Birkaç yıl öncesine kadar geçerli Google aramasının, Boolean sorgulama terimleriyle düzenlenmiş doğru parolalar kullanılarak nasıl başarıldığını düşünün. Bu nedenle Google'dan çözüm bulmanız gerekiyorsa dilini bilmelisiniz. Bu noktada Google anlamsal arayış sundu. Bu, kelimeler arasındaki bilimsel ilişkiyi hesaplayarak, bir arkadaşınıza yapacağınız gibi bir soru sormanıza olanak sağlar. İçeride, bu sorunun yorumunu Boolean'da organize edilmiş bir arayışa dönüştürdü, ancak döngü algılanamadı. Bu, İngilizcenizi hesaplamalı mantık girişlerine dönüştürmeden, Siri'ye bugün iklimin nasıl olduğunu veya yarın Borneo'ya en ucuz yolculuğun ne olacağını sormanıza olanak tanıyan yeniliktir. Yani NLP'nin makine ve insan lehçeleri arasındaki bir uzantı olduğunu söyleyebiliriz.

Ortak dil hazırlama (NLP), bir yazılım mühendisliği alanıdır ve bilgisayarlar ile insan (karakteristik) dilleri arasındaki işbirliklerinden endişe duymaktadır. İngilizce gibi karakteristik bir dil kullanan kurnaz çerçevelerle konuşmaya yönelik yapay zeka stratejisini ima etmektedir. Robot gibi akıllı bir çerçevenin sizin talimatlarınıza göre ilerlemesine ihtiyaç duyduğunuz noktada ya da söylem temelli bir klinik ana çerçeveden seçim duymanız gerektiğinde ortak dili ele almak gerekiyor. Yani aslında NLP alanının, bilgisayarların kullandığımız normal lehçelerle yararlı işler yapmasını sağlamayı içerdiğini söyleyebiliriz. Bir NLP çerçevesinin bilgisi ve getirisi söylem ve oluşturulmuş test olabilir.

NLP olmadan insan yapımı bilincin sadece dilin önemini kavrayabildiğini ve basit sorulara cevap verebildiğini ancak kelimelerin ortamdaki önemini kavrayamadığını söyleyebiliriz. Bu nedenle, Doğal dil işleme uygulamaları, müşterilerin bir bilgisayarla kendi sözcükleriyle, örneğin normal dilde konuşmasına olanak tanır. NLP, bilgisayarların, bireylerin iletmek için kullandığı sıradan dili kavrama kapasitesini yeniden üreterek bilgisayarların incelemesine ve tepki vermesine yardımcı olur. Bugün, insan yapımı muhakemede şu anda çalışmakta olan çok sayıda ortak dil işleme çerçevesi örneği bulunmaktadır.

Yapay Zekada NLP Örnekleri

1. Yazışma: Facebook Messenger gibi birçok yazışma uygulaması şu anda insan yapımı bilinci kullanıyor. Sonuç olarak, Facebook yapay zekadan son derece ilham almış görünüyor. Birkaç ay önce Facebook, kendi yardımcınız olmaya yemin eden M yardımını duyurdu (kamuya açıklanma tarihiyle birlikte): "M, bir insanın yapabileceği her şeyi yapabilir."

2. Daha hızlı sonuç: İnsan yapımı bilinçteki karakteristik dil hazırlama çerçevelerinin örnekleri, bir doktorun yapılandırılmamış notlarından belirli bir kararlılığı göstermek için ortak dil kullanımını kullanan tıbbi kliniklerde de bulunmaktadır. Mamografik görüntüleme ve mamogram raporları için NLP programlaması, klinik seçimler için bilgilerin çıkarılmasını ve araştırılmasını destekler. NLP programlaması göğüs kanseri tehlikesini daha verimli bir şekilde tespit edebilir ve ayrıca gereksiz biyopsi ihtiyacını azaltabilir ve önceden sonuçlanarak daha hızlı tedaviyi teşvik edebilir.

