พิจารณาว่าเมื่อสองสามปีก่อน การค้นหา Google ที่มีประสิทธิภาพทำได้สำเร็จโดยการใช้คำหลักที่ถูกต้องซึ่งจัดด้วยเงื่อนไขการสอบถามแบบบูลีน ด้วยวิธีนี้ หากคุณต้องการค้นหาวิธีแก้ปัญหาจาก Google คุณควรรู้ว่าเป็นภาษานั้น เมื่อถึงจุดนั้น Google ได้นำเสนอการแสวงหาความหมาย เป็นการคำนวณความสัมพันธ์ทางวิชาการระหว่างคำศัพท์ ช่วยให้คุณถามคำถามได้ในลักษณะเดียวกับที่คุณถามกับเพื่อน ข้างในได้ตีความคำถามนั้นเป็นการแสวงหาแบบบูลีนที่เข้าใจได้ แต่วงจรนี้กลับมองไม่เห็น นี่เป็นนวัตกรรมที่อนุญาตให้คุณถาม Siri ว่าสภาพอากาศวันนี้เป็นอย่างไร หรือการเดินทางไปเกาะบอร์เนียวที่ราคาถูกที่สุดในวันพรุ่งนี้คือเท่าใด โดยไม่ต้องเปลี่ยนภาษาอังกฤษของคุณเป็นทางเข้าเหตุผลทางการคำนวณ ดังนั้นเราจึงสามารถพูดได้ว่า NLP เป็นส่วนเสริมระหว่างภาษาเครื่องจักรและภาษามนุษย์

การเตรียมภาษาทั่วไป (NLP) เป็นโซนของวิศวกรรมซอฟต์แวร์และกังวลเกี่ยวกับการทำงานร่วมกันระหว่างพีซีและภาษาของมนุษย์ (ลักษณะเฉพาะ) โดยพาดพิงถึงกลยุทธ์ AI สำหรับการพูดกับเฟรมเวิร์กที่แสนรู้โดยใช้ภาษาที่มีลักษณะเฉพาะ เช่น ภาษาอังกฤษ เมื่อคุณต้องการกรอบการทำงานที่ชาญฉลาดเช่นหุ่นยนต์เพื่อดำเนินการตามคำแนะนำของคุณ หรือเมื่อคุณต้องการได้ยินตัวเลือกจากกรอบงานหลักทางคลินิกตามวาทกรรม จำเป็นสำหรับการจัดการภาษากลาง โดยพื้นฐานแล้ว เราสามารถพูดได้ว่าสาขา NLP นั้นรวมถึงการสร้างพีซีเพื่อดำเนินการที่เป็นประโยชน์กับภาษาถิ่นปกติที่เราใช้อยู่ ข้อมูลและผลผลิตของกรอบงาน NLP สามารถเป็นวาทกรรมและการทดสอบแบบเรียบเรียงได้

เราสามารถพูดได้ว่าหากไม่มี NLP จิตสำนึกที่มนุษย์สร้างขึ้นก็สามารถเข้าใจถึงความสำคัญของภาษาและตอบคำถามได้อย่างตรงไปตรงมา อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถเข้าใจความหมายของคำในบรรยากาศได้ ดังนั้น แอปพลิเคชันการจัดการภาษาธรรมชาติช่วยให้ลูกค้าสามารถพูดคุยกับพีซีด้วยคำพูดของตนเอง เช่น ในภาษาปกติ NLP ช่วยให้พีซีสามารถอ่านและตอบสนองโดยการสร้างความสามารถของมนุษย์ในการเข้าใจภาษาธรรมดาที่แต่ละบุคคลใช้ในการถ่ายทอด ปัจจุบัน มีหลายกรณีของกรอบงานการจัดการภาษาทั่วไปในการให้เหตุผลที่มนุษย์สร้างขึ้น ซึ่งขณะนี้ใช้งานได้แล้ว

