Isaalang-alang kung paano hanggang sa ilang taon na ang nakaraan, ang mabubuhay na pagtingin sa Google ay nagawa sa pamamagitan ng tumpak na paggamit ng mga tamang watchword na nakaayos sa mga tuntunin ng pagtatanong ng Boolean. Sa ganitong paraan, kung kailangan mong maghanap ng mga solusyon mula sa Google, dapat mong malaman ang wika nito. Sa puntong iyon ay ipinakita ng Google ang semantic pursuit. Ito ay pagkalkula ng iskolar na relasyon sa pagitan ng mga salita, na nagbibigay-kapangyarihan sa iyo na tanungin ito ng isang pagtatanong sa katulad na paraan kung paano mo gagawin ang isang kasama. Sa loob, gumawa ito ng interpretasyon ng tanong na iyon sa isang Boolean na organisadong pagtugis na naiintindihan nito - ngunit ang cycle ay hindi mahahalata. Ito ang mismong inobasyon na nagbibigay-daan sa iyong tanungin si Siri kung ano ang klima ngayon o kung ano ang pinakamurang biyahe sa Borneo bukas, nang hindi binabago ang iyong English sa mga computational rationale entryway. Kaya masasabi natin na ang NLP ay isang extension sa mga diyalekto ng makina at tao.

Ang Common Language Preparing (NLP) ay isang zone ng software engineering at nag-aalala tungkol sa mga pakikipagtulungan ng mga PC at mga (katangian) na wika ng tao. Ito ay tumutukoy sa diskarte ng AI para sa pagsasalita gamit ang mga mapanlinlang na frameworks na gumagamit ng isang katangian ng wika, halimbawa, English. Sa punto kung kailan kailangan mo ng isang matalinong balangkas tulad ng robot upang magpatuloy ayon sa iyong mga direksyon o kapag kailangan mong makarinig ng pagpipilian mula sa isang diskurso na nakabatay sa klinikal na master framework ay kinakailangan upang mahawakan ang karaniwang wika. Kaya mahalagang masasabi natin na ang larangan ng NLP ay kinabibilangan ng paggawa ng mga PC upang magsagawa ng mga kapaki-pakinabang na gawain gamit ang mga normal na diyalekto na ginagamit natin. Ang impormasyon at yield ng isang NLP framework ay maaaring diskurso at binubuo ng pagsubok.

Masasabi natin na Kung wala ang NLP, mauunawaan lamang ng gawa ng tao na kamalayan ang kahalagahan ng wika at sagutin ang mga tuwirang katanungan, gayunpaman hindi nito mauunawaan ang kahalagahan ng mga salita sa tagpuan. Kaya, pinahihintulutan ng mga natural na application sa pangangasiwa ng wika ang mga kliyente na makipag-usap sa isang PC sa kanilang sariling mga salita, halimbawa sa normal na wika. Tinutulungan ng NLP ang mga PC sa pagbasa at pagre-react sa pamamagitan ng pag-reproduce ng kakayahan ng tao na maunawaan ang ordinaryong wika na ginagamit ng mga indibidwal upang ihatid. Sa ngayon, maraming mga pagkakataon ng karaniwang mga balangkas sa pangangasiwa ng wika sa gawa ng tao na pangangatwiran na sa ngayon ay gumagana.

Mga Instance NG NLP SA AI

1. Korespondensiya: Maraming mga aplikasyon ng pagsusulatan tulad ng Facebook Messenger ang gumagamit na ngayon ng kamalayan na gawa ng tao. Sa kabuuan, ang mga sulyap ng Facebook ay lubos na inspirasyon ng AI. Ilang buwan bago, idineklara ng Facebook ang tulong nitong M na nangangakong magiging sarili mong aide (na may public dispatch date tbd): "M can do anything a human can do."

2. Mas mabilis na konklusyon: Ang mga halimbawa ng mga balangkas sa paghahanda ng wikang katangian sa gawa ng tao ay nasa mga medikal na klinika na gumagamit ng karaniwang pangangasiwa sa wika upang ipakita ang isang partikular na pagpapasiya mula sa mga hindi nakaayos na tala ng isang doktor. Ang NLP programming para sa mammographic imaging at mammogram na mga ulat ay sumusuporta sa pagkuha at pagsisiyasat ng impormasyon para sa mga klinikal na pagpipilian. Ang NLP programming ay maaaring magpasya sa bosom malignancy na panganib nang higit na produktibo at higit pa rito ay tanggihan ang pangangailangan para sa labis na biopsy at hinihikayat ang mas mabilis na paggamot sa pamamagitan ng naunang konklusyon.

