Приложения для обработки естественного языка (NLP), используемые в бизнесе

Однажды в синей луне, когда мы - кто-то без мобильного устройства в этом 21 веке. Количество мобильных пользователей быстро растет во всем мире. Благодаря инновационным технологиям, взаимодействие человека с машиной на базе искусственного интеллекта - пруд пруди. Наука о данных и технологии машинного обучения улучшили общественную организацию и деловую активность.

Siri, Cortana и Alexa - несколько популярных примеров виртуальных помощников. Они делают нашу жизнь очень расслабленной. Скажем, Алекса или это может быть любой виртуальный помощник, как они умны для этого? Все это возможно с обработкой естественного языка.

Позвольте представить вам термин «самые быстроразвивающиеся технологии искусственного интеллекта« Обработка естественного языка »(NLP) в этой статье. Краткое описание задач НЛП, выполняемых программным обеспечением НЛП, мы рассмотрим немного позже.

Что такое обработка естественного языка?

Эта технология была повсюду на протяжении многих лет и непрерывно улучшала деятельность в сфере торговли исключительно в сфере бизнеса. Обработка естественного языка - это технология искусственного интеллекта, которая распознает и понимает естественные человеческие языки. Слияние искусственного интеллекта и вычислительной диалектологии. В частности, каким образом запрограммировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.

Он улучшил режим общения с помощью речи, текста, виртуального разговора и обмена сообщениями. Методы НЛП заставляют компьютеры понимать преобразованную форму письменной или устной речи человека. переводчики, голосовые помощники, средства проверки правописания, онлайн-поиск - все это функции, в которых используется техника обработки естественного языка.

Как работает НЛП?

Письменный и устный человеческий язык преобразован в адекватный и понятный для компьютерной формы режим, то есть методы обработки естественного языка. Используемая методика считается эффективной и ценится в бизнесе.

Все методы НЛП одинаковы, будь то чат с чат-ботом или обработка автоматического перевода. Подобный метод всего НЛП основан на понимании иерархий, управляющих взаимодействием между отдельными словами. Это не так, как кажется, проблема возникает, когда одно и то же слово имеет двойное значение с предложением. В этом сценарии разница состоит в том, чтобы компьютер понимал целое предложение.

Неструктурированные языковые данные преобразуются в понятный компьютерный язык с помощью НЛП. Для этого НЛП применяет алгоритмы к идентификации и извлекает правила естественного языка. После получения текстовых данных компьютер использует алгоритмы, чтобы абстрагироваться от их значения и собирать из них важные данные.

Понимание естественного языка (NLU) и генерация естественного языка (NLG) - два основных аспекта NLP. NLU - это то место, где компьютер присваивает значение полученному им языку. NLG - это процесс, в котором данные, собранные с языка компьютера, меняются на понятный человеку.

Примеры НЛП - это средства проверки орфографии, онлайн-поиск, переводчики, голосовые помощники, фильтры спама, автозамена, бизнес-приложения НЛП так часто используются в наши дни в разнородных системах.

Для чего используется НЛП?

• NLP обычно используется в приложениях для языкового перевода, например, в Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa и Ok Google - все виртуальные личные помощники, использующие обработку естественного языка.
• Чтобы безупречно реагировать на запросы отдельных клиентов при решении их запросов, в центрах обработки вызовов используются приложения интерактивного голосового ответа.
• Чат-боты отвечают на запросы отдельных лиц.
• Спам-фильтры используются для удаления нежелательных писем и отличия не-спама от спама путем извлечения значения и регулярности определенных слов, обнаруженных в разделе электронной почты.
• Он обрабатывает чувства людей по поводу определенных тем или услуг с помощью анализа настроений.

Краткое описание задач НЛП, выполняемых программным обеспечением НЛП

1. Резюме

Обобщение - это процесс, который включает сокращение текста путем классификации значимых частей и составления резюме. В обобщении используются два подхода к созданию резюме.

Абстрактное обобщение
Абстракция создает новое предложение, которого раньше не было. Сгенерированное заново предложение может присутствовать или не присутствовать в исходном тексте.