3. Müşteri İncelemesi: Bilgisayarlı muhakeme uygulamalarında doğal dil eğitimi, bir siteden ürün incelemeleri yapmayı ve alışveriş yapanların belirli bir ürünle ilgili varsayımlarının yanı sıra gerçekte ne söylediğini anlamayı kolaylaştırır. Çok sayıda denetime sahip kuruluşlar bunları gerçekten alabilir ve toplanan bilgileri müşteri eğilimlerine bağlı olarak yeni öğeler veya yönetimler önermek için kullanabilir. Bu uygulama, kuruluşların işleri için önemli verileri bulmalarına, tüketici sadakatini artırmalarına, daha önemli ürün veya faydalar önermelerine ve müşterinin ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

4. Sanal gelişmiş asistanlar: Yapay zeka sağ kolu veya bilgisayarlı yardımcı olarak da adlandırılan uzaktan yardımcı, ortak dildeki sesli komutları anlayan ve istemci için görevleri tamamlayan bir uygulama programıdır. DA'lar, alıcılara takas uygulamalarında yardımcı olabilir veya üstün bir müşteri deneyimi sunmak ve operasyonel masrafları azaltmak için çağrı yeri faaliyetlerini düzene koyabilir. Bu uygulamaları giderek farklı cihazlarda, örneğin bilgisayar programlarında, akıllı ev çerçevelerinde, otomobillerde ve risk piyasasında göreceğiz.

Karakteristik Dil İşleme Uygulamaları:

Makine Çevirisi

Çevrimiçi olarak erişilebilen veri miktarının geliştiğini biliyoruz, dolayısıyla bu verilere ulaşma ihtiyacı giderek önem kazanıyor ve normal dil işleme uygulamalarına ilişkin tahminler netleşiyor. Makine çevirisi, özel kılavuzların şifresini çözerek, içerikleri veya listeleri esasen daha düşük bir maliyetle destekleyerek sıklıkla deneyimlediğimiz dil sınırlarını aşmamızı teşvik eder. Makine yorumlama gelişmelerindeki zorluk, kelimeleri deşifre etmek değil, gerçek bir yorum sağlamak için cümlelerin önemini anlamaktır.

Programlanmış taslak

Muazzam bir bilgi tabanından belirli, önemli bir veri parçasına ulaşmamız gerekiyorsa, aşırı bilgi yükü gerçek bir sorundur. Programlanmış özet, yalnızca raporların ve verilerin önemini özetlemek için değil, aynı zamanda örneğin çevrimiçi medyadan bilgi toplama gibi verilerin içindeki heyecan verici sonuçları anlamak için de önemlidir.

Varsayım incelemesi

Sonuç incelemesinin amacı, birkaç gönderi arasındaki veya hatta duyguların her durumda açıkça iletilmediği benzer bir gönderideki varsayımları tanımaktır. Kuruluşlar, müşterilerin ürünleri ve hizmetleri hakkındaki görüşlerini ve genel olarak durumlarının işaretleyicilerini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla çevrimiçi görüş ve varsayımları tanımak için tahmin araştırması gibi ortak dil kullanma uygulamalarından yararlanır. Basit uç noktaya karar vermeden önce, sonuç incelemesi belirli bir durumdaki görüşü kapsar.

Metin karakterizasyonu

Metin düzeni, bir arşive önceden tanımlanmış sınıflandırmalar atamayı ve arşivi, ihtiyaç duyduğunuz verileri keşfedecek veya birkaç alıştırmayı kolaylaştıracak şekilde düzenlemeyi mümkün kılar. Örneğin, metin sınıflandırmasının bir kullanımı, e-postada spam ayrıştırmadır.