อินสแตนซ์ของ NLP ใน AI

1. การโต้ตอบ: แอปพลิเคชั่นโต้ตอบมากมายเช่น Facebook Messenger ปัจจุบันใช้จิตสำนึกที่มนุษย์สร้างขึ้น โดยรวมแล้ว Facebook ได้รับแรงบันดาลใจอย่างมากจาก AI เมื่อไม่กี่เดือนก่อน Facebook ได้ประกาศความช่วยเหลือ M โดยให้คำมั่นว่าจะกลายเป็นผู้ช่วยของคุณเอง (พร้อมวันที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ): “M สามารถทำทุกอย่างที่มนุษย์ทำได้”

2. ข้อสรุปที่รวดเร็วกว่า: ตัวอย่างของภาษาเฉพาะที่จัดเตรียมกรอบการทำงานในจิตสำนึกที่มนุษย์สร้างขึ้นนั้นมีอยู่ในคลินิกทางการแพทย์ที่ใช้การจัดการภาษาทั่วไปเพื่อแสดงความมุ่งมั่นโดยเฉพาะจากบันทึกที่ไม่มีโครงสร้างของแพทย์ การเขียนโปรแกรม NLP สำหรับการถ่ายภาพแมมโมแกรมและรายงานแมมโมแกรมสนับสนุนการสกัดและการตรวจสอบข้อมูลสำหรับทางเลือกทางคลินิก การเขียนโปรแกรม NLP สามารถตัดสินอันตรายจากมะเร็งทรวงอกได้อย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น และยังช่วยลดข้อกำหนดในการตัดชิ้นเนื้อที่ไม่จำเป็น และส่งเสริมให้การรักษาเร็วขึ้นโดยการสรุปล่วงหน้า

3. บทวิจารณ์ของลูกค้า: การเตรียมภาษาธรรมชาติในแอปพลิเคชันการให้เหตุผลทางคอมพิวเตอร์ทำให้ง่ายต่อการรวบรวมการตรวจสอบสินค้าจากไซต์และทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ซื้อพูดจริง ๆ เช่นเดียวกับการคาดเดาเกี่ยวกับสินค้าชิ้นใดชิ้นหนึ่ง องค์กรที่มีการตรวจสอบจำนวนมากสามารถรับและใช้ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อเสนอแนะรายการใหม่หรือการบริหารงานขึ้นอยู่กับความต้องการของลูกค้า แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ ค้นหาข้อมูลที่สำคัญสำหรับธุรกิจของตน ปรับปรุงความภักดีของผู้บริโภค แนะนำรายการหรือผลประโยชน์ที่สำคัญมากขึ้น และดีขึ้นและเข้าใจความต้องการของลูกค้า

4. ผู้ช่วยขั้นสูงเสมือน: ผู้ช่วยระยะไกล หรือเรียกอีกอย่างว่า AI มือขวาหรือผู้ช่วยด้วยคอมพิวเตอร์ เป็นโปรแกรมแอปพลิเคชันที่เข้าใจคำสั่งเสียงในภาษาทั่วไป และทำงานมอบหมายให้กับลูกค้าให้เสร็จสิ้น DA สามารถช่วยผู้ซื้อในการแลกเปลี่ยนหรือปรับปรุงกิจกรรมการโทรเพื่อเสนอการพบปะกับลูกค้าที่เหนือกว่า และลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน เราจะเห็นแอปพลิเคชั่นเหล่านี้ในอุปกรณ์ต่างๆ อย่างต่อเนื่อง เช่น โปรแกรมพีซี โฮมเฟรมเวิร์กที่เชี่ยวชาญ รถยนต์ และในตลาดร่วมลงทุน

ลักษณะการใช้งานการประมวลผลภาษา:

