Вступ до НЛП

НЛП (переробка природних мов) стане найбільшим стрибком людства в найближчому майбутньому та в галузі ШІ досі. Читачі не плутають себе ні з якою подібністю до голлівудського фільму Вілла Сміта - iRobot . Ніякої схожості на це жодним чином. Подивимося, що саме являє собою НЛП і чому з ним пов’язано стільки ажіотажу.

Ви, мабуть, чули ці імена десь із Google Assistant, Siri, Alexa та Cortana. Тепер настав час додати ще одне доповнення до цього списку, так, ми говоримо про GOOGLE DUPLEX.

Стверджуючи, що цей блог повністю зосереджений на впровадженні в NLP, а не на Google Duplex, але для наших читачів ми запропонували своєрідний останній та найвідповідальніший практичний приклад NLP. GOOGLE DUPLEX - це майбутнє АСИСТАНТА GOOGLE.

Що таке НЛП?

Визначення дуже просте, якщо ви розумієте 3 слова, тобто обробка природних мов. NLP залучає машини або роботи, щоб зрозуміти людську мову, як ми говоримо, щоб вони могли ефективно спілкуватися з нами.

Це означає автоматичну обробку людської мови.

Класифікації NLP

У вищевказаному розділі ми вивчали «Вступ до НЛП», тому зараз ми обговоримо класифікацію НЛП.

НЛП класифікується на дві області -

Природне розуміння мови
Природне покоління мови

Фонологія відноситься до науки про розуміння звуку, морфологія - до словотворення, а синтаксис - до структури, тоді як прагматика - розуміння.

Компоненти НЛП

Як ми вже дізналися про Вступ до НЛП, Тож повідомте нам про складову НЛП. Ось дві речі, про які ми говорили в розділі класифікації. Для будь-якого спілкування ці дві речі необхідні. Перший - це розуміння, а другий - це покоління (як відомо, що відповідає більш загальною мовою). Коли людина розмовляє між собою, перше, що робить інша людина, - це зрозуміти контекст. Пізніше сформулюйте відповідь відповідно, що має сенс. Це те, що намагаються сказати два терміни, розуміючи природну мову, це означає зрозуміти контекст, а генерація природної мови стосується розумного реагування на контекст.

Розуміння природної мови : якщо ви знаєте, що таке двозначність (різне значення якоїсь конкретної речі), цей термін має пряме відношення до цього слова.

Лексичний (рівень слів) - Лексичний твір на рівні слів, уявіть будь-яке слово, яке вживається як дієслово, а також використовується як іменник. Вони мають вирішальне значення для прийняття рішення про НЛП
Синтаксичний (Парсінг) - Парсинг - це своєрідний синонім синтаксичного, що стосується НЛП. Напр. "Зателефонуйте мені в таксі", якщо ви думаєте, це речення має два наслідки. Один - це запит на отримання кабіни, а інший говорить; мене звуть таксі, тому називайте мене таксі. Це синтаксичний характер, який визначає свою роль на рівні речення.
Довідково - Дозвольте переглянути новий сценарій, щоб краще зрозуміти це. «Алекс пішов до Дейва; він сказав, що голодує ». Це лише пояснення з поясненнями, щоб продемонструвати, наскільки складними можуть бути інтерпретації для того, щоб комп'ютери зрозуміли їх на початковій фазі NLP. Так, у наведеному вище твердженні плутанина для комп'ютера, щоб зрозуміти двох він призначений для якої людини (означає Алекс або Дейв).

Покоління природної мови : Тож машина зрозуміла, що ми попросили їх щось зробити, тепер прийде їх черга, щоб надати належну відповідь чи відгуки. NLG робить те ж саме.

Планування тексту - Це означає викладати текст із бази знань, як і ми, люди, словниковий запас, який допомагає нам складати речення.
Внесення вироку - Впорядкувати всі слова та скласти домовленість за змістовною схемою.
Реалізація тексту - обробка всіх речень у правильній послідовності чи порядку та надання результату називається реалізацією тексту.

Історія НЛП

До 1940 року цей термін не існує, але найпершим терміном, який з'явився, був "Машинний переклад (МТ)". Російська та англійська мови були визначними мовами, що працюють за цією технологією. Наприкінці 1960-х років почалася деяка впливова робота щодо ШІ, і LUNAR та WINOGRAD SHRDLU отримали свої назви.

Застосування НЛП

NLP має широкий спектр застосування. Досліджено лише підказку функцій айсберга, і відпочинок ще триває. Наразі такі сфери, як машинний переклад, виявлення спаму електронною поштою, вилучення інформації, узагальнення та відповіді на питання, є деякими з досліджених та відпрацьованих сфер.

Машинний переклад дуже важливий, оскільки весь світ присутній в Інтернеті, і завдання доступних даних для кожного є величезною проблемою. Мовний бар’єр найбільше сприяє виклику, оскільки кожна мова пов'язана з безліччю структури та граматики.
Фільтрація спаму працює з використанням текстової категоризації, а останнім часом до категоризації тексту або фільтрації проти спаму застосовуються різні методи машинного навчання, як і правила вивчення правил, Naive Bayes.
Вилучення інформації стосується виявлення більш релевантних та правильних текстових даних. Існує багато програм, для яких вилучення таких об'єктів, як імена, місця, дати та час, є потужним способом узагальнення відповідної інформації відповідно до потреб користувача.
Узагальнення, оскільки ми в даний час оточені даними, що означає нашу здатність розуміти їх. Оскільки дані постійно збільшуються, а можливість їх узагальнення з точним значенням користується великим попитом. Це дає нам більше шансів маніпулювати даними, а також приймати необхідні рішення (що НЛП намагається зробити).

Переваги НЛП

Хоча весь вступ до статті NLP обертається і говорить тим чи іншим способом, як NLP може полегшити наше життя. Що стосується нашої детальної дискусії, то саме час обговорити всі переваги з точки зору програми -

Автоматичне підбиття підсумків з читаним підсумком кліків
Кореференційне дозвіл
Аналіз дискурсу
Кращий результат
Пошук обробки перекладу
Більше вилучення даних та більше зростання даних
Складні результати пошуку

Технології, що використовують НЛП

Аналіз психічних захворювань
Електронний моніторинг здоров'я
НЛП алгоритми
Пошук на сайті NLP

Вступ до НЛП - Компонент - застосування та переваги НЛП

Зміст: