Applications de traitement du langage naturel (NLP) utilisées en entreprise

Une fois dans une lune bleue quand nous sommes quelqu'un sans appareil mobile en ce 21e siècle. Le nombre d'utilisateurs mobiles augmente rapidement au niveau mondial. Grâce à une technologie innovante, les interactions homme-machine alimentées par l'IA sont un centime sur une douzaine. La science des données et la technologie d'apprentissage automatique ont amélioré l'organisation publique et les activités commerciales.

Siri, Cortana et Alexa sont quelques exemples populaires d'assistants virtuels. Ils rendent nos vies très détendues. Disons Alexa ou cela pourrait être n'importe quel assistant virtuel, comment sont-ils intelligents pour le faire ? Tout est possible avec le traitement du langage naturel.

Laissez-nous vous présenter le terme de développement des technologies d'IA les plus rapides Traitement du langage naturel (NLP) tout au long de cet article. Une brève ventilation des tâches de PNL effectuées par le logiciel de PNL que nous couvrirons un peu.

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

Cette technologie a été omniprésente au fil des années et a sans cesse amélioré les activités dans les métiers exclusivement dans les activités commerciales. Le traitement du langage naturel est une technologie d'IA qui reconnaît et comprend les langues humaines naturelles. L'amalgame de l'intelligence artificielle et de la dialectologie computationnelle. En particulier de quelle manière programmer les ordinateurs pour traiter et analyser de grandes quantités de données en langage naturel.

Il a amélioré le mode de communication via la parole, le texte, la conversation virtuelle et la messagerie. Les techniques de PNL permettent aux ordinateurs de comprendre la forme convertie de la parole humaine écrite ou parlée. traducteurs, assistants vocaux, correcteurs orthographiques, recherche en ligne sont autant de fonctions où la technique de traitement du langage naturel est utilisée.

Comment fonctionne la PNL ?

Le langage humain écrit et parlé est transformé en un mode adéquat et compréhensible pour la forme informatique qui est des techniques de traitement du langage naturel. La technique utilisée est jugée efficace et appréciée des entreprises.

Toutes les méthodes de PNL sont similaires, qu'il s'agisse d'un chat avec un chatbot ou du traitement d'une traduction automatique. Une méthode similaire pour toute la PNL suit la compréhension des hiérarchies qui commandent l'interaction au milieu de mots distincts. Ce n'est pas comme il semble que le problème se pose lorsque le même mot a un double sens avec la phrase. Dans ce scénario, la différence est de comprendre par les ordinateurs avec la phrase entière.

Les données linguistiques non structurées sont transformées en un langage informatique compréhensible par la PNL. Pour cela, la PNL applique des algorithmes à l'identité et extrait des règles de langage naturel. Après avoir reçu les données textuelles, l'ordinateur utilise des algorithmes pour en extraire le sens et en collecter les données importantes.

La compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG) sont les deux principaux aspects de la PNL. NLU est l'endroit où l'ordinateur attribue le sens de la langue qu'il reçoit. Le NLG est l'endroit où le processus change les données recueillies à partir du langage de l'ordinateur en un langage compréhensible par l'homme.

Les instances de PNL sont les correcteurs orthographiques, la recherche en ligne, les traducteurs, les assistants vocaux, les filtres anti-spam, la correction automatique, les applications métier de PNL sont si couramment utilisées de nos jours dans des systèmes différents.

A quoi sert la PNL ?

• La PNL est couramment utilisée dans les applications de traduction de langues, par exemple Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa et Ok Google sont tous des assistants personnels virtuels qui utilisent le traitement du langage naturel.
• Pour répondre parfaitement aux clients individuels tout en résolvant leurs requêtes, des applications de réponse vocale interactive sont utilisées dans les centres d'appels.
• Chatbots répondant aux particuliers.
• Les filtres anti-spam permettent de supprimer les e-mails indésirables et de différencier le non-spam des spams en extrayant le sens et la régularité de certains mots détectés dans la rubrique e-mail.
• Il traite les sentiments des gens sur des sujets ou des services précis avec une analyse des sentiments.

Brève répartition des tâches de PNL effectuées par le logiciel de PNL

1. Résumé

Le résumé est le processus qui consiste à raccourcir le texte en classant les parties importantes et en faisant un résumé. En résumé, deux approches sont suivies pour créer un résumé.

Résumé abstrait
Abstractive crée une nouvelle phrase qui n'était pas présente auparavant. La nouvelle phrase générée peut être ou ne pas être présente dans le texte original.

