Konsideroni se si deri disa vjet më parë, kërkimi i qëndrueshëm i Google u realizua duke përdorur saktësisht fjalët e duhura të organizuara me kushtet e kërkimit Boolean. Në këtë mënyrë, në rast se ju duhet të gjeni zgjidhje nga Google, duhet të dini gjuhën e saj. Në atë pikë Google paraqiti ndjekje semantike. Është llogaritja e marrëdhënieve shkencore midis fjalëve, duke ju fuqizuar t'i kërkoni atij një pyetje në të njëjtën mënyrë si një shok. Brenda, ai bëri një interpretim të asaj pyetjeje në një ndjekje të organizuar Boolean që e kuptoi - megjithatë cikli ishte i padukshëm. Kjo është vetë risia që ju lejon të pyesni Sirin se cila është klima sot ose cili është udhëtimi më pak i kushtueshëm në Borneo nesër, pa e ndryshuar anglishten tuaj në hyrje të arsyeshme llogaritëse. Pra, mund të themi se NLP është një shtrirje midis dialekteve makinerike dhe njerëzore.

Përgatitja e gjuhës së përbashkët (NLP) është një zonë e inxhinierisë softuerike dhe e shqetësuar për bashkëpunimet midis PC-ve dhe gjuhëve njerëzore (karakteristike). Aludon në strategjinë e AI për të folur me një kornizë të thjeshtë duke përdorur një gjuhë karakteristike, për shembull, anglisht. Në momentin kur keni nevojë për një kornizë të zgjuar si robot për të vazhduar sipas udhëzimeve tuaja ose kur keni nevojë të dëgjoni zgjedhje nga një kornizë master klinike e bazuar në ligjërim, është e nevojshme të trajtoni gjuhën e përbashkët. Pra, në thelb mund të themi se fusha e NLP përfshin prodhimin e PC-ve për të kryer ndërmarrje të dobishme me dialektet normale që ne po përdorim. Informacioni dhe rendimenti i një kuadri NLP mund të jetë test diskursi dhe i përbërë.

Mund të themi se pa NLP, vetëdija e krijuar nga njeriu thjesht mund të kuptojë rëndësinë e gjuhës dhe t'u përgjigjet pyetjeve të drejtpërdrejta, megjithatë nuk mund të kuptojë domethënien e fjalëve në mjedis. Kështu, aplikacionet e trajtimit të gjuhës natyrore i lejojnë klientët të flasin me një PC me fjalët e tyre, për shembull në gjuhën normale. NLP i ndihmon PC-të të lexojnë dhe të reagojnë duke riprodhuar aftësinë njerëzore për të kuptuar gjuhën e zakonshme që individët përdorin për të përcjellë. Sot, ka shumë raste të kornizave të përbashkëta të trajtimit të gjuhës në arsyetimin e krijuar nga njeriu, të cilat janë duke punuar tani.

Rastet e NLP-së në AI

1. Korrespondenca: Shumë aplikacione të korrespondencës si Facebook Messenger tani po përdorin vetëdijen e krijuar nga njeriu. Në përgjithësi, Facebook shikon jashtëzakonisht të frymëzuar nga AI. Disa muaj më parë, Facebook deklaroi ndihmën e tij M që zotohet të kthehet në ndihmësin tuaj (me datën e dërgimit publik tbd): "M mund të bëjë gjithçka që një njeri mundet".

2. Përfundim më i shpejtë: Shembuj të kornizave karakteristike të përgatitjes së gjuhës në vetëdijen e krijuar nga njeriu janë gjithashtu në klinikat mjekësore që përdorin trajtimin e gjuhës së përbashkët për të demonstruar një vendosmëri të veçantë nga shënimet e pastrukturuara të një mjeku. Programimi NLP për imazhet mamografike dhe raportet e mamografisë mbështesin nxjerrjen dhe hetimin e informacionit për zgjedhjet klinike. Programimi i NLP-së mund të vendosë më produktivisht rrezikun e malinjitetit të gjirit dhe për më tepër të reduktojë kërkesën për biopsi të tepërta dhe të inkurajojë trajtim më të shpejtë përmes përfundimit paraprak.