3. Pagsusuri ng Kliyente: Ang natural na paghahanda ng wika sa mga computerized na aplikasyon ng pangangatwiran ay ginagawang simple ang pag-assemble ng mga pag-audit ng item mula sa isang site at maunawaan kung ano talaga ang sinasabi ng mga mamimili tulad ng kanilang mga pagpapalagay tungkol sa isang partikular na item. Ang mga organisasyong may malaking dami ng mga pag-audit ay talagang makakakuha ng mga ito at magagamit ang impormasyong nakalap upang magmungkahi ng mga bagong item o mga administrasyon na umaasa sa mga hilig ng kliyente. Tinutulungan ng application na ito ang mga organisasyon sa paghahanap ng mahalagang data para sa kanilang negosyo, pagbutihin ang katapatan ng consumer, magrekomenda ng mas makabuluhang mga item o benepisyo at mas mahusay at maunawaan ang mga pangangailangan ng kliyente.

4. Virtual advanced assistants: Ang isang remote helper, na tinatawag ding AI right hand o computerized aide, ay isang application program na nakakaintindi ng mga karaniwang voice order ng wika at nagtatapos ng mga assignment para sa kliyente. Makakatulong ang mga DA sa mga mamimili sa mga exchange exercises o i-streamline ang mga aktibidad sa call place para mag-alok ng mas mahusay na pagharap sa kliyente at bawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo. Unti-unti nating makikita ang mga application na ito sa iba't ibang gadget, halimbawa, mga PC program, savvy home frameworks, autos at sa venture market.

Mga Katangiang Aplikasyon sa Pagproseso ng Wika:

Pagsasalin sa Machine

Napagtanto namin na ang sukat ng data na naa-access sa online ay umuunlad, kaya ang pangangailangang makarating dito ay lumalabas na progresibong makabuluhan at ang pagtatantya ng mga normal na aplikasyon sa pangangasiwa ng wika ay lumalabas na malinaw. Hinihikayat tayo ng interpretasyon ng makina na malampasan ang mga hangganan ng wika na madalas nating nararanasan sa pamamagitan ng pag-decipher sa mga espesyal na manual, paninindigan ang sangkap o mga listahan sa isang makabuluhang pinaliit na gastos. Ang pagsubok na may mga pagsulong sa interpretasyon ng makina ay wala sa pag-decipher ng mga salita, gayunpaman sa pag-unawa sa kahalagahan ng mga pangungusap upang magbigay ng tunay na interpretasyon.

Naka-program na balangkas

Sa pagkakataong kailangan nating makarating sa isang partikular, makabuluhang snippet ng data mula sa isang napakalaking base ng impormasyon kung gayon ang labis na pasanin ng impormasyon ay isang tunay na isyu. Ang naka-program na rundown ay mahalaga hindi lamang para sa pagbubuod ng kahalagahan ng mga ulat at data, ngunit bilang karagdagan para sa pag-unawa sa masigasig na implikasyon sa loob ng data, halimbawa, sa pangangalap ng impormasyon mula sa online na media.

Pagsusuri sa pagpapalagay

Ang layunin ng pagsusuri sa konklusyon ay kilalanin ang haka-haka sa ilang mga post o kahit na sa isang katulad na post kung saan ang pakiramdam ay hindi sa bawat kaso ay malinaw na ipinapahayag. Gumagamit ang mga organisasyon ng mga karaniwang application sa pangangasiwa ng wika, halimbawa, pagsisiyasat sa pagtatantya, upang makilala ang mga opinyon at palagay online upang tulungan silang maunawaan ang opinyon ng mga customer sa kanilang mga item at administrasyon at sa pangkalahatan ay mga marker ng kanilang katayuan. Nakaraang pagpapasya sa tuwirang dulo, ang pagsusuri sa konklusyon ay nauunawaan ang opinyon sa isang partikular na pangyayari.

Pagsasalarawan ng teksto

Ang pagkakasunud-sunod ng teksto ay ginagawang maiisip na magtalaga ng mga paunang natukoy na klasipikasyon sa isang archive at ayusin ito upang matuklasan ang data na kailangan mo o i-streamline ang ilang mga pagsasanay. Halimbawa, ang paggamit ng pag-uuri ng teksto ay paghihiwalay ng spam sa email.