Soru Yanıtlama

Soru-Cevaplama (QA), Siri, OK Google, konuşma kutuları ve yardımcı yardımcılar gibi kullanımlar nedeniyle giderek daha yaygın hale geliyor. Bir QA uygulaması, bir insan talebini net bir şekilde not edebilen bir çerçevedir. İçerik odaklı bir arayüz veya ifade edilmiş bir söylem çerçevesi olarak kullanılabilir. Geriye kalan bu test, özellikle web dizinleri için geçerli bir testtir ve karakteristik dil hazırlama araştırmasının temel kullanımlarından biridir.

NLP'nin nihai kaderi

Ortak dilin nihai kaderi nedir?

Botlar

Sohbet robotları müşterilerin sorularına yanıt verir ve onları herhangi bir saatte veya herhangi bir zamanda geçerli varlıklara ve öğelere yönlendirir. Müşteri yardımında, özellikle bankacılık, perakende satış ve komşuluk alanlarında sıklıkla kullanılır. Özellikle müşteri hizmetleri ortamında, müşterilerin özel standartlara (ve bazı durumlarda düşük kalıcılığa) sahip olması nedeniyle, sohbet robotlarının kullanımı hızlı, akıllı ve basit olmalıdır. Bunu başarmak için, sohbet robotları dil elde etmek için NLP'yi çoğunlukla içerik veya sesli onay işbirlikleri üzerinden kullanır; burada müşteriler bir uzmana hitap eder gibi kendi sözleriyle bilgi verirler. Bu genişletilmiş kullanışlılık, Siri ve Amazon'un Alexa'sı gibi uzak yardımcılardan daha fazla bilgisayarlaşma veya görev odaklı bot aşamalarına kadar, uzun vadede onları daha başarılı ve doğal hale getirmek için farklı türdeki botlara da fayda sağlayacaktır. Bu botlar, mesaj almak ve coğrafi bilgileri paylaşmak, bağlantıları ve resimleri kurtarmak veya bizim için daha akıllara durgunluk veren diğer faaliyetleri yürütmek gibi faaliyetleri gerçekleştirmek için NLP'yi aşamalı olarak kullanacak.

Algılanamayan kullanıcı arayüzünü destekleme

Makinelerle kurduğumuz her ilişki, insan iletişimidir (hem tartışma hem de metin). Amazon'un Echo'su, insanları inovasyonla daha doğrudan temasa geçiren modellerden yalnızca biri. Tespit edilemeyen veya sıfır kullanıcı arayüzü fikri, ses, metin veya ikisinin karışımı aracılığıyla olup olmadığına bakılmaksızın istemci ve makine arasındaki doğrudan ilişkiye bağlı olacaktır. Günün sonunda bizi küçümsemeyi geliştirerek insan dilinin daha belirgin bir mantıksal anlayışını etkileyen NLP - nasıl ifade ettiğimize ve ne yaptığımıza bakılmaksızın ne söylediğimiz - tespit edilemeyen veya sıfır kullanıcı arayüzü için temel olacaktır. başvuru.

Daha akıllı av

Daha akıllı arama, müşterilerin parola oluşturmak veya kullanmak yerine sesli komutlar aracılığıyla bakmaya hazır olabileceği anlamına gelir. NLP'nin nihai kaderi ayrıca daha zekice bir araştırmayı gerektirir; burada, Expert System'de uzun süredir tartıştığımız bir konu. Son zamanlarda Google, müşterilerin konuşma dilini kullanarak kayıtları ve içerikleri aramasına olanak sağlamak için Google Drive'a NLP kapasiteleri eklediğini duyurdu.

Yapılandırılmamış verilerden bilgi

NLP düzenlemeleri, örneğin uzun yapılı mesajlar, kayıtlar, sesler vb. gibi yapılandırılmamış bilgilerden yararlı içgörüleri aşamalı olarak bir araya getirecek. İncelemeyi bir araya getirmek için bilginin tonunu, sesini, sözcük seçimini ve varsayımları parçalara ayırma seçeneğine sahip olacaklar. örneğin tüketici sadakatini ölçmek veya sorunlu noktaları ayırt etmek.