การแปลด้วยเครื่อง

เราตระหนักดีว่าการวัดข้อมูลที่เข้าถึงได้ทางออนไลน์กำลังพัฒนา ดังนั้นความจำเป็นในการเข้าถึงข้อมูลจึงมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ และการประมาณค่าแอปพลิเคชันการจัดการภาษาปกติก็มีความชัดเจน การตีความด้วยเครื่องสนับสนุนให้เราก้าวข้ามขอบเขตทางภาษาที่เราพบอยู่บ่อยครั้งโดยการถอดรหัสคู่มือเฉพาะทาง รักษาเนื้อหาหรือรายการต่างๆ ด้วยค่าใช้จ่ายที่ลดลงอย่างมาก การทดสอบที่มีความก้าวหน้าในการตีความด้วยเครื่องไม่ได้อยู่ที่การถอดรหัสคำ แต่เป็นการทำความเข้าใจความหมายของประโยคเพื่อให้การตีความที่แท้จริง

โครงร่างที่ตั้งโปรแกรมไว้

หากเราจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลส่วนย่อยที่สำคัญจากฐานข้อมูลขนาดมหึมา ข้อมูลที่มีภาระมากเกินไปก็เป็นปัญหาที่แท้จริง บทสรุปที่ตั้งโปรแกรมไว้มีความสำคัญไม่เพียงแต่สำหรับการสรุปความสำคัญของรายงานและข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำความเข้าใจผลกระทบที่กระตือรือร้นภายในข้อมูล เช่น ในการรวบรวมข้อมูลจากสื่อออนไลน์

การตรวจสอบสมมุติ

วัตถุประสงค์ของการตรวจสอบสรุปคือการรับรู้การคาดเดาจากบางโพสต์ หรือแม้แต่ในโพสต์ที่คล้ายกันซึ่งความรู้สึกไม่ได้สื่อสารอย่างชัดเจนในทุกกรณี องค์กรต่างๆ ใช้แอปพลิเคชันการจัดการภาษาทั่วไป เช่น การตรวจสอบการประมาณค่า เพื่อรับรู้ความคิดเห็นและสมมติฐานทางออนไลน์ เพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับสินค้าและฝ่ายบริหาร และโดยทั่วไปคือเครื่องหมายแสดงจุดยืนของพวกเขา อดีตการตัดสินใจอย่างตรงไปตรงมา การตรวจสอบข้อสรุปจะเข้าใจความคิดเห็นในสถานการณ์เฉพาะ

ลักษณะข้อความ

ลำดับข้อความทำให้สามารถกำหนดหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้กับไฟล์เก็บถาวรและจัดเรียงเพื่อค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการหรือปรับปรุงแบบฝึกหัดบางอย่าง ตัวอย่างเช่น การใช้การจัดประเภทข้อความเป็นการแยกสแปมในอีเมล

ตอบคำถาม

การตอบคำถาม (QA) กำลังกลายเป็นกระแสหลักมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องมาจากการใช้งานต่างๆ เช่น Siri, OK Google, กล่องสนทนา และผู้ช่วยคนไร้ความสามารถ แอปพลิเคชัน QA เป็นกรอบการทำงานที่สามารถสังเกตการชักชวนของมนุษย์ได้อย่างชัดเจน มันสามารถใช้เป็นเนื้อหาเพียงอินเทอร์เฟซหรือเป็นกรอบวาทกรรมที่แสดงออกมา ส่วนที่เหลือนี้เป็นการทดสอบที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะกับดัชนีเว็บ และเป็นหนึ่งในหลักการใช้ภาษาเฉพาะสำหรับการเตรียมการวิจัย

ชะตากรรมสุดท้ายของ NLP

ชะตากรรมในที่สุดของภาษากลางคืออะไร?