3. Rishikimi i klientit: Përgatitja e gjuhës natyrore në aplikacionet e arsyetimit të kompjuterizuar e bën të thjeshtë grumbullimin e auditimeve të artikujve nga një faqe dhe të kuptuarit e asaj që blerësit thonë në të vërtetë, ashtu si supozimet e tyre në lidhje me një artikull të caktuar. Organizatat me një vëllim të madh auditimesh mund t'i marrin ato dhe të përdorin informacionin e mbledhur për të sugjeruar artikuj ose administrata të reja që varen nga prirjet e klientëve. Ky aplikacion i ndihmon organizatat të gjejnë të dhëna të rëndësishme për biznesin e tyre, të përmirësojnë besnikërinë e konsumatorit, të rekomandojnë artikuj ose përfitime më të rëndësishme dhe të kuptojnë më mirë dhe të kuptojnë nevojat e klientit.

4. Asistentë të avancuar virtualë: Një ndihmës në distancë, i quajtur gjithashtu dora e djathtë e AI ose ndihmës i kompjuterizuar, është një program aplikacioni që kupton urdhrat zanore të gjuhës së zakonshme dhe përfundon detyrat për klientin. DA-të mund t'i ndihmojnë blerësit me ushtrimet e shkëmbimit ose të thjeshtojnë aktivitetet e vendosjes së thirrjeve për të ofruar një takim superior me klientin dhe për të zvogëluar shpenzimet operacionale. Ne do t'i shohim në mënyrë progresive këto aplikacione në pajisje të ndryshme, për shembull, programe për PC, korniza shtëpiake të zgjuara, makina dhe në tregun e sipërmarrjeve.

Aplikacionet karakteristike të përpunimit të gjuhës:

Përkthim makinash

Ne e kuptojmë se masa e të dhënave të aksesueshme në internet po zhvillohet, kështu që nevoja për t'i arritur ato rezulton të jetë në mënyrë progresive e rëndësishme dhe vlerësimi i aplikacioneve normale të trajtimit të gjuhës rezulton të jetë i qartë. Interpretimi i makinerive na inkurajon të kapërcejmë kufijtë gjuhësorë që i përjetojmë shpesh duke deshifruar manuale të specializuara, duke mbështetur substancën ose listat me një shpenzim thelbësisht të zvogëluar. Testi me përparimet e interpretimit të makinës nuk është në deshifrimin e fjalëve, por në të kuptuarit e rëndësisë së fjalive për të dhënë një interpretim të vërtetë.

Skicë e programuar

Në rast të rastit që na duhet të arrijmë në një copëz të veçantë, domethënëse të të dhënave nga një bazë e madhe informacioni, atëherë mbingarkesa e informacionit është një çështje e vërtetë. Përmbledhja e programuar është e rëndësishme jo vetëm për të përmbledhur rëndësinë e raporteve dhe të dhënave, por përveç kësaj për të kuptuar implikimet entuziaste brenda të dhënave, për shembull, në mbledhjen e informacionit nga mediat online.

Ekzaminimi i supozimit

Objektivi i ekzaminimit të përfundimit është të njohë supozimin midis disa postimeve apo edhe në një postim të ngjashëm ku ndjenja nuk komunikohet në çdo rast pa mëdyshje. Organizatat përdorin aplikacione për trajtimin e gjuhës së përbashkët, për shembull, hetimin e vlerësimit, për të njohur opinionet dhe supozimet në internet për t'i ndihmuar ata të kuptojnë opinionin e klientëve për artikujt dhe administratat e tyre dhe në përgjithësi shënuesit e pozicionit të tyre. Ekzaminimi i përfundimit, duke vendosur në të kaluarën e drejtpërdrejtë, e kupton opinionin në një rrethanë specifike.

Karakterizimi i tekstit

Renditja e tekstit e bën të imagjinueshme caktimin e klasifikimeve të paracaktuara në një arkiv dhe renditjen e tij për të zbuluar të dhënat që ju nevojiten ose për të përmirësuar disa ushtrime. Për shembull, përdorimi i klasifikimit të tekstit është spam që ndahet në email.

