Applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) utilizzate negli affari

Una volta in una luna blu quando siamo qualcuno senza un dispositivo mobile in questo 21° secolo. Il numero di utenti mobili sta aumentando rapidamente a livello mondiale. Con una tecnologia innovativa, le interazioni uomo-macchina basate sull'intelligenza artificiale sono una monetina su una dozzina. La scienza dei dati e la tecnologia di apprendimento automatico hanno migliorato l'organizzazione pubblica e le attività commerciali.

Siri, Cortana e Alexa sono alcuni esempi popolari di assistenti virtuali. Rendono la nostra vita molto rilassata. Diciamo Alexa o potrebbe essere un qualsiasi assistente virtuale, come sono intelligenti per farlo? Tutto è possibile con l'elaborazione del linguaggio naturale.

Lascia che ti presentiamo il termine tecnologie di intelligenza artificiale a sviluppo più rapido Natural Language Processing (NLP) in questo articolo. Tra poco tratteremo una breve analisi delle attività di PNL eseguite dal software NLP.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

Questa tecnologia è stata ovunque nel corso degli anni e ha potenziato ininterrottamente le attività nei mestieri esclusivamente nelle attività commerciali. L'elaborazione del linguaggio naturale è una tecnologia AI che riconosce e comprende i linguaggi umani naturali. La fusione tra intelligenza artificiale e dialettologia computazionale. In particolare in che modo programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati in linguaggio naturale.

Ha migliorato la modalità di comunicazione tramite voce, testo, conversazione virtuale e messaggistica. Le tecniche di PNL consentono ai computer di comprendere la forma convertita del discorso umano scritto o parlato. traduttori, assistenti vocali, correttori ortografici, ricerca online sono tutte le funzioni in cui viene utilizzata la tecnica di elaborazione del linguaggio naturale.

Come funziona la PNL?

Il linguaggio umano scritto e parlato viene alterato in una modalità adeguata e comprensibile per la forma del computer, ovvero le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale. La tecnica utilizzata è ritenuta efficace e apprezzata per le imprese.

Tutti i metodi di PNL sono simili sia che ci sia una chat con un chatbot o che elabori una traduzione automatica. Un metodo simile di tutta la PNL segue la comprensione delle gerarchie che comandano l'interazione tra parole distinte. Non è come sembra che il problema si presenti quando la stessa parola ha un doppio significato con la frase. In questo scenario, la differenza è capire da computer con l'intera frase.

I dati linguistici non strutturati vengono trasformati in un linguaggio informatico comprensibile dalla PNL. Per questo la PNL applica algoritmi all'identità ed estrae le regole del linguaggio naturale. Dopo aver ricevuto i dati di testo, il computer utilizza algoritmi per astrarre il suo significato e raccogliere i dati importanti da essi.

Natural Language Understanding (NLU) e Natural Language Generation (NLG) sono i due aspetti principali della PNL. NLU è dove il computer assegna il significato della lingua ricevuta da esso. NLG è il punto in cui il processo cambia i dati raccolti dal linguaggio del computer a un linguaggio comprensibile per l'uomo.

Le istanze NLP sono correttori ortografici, ricerca online, traduttori, assistenti vocali, filtri antispam, correzione automatica, applicazioni aziendali NLP sono utilizzate così comunemente in questi giorni in sistemi dissimili.

A cosa serve la PNL?

• La PNL è comunemente utilizzata nelle applicazioni di traduzione linguistica, ad esempio Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa e Ok Google sono tutti assistenti personali virtuali che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale.
• Per rispondere perfettamente ai singoli clienti mentre risolvono le loro domande, nei call center vengono utilizzate app di risposta vocale interattiva.
• Chatbot che rispondono agli individui.
• I filtri antispam vengono utilizzati per rimuovere le email indesiderate e differenziare le email non spam dalle email spam estraendo il significato e la regolarità di alcune parole rilevate nella sezione email.
• Gestisce i sentimenti delle persone su argomenti o servizi definiti con l'analisi del sentimento.

Breve analisi delle attività NLP eseguite dal software NLP

1. Riepilogo

La sintesi è il processo che comprende l'accorciamento del testo classificando le parti significative e facendo un riassunto. In sintesi, vengono seguiti due approcci per la creazione di un riepilogo.

Riassunto astratto
Abstractive crea una nuova frase che non era presente in precedenza. La nuova frase generata può essere o non essere presente nel testo originale.

Riepilogo estrattivo
Il riassunto della frase è estratto dalla frase fornita. Identificazione delle frasi significative o potrebbero essere frasi dal testo originale e rimuoverle dal testo.

