Подумайте, як ще кілька років тому життєздатний пошук Google досягався шляхом використання точно правильних ключових слів, упорядкованих логічними термінами запиту. Таким чином, на випадок, коли вам знадобиться знайти рішення від Google, ви повинні знати його мову. У той момент Google представив семантичне переслідування. Це розрахунок наукового зв’язку між словами, який дає вам змогу задати йому запит так само, як ви б поставили його співрозмовнику. Всередині він перетворив інтерпретацію цього питання на булеву організовану гонитву, яку він зрозумів, але цикл був непомітним. Це саме те нововведення, яке дозволяє вам запитати Siri, який клімат сьогодні або яка найдешевша поїздка на Борнео завтра, не змінюючи свою англійську на обчислювальну аргументацію. Таким чином, ми можемо сказати, що НЛП є розширенням машинного та людського діалектів.

Підготовка спільної мови (NLP) — це область розробки програмного забезпечення, яка турбується про співпрацю між ПК і людськими (характерними) мовами. Це натякає на стратегію штучного інтелекту для спілкування з хитрими фреймворками, що використовують характерну мову, наприклад, англійську. У той момент, коли вам потрібна хитра структура, як-от робот, щоб діяти відповідно до ваших вказівок, або коли вам потрібно почути вибір із клінічної основної структури на основі дискурсу, вона потрібна для обробки загальної мови. Отже, по суті, ми можемо сказати, що сфера НЛП включає створення ПК для виконання корисних завдань із звичайними діалектами, які ми використовуємо. Інформація та результати НЛП-структури можуть бути дискурсом і складеним тестом.

Ми можемо сказати, що без НЛП створена людиною свідомість може просто зрозуміти важливість мови та відповісти на прості запити, однак вона не може зрозуміти значення слів у настанові. Таким чином, програми обробки природної мови дозволяють клієнтам розмовляти з ПК своїми словами, наприклад, звичайною мовою. NLP допомагає ПК у вивченні та реагуванні, відтворюючи здатність людини розуміти звичайну мову, яку люди використовують для передачі. Сьогодні існує безліч прикладів загальномовних систем обробки в штучних міркуваннях, які зараз працюють.

Приклади НЛП В ШІ

1. Листування: багато програм для листування, таких як Facebook Messenger, наразі використовують створену людиною свідомість. Загалом, Facebook надзвичайно натхненний ШІ. За кілька місяців до цього Facebook оголосив про свою допомогу M, яка обіцяє перетворитися на вашого власного помічника (дата публічної відправки ще не буде визначена): «M може зробити все, що може людина».

2. Швидший висновок: приклади характерних структур підготовки мови у створеній людиною свідомості також є в медичних клініках, які використовують загальну мову, щоб продемонструвати певну рішучість із неструктурованих нотаток лікаря. Програмування НЛП для маммографії та звітів про мамографію підтримує вилучення та дослідження інформації для клінічного вибору. Програмування НЛП може більш продуктивно визначити небезпеку злоякісного новоутворення та, крім того, зменшити потребу в зайвих біопсіях і заохотити швидке лікування шляхом попереднього висновку.

3. Огляд клієнта: підготовка природної мови в комп’ютеризованих додатках для міркувань спрощує збирання перевірок товарів із сайту та розуміння того, що насправді говорять покупці, а також їхні припущення щодо певного товару. Організації з величезним обсягом перевірок дійсно можуть отримати їх і використати зібрану інформацію, щоб запропонувати нові елементи або адміністрування залежно від схильностей клієнта. Ця програма допомагає організаціям знаходити важливі дані для їхнього бізнесу, підвищувати лояльність споживачів, рекомендувати важливіші товари чи переваги та краще розуміти потреби клієнта.

4. Віртуальні розширені помічники: віддалений помічник, який також називається правою рукою ШІ або комп’ютеризованим помічником, є прикладною програмою, яка розуміє голосові команди загальною мовою та виконує завдання для клієнта. DAs можуть допомогти покупцям з обміном вправами або оптимізувати діяльність місця виклику, щоб запропонувати чудову зустріч з клієнтами та зменшити операційні витрати. Ми поступово побачимо ці додатки в різних гаджетах, наприклад, програмах для ПК, розумних домашніх фреймворках, автомобілях і на венчурному ринку.

Характерні програми обробки мови:

Машинний переклад

Ми усвідомлюємо, що обсяг даних, доступних в Інтернеті, зростає, тому потреба в доступі до них стає все більш важливою, а оцінка додатків, що працюють із звичайною мовою, стає чіткою. Машинний переклад спонукає нас долати мовні кордони, з якими ми часто стикаємося, розшифровуючи спеціалізовані посібники, дотримуючись суті чи списків за істотно менші кошти. Перевірка вдосконалення машинної інтерпретації полягає не в розшифровці слів, а в розумінні значення речень для справжнього тлумачення.

