Messenger, odteraz využíva vedomie vytvorené človekom. Celkovo vzaté, pohľady na Facebooku sú mimoriadne inšpirované AI. Pred niekoľkými mesiacmi Facebook deklaroval svoju pomoc M, ktorá sľubuje, že sa premení na vášho vlastného pomocníka (s dátumom odoslania verejnosti je stanovený): „M môže urobiť všetko, čo dokáže človek.“

2. Rýchlejší záver: Príklady charakteristických rámcov na prípravu jazyka v ľudskom vedomí sú navyše v lekárskych klinikách, ktoré využívajú bežné jazykové spracovanie na preukázanie konkrétneho odhodlania z neštruktúrovaných poznámok lekára. NLP programovanie pre mamografické zobrazovanie a mamografické správy podporuje extrakciu a skúmanie informácií pre klinické voľby. Programovanie NLP môže ešte produktívnejšie rozhodnúť o nebezpečenstve malignity hrudníka a navyše odmietnuť požiadavku na nadbytočné biopsie a podporiť rýchlejšiu liečbu prostredníctvom predchádzajúceho záveru.

3. Kontrola klienta: Príprava prirodzeného jazyka v počítačových aplikáciách uvažovania uľahčuje zostavenie auditov položiek z lokality a pochopenie toho, čo zákazníci skutočne hovoria, rovnako ako ich predpoklady týkajúce sa konkrétnej položky. Organizácie s obrovským objemom auditov ich môžu skutočne získať a využiť získané informácie na navrhnutie nových položiek alebo administratívy v závislosti od sklonov klienta. Táto aplikácia pomáha organizáciám nájsť dôležité údaje pre ich podnikanie, zlepšiť lojalitu spotrebiteľov, odporučiť významnejšie položky alebo benefity a lepšie a pochopiť potreby klienta.

4. Virtuálni pokročilí asistenti: Vzdialený pomocník, dodatočne nazývaný AI pravá ruka alebo počítačový pomocník, je aplikačný program, ktorý chápe hlasové príkazy v bežnom jazyku a dokončuje úlohy pre klienta. DA môžu pomôcť kupujúcim s výmennými cvičeniami alebo zefektívniť aktivity volania, aby ponúkli vynikajúce stretnutie s klientom a znížili prevádzkové náklady. Postupne uvidíme tieto aplikácie v rôznych zariadeniach, napríklad v programoch pre počítače, dôvtipných domácich rámcoch, autách a na rizikovom trhu.

Charakteristické aplikácie na spracovanie jazyka:

Strojový preklad

Uvedomujeme si, že miera údajov dostupných v online sa vyvíja, takže potreba dostať sa k nim sa postupne ukazuje ako významná a odhad bežných aplikácií na prácu s jazykom je jasný. Strojové tlmočenie nás povzbudzuje pri prekonávaní jazykových hraníc, s ktorými sa často stretávame dešifrovaním špecializovaných príručiek, udržiavaním obsahu alebo zoznamov v podstate s nižšími nákladmi. Test s pokrokmi v strojovej interpretácii nespočíva v dešifrovaní slov, ale v pochopení významu viet na poskytnutie skutočnej interpretácie.

Naprogramovaný obrys

Pri náhode, že sa potrebujeme dostať ku konkrétnemu významnému úryvku údajov z obrovskej informačnej základne, je nadmerná informačná záťaž skutočným problémom. Naprogramovaný prehľad je dôležitý nielen pre zhrnutie dôležitosti správ a údajov, ale aj pre pochopenie nadšených dôsledkov vo vnútri údajov, napríklad pri zhromažďovaní informácií z online médií.

Vyšetrenie predpokladov

Cieľom záverečného skúmania je rozpoznať domnienku medzi niekoľkými príspevkami alebo dokonca v podobnom príspevku, kde pocit nie je v každom prípade jednoznačne komunikovaný. Organizácie využívajú bežné jazykové aplikácie, napríklad prieskum odhadov, na rozpoznanie názorov a predpokladov online, aby im pomohli pochopiť názory zákazníkov na ich položky a správy a vo všeobecnosti ukazovatele ich postavenia. Minulé rozhodovanie priamočiara končatina, záver skúmania zahŕňa názor v konkrétnej situácii.