Pyetje Përgjigje

Pyetje-Përgjigja (QA) po rezulton të jetë gjithnjë e më e zakonshme për shkak të përdorimeve, për shembull, Siri, OK Google, kutitë e bisedave dhe ndihmësit e thjeshtë. Një aplikacion QA është një kornizë e aftë për të vënë në dukje qartë një kërkesë njerëzore. Ai mund të përdoret si një ndërfaqe vetëm për përmbajtje ose si një kornizë e shprehur ligjërimi. Kjo pjesë e mbetur është një test përkatës veçanërisht për indekset e internetit dhe është një nga përdorimet kryesore të gjuhës karakteristike për përgatitjen e kërkimit.

Fati eventual i NLP

Cili është fati përfundimtar i gjuhës së përbashkët?

Bots

chatbots përgjigjet për pyetjet e klientëve dhe i udhëzon ata drejt aseteve dhe artikujve të zbatueshëm në çdo orë ose në çdo kohë. Shpesh përdoret për ndihmën ndaj klientit, veçanërisht në sektorin bankar, shitje me pakicë dhe fqinjësi. Veçanërisht në një mjedis të kujdesit ndaj klientit, chatbot-et duhet të jenë të shpejtë, të zgjuar dhe të thjeshtë për t'u përdorur, me arsyetimin se klientët kanë standarde ekskluzive (dhe në disa raste qëndrueshmëri të ulët). Për ta arritur këtë, chatbot-ët përdorin NLP-në për të marrë gjuhën, në pjesën më të madhe mbi përmbajtjen ose bashkëpunimet e njohjes me zë, ku klientët japin me fjalët e tyre, siç do t'i drejtoheshin një specialisti. Kjo dobishmëri e zgjeruar do të përfitojë gjithashtu lloje të ndryshme të robotëve për t'i bërë ato më të suksesshme dhe më të natyrshme në planin afatgjatë, nga ndihmësit në distancë si Siri dhe Alexa i Amazon deri te fazat e robotëve që janë më të vendosura në kompjuter ose detyra. Këta robotë do të përdorin në mënyrë progresive NLP për të marrë mesazhe dhe për të kryer aktivitete, për shembull, ndarjen e gjeoinformacionit, rikuperimin e lidhjeve dhe fotografive ose për të ekzekutuar aktivitete të tjera më befasuese për ne.

Mbështet UI i padukshëm

Çdo lidhje që kemi me makinat janë komunikim njerëzor (si diskutim ashtu edhe tekst). Echo e Amazon është vetëm një model që i vë njerëzit edhe më drejtpërdrejt në kontakt me inovacionin. Ideja e një ndërfaqeje të pazbulueshme ose zero do të varet nga lidhja e drejtpërdrejtë midis klientit dhe makinës, pavarësisht nëse përmes zërit, tekstit ose një përzierje e të dyjave. NLP që ndikojnë në një kuptim më të spikatur logjik të gjuhës njerëzore, në fund të ditës, pasi përmirëson nënvlerësimin tonë - atë që ne deklarojmë pavarësisht se si e shprehim atë dhe çfarë po bëjmë - do të jetë thelbësore për çdo ndërfaqe të pazbulueshme ose zero. aplikacion.

Gjueti më inteligjente

Serach më inteligjent nënkupton që klientët mund të jenë të gatshëm të shikojnë me anë të urdhrave zanorë në krahasim me kompozimin ose përdorimin e fjalëve vëzhguese. Fati përfundimtar i NLP-së është gjithashtu për një hetim më të mprehtë - diçka që ne e kemi diskutuar këtu në Expert System për një kohë të gjatë. Kohët e fundit, Google deklaroi se ka shtuar kapacitetet NLP në Google Drive për të lejuar klientët të kërkojnë regjistrime dhe substanca që përdorin gjuhën bisedore.

Njohuri nga të dhënat e pastrukturuara

Marrëveshjet e NLP-së do të mbledhin në mënyrë progresive një pasqyrë të dobishme nga informacioni i pastrukturuar, për shembull, mesazhet me strukturë të gjatë, regjistrimet, tingujt etj. Ata do të kenë mundësinë të zbërthejnë tonin, zërin, përzgjedhjen e fjalëve dhe supozimet e informacionit për të mbledhur ekzaminimin. , për shembull, matja e besnikërisë së konsumatorit ose dallimi i pikave të dhimbjes.