Програмований план

Якщо нам знадобиться отримати певний значний фрагмент даних із величезної інформаційної бази, то інформаційне навантаження є справжньою проблемою. Запрограмований виклад важливий не лише для підсумовування важливості звітів і даних, але й для розуміння ентузіастичних наслідків усередині даних, наприклад, під час збору інформації з онлайн-ЗМІ.

Експертиза припущення

Мета аналізу висновків полягає в тому, щоб розпізнати припущення серед кількох дописів або навіть у схожих дописах, де почуття не завжди виражаються однозначно. Організації використовують загальномовні додатки для обробки, наприклад, оціночне дослідження, щоб розпізнавати думки та припущення в Інтернеті, щоб допомогти їм зрозуміти думку клієнтів щодо їхніх предметів та адміністрування та загалом маркерів їхнього статусу. Минуле прийняття рішення прямолінійною кінцівкою, висновок експертизи осмислює думку щодо конкретних обставин.

Характеристика тексту

Порядок тексту дає змогу призначити попередньо визначені класифікації архіву та сортувати його, щоб знайти потрібні вам дані або спростити кілька вправ. Наприклад, класифікація тексту використовується для розділення спаму в електронній пошті.

Відповідь на запитання

Відповіді на запитання (QA) стають дедалі більш поширеними через використання, наприклад, Siri, OK Google, розмовних ящиків і чорних помічників. Додаток для забезпечення якості — це структура, здатна чітко помічати прохання людини. Його можна використовувати як просто інтерфейс вмісту або як виражену структуру дискурсу. Ці частини, що залишилися, є доречним тестом, особливо для веб-індексів, і є одним із основних способів використання характерної мови для підготовки дослідження.

Подальша доля НЛП

Яка подальша доля спільної мови?

Боти

чат-боти відповідають на запитання клієнтів і направляють їх до відповідних активів і предметів у будь-який час і в будь-який час. Він часто використовується для допомоги клієнтам, зокрема в банківській справі, роздрібній торгівлі та добросусідстві. Особливо в умовах обслуговування клієнтів чат-боти повинні бути швидкими, кмітливими та простими у використанні, оскільки клієнти мають ексклюзивні стандарти (і в деяких випадках низьку наполегливість). Щоб досягти цього, чат-боти використовують NLP, щоб отримати мову, здебільшого замість вмісту або голосового підтвердження співпраці, де клієнти передають своїми словами, як вони б зверталися до спеціаліста. Ця розширена корисність також принесе користь різним типам ботів, щоб зробити їх більш успішними та природними в довгостроковій перспективі, від віддалених помічників, таких як Siri та Alexa від Amazon, до етапів ботів, які є більш комп’ютеризованими чи призначеними. Ці боти поступово використовуватимуть NLP для отримання повідомлень і виконання дій, наприклад, обміну геоінформацією, відновлення з’єднань і зображень або виконання інших більш карколомних дій для нас.

Підтримка непомітного інтерфейсу

Кожна асоціація, яку ми маємо з машинами, — це людське спілкування (як обговорення, так і текст). Amazon Echo — це лише одна модель, яка дає людям ще більш прямий контакт з інноваціями. Ідея невиявленого або нульового інтерфейсу користувача залежатиме від прямого зв’язку між клієнтом і машиною, незалежно від того, через голос, текст чи суміш обох. НЛП, який, зрештою, впливає на більш помітне логічне розуміння людської мови, оскільки покращує применшення нас — те, що ми говоримо, незалежно від того, як ми це висловлюємо та що ми робимо, — буде фундаментальним для будь-якого невиявленого або нульового інтерфейсу користувача. додаток.

Більш розумне полювання

Більш інтелектуальний пошук означає, що клієнти можуть бути готові шукати за допомогою голосових наказів, а не складати або використовувати ключові слова. Крім того, подальша доля НЛП потрібна більш проникливому дослідженню — це те, що ми обговорювали тут, в Expert System, досить довго. Нещодавно Google оголосив, що додав можливості NLP до Google Drive, щоб дозволити клієнтам шукати записи та інформацію за допомогою розмовної мови.

Знання з неструктурованих даних

Механізми НЛП поступово збиратимуть корисні ідеї з неструктурованої інформації, наприклад, довгоструктурованих повідомлень, записів, звуків тощо. Вони матимуть можливість аналізувати тон, голос, вибір слів і припущення інформації для складання аналізу. , наприклад, вимірювання лояльності споживачів або визначення проблемних точок.