Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im geschäftlichen Bereich

Einmal in einem blauen Mond, wenn wir im 21. Jahrhundert jemand ohne mobiles Gerät sind. Die Zahl der mobilen Nutzer nimmt weltweit rasant zu. Mit innovativer Technologie sind KI-gestützte Mensch-Maschine-Interaktionen nur ein Dutzend Cent. Data Science und Machine Learning-Technologien haben die öffentliche Organisation und Geschäftsaktivitäten verbessert.

Siri, Cortana und Alexa sind einige beliebte Beispiele für virtuelle Assistenten. Sie machen unser Leben sehr entspannt. Sagen wir Alexa oder es könnte jeder virtuelle Assistent sein, wie sind sie so schlau? All dies ist mit der Verarbeitung natürlicher Sprache möglich.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen den Begriff Natural Language Processing (NLP) der sich am schnellsten entwickelnden KI-Technologien vor. Eine kurze Aufschlüsselung der NLP-Aufgaben, die von NLP-Software ausgeführt werden, werden wir gleich behandeln.

Was ist Natural Language Processing?

Diese Technologie ist im Laufe der Jahre allgegenwärtig und hat die Aktivitäten im Handwerk ausschließlich in die Geschäftstätigkeit ununterbrochen bereichert. Natural Language Processing ist eine KI-Technologie, die natürliche menschliche Sprachen erkennt und versteht. Die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und computergestützter Dialektologie. Insbesondere, wie man Computer so programmiert, dass sie große Mengen natürlicher Sprachdaten verarbeiten und analysieren.

Es verbesserte die Art der Kommunikation über Sprache, Text, virtuelle Konversation und Messaging. NLP-Techniken lassen Computer die umgewandelte Form der geschriebenen oder gesprochenen menschlichen Sprache verstehen. Übersetzer, Sprachassistenten, Rechtschreibprüfung, Online-Suche sind alle Funktionen, bei denen die Technik der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet wird.

Wie funktioniert NLP?

Die geschriebene und gesprochene menschliche Sprache wird in einen angemessenen und verständlichen Modus für die Computerform umgewandelt, die Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung sind. Die verwendete Technik gilt als effektiv und wird von Unternehmen geschätzt.

Alle NLP-Methoden sind ähnlich, egal ob es sich um einen Chat mit einem Chatbot oder die Bearbeitung einer automatischen Übersetzung handelt. Eine ähnliche Methode aller NLP folgt dem Verständnis der Hierarchien, die die Interaktion zwischen verschiedenen Wörtern befehlen. Es ist nicht so, wie es scheint. Das Problem entsteht, wenn dasselbe Wort mit dem Satz eine doppelte Bedeutung hat. In diesem Szenario besteht der Unterschied darin, den ganzen Satz von Computern zu verstehen.

Die unstrukturierten Sprachdaten werden durch NLP in eine verständliche Computersprache umgewandelt. Dazu wendet NLP Algorithmen auf Identitäten an und extrahiert natürliche Sprachregeln. Nach dem Empfang der Textdaten abstrahiert der Computer mithilfe von Algorithmen deren Bedeutung und sammelt daraus die wichtigen Daten.

Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) sind die beiden Hauptaspekte von NLP. NLU ordnet der Computer die Bedeutung der von ihm empfangenen Sprache zu. Bei NLG ändert der Prozess die gesammelten Daten von der Computersprache in eine für den Menschen verständliche Sprache.

NLP-Instanzen sind Rechtschreibprüfung, Online-Suche, Übersetzer, Sprachassistenten, Spam-Filter, Autokorrektur, NLP-Geschäftsanwendungen werden heutzutage so häufig in unterschiedlichen Systemen verwendet.

Wofür wird NLP verwendet?

• NLP wird häufig in Sprachübersetzungsanwendungen verwendet, beispielsweise als Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa und Ok Google sind alle virtuelle persönliche Assistenten, die die Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden.
• Um bei der Lösung von Anfragen auf einzelne Kunden optimal eingehen zu können, werden in Call Centern Interactive Voice Response Apps eingesetzt.
• Chatbots, die auf Einzelpersonen reagieren.
• Spamfilter werden verwendet, um unerwünschte E-Mails zu entfernen und Nicht-Spam von Spam-E-Mails zu unterscheiden, indem die Bedeutung und Regelmäßigkeit bestimmter im E-Mail-Bereich erkannter Wörter extrahiert wird.
• Es verarbeitet die Gefühle der Menschen zu bestimmten Themen oder Dienstleistungen mit einer Sentimentanalyse.

Kurze Aufschlüsselung der von NLP-Software ausgeführten NLP-Aufgaben

1. Zusammenfassung

Zusammenfassung ist der Prozess, der das Kürzen von Text durch Klassifizieren der wesentlichen Teile und Erstellen einer Zusammenfassung umfasst. Bei der Zusammenfassung werden zwei Ansätze verfolgt, um eine Zusammenfassung zu erstellen.

Abstrakte Zusammenfassung
Abstraktiv erzeugt einen neuen Satz, der vorher nicht vorhanden war. Der neu generierte Satz kann im Originaltext vorhanden sein oder nicht.

Extraktive Zusammenfassung
Die Satzzusammenfassung wird aus dem bereitgestellten Satz extrahiert. Identifizierung der signifikanten Sätze oder es können Phrasen aus dem Originaltext sein und diese aus dem Text entfernen.

