Размислите о томе како се до пре неколико година, одрживо тражење Гоогле-а постизало коришћењем тачно тачних кључних речи организованих са Буловим терминима за упит. На овај начин, у случају да морате да пронађете решења од Гугла, требало би да знате његов језик. У том тренутку Гоогле је представио семантичку потрагу. То је рачунски научни однос између речи, који вас овлашћује да поставите питање на сличан начин на који бисте то поставили сапутнику. Унутра је интерпретацију тог питања претворила у буловску организовану потрагу коју је разумела - а ипак је циклус био неприметан. Ово је управо иновација која вам омогућава да питате Сири каква је клима данас или које је сутра најјефтиније путовање на Борнео, а да не мењате свој енглески у приступе са рачунским образложењем. Дакле, можемо рећи да је НЛП проширење међу машинским и људским дијалектима.

Заједничка језичка припрема (НЛП) је зона софтверског инжењеринга и забринута је за сарадњу између рачунара и људских (карактеристичних) језика. Алудира на АИ стратегију за разговор са лукавим оквирима користећи карактеристични језик, на пример, енглески. У тренутку када вам је потребан проницљив оквир попут робота да би наставио у складу са вашим упутствима или када требате да чујете избор из клиничког главног оквира заснованог на дискурсу, потребно је да се носи са заједничким језиком. Дакле, у суштини можемо рећи да поље НЛП-а укључује прављење рачунара за обављање корисних подухвата са нормалним дијалектима које користимо. Информације и принос НЛП оквира могу бити дискурс и састављени тест.

Можемо рећи да без НЛП-а, свест коју је створио човек може само да схвати важност језика и одговори на директна питања, али не може да схвати значај речи у окружењу. Према томе, апликације за руковање природним језиком дозвољавају клијентима да разговарају са рачунаром својим речима, на пример нормалним језиком. НЛП помаже рачунарима да прегледају и реагују тако што репродукују људске капацитете да разумеју обичан језик који појединци користе да пренесу. Данас постоје бројни примери оквира за руковање заједничким језиком у расуђивању које је направио човек, а који су тренутно у функцији.

Примери НЛП-а У АИ

1. Преписка: Многе апликације за дописивање, као што је Фацебоок Мессенгер, од сада користе свест коју је направио човек. Све у свему, Фацебоок погледи су изузетно инспирисани АИ. Неколико месеци пре тога, Фацебоок је прогласио своју М помоћницу која се заклиње да ће се претворити у вашег сопственог помоћника (са датумом јавног слања тбд): „М може учинити све што човек може.

2. Бржи закључак: Примери карактеристичних оквира за припрему језика у свести коју је направио човек су додатно у медицинским клиникама које користе уобичајено руковање језиком да би демонстрирали одређену одлучност из неструктурираних белешки лекара. НЛП програмирање за мамографско снимање и извештаје о мамографу подржава екстракцију и истраживање информација за клиничке изборе. НЛП програмирање може још продуктивније да одлучи о опасности од малигнитета у грудима и даље одбије потребу за сувишним биопсијама и подстакне бржи третман путем претходног закључка.

3. Рецензија клијената: Припрема природног језика у компјутеризованим апликацијама за расуђивање олакшава састављање ревизија артикала са сајта и разумевање онога што купци заиста говоре као и њихове претпоставке у вези са одређеним артиклом. Организације са огромним обимом ревизија могу их заиста добити и искористити прикупљене информације да предложе нове ставке или администрацију у зависности од склоности клијената. Ова апликација помаже организацијама да пронађу важне податке за своје пословање, побољшају лојалност потрошача, препоруче значајније артикле или погодности и боље и схвате потребе клијената.

4. Виртуелни напредни асистенти: Даљински помоћник, који се додатно назива АИ десна рука или компјутеризовани помоћник, је апликативни програм који разуме гласовне наредбе заједничког језика и завршава задатке за клијента. ДА могу да помогну купцима у вежбама размене или да поједноставе активности на месту позива како би понудили супериоран сусрет са клијентима и смањили оперативне трошкове. Прогресивно ћемо видети ове апликације у различитим гаџетима, на пример, програмима за рачунаре, паметним кућним оквирима, аутомобилима и на тржишту улагања.

