فکر می کنید رایانه ها و دستگاه های همراه ما ما را درک می کنند؟
ممکن است پرسیدن سوال عجیبی به نظر برسد ، اما ما به دستیابی به سطحی از تفسیر نزدیک هستیم که شبیه توانایی های انسان است.
پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه ای در تقاطع یادگیری ماشین ، زبانشناسی و علوم کامپیوتر است که به سرعت در حال گسترش است و طی چند سال گذشته پیشرفت های باورنکردنی داشته است. شانس خوب است که شما قبلاً با یک سیستم با استفاده از NLP ارتباط برقرار کرده اید. این فناوری پشت جوابهایی است که هنگام گفتن "هی ، سیری" یا س Alexaال از الکسا می گیرید.
در حال حاضر ، به نظر نمی رسد که لحن صدای شما و مفاهیم پنهان مقصود شما تجزیه و تحلیل شود ، اما دور از دسترس نیست.
NLP در حال حاضر برای بررسی محتوای آنلاین برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می شود. دیری نمی گذرد که سیری از شما می پرسد که چرا ناراحت هستید یا الکسا عصبی می فهمد و برخی از موقعیت های یوگا را به شما پیشنهاد می دهد.
و گرچه آشنا ترین کاربردهای NLP از شرکت های بزرگی مانند اپل ، گوگل و آمازون استفاده می شود ، اما این بدان معنا نیست که برای کسب و کارهای کوچک و متوسط از دسترس خارج شده است. برای یادگیری نحوه کار ، نحوه استفاده از قبل و اینکه چگونه می توانید آن را با نیازهای سازمان خود تطبیق دهید ، به خواندن ادامه دهید.
پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
NLP چیست
تکرارهای اولیه پردازش زبان طبیعی مبتنی بر قوانین بود. آنها برای رمزگذاری دستی و مرتب سازی کلمات و عبارات به ساعتهای بی شماری کار توسط انسان نیاز داشتند تا دستگاه بتواند آنها را به درستی تفسیر کند.
محققان به سرعت فهمیدند که استراتژی مقیاس بندی نمی کند ، بنابراین سازگاری های جدید به الگوریتم های یادگیری ماشین برای مرتب سازی و پیش بینی روابط با استفاده از استنباط آماری متکی هستند. اساساً ، دستگاههایی که از NLP استفاده می کنند درمورد معنای کلماتی که با آنها روبرو می شوند حدس می زنند. و به طور کلی ، هرچه محتوای بیشتری به این سیستم ها وارد شود ، در تفسیر مطالب بهتر عمل می کنند.
6 روش شگفت انگیز یادگیری ماشین می تواند کشاورزی را متحول کند
یکی از موفقیت های اولیه در پردازش زبان طبیعی تعیین این بود که کدام کلمات را در طراحی اپلیکیشن به خصوص اندروید نادیده بگیریم. همانطور که می توانید تصور کنید ، تعیین معنی یک سند یا ضبط دشوار خواهد بود اگر از ایده هر کلمه معنی نداشته باشید. اما با استفاده از تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل فرکانس (که به معنای شمارش هر کلمه است تا میزان استفاده از آن را مشاهده کنید) ، یک سیستم NLP می تواند "یاد بگیرد" که کلمات متداول مانند "the" و "a" معنی چندانی ندارند جمله ای را که اسم و فعل انجام می دهند.
با این حال ، باور نکنید که NLP فقط یک روش پیچیده برای شناسایی موضوع و موضوع یک جمله است. این قبلاً قادر است روابط پیچیده را در بین گروه های متن به درستی شناسایی کند ، مانند تأیید مایکروسافت که نشان می دهد سیستم NLP می تواند افراد مبتلا به سرطان لوزالمعده را فقط با عبارات جستجوی اینترنتی که استفاده می کنند شناسایی کند ، قبل از اینکه تشخیص داده شود.
موارد استفاده جالب برای پردازش زبان طبیعی
گذشته از فرصت های اولیه برای تشخیص سرطان ، از پردازش زبان طبیعی در تعدادی از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی استفاده می شود. در اینجا یک لیست سریع برای کمک به شما در درک امکانات وجود دارد:
فیلتر هرمه: صندوق های ایمیل ما بدون فیلتر خودکار هرمه ، یکسان نیستند. Google و سایر ارائه دهندگان ایمیل از NLP برای شناسایی رایج ترین عبارات و الگوهای موجود در پیام های هرمه استفاده می کنند تا موارد جدید را شناسایی کرده و از صندوق ورودی شما دور نگه دارند.
شناسایی اخبار جعلی: توییتر و سایر سرویس ها شروع به برچسب گذاری مطالب به عنوان اخبار جعلی کرده و تا آنجا پیش می روند که آن را حذف کنند.
تجارت با فرکانس بالا: الگوریتم های استفاده شده توسط صندوق های حفاظتی وال استریت بسیار بیشتر از و سریع سهام است. بیشتر آنها برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات در گزارش های مربوط به شرکت ها و رویدادها ، به جریان اخباری که روزانه منتشر می شود ، گره خورده اند. روابطی که آنها شناسایی می کنند آنها را راهنمایی می کند که چه موقع و چه چیزهایی باید بخرند و بند.
طراحی اپلیکیشن مویایل فائزه استفاده ,شناسایی ,طبیعی ,زبان ,پردازش ,تجزیه ,زبان طبیعی ,پردازش زبان ,یادگیری ماشین ,طراحی اپلیکیشن ,برای شناسایی منبع
درباره این سایت