Pagsagot sa Tanong

Ang Question-Answering (QA) ay nagiging mas mainstream dahil sa mga gamit, halimbawa, Siri, OK Google, mga talk box at mababang katulong. Ang isang QA application ay isang balangkas na magagawang malinaw na tandaan ang isang pangangalap ng tao. Maaari itong magamit bilang isang interface lamang ng nilalaman o bilang isang ipinahayag na balangkas ng diskurso. Ang natitirang bahagi na ito ay isang mahalagang pagsubok lalo na para sa mga web index, at isa sa mga prinsipyong paggamit ng katangiang pananaliksik sa paghahanda ng wika.

Sa wakas kapalaran NG NLP

Ano ang kahahantungan ng karaniwang wika?

Ang mga bot

sinasagot ng chatbots ang mga tanong ng kliyente at ginagabayan sila sa mga naaangkop na asset at item anumang oras o anumang oras. Ito ay kadalasang ginagamit sa tulong ng kliyente, partikular sa pagbabangko, tingian at kapitbahayan. Lalo na sa setting ng pangangalaga sa kliyente, ang mga chatbot ay dapat na mabilis, matalino at simpleng gamitin, sa kadahilanang ang mga kliyente ay may mga eksklusibong pamantayan (at sa ilang mga kaso ay mababa ang pagtitiyaga). Upang makamit ito, ginagamit ng mga chatbot ang NLP upang makakuha ng wika, para sa karamihan sa mga pakikipagtulungan sa nilalaman o voice-acknowledgement, kung saan ang mga kliyente ay naghahatid sa kanilang sariling mga salita, tulad ng kanilang tatalakayin sa isang espesyalista. Ang pinalawak na pagiging kapaki-pakinabang na ito ay makikinabang din sa iba't ibang uri ng mga bot upang gawing mas matagumpay at natural ang mga ito sa mahabang panahon, mula sa mga malalayong katulong tulad ng Siri at Alexa ng Amazon hanggang sa mga yugto ng bot na mas nakalagay sa computerization o pagtatalaga. Ang mga bot na ito ay unti-unting gagamitin ang NLP upang makakuha ng mensahe at magsagawa ng mga aktibidad, halimbawa, pagbabahagi ng geoinformation, pag-recover ng mga koneksyon at larawan o magsagawa ng iba pang mas nakakagulat na aktibidad para sa amin.

Sinusuportahan ang hindi mahahalata na UI

Ang bawat kaugnayan natin sa mga makina ay komunikasyon ng tao (parehong talakayan at teksto). Ang Amazon's Echo ay isa lamang modelo na naglalagay sa mga tao ng higit na tuwirang pakikipag-ugnayan sa pagbabago. Ang ideya ng undetectable o zero na UI ay depende sa direktang pagkakaugnay ng kliyente at machine, sa pamamagitan man ng boses, text o kumbinasyon ng dalawa. Ang NLP na nakakaapekto sa isang mas kitang-kitang lohikal na pag-unawa sa wika ng tao, sa pagtatapos ng araw, habang pinahuhusay nito ang pagpapababa sa atin—kung ano ang sinasabi natin kahit paano natin ito ipahayag, at kung ano ang ating ginagawa—ay magiging mahalaga para sa anumang hindi matukoy o zero na UI aplikasyon.

Mas matalinong pangangaso

Ang mas matalinong paghahanap ay nagpapahiwatig na ang mga kliyente ay maaaring handang tumingin sa pamamagitan ng mga order ng boses kumpara sa pagbuo o paggamit ng mga watchword. Ang kahahantungan ng NLP ay para sa mas matalinong pagtatanong—isang bagay na matagal na nating tinatalakay dito sa Expert System. Nitong huli, ipinahayag ng Google na nagdagdag ito ng mga kapasidad ng NLP sa Google Drive upang pahintulutan ang mga kliyente na maghanap ng mga talaan at sangkap na gumagamit ng wikang pang-usap.

Kaalaman mula sa hindi nakaayos na data

Ang mga pagsasaayos ng NLP ay unti-unting magbubuo ng kapaki-pakinabang na pananaw mula sa hindi nakaayos na impormasyon, halimbawa, mga mensaheng may mahabang istraktura, mga pag-record, mga tunog, at iba pa. , halimbawa, pagsukat ng katapatan ng mamimili o pagkilala sa mga punto ng sakit.