Экстрактивное обобщение
Краткое изложение предложения извлекается из предоставленного предложения. Выявление значимых предложений или фраз из исходного текста и удаление их из текста.

2. Языковое моделирование

Под языковым моделированием понимается процесс, когда НЛП выполняет задачу, состоящую в предсказании следующего слова, символа в тексте, документа. Существуют различные варианты использования языкового моделирования, давайте проверим это.

• Для обобщения текста используется документ.
• Он используется для распознавания почерка.
• Для подписи к изображению.
• Для машинного перевода с оптическим распознаванием символов.
• Для исправления орфографии с автокоррекцией.

3. Признание именованных организаций

Распознавание именованных сущностей - это процесс, который указывает в предложении такие идентификационные сущности, как человек, организация, дата, местоположение, время. После этого для лучшего понимания классификация разбивается на категории.

4. Классификация текста

Классификация текста включает присвоение категорий тексту, относящемуся к содержанию. для структурирования, систематизации и категоризации любого текста используется классификация. Классификация текста основана на пользовательском интерфейсе, который довольно прост и удобен в использовании. Затем классификатор текста принимает ввод текста, анализирует его содержание. После этого автоматически назначьте ему соответствующие теги.

5. Анализ настроений

Анализ тональности - это процесс, который заключается в выявлении положительных или отрицательных чувств в предложении, настроении оценки клиента, суждении об отношении посредством письменного текста или анализа голоса для всестороннего субъективного анализа.

6. Часть речевых тегов

Часть речевого тегирования - это процесс, который состоит из тегирования и разметки слов в предложении как существительных, глаголов, прилагательных, наречий и других дескрипторов.

Как использовать обработку естественного языка в мобильных приложениях?

NLP - это технология, улучшающая мобильные приложения с помощью инноваций. Разработчики прилагают постоянные усилия для разработки мобильных приложений с использованием технологии искусственного интеллекта. Разработка мобильных приложений с использованием машинного языка с прогрессивными объяснениями для бизнеса.

Давайте рассмотрим множество видов мобильных приложений, которые практикуют технологию НЛП в различных подразделениях, таких как поисковая система, защита от спама, в области медицины.

1. НЛП инициирует поисковую систему

Виртуальный помощник даст лучшие результаты. Технология на основе NLP в мобильных устройствах для предоставления подробных объяснений сложных запросов пользователя. информационная система, использующая веб-сайты, видео, электронные книги, хранилища данных, видео и телевизионные материалы. виртуальные помощники, такие как Siri, Cortana и Alexa, лучше всего могут дать базовый ответ на простой вопрос.

2. NLP для мобильного приложения для защиты от спама

Когда дело доходит до мониторинга спам-сообщений, НЛП работает эффективно. Технология НЛП может читать и понимать содержание комментариев в блоге, тексты электронных писем, личные сообщения в социальных сетях и многое другое. Контент сравнивается с распознанными спам-сообщениями для классификации спама.

3. НЛП для мобильных приложений в медицине

Технология НЛП автоматически заполняет историю болезни пациентов, используя приложение только во время разговора с пациентами. Технология НЛП может помочь пациентам делать заметки непосредственно из речи врача. Названия лекарств, информация о дозировках и другие советы - все это важная информация, полученная от НЛП для пациентов. Удивительно, но такие мобильные приложения используются для отправки информации о самочувствии семье пациентов.

Заключение

Давайте короче, обработка естественного языка настолько хороша, насколько хороша технология искусственного интеллекта, которая может оказать огромное влияние на разработку мобильных приложений на мировом уровне. Приложения Python также внесли свой вклад в разработку приложений НЛП. Мобильные устройства и многочисленные гаджеты становятся умнее, чем когда-либо прежде, поскольку технология поддерживается NLP. В значительной степени это помогает предприятиям процветать и улучшать качество обслуживания клиентов, одновременно увеличивая производительность для каждой промышленной компании. У презумпции нет цели, но мы можем с уверенностью сказать, что она использовалась, и количество пользователей постоянно растет с растущими тенденциями в области искусственного интеллекта.