2. Sprachmodellierung

Sprachmodellierung wird bezeichnet, wenn NLP eine Aufgabe durchführt, die darin besteht, das nachfolgende Wort, ein Zeichen in einem Text, ein Dokument vorherzusagen. Es gibt verschiedene Anwendungen der Sprachmodellierung. Schauen wir uns das einmal an.

• Für die Zusammenfassung des Textes wird das Dokument verwendet.
• Zur Erkennung der Handschrift wird es verwendet.
• Für die Bildunterschrift.
• Für die maschinelle Übersetzung mit optischer Zeichenerkennung.
• Zum Korrigieren der Rechtschreibung mit Autokorrektur.

3. Anerkennung benannter Unternehmen

Die Erkennung benannter Entitäten ist der Prozess, der Identifizierungsentitäten wie Person, Organisation, Datum, Ort, Zeit in einem Satz anzeigt. Danach erfolgt die Einteilung in Kategorien zum besseren Verständnis.

4. Textklassifizierung

Die Textklassifizierung umfasst das Zuweisen von Kategorien zu Text, der sich auf den Inhalt bezieht. zum Strukturieren, Organisieren und Kategorisieren wird eine beliebige Textklassifikation verwendet. Die Textklassifizierung umfasst die Benutzeroberfläche, die recht einfach und einfach zu verwenden ist. Der Textklassifikator nimmt dann die Eingabe des Textes entgegen und analysiert seinen Inhalt. Weisen Sie ihm anschließend automatisch die entsprechenden Tags zu.

5. Stimmungsanalyse

Sentimentanalyse ist der Prozess, der darin besteht, positive oder negative Gefühle in einem Satz, die Stimmung einer Kundenbewertung, die Beurteilung der Einstellung durch schriftliche Text- oder Stimmanalyse für ein umfassendes Spektrum der subjektiven Analyse zu identifizieren.

6. Part of Speech Tagging

Part of Speech Tagging ist der Prozess, der darin besteht, Wörter in einem Satz als Nomen, Verben, Adjektive, Adverbien und andere Deskriptoren zu markieren und zu markieren.

Wie verwende ich die Verarbeitung natürlicher Sprache in mobilen Apps?

NLP ist die Technologie, die mobile App-Geräte mit Innovationen verbessert. Entwickler bemühen sich ständig um die Entwicklung mobiler Apps mit Technologien der künstlichen Intelligenz. Entwicklung mobiler Apps mit Maschinensprache, die mit fortschrittlichen Erklärungen für Unternehmen abgeleitet wird.

Betrachten wir zahlreiche Arten von mobilen Anwendungen, die die NLP-Technologie in verschiedenen Unterbereichen wie einer Suchmaschine, dem Schutz vor Spam, im medizinischen Bereich praktizieren.

1. NLP zur Initiative einer Informationssuchmaschine

Ein virtueller Assistent liefert bessere Ergebnisse. NLP-basierte Technologie in mobilen Geräten, um die komplexen Fragen des Benutzers eingehend zu erklären. eine Informations-Engine, die Websites, Videos, eBooks, Datenspeicher, Videos und Fernsehmaterial verwendet. virtuelle Assistenten wie Siri, Cortana und Alexa sind die besten, um eine einfache Antwort auf eine einfache Frage zu geben.

2. NLP für mobile Anwendungen zum Schutz vor Spam

Wenn es um die Überwachung von Spam-Nachrichten geht, funktioniert NLP effektiv. Die NLP-Technologie kann den Inhalt von Kommentaren im Blog, E-Mail-Text, privaten Posts auf Social-Media-Plattformen und mehr lesen und verstehen. Der Inhalt wird mit erkannten Spam-Nachrichten verglichen, um den Spam zu klassifizieren.

3. NLP für mobile Apps im medizinischen Bereich

Die NLP-Technologie füllt automatisch ein Verfahren zur Anamnese des Wohlbefindens von Patienten aus, indem nur eine App verwendet wird, während mit Patienten gesprochen wird. Die NLP-Technologie kann Patienten dabei helfen, direkt aus der Rede des Arztes abgeleitete Notizen zu machen. Medikamentennamen, Dosierungsinformationen und andere Tipps sind wichtige Informationen, die von NLP an Patienten übermittelt werden. Überraschenderweise wird diese Art von mobilen Apps verwendet, um Gesundheitsupdates an die Familie der Patienten zu senden.

Einpacken

Machen wir es kurz, die Verarbeitung natürlicher Sprache soweit so gut ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die einen außergewöhnlichen Einfluss auf die Entwicklung mobiler Apps auf weltweiter Ebene haben kann. Python-Anwendungen haben auch zur Entwicklung von NLP-Anwendungen beigetragen. Mobile Geräte und zahlreiche Gadgets werden intelligenter denn je, da die Technologie von NLP unterstützt wird. Bedeutsamerweise hilft es Unternehmen dabei, das Kundenerlebnis zu florieren und zu verbessern und gleichzeitig die Leistung für jedes Industrieunternehmen zu maximieren. Es gibt kein Ziel der Vermutung, aber wir können mit Sicherheit sagen, dass es verwendet wurde und die Benutzer mit den zunehmenden Trends der künstlichen Intelligenz ständig zunehmen.