Zastosowania przetwarzania języka naturalnego (NLP) w biznesie

Raz w błękitnym księżycu, gdy jesteśmy kimś bez urządzenia mobilnego w XXI wieku. Liczba użytkowników mobilnych szybko rośnie na poziomie ogólnoświatowym. Dzięki innowacyjnej technologii interakcje człowiek-maszyna oparte na sztucznej inteligencji to dziesiątki na tuzin. Nauka o danych i technologia uczenia maszynowego poprawiły organizację publiczną i działalność biznesową.

Siri, Cortana i Alexa to kilka popularnych przykładów wirtualnych asystentów. Sprawiają, że nasze życie jest bardzo zrelaksowane. Powiedzmy, że Alexa lub może to być dowolna wirtualna asystentka, jak oni są sprytni, aby to zrobić? To wszystko jest możliwe dzięki przetwarzaniu języka naturalnego.

Pozwól, że w tym artykule przedstawimy Ci termin najszybciej rozwijające się technologie sztucznej inteligencji Przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Krótkie zestawienie zadań NLP wykonywanych przez oprogramowanie NLP omówimy za chwilę.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Technologia ta była wszędzie przez lata i nieprzerwanie usprawniała działalność w branżach wyłącznie w działalności biznesowej. Przetwarzanie języka naturalnego to technologia AI, która rozpoznaje i rozumie naturalne języki ludzkie. Połączenie sztucznej inteligencji i dialektologii obliczeniowej. W szczególności w jaki sposób programować komputery do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych w języku naturalnym.

Udoskonalono tryb komunikacji za pomocą mowy, tekstu, wirtualnej rozmowy i wiadomości. Techniki NLP sprawiają, że komputery rozumieją przekonwertowaną formę pisanej lub mówionej ludzkiej mowy. tłumacze, asystenci głosowi, sprawdzanie pisowni, wyszukiwanie online to funkcje, w których wykorzystywana jest technika przetwarzania języka naturalnego.

Jak działa NLP?

Pisemny i mówiony język ludzki zostaje zamieniony na adekwatny i zrozumiały tryb dla formy komputerowej, czyli technik przetwarzania języka naturalnego. Stosowana technika jest uważana za skuteczną i docenianą przez firmy.

Wszystkie metody NLP są podobne, niezależnie od tego, czy odbywa się czat z chatbotem, czy przetwarza automatyczne tłumaczenie. Podobna metoda we wszystkich NLP polega na zrozumieniu hierarchii, które kierują interakcją w różnych słowach. Nie jest tak, jak się wydaje, problem pojawia się, gdy to samo słowo ma podwójne znaczenie ze zdaniem. W tym scenariuszu różnica polega na zrozumieniu przez komputery całego zdania.

Nieustrukturyzowane dane językowe są przekształcane przez NLP w zrozumiały język komputerowy. W tym celu NLP stosuje algorytmy do tożsamości i wyodrębnia reguły języka naturalnego. Po otrzymaniu danych tekstowych komputer wykorzystuje algorytmy do wyabstrahowania ich znaczenia i zebrania z nich ważnych danych.

Natural Language Understanding (NLU) i Natural Language Generation (NLG) to dwa główne aspekty NLP. NLU to miejsce, w którym komputer przypisuje znaczenie otrzymanego przez siebie języka. NLG to proces, w którym proces zmienia dane zebrane z języka komputera na język zrozumiały dla człowieka.

Instancje NLP to sprawdzanie pisowni, wyszukiwanie online, tłumacze, asystenci głosowi, filtry spamu, autokorekta, aplikacje biznesowe NLP są obecnie tak powszechnie używane w różnych systemach.

Do czego służy NLP?

• NLP jest powszechnie używany w aplikacjach do tłumaczenia języków, na przykład jako Tłumacz Google, Tłumacz Microsoft, Tłumacz iTranslate.
• Siri, Cortana, Alexa i Ok Google to wirtualni osobiści asystenci, którzy wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego.
• Aby idealnie odpowiadać klientom indywidualnym podczas rozwiązywania ich zapytań, w call center wykorzystywane są interaktywne aplikacje Voice Response.
• Chatboty odpowiadające osobom.
• Filtry spamu są używane do usuwania niechcianych wiadomości e-mail i odróżniania niebędących spamem od wiadomości spamowych poprzez wyodrębnienie znaczenia i regularności niektórych słów wykrytych w sekcji wiadomości e-mail.
• Zajmuje się odczuciami ludzi dotyczącymi określonych tematów lub usług za pomocą analizy nastrojów.

Krótki podział zadań NLP wykonywanych przez oprogramowanie NLP

1. Podsumowanie

Podsumowanie to proces, który obejmuje skracanie tekstu poprzez klasyfikację istotnych części i sporządzanie streszczenia. Podsumowując, przy tworzeniu podsumowania stosuje się dwa podejścia.

Streszczenie abstrakcyjne
Abstrakcyjny tworzy nowe zdanie, którego wcześniej nie było. Zdanie wygenerowane na nowo może być lub nie może być obecne w tekście oryginalnym.