Charakterizácia textu

Poradie textu umožňuje priradiť preddefinované klasifikácie do archívu a triediť ho, aby ste našli požadované údaje alebo zefektívnili niekoľko cvičení. Napríklad použitie klasifikácie textu je oddeľovanie spamu v e-mailoch.

Odpovedanie na otázku

Dotaz-odpovedanie (QA) sa stáva čoraz bežnejším, pretože sa používa napríklad Siri, OK Google, talk boxy a podradní pomocníci. Aplikácia QA je rámec, ktorý dokáže jasne zaznamenať ľudskú žiadosť. Mohlo by sa použiť ako rozhranie len pre obsah alebo ako vyjadrený rámec diskusie. Táto zostávajúca časť je vhodným testom najmä pre webové indexy a je jedným z princípov využitia výskumu prípravy charakteristického jazyka.

Konečný osud NLP

Aký je konečný osud spoločného jazyka?

Roboti

chatboty odpovedajú na otázky klientov a vedú ich k príslušným aktívam a položkám v ktorúkoľvek hodinu alebo kedykoľvek. Často sa využíva pri pomoci klientom, najmä v bankovníctve, maloobchode a susedstve. Najmä v prostredí starostlivosti o klienta by chatboty mali byť rýchle, bystré a jednoduché na používanie, pretože klienti majú exkluzívne štandardy (a v niektorých prípadoch nízku vytrvalosť). Na dosiahnutie tohto cieľa používajú chatboty NLP na získanie jazyka, väčšinou cez spoluprácu na obsahu alebo hlasovom potvrdení, kde sa klienti vyjadrujú vlastnými slovami, ako by oslovovali špecialistu. Táto rozšírená užitočnosť bude tiež profitovať z rôznych druhov robotov, aby boli z dlhodobého hľadiska úspešnejšie a prirodzenejšie, od vzdialených pomocníkov, ako sú Siri a Amazon Alexa, až po fázy robotov, ktoré sú viac počítačovo alebo priraďované. Tieto roboty budú progresívne využívať NLP na získavanie správ a vykonávanie činností, napríklad zdieľanie geoinformácií, obnovovanie spojení a obrázkov alebo vykonávanie iných činností, ktoré nás viac ohromia.

Podpora nepostrehnuteľného používateľského rozhrania

Každé spojenie, ktoré máme so strojmi, je ľudská komunikácia (diskusia aj text). Echo od Amazonu je len jeden model, ktorý ľudí ešte jednoduchšie dostáva do kontaktu s inováciami. Myšlienka nezistiteľného alebo nulového používateľského rozhrania bude závisieť od priameho spojenia medzi klientom a strojom, bez ohľadu na to, či prostredníctvom hlasu, textu alebo kombinácie oboch. NLP, ktoré má na konci dňa vplyv na výraznejšie logické porozumenie ľudského jazyka, pretože zlepšuje naše zľahčovanie – to, čo uvádzame bez ohľadu na to, ako to uvádzame a čo robíme – bude základom pre akékoľvek nezistiteľné alebo nulové používateľské rozhranie. aplikácie.

Inteligentnejší lov

Inteligentnejšie vyhľadávanie znamená, že klienti sa môžu pripraviť na vyhľadávanie pomocou hlasových príkazov, na rozdiel od skladania alebo používania hesiel. Prípadný osud NLP je navyše pre dômyselnejšie vyšetrovanie – niečo, o čom tu v Expert System diskutujeme už dosť dlho. Spoločnosť Google nedávno vyhlásila, že na Disk Google pridala kapacity NLP, aby klienti mohli vyhľadávať záznamy a látky pomocou konverzačného jazyka.

Poznatky z neštruktúrovaných dát

Dojednania NLP postupne zhromaždia užitočné informácie z neštruktúrovaných informácií, napríklad správy s dlhou štruktúrou, nahrávky, zvuky atď. Budú mať možnosť rozobrať tón, hlas, výber slov a predpoklady informácií na zostavenie vyšetrenia. , napríklad meranie lojality spotrebiteľov alebo rozlišovanie bolestivých bodov.