Résumé extractif
Le résumé de la phrase est extrait de la phrase fournie. Identification des phrases significatives ou il peut s'agir de phrases du texte original et suppression de celles-ci du texte.

2. Modélisation du langage

On fait référence à la modélisation du langage lorsque la PNL a effectué une tâche qui consiste à prédire le mot suivant, un caractère dans un texte, un document. Il existe diverses utilisations de la modélisation du langage, vérifions-le.

• Pour résumer le texte, le document est utilisé.
• Pour reconnaître l'écriture, il est utilisé.
• Pour sous-titrer l'image.
• Pour la traduction automatique par reconnaissance optique de caractères.
• Pour corriger l'orthographe avec correction automatique.

3. Reconnaissance d'entité nommée

La reconnaissance des entités nommées est le processus qui indique les entités d'identification telles que la personne, l'organisation, la date, le lieu et l'heure dans une phrase. Après cela, la classification est faite en catégories pour une meilleure compréhension.

4. Classification de texte

La classification de texte englobe l'attribution de catégories au texte conférant au contenu. pour structurer, organiser et catégoriser toute classification de texte est utilisée. La classification de texte prend en compte l'interface utilisateur qui est assez simple et facile à utiliser. Le classificateur de texte prend alors l'entrée du texte, analyse son contenu. Ensuite, attribuez-lui automatiquement les balises appropriées.

5. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est le processus qui consiste à identifier des sentiments positifs ou négatifs dans une phrase, le sentiment d'une évaluation client, un jugement d'attitude à travers un texte écrit ou une analyse vocale pour une gamme complète d'analyse subjective.

6. Une partie du marquage de la parole

Une partie du marquage de la parole est le processus qui consiste à marquer et à marquer des mots dans une phrase en tant que noms, verbes, adjectifs, adverbes et autres descripteurs.

Comment utiliser le traitement du langage naturel dans les applications mobiles ?

La PNL est la technologie qui améliore les appareils d'applications mobiles avec des innovations. Les développeurs font des efforts constants pour le développement d'applications mobiles avec la technologie d'intelligence artificielle. Développement d'applications mobiles à l'aide d'un langage machine qui dérive avec des explications progressives pour l'entreprise.

Apprenons de nombreux types d'applications mobiles qui mettent en pratique la technologie NLP dans diverses subdivisions comme un moteur de recherche, la protection contre le spam, dans le domaine médical.

1. La PNL à l'initiative d'un moteur de recherche d'informations

Un assistant virtuel donnera de meilleurs résultats. Technologie basée sur la PNL dans les appareils mobiles pour fournir des explications détaillées de départ aux requêtes complexes de l'utilisateur. un moteur d'information qui utilise des sites Web, des vidéos, des livres électroniques, des magasins de données, des vidéos et du matériel télévisé. les assistants virtuels tels que Siri, Cortana et Alexa sont les meilleurs pour fournir une réponse de base à une question simple.

2. NLP pour application mobile pour la protection contre les spams

Lorsqu'il s'agit de surveiller les messages de spam, la PNL fonctionne efficacement. La technologie NLP peut lire et comprendre le contenu des commentaires sur le blog, le texte des e-mails, les publications privées sur les plateformes de médias sociaux, etc. Le contenu est comparé aux messages de spam reconnus pour classer le spam.

3. PNL pour les applications mobiles dans le domaine médical

La technologie PNL remplit de manière robotique une procédure d'historique de bien-être des patients en utilisant uniquement une application tout en parlant aux patients. La technologie PNL peut aider les patients à prendre des notes dérivées directement du discours du médecin. Les noms des médicaments, les informations sur la posologie et d'autres conseils sont tous des informations cruciales reçues de la PNL aux patients. Étonnamment, ce type d'applications mobiles est utilisé pour envoyer des mises à jour de bien-être à la famille des patients.

Emballer

Faisons une histoire courte jusqu'à présent, le traitement du langage naturel est une technologie d'intelligence artificielle qui peut avoir une influence extraordinaire sur le développement d'applications mobiles au niveau mondial. Les applications Python ont également contribué au développement d'applications NLP. Les appareils mobiles et de nombreux gadgets deviennent plus intelligents que jamais car la technologie est prise en charge par la PNL. De manière significative, cela aide les entreprises à prospérer et à améliorer l'expérience client tout en maximisant la production de chaque entreprise industrielle. Il n'y a aucun but à présomption, mais nous pouvons affirmer avec certitude qu'il a été utilisé et que les utilisateurs augmentent constamment avec les tendances croissantes de l'intelligence artificielle.