Podsumowanie ekstrakcyjne
Podsumowanie zdania jest wyodrębniane z podanego zdania. Identyfikacja zdań znaczących lub mogą to być frazy z oryginalnego tekstu i usunięcie ich z tekstu.

2. Modelowanie języka

O modelowaniu języka mówimy wtedy, gdy NLP wykonało zadanie polegające na przewidzeniu kolejnego słowa, znaku w tekście, dokumencie. Modelowanie języka ma różne zastosowania, sprawdźmy to.

• Do streszczenia tekstu używany jest dokument.
• Służy do rozpoznawania pisma ręcznego.
• Do podpisywania obrazu.
• Do optycznego tłumaczenia maszynowego rozpoznawania znaków.
• Do poprawiania pisowni za pomocą autokorekty.

3. Rozpoznawanie nazwanego podmiotu

Rozpoznawanie nazwanych jednostek to proces, który wskazuje jednostki identyfikujące takie jak osoba, organizacja, data, lokalizacja, czas w zdaniu. Następnie klasyfikacja jest podzielona na kategorie w celu lepszego zrozumienia.

4. Klasyfikacja tekstu

Klasyfikacja tekstu obejmuje przypisywanie kategorii do tekstu nadając treści. do strukturyzowania, organizowania i kategoryzowania dowolnej klasyfikacji tekstu. Klasyfikacja tekstu obejmuje interfejs użytkownika, który jest dość prosty i łatwy w użyciu. Klasyfikator tekstu następnie pobiera dane wejściowe z tekstu, analizuje jego zawartość. Następnie automatycznie przypisz do niego odpowiednie tagi.

5. Analiza nastrojów

Analiza sentymentu to proces, który polega na identyfikacji pozytywnych lub negatywnych uczuć w zdaniu, sentymencie oceny klienta, ocenie postawy poprzez analizę tekstu pisanego lub głosu w celu kompleksowej analizy subiektywnej.

6. Część tagowania mowy

Część tagowania mowy to proces polegający na tagowaniu i oznaczaniu słów w zdaniu jako rzeczowników, czasowników, przymiotników, przysłówków i innych deskryptorów.

Jak korzystać z przetwarzania języka naturalnego w aplikacjach mobilnych?

NLP to technologia, która udoskonala urządzenia z aplikacjami mobilnymi o innowacje. Deweloperzy nieustannie starają się rozwijać aplikacje mobilne z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji. Tworzenie aplikacji mobilnych przy użyciu języka maszynowego, który wywodzi się z progresywnych wyjaśnień dla biznesu.

Przyjrzyjmy się wielu rodzajom aplikacji mobilnych, które ćwiczą technologię NLP w różnych działach, takich jak wyszukiwarka, ochrona przed spamem, w dziedzinie medycyny.

1. NLP do inicjatywy wyszukiwarki informacji

Wirtualny asystent zapewni lepsze rezultaty. Technologia oparta na NLP w urządzeniach mobilnych zapewniająca początkowe szczegółowe wyjaśnienia złożonych zapytań użytkownika. silnik informacyjny, który wykorzystuje strony internetowe, filmy, e-booki, magazyny danych, filmy i materiały telewizyjne. wirtualni asystenci, tacy jak Siri, Cortana i Alexa, są najlepsi w udzielaniu podstawowej odpowiedzi na proste pytanie.

2. NLP dla aplikacji mobilnych w celu ochrony przed spamem

Jeśli chodzi o monitorowanie wiadomości spamowych, NLP działa skutecznie. Technologia NLP może czytać i rozumieć treść komentarzy na blogu, tekst wiadomości e-mail, prywatne posty na platformach społecznościowych i nie tylko. Treść jest porównywana z rozpoznanymi wiadomościami spamowymi w celu sklasyfikowania spamu.

3. NLP dla aplikacji mobilnych w medycynie

Technologia NLP automatycznie wypełnia procedurę historii dobrego samopoczucia pacjentów, używając tylko aplikacji podczas rozmowy z pacjentami. Technologia NLP może pomóc pacjentom w sporządzaniu notatek pochodzących bezpośrednio z przemówienia lekarza. Nazwy leków, informacje o dawkowaniu i inne wskazówki to kluczowe informacje otrzymywane od NLP dla pacjentów. Co zaskakujące, tego rodzaju aplikacje mobilne są wykorzystywane do wysyłania aktualizacji dotyczących samopoczucia rodzinie pacjentów.

Zawijanie

Krótko mówiąc, przetwarzanie języka naturalnego, jak dotąd, jest dobrą technologią sztucznej inteligencji, która może mieć niezwykły wpływ na rozwój aplikacji mobilnych na poziomie światowym. Aplikacje Pythona również przyczyniły się do rozwoju aplikacji NLP. Urządzenia mobilne i liczne gadżety stają się inteligentniejsze niż kiedykolwiek wcześniej, ponieważ technologia jest obsługiwana przez NLP. W szczególności zapewnia pomoc firmom, które rozwijają się i poprawiają jakość obsługi klienta, jednocześnie maksymalizując wydajność każdej firmy przemysłowej. Nie ma na celu domniemania, ale możemy śmiało powiedzieć, że jest on używany, a liczba użytkowników stale rośnie wraz z narastającymi trendami sztucznej inteligencji.