Hãy xem xét làm thế nào cho đến vài năm trước, việc tìm kiếm khả thi trên Google đã được thực hiện bằng cách sử dụng chính xác các từ khóa phù hợp được sắp xếp với các thuật ngữ truy vấn Boolean. Bằng cách này, nếu bạn muốn tìm giải pháp từ Google, bạn nên biết ngôn ngữ đó. Vào thời điểm đó, Google đã trình bày việc theo đuổi ngữ nghĩa. Đó là sự tính toán mối quan hệ học thuật giữa các từ, cho phép bạn hỏi nó một câu hỏi giống như cách bạn làm với một người bạn đồng hành. Bên trong, nó diễn giải câu hỏi đó thành một hoạt động theo đuổi có tổ chức Boolean mà nó hiểu được - tuy nhiên chu trình này không thể nhận thấy được. Đây chính là sự đổi mới cho phép bạn hỏi Siri thời tiết hôm nay thế nào hoặc chuyến đi nào rẻ nhất tới Borneo vào ngày mai mà không cần chuyển tiếng Anh của bạn sang các mục nhập lý do tính toán. Vì vậy, chúng ta có thể nói rằng NLP là một phần mở rộng giữa các phương ngữ của máy móc và con người.

Chuẩn bị ngôn ngữ chung (NLP) là một lĩnh vực công nghệ phần mềm và lo lắng về sự cộng tác giữa PC và ngôn ngữ (đặc trưng) của con người. Nó ám chỉ cách tiếp cận AI để giao tiếp với một hệ thống canny sử dụng một ngôn ngữ đặc trưng, ​​chẳng hạn như tiếng Anh. Khi bạn cần một hệ thống thông minh như robot để thực hiện theo hướng dẫn của mình hoặc khi bạn cần nghe các lựa chọn từ hệ thống tổng thể lâm sàng dựa trên diễn ngôn thì điều cần thiết là xử lý ngôn ngữ chung. Vì vậy, về cơ bản chúng ta có thể nói rằng lĩnh vực NLP liên quan đến việc tạo ra PC để thực hiện các công việc hữu ích với các ngôn ngữ thông thường mà chúng ta đang sử dụng. Dữ liệu và sản lượng của khung NLP có thể là diễn ngôn và bài kiểm tra tổng hợp.

Có thể nói rằng nếu không có NLP, ý thức nhân tạo chỉ có thể hiểu được tầm quan trọng của ngôn ngữ và trả lời các câu hỏi đơn giản chứ không thể hiểu được ý nghĩa của từ ngữ trong môi trường. Do đó, các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng nói chuyện với PC bằng lời nói của họ, chẳng hạn như bằng ngôn ngữ thông thường. NLP hỗ trợ PC đọc và phản ứng bằng cách tái tạo khả năng của con người để hiểu ngôn ngữ thông thường mà mọi người sử dụng để truyền đạt. Ngày nay, có rất nhiều ví dụ về hệ thống xử lý ngôn ngữ phổ biến trong lý luận do con người tạo ra hiện đang hoạt động.

Các trường hợp NLP TRONG AI

1. Thư từ: Nhiều ứng dụng thư từ như Facebook Messenger hiện đang sử dụng ý thức nhân tạo. Nhìn chung, Facebook trông cực kỳ lấy cảm hứng từ AI. Vài tháng trước, Facebook đã tuyên bố hỗ trợ M và thề sẽ trở thành trợ lý của chính bạn (với ngày công bố là tbd): “M có thể làm bất cứ điều gì con người có thể.”

2. Kết luận nhanh hơn: Các ví dụ về hệ thống chuẩn bị ngôn ngữ đặc trưng trong ý thức nhân tạo cũng có ở các phòng khám y tế sử dụng cách xử lý ngôn ngữ thông thường để thể hiện một quyết định cụ thể từ các ghi chú phi cấu trúc của bác sĩ. Lập trình NLP cho các báo cáo chụp X-quang tuyến vú và chụp X-quang tuyến vú hỗ trợ việc trích xuất và điều tra thông tin cho các lựa chọn lâm sàng. Phần mềm NLP có thể xác định nguy cơ ung thư vú hiệu quả hơn và cũng giảm nhu cầu sinh thiết không cần thiết và khuyến khích điều trị nhanh hơn thông qua kết luận trước.