บอท

แชทบอทจะตอบคำถามของลูกค้าและนำทางพวกเขาไปยังสินทรัพย์และรายการที่เกี่ยวข้องได้ตลอดเวลาหรือทุกเวลา มักใช้ในการให้ความช่วยเหลือลูกค้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการธนาคาร การค้าปลีก และเพื่อนบ้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตั้งค่าการดูแลลูกค้า แชทบอทควรรวดเร็ว ชาญฉลาด และใช้งานง่าย เนื่องจากลูกค้ามีมาตรฐานพิเศษ (และในบางกรณีมีความคงทนต่ำ) เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ แชทบอทใช้ NLP เพื่อรับภาษา โดยส่วนใหญ่อยู่ที่เนื้อหาหรือความร่วมมือในการรับทราบด้วยเสียง ซึ่งลูกค้าบอกเล่าด้วยคำพูดของตนเอง เหมือนกับที่พวกเขาจะพูดกับผู้เชี่ยวชาญ ประโยชน์เพิ่มเติมนี้ยังช่วยให้บอทประเภทต่างๆ ประสบความสำเร็จและเป็นธรรมชาติมากขึ้นในระยะยาว ตั้งแต่ผู้ช่วยระยะไกลเช่น Siri และ Alexa ของ Amazon ไปจนถึงขั้นตอนบอทที่มีระบบคอมพิวเตอร์หรือตำแหน่งงานมากขึ้น บอทเหล่านี้จะค่อยๆ ใช้ NLP เพื่อรับข้อความและดำเนินกิจกรรมต่างๆ เช่น แบ่งปันข้อมูลทางภูมิศาสตร์ กู้คืนการเชื่อมต่อและรูปภาพ หรือดำเนินกิจกรรมอื่นๆ ที่น่าเหลือเชื่อสำหรับเรา

รองรับ UI ที่มองไม่เห็น

แต่ละการเชื่อมโยงที่เรามีกับเครื่องจักรนั้นเป็นการสื่อสารของมนุษย์ (ทั้งการสนทนาและข้อความ) Echo ของ Amazon เป็นเพียงโมเดลเดียวที่ทำให้ผู้คนสัมผัสกับนวัตกรรมได้อย่างตรงไปตรงมามากขึ้น แนวคิดของ UI ที่ไม่สามารถตรวจจับได้หรือเป็นศูนย์จะขึ้นอยู่กับการเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างไคลเอนต์และเครื่อง โดยไม่คำนึงว่าจะผ่านทางเสียง ข้อความ หรือทั้งสองอย่างผสมกัน NLP ที่ส่งผลกระทบต่อความเข้าใจเชิงตรรกะที่โดดเด่นยิ่งขึ้นของภาษามนุษย์ ในตอนท้ายของวัน เนื่องจากจะช่วยปรับปรุงการดูถูกเรา—สิ่งที่เราระบุไม่ว่าเราจะพูดอย่างไรและสิ่งที่เรากำลังทำอยู่—จะเป็นพื้นฐานของ UI ที่ไม่สามารถตรวจจับได้หรือเป็นศูนย์ใดๆ แอปพลิเคชัน.

การล่าสัตว์ที่ชาญฉลาดมากขึ้น

การสืบค้นที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นหมายความว่าลูกค้าสามารถพร้อมที่จะดูด้วยคำสั่งเสียง แทนที่จะเขียนหรือใช้คำสำคัญ ชะตากรรมสุดท้ายของ NLP คือการสอบสวนที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งที่เราพูดคุยกันที่ Expert System มาระยะหนึ่งแล้ว ล่าสุด Google ประกาศว่าได้เพิ่มความสามารถ NLP ให้กับ Google Drive เพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นหาบันทึกและเนื้อหาที่ใช้ภาษาสนทนาได้

ความรู้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

การจัด NLP จะค่อยๆ รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความที่มีโครงสร้างยาว การบันทึก เสียง และอื่นๆ พวกเขาจะมีตัวเลือกในการแยกน้ำเสียง น้ำเสียง การเลือกคำ และการคาดเดาข้อมูลเพื่อประกอบข้อสอบ เช่น การวัดความภักดีของผู้บริโภค หรือการแยกแยะประเด็นปัญหา