Карактеристичне апликације за обраду језика:

Мацхине Транслатион

Схватамо да се мера података доступних на мрежи развија, па се потреба да се дође до њих прогресивно повећава, а процена апликација за нормално руковање језиком постаје јасна. Машинско тумачење нас подстиче да превазиђемо језичке границе које често доживљавамо дешифровањем специјализованих приручника, подржавањем садржаја или спискова уз суштински смањену цену. Тест са напретком машинске интерпретације није у дешифровању речи, већ у разумевању значаја реченица за давање истинског тумачења.

Програмирани обрис

У случају да морамо да дођемо до одређеног, значајног исечка података из огромне базе података, онда је преоптерећеност информацијама прави проблем. Програмирани преглед је значајан не само за сумирање важности извештаја и података, већ и за разумевање ентузијастичних импликација унутар података, на пример, у прикупљању информација из онлајн медија.

Испитивање претпоставке

Циљ испитивања закључка је да се препозна претпоставка међу неколико постова или чак у сличној објави где осећање није у сваком случају недвосмислено саопштено. Организације користе апликације за руковање уобичајеним језицима, на пример, испитивање процене, да би препознале мишљења и претпоставке на мрежи како би им помогле да разумеју мишљење купаца о њиховим артиклима и администрацији и генерално маркере њиховог статуса. Прошлост одлучивања директног екстремитета, испитивање закључка обухвата мишљење у одређеним околностима.

Карактеризација текста

Редослед текста омогућава да се унапред дефинишу класификације у архиву и сортирају да бисте открили податке који су вам потребни или поједноставили неколико вежби. На пример, коришћење класификације текста је одвајање нежељене поште у е-пошти.

Одговарање на питање

Испоставља се да је питање-одговарање (КА) све више уобичајено због употребе, на пример, Сири, ОК Гоогле, кутија за разговор и помоћника. КА апликација је оквир који може луцидно забележити људску молбу. Може се користити као само интерфејс за садржај или као изражени оквир дискурса. Овај преостали делови је релевантан тест посебно за веб индексе и један је од принципа коришћења истраживања за припрему карактеристичног језика.

Коначна судбина НЛП-а

Каква је коначна судбина заједничког језика?

Ботови

цхат ботови одговарају на питања клијената и воде их до применљивих средстава и ставки у било које време или у било које време. Често се користи за помоћ клијентима, посебно у банкарству, малопродаји и суседству. Нарочито у окружењу за бригу о клијентима, цхатботи би требало да буду брзи, лукави и једноставни за коришћење, на основу тога што клијенти имају ексклузивне стандарде (и у неким случајевима ниску упорност). Да би ово постигли, цхат ботови користе НЛП да би добили језик, углавном преко сарадње са садржајем или гласовним потврдама, где клијенти преносе сопственим речима, како би се обраћали специјалисти. Ова проширена корисност ће такође профитирати различитим врстама ботова како би били успешнији и природнији на дуге стазе, од удаљених помагача као што су Сири и Амазон-ов Алека до фаза ботова који су више компјутеризовани или лоцирани. Ови ботови ће прогресивно користити НЛП за добијање порука и обављање активности, на пример, дељење геоинформација, обнављање веза и слика или извршавање других запањујућих активности за нас.

Подржава неприметан кориснички интерфејс

Свака асоцијација коју имамо са машинама је људска комуникација (и дискусија и текст). Амазонов Ецхо је само један модел који људе још једноставније доводи у контакт са иновацијама. Идеја о неоткривеном или нултом корисничком интерфејсу зависиће од директне повезаности између клијента и машине, без обзира да ли путем гласа, текста или мешавине ова два. НЛП који утиче на истакнутије логичко разумевање људског језика, на крају дана, јер побољшава умањивање значаја нас – онога што наводимо без обзира на то како то изјављујемо и шта радимо – биће од суштинског значаја за било које корисничко сучеље које се не може открити или га нема. апликација.

Интелигентнији лов

Интелигентније тражење подразумева да клијенти могу да буду спремни да гледају помоћу гласовних наредби, за разлику од састављања или коришћења параметара. Коначна судбина НЛП-а је додатно за проницљивије испитивање – нешто о чему смо већ дуже време расправљали овде у Екперт Систем-у. У последње време, Гоогле је изјавио да је додао НЛП капацитете на Гоогле диск како би омогућио клијентима да траже записе и садржај користећи језик разговора.

Знање из неструктурираних података

НЛП аранжмани ће прогресивно прикупљати користан увид из неструктурираних информација, на пример, поруке дуге структуре, снимци, звукови и тако даље. Они ће имати опцију да сецирају тон, глас, избор речи и претпоставке информација за састављање испитивања , на пример, мерење лојалности потрошача или разликовање болних тачака.