3. Đánh giá của khách hàng: Việc chuẩn bị ngôn ngữ tự nhiên trong các ứng dụng suy luận được vi tính hóa giúp việc tổng hợp các đánh giá mặt hàng từ một trang web trở nên đơn giản và hiểu những gì người mua hàng thực sự đang nói cũng như những giả định của họ về một mặt hàng cụ thể. Các tổ chức có khối lượng kiểm tra lớn thực sự có thể lấy chúng và sử dụng thông tin thu thập được để đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ mới tùy theo sở thích của khách hàng. Ứng dụng này hỗ trợ các tổ chức tìm kiếm dữ liệu quan trọng cho hoạt động kinh doanh của họ, cải thiện lòng trung thành của người tiêu dùng, giới thiệu các mặt hàng hoặc lợi ích quan trọng hơn, đồng thời hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng.

4. Trợ lý nâng cao ảo: Người trợ giúp từ xa, còn được gọi là cánh tay phải AI hoặc trợ lý máy tính, là một chương trình ứng dụng hiểu lệnh thoại bằng ngôn ngữ chung và hoàn thành nhiệm vụ cho khách hàng. DA có thể giúp người mua thực hiện các hoạt động trao đổi hoặc hợp lý hóa các hoạt động tại điểm gọi để mang lại cuộc gặp gỡ khách hàng tốt hơn và giảm chi phí hoạt động. Chúng ta sẽ dần dần thấy những ứng dụng này trong các thiết bị khác nhau, chẳng hạn như hệ thống PC, hệ thống gia đình thông minh, ô tô và trong thị trường đầu tư.

Ứng dụng xử lý ngôn ngữ đặc trưng:

Dịch máy

Chúng tôi nhận thấy rằng thước đo dữ liệu có thể truy cập trực tuyến đang phát triển, do đó nhu cầu tiếp cận nó ngày càng trở nên quan trọng và việc đánh giá các ứng dụng xử lý ngôn ngữ thông thường trở nên rõ ràng. Phiên dịch bằng máy khuyến khích chúng ta vượt qua ranh giới ngôn ngữ mà chúng ta thường gặp phải bằng cách giải mã các sách hướng dẫn chuyên biệt, duy trì nội dung hoặc danh sách với chi phí giảm đáng kể. Thử nghiệm với những tiến bộ về giải thích của máy không phải ở việc giải mã các từ mà ở việc hiểu ý nghĩa của câu để đưa ra cách giải thích chính xác.

Đề cương được lập trình

Nếu chúng ta muốn truy cập một đoạn thông tin quan trọng, cụ thể từ một cơ sở dữ liệu khổng lồ thì việc quá tải dữ liệu là một vấn đề thực sự. Danh sách được lập trình có ý nghĩa không chỉ để tóm tắt tầm quan trọng của báo cáo và dữ liệu mà còn để hiểu được ý nghĩa sâu sắc bên trong dữ liệu, chẳng hạn như trong việc thu thập thông tin từ phương tiện truyền thông trực tuyến.

Kiểm tra giả định

Mục tiêu của việc kiểm tra kết luận là xác định giả thuyết giữa một số bài đăng hoặc thậm chí trong một bài đăng tương tự mà cảm giác không phải lúc nào cũng được truyền đạt một cách rõ ràng. Các tổ chức sử dụng các ứng dụng xử lý ngôn ngữ phổ biến, chẳng hạn như điều tra ước tính, để ghi nhận các ý kiến ​​và giả định trực tuyến nhằm hỗ trợ họ hiểu ý kiến ​​của người tiêu dùng về các sản phẩm và dịch vụ của họ cũng như các dấu hiệu chung về vị thế của họ. Quá khứ quyết định cực đoan đơn giản, kiểm tra kết luận sẽ hiểu được ý kiến ​​​​trong một tình huống cụ thể.

Đặc tính văn bản

Trình tự văn bản giúp bạn có thể chỉ định các danh mục được xác định trước vào kho lưu trữ và sắp xếp nó để tìm thông tin bạn cần hoặc đơn giản hóa một số bài tập. Ví dụ: việc sử dụng phân loại văn bản là phân tách thư rác trong email.