2. Modellazione linguistica

Si fa riferimento alla modellazione linguistica quando la PNL ha eseguito un'attività che consiste nel prevedere la parola successiva, un carattere in un testo, un documento. Ci sono vari usi della modellazione del linguaggio, diamo un'occhiata.

• Per il riepilogo del testo, viene utilizzato il documento.
• Per riconoscere la grafia, viene utilizzato.
• Per la didascalia dell'immagine.
• Per la traduzione automatica del riconoscimento ottico dei caratteri.
• Per correggere l'ortografia con il correttore automatico.

3. Riconoscimento dell'entità designata

Il riconoscimento dell'entità denominata è il processo che indica entità di identificazione come persona, organizzazione, data, luogo, ora in una frase. Successivamente, la classificazione viene suddivisa in categorie per una migliore comprensione.

4. Classificazione del testo

La classificazione del testo comprende l'assegnazione di categorie al testo che conferisce al contenuto. per strutturare, organizzare e categorizzare viene utilizzata qualsiasi classificazione di testo. La classificazione del testo comprende l'interfaccia utente che è abbastanza semplice e facile da usare. Il classificatore di testo prende quindi l'input del testo, ne analizza il contenuto. Successivamente, assegnagli automaticamente i tag appropriati.

5. Analisi del sentimento

L'analisi del sentimento è il processo che consiste nell'identificare i sentimenti positivi o negativi in ​​una frase, il sentimento di una valutazione del cliente, il giudizio sull'atteggiamento attraverso il testo scritto o l'analisi vocale per una gamma completa di analisi soggettive.

6. Parte dell'etichettatura vocale

L'etichettatura parziale del discorso è il processo che consiste nell'etichettare e contrassegnare le parole in una frase come nomi, verbi, aggettivi, avverbi e altri descrittori.

Come utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale nelle app mobili?

La PNL è la tecnologia che sta migliorando i dispositivi delle app mobili con innovazioni. Gli sviluppatori stanno compiendo sforzi costanti per lo sviluppo di app mobili con la tecnologia dell'intelligenza artificiale. Sviluppo di app mobili utilizzando un linguaggio macchina che deriva da spiegazioni progressive per il business.

Afferriamo numerosi tipi di applicazioni mobili che praticano la tecnologia NLP in diverse suddivisioni come un motore di ricerca, la protezione dallo spam, in campo medico.

1. PNL per avviare un motore di ricerca di informazioni

Un assistente virtuale fornirà risultati migliori. Tecnologia basata sulla PNL nei dispositivi mobili per fornire spiegazioni approfondite iniziali alle complesse query dell'utente. un motore di informazioni che utilizza siti Web, video, eBook, archivi di dati, video e materiale televisivo. assistenti virtuali come Siri, Cortana e Alexa sono i migliori nel fornire una risposta di base a una semplice domanda.

2. PNL per l'applicazione mobile per la protezione dallo spam

Quando si tratta di monitorare i messaggi di spam, la PNL funziona in modo efficace. La tecnologia NLP può leggere e comprendere il contenuto dei commenti sul blog, il testo delle e-mail, i post privati ​​sulle piattaforme dei social media e altro ancora. Il contenuto viene confrontato con i messaggi di spam riconosciuti per classificare lo spam.

3. PNL per le app mobili in campo medico

La tecnologia NLP compila in modo robotico una procedura di storia del benessere dei pazienti utilizzando solo un'app mentre si parla con i pazienti. La tecnologia PNL può aiutare i pazienti a prendere appunti derivati ​​direttamente dal discorso del medico. I nomi dei farmaci, le informazioni sul dosaggio e altri suggerimenti sono tutte informazioni cruciali ricevute dalla PNL ai pazienti. Sorprendentemente questo tipo di app mobile viene utilizzata per inviare aggiornamenti sul benessere ai familiari dei pazienti.

Avvolgendo

Per farla breve, l'elaborazione del linguaggio naturale finora così buona è una tecnologia di intelligenza artificiale che può avere un'influenza straordinaria sullo sviluppo di app mobili a livello mondiale. Anche le applicazioni Python hanno contribuito allo sviluppo di app NLP. I dispositivi mobili e numerosi gadget stanno diventando più intelligenti che mai poiché la tecnologia è supportata dalla PNL. Significativamente fornisce aiuto alle aziende con il fiorente e migliora l'esperienza del cliente massimizzando la produzione per ogni azienda industriale. Non c'è scopo di presunzione, ma possiamo affermare con sicurezza che è stato utilizzato e gli utenti sono in costante aumento con le crescenti tendenze dell'intelligenza artificiale.