Razmislite, kako je bilo do pred nekaj leti uspešno iskanje v Googlu doseženo z uporabo natanko pravilnih besednih gesel, organiziranih z logičnimi iskalnimi izrazi. Na ta način, če bi morali najti rešitve pri Googlu, bi morali poznati njegov jezik. Takrat je Google predstavil semantično preganjanje. To je izračun znanstvenega odnosa med besedami, ki vam omogoča, da ga vprašate na podoben način, kot bi ga spremljevalec. V notranjosti je interpretacijo tega vprašanja spremenil v logično organizirano prizadevanje, ki ga je razumel – vendar je bil cikel neopazen. To je prav tista inovacija, ki vam omogoča, da Siri vprašate, kakšno je podnebje danes ali kakšno je najcenejše potovanje na Borneo jutri, ne da bi spremenili svojo angleščino v računalniško utemeljitev. Tako lahko rečemo, da je NLP podaljšek med strojnimi in človeškimi dialekti.

Priprava skupnega jezika (NLP) je področje programskega inženiringa in skrbi za sodelovanje med osebnimi računalniki in človeškimi (značilnimi) jeziki. Namiguje na strategijo AI za govorjenje s premetenimi okviri, ki uporabljajo značilen jezik, na primer angleščino. Na točki, ko potrebujete bistro ogrodje, kot je robot, da nadaljujete v skladu z vašimi navodili, ali ko morate slišati izbiro iz kliničnega glavnega okvira, ki temelji na diskurzu, je potreben obvladovanje skupnega jezika. V bistvu lahko rečemo, da področje NLP vključuje izdelavo osebnih računalnikov za izvajanje koristnih nalog z običajnimi narečji, ki jih uporabljamo. Informacije in izkupiček ogrodja NLP so lahko diskurzni in sestavljeni test.

Lahko rečemo, da lahko brez NLP zavest, ki jo je ustvaril človek, le dojame pomen jezika in odgovarja na preprosta vprašanja, ne more pa doumeti pomena besed v okolju. Tako aplikacije za ravnanje z naravnim jezikom omogočajo strankam, da govorijo z osebnim računalnikom s svojimi besedami, na primer v običajnem jeziku. NLP pomaga osebnim računalnikom pri pregledovanju in reagiranju z reprodukcijo človeške sposobnosti razumevanja običajnega jezika, ki ga posamezniki uporabljajo za posredovanje. Danes obstajajo številni primeri okvirov za obravnavo skupnega jezika v sklepanju, ki ga je ustvaril človek, ki trenutno delujejo.

Primeri NLP V AI

1. Dopisovanje: Številne aplikacije za dopisovanje, kot je Facebook Messenger, zdaj uporabljajo zavest, ki jo je ustvaril človek. Skratka, Facebook izgleda izjemno navdihnjen z AI. Nekaj ​​mesecev pred tem je Facebook razglasil svojo pomoč M, ki obljublja, da se bo spremenila v vašega lastnega pomočnika (javni datum odpreme še ni bil objavljen): "M lahko naredi vse, kar lahko človek."

2. Hitrejši zaključek: Primeri značilnih okvirov za pripravo jezika v zavesti, ki jo je ustvaril človek, so poleg tega v medicinskih klinikah, ki uporabljajo skupno jezikovno ravnanje za prikaz določene odločnosti iz zdravnikovih nestrukturiranih zapiskov. Programiranje NLP za mamografsko slikanje in mamografska poročila podpirajo pridobivanje in raziskovanje informacij za klinične odločitve. NLP programiranje lahko še bolj produktivno odloči o nevarnosti malignosti v prsih in zmanjša potrebo po nepotrebnih biopsijah ter spodbudi hitrejše zdravljenje s predhodnim zaključkom.

3. Pregled odjemalca: priprava naravnega jezika v aplikacijah za računalniško razmišljanje olajša sestavljanje revizij artiklov s spletnega mesta in razumevanje tega, kar kupci v resnici pravijo, tako kot njihove domneve o določenem artiklu. Organizacije z velikim obsegom revizij jih lahko resnično pridobijo in zbrane informacije uporabijo za predlaganje novih elementov ali administracij, odvisno od nagnjenj strank. Ta aplikacija pomaga organizacijam pri iskanju pomembnih podatkov za njihovo poslovanje, izboljšanju zvestobe potrošnikov, priporočanju pomembnejših artiklov ali ugodnosti ter boljšem razumevanju strankinih potreb.

4. Virtualni napredni pomočniki: Pomočnik na daljavo, dodatno imenovan AI desna roka ali računalniški pomočnik, je aplikacijski program, ki razume govorna naročila v skupnem jeziku in dokonča naloge za stranko. DA lahko pomagajo kupcem pri izmenjavi vaj ali racionalizirajo dejavnosti klicnega mesta, da ponudijo vrhunsko srečanje s strankami in zmanjšajo operativne stroške. Te aplikacije bomo postopoma videli v različnih pripomočkih, na primer v programih za osebne računalnike, domišljijskih okvirih, avtomobilih in na tveganem trgu.

Značilne aplikacije za obdelavo jezikov:

Strojni prevod

Zavedamo se, da se količina podatkov, dostopnih v spletu, razvija, zato se potreba po dostopu do njih izkaže za vse pomembnejšo in ocena aplikacij za normalno jezikovno obdelavo je jasna. Strojno tolmačenje nas spodbuja, da premagamo jezikovne meje, ki jih pogosto doživljamo, z dešifriranjem specializiranih priročnikov, vzdrževanjem vsebine ali seznamov po bistveno nižjih stroških. Preizkus z napredkom strojnega tolmačenja ni v dešifriranju besed, temveč v razumevanju pomena stavkov za pristno razlago.

Programiran oris

V primeru, da moramo priti do določenega, pomembnega delčka podatkov iz ogromne informacijske baze, je preobremenjenost z informacijami resnična težava. Programirani povzetek je pomemben ne le za povzetek pomena poročil in podatkov, temveč tudi za razumevanje navdušenih implikacij znotraj podatkov, na primer pri zbiranju informacij iz spletnih medijev.

Pregled domnev

Cilj zaključnega pregleda je prepoznati domnevo med nekaj objavami ali celo v podobni objavi, kjer občutek ni v vsakem primeru nedvoumno izražen. Organizacije uporabljajo aplikacije za ravnanje s skupnim jezikom, na primer preiskavo ocen, za prepoznavanje mnenj in predpostavk na spletu, ki jim pomagajo pri razumevanju mnenj strank o njihovih izdelkih in administraciji ter na splošno označevalcev njihovega položaja. Preteklo odločanje enostavna skrajnost, zaključni pregled razume mnenje v določeni okoliščini.

Karakterizacija besedila

Z vrstnim redom besedila si lahko zamislite, da arhivu določite vnaprej določene klasifikacije in jih razvrstite, da odkrijete podatke, ki jih potrebujete, ali poenostavite nekaj vaj. Na primer, uporaba klasifikacije besedila je ločevanje vsiljene pošte v e-pošti.

Vprašanje Odgovor

Izkazalo se je, da je odgovarjanje na vprašanja (QA) vse bolj razširjeno zaradi uporabe, na primer, Siri, OK Google, pogovornih okenc in služabnikov. Aplikacija za zagotavljanje kakovosti je okvir, ki lahko jasno opazi človeško nagovarjanje. Lahko bi ga uporabili samo kot vsebinski vmesnik ali kot izražen okvir diskurza. Ti preostali deli so ustrezen preizkus, zlasti za spletne indekse, in je ena od glavnih uporab značilnega jezika za pripravo raziskav.

Končna usoda NLP

Kakšna je končna usoda skupnega jezika?

Boti

klepetalni roboti odgovarjajo na vprašanja strank in jih vodijo do ustreznih sredstev in predmetov ob kateri koli uri ali kadar koli. Pogosto se uporablja pri pomoči strankam, zlasti v bančništvu, maloprodaji in sosedstvu. Klepetalni roboti bi morali biti hitri, premeteni in enostavni za uporabo, zlasti v okolju skrbi za stranke, saj imajo stranke ekskluzivne standarde (in v nekaterih primerih nizko vztrajnost). Da bi to dosegli, klepetalni roboti uporabljajo NLP, da pridobijo jezik, večinoma namesto sodelovanja z vsebino ali glasovno potrditvijo, kjer stranke posredujejo s svojimi besedami, kot bi naslavljale strokovnjaka. Ta razširjena uporabnost bo prav tako koristila različnim vrstam botov, da bodo dolgoročno bolj uspešni in naravni, od oddaljenih pomočnikov, kot sta Siri in Amazonova Alexa, do stopenj botov, ki so bolj informatizirane ali locirane za dodelitev. Ti roboti bodo postopoma uporabljali NLP za pridobivanje sporočil in izvajanje dejavnosti, na primer deljenje geoinformacij, obnavljanje povezav in slik ali izvajanje drugih bolj osupljivih dejavnosti za nas.

Podpira neopazen uporabniški vmesnik

Vsaka povezava, ki jo imamo s stroji, je človeška komunikacija (tako razprava kot besedilo). Amazonov Echo je le eden od modelov, ki ljudi toliko bolj neposredno povezuje z inovacijami. Zamisel o nezaznavnem ali ničelnem uporabniškem vmesniku bo odvisna od neposredne povezave med odjemalcem in strojem, ne glede na to, ali prek glasu, besedila ali mešanice obeh. NLP, ki na koncu koncev vpliva na izrazitejše logično razumevanje človeškega jezika, saj izboljša omalovaževanje nas – tega, kar trdimo, ne glede na to, kako to navajamo in kaj počnemo –, bo temeljnega pomena za vsak nezaznaven ali ničelni uporabniški vmesnik. aplikacija.

Bolj inteligenten lov

Bolj pametno iskanje pomeni, da so lahko stranke pripravljene gledati z glasovnimi ukazi namesto sestavljanja ali uporabe besednih gesel. Morebitna usoda NLP je poleg tega namenjena bolj pronicljivim raziskavam – nekaj, o čemer že nekaj časa razpravljamo tukaj v Expert System. Pred kratkim je Google izjavil, da je dodal zmogljivosti NLP v Google Drive, da strankam omogoči iskanje zapisov in vsebine z uporabo pogovornega jezika.

Znanje iz nestrukturiranih podatkov

NLP ureditve bodo postopoma zbirale koristen vpogled iz nestrukturiranih informacij, na primer dolgo strukturiranih sporočil, posnetkov, zvokov itd. Imele bodo možnost seciranja tona, glasu, izbora besed in domnev informacij, da sestavijo izpit. , na primer merjenje zvestobe potrošnikov ali razlikovanje bolečih točk.