Trả lời câu hỏi

Trả lời câu hỏi (QA) ngày càng trở nên phổ biến hơn do các mục đích sử dụng như Siri, OK Google, hộp trò chuyện và những người trợ giúp tầm thường. Ứng dụng QA là một hệ thống có khả năng ghi nhận một cách rõ ràng yêu cầu của con người. Nó có thể được sử dụng như một giao diện nội dung đơn giản hoặc như một khung diễn ngôn được thể hiện. Phần còn lại này là một thử nghiệm thích hợp, đặc biệt đối với các chỉ mục web và là một trong những ứng dụng chính của nghiên cứu chuẩn bị ngôn ngữ đặc trưng.

Số phận cuối cùng của NLP

Số phận cuối cùng của ngôn ngữ chung là gì?

các bot

chatbot trả lời các câu hỏi của khách hàng và hướng dẫn họ các tài sản và vật phẩm phù hợp vào bất kỳ giờ nào hoặc bất kỳ lúc nào. Nó thường được sử dụng trong hỗ trợ khách hàng, đặc biệt là trong ngân hàng, bán lẻ và hàng xóm. Đặc biệt trong môi trường chăm sóc khách hàng, chatbot phải nhanh chóng, thông minh và dễ sử dụng vì khách hàng có các tiêu chuẩn riêng (và trong một số trường hợp có độ bền thấp). Để đạt được điều này, các chatbot sử dụng NLP để lấy ngôn ngữ, chủ yếu là qua hợp tác nhận dạng nội dung hoặc giọng nói, nơi khách hàng truyền đạt bằng lời nói của họ, giống như cách họ nói chuyện với chuyên gia. Tính năng mở rộng này cũng sẽ mang lại lợi ích cho các loại bot khác nhau để giúp chúng hoạt động hiệu quả và tự nhiên hơn về lâu dài, từ những người trợ giúp từ xa như Siri và Alexa của Amazon cho đến các nền tảng bot được máy tính hóa hoặc phân công nhiều hơn. Các bot này sẽ dần dần sử dụng NLP để nhận tin nhắn và thực hiện các hoạt động, chẳng hạn như chia sẻ thông tin địa lý, khôi phục kết nối và hình ảnh hoặc thực hiện các hoạt động khó hiểu khác cho chúng ta.

Hỗ trợ giao diện người dùng không thể nhận thấy

Mỗi mối liên hệ mà chúng ta có với máy móc đều là sự giao tiếp của con người (cả thảo luận và văn bản). Echo của Amazon chỉ là một mô hình giúp mọi người tiếp xúc trực tiếp hơn với sự đổi mới. Ý tưởng về một giao diện người dùng không bị phát hiện hoặc không bị phát hiện sẽ phụ thuộc vào sự liên kết trực tiếp giữa máy khách và máy, bất kể thông qua giọng nói, văn bản hay sự kết hợp của cả hai. NLP tác động đến khả năng hiểu ngôn ngữ logic nổi bật hơn của con người, vào cuối ngày, vì nó cải thiện việc hạ thấp tầm quan trọng của chúng ta — những gì chúng ta nói bất kể chúng ta nói như thế nào và những gì chúng ta đang làm — sẽ là nền tảng cho bất kỳ giao diện người dùng không thể phát hiện hoặc không bị phát hiện nào ứng dụng.

Đi săn thông minh hơn

Serach thông minh hơn có nghĩa là người dùng có thể sẵn sàng duyệt qua lệnh thoại thay vì soạn hoặc sử dụng mật khẩu. Số phận cuối cùng của NLP cũng là dành cho những cuộc điều tra sắc sảo hơn — điều mà chúng tôi đã thảo luận ở đây tại Expert System khá lâu rồi. Gần đây, Google tuyên bố rằng họ đã bổ sung các chức năng NLP vào Google Drive để cho phép người dùng tìm kiếm các bản ghi và nội dung bằng ngôn ngữ đàm thoại.

Kiến thức từ dữ liệu phi cấu trúc

Các giải pháp NLP sẽ dần dần thu thập thông tin chi tiết hữu ích từ thông tin phi cấu trúc, chẳng hạn như tin nhắn có cấu trúc dài, bản ghi âm, âm thanh, v.v. Họ sẽ có thể phân tích giọng điệu, giọng nói, lựa chọn từ ngữ và giả định của thông tin để thu thập phân tích. , ví dụ: đo lường lòng trung thành của người tiêu dùng hoặc phân biệt các điểm yếu.