НЛП — это область исследования в рамках общего понятия ИИ, которая занимается обучением компьютеров понимать человеческий язык. НЛП — сложная задача, потому что язык часто неоднозначен и может интерпретироваться по-разному. Например, фраза «Я иду в магазин» может означать, что вы собираетесь что-то купить, или просто означает, что вы идете в магазин. Компьютеры должны иметь возможность устранять неоднозначность таких фраз, чтобы понимать их.
НЛП — сложная и быстро развивающаяся область исследований, популярность которой в последние годы растет. Из-за его широкого применения в различных дисциплинах, включая медицину, юриспруденцию и маркетинг, многие студенты заинтересованы в его изучении. За последние несколько десятилетий был достигнут значительный прогресс, и многое еще предстоит сделать в этой области.
Сила искусственного интеллекта заключается в его способности анализировать и принимать решения на основе больших объемов данных. Это особенно верно для области ИИ, называемой обработкой естественного языка (NLP). Решения для обработки естественного языка используются для автоматического анализа и интерпретации человеческого языка, и они становятся все более важными по мере того, как мы генерируем все больше и больше данных.
Существует множество различных типов NLP-решений, которые также предоставляет Dwarf AI, и их можно использовать для различных задач, таких как классификация текста, анализ настроений и распознавание сущностей. Некоторые из самых популярных решений NLP включают встраивание слов, тегирование частей речи и распознавание именованных объектов. Встраивание слов — это метод представления слов в векторном пространстве, а тегирование частей речи — это процесс присвоения частей речи отдельным словам. Распознавание именованных объектов — это задача идентификации именованных объектов в тексте, таких как люди, места, организации и продукты.
Несмотря на свою сложность, НЛП по-прежнему является важной частью современного ИИ. В будущем мы, вероятно, увидим все больше и больше использования НЛП в нашей повседневной жизни. Например, смартфоны смогут понимать и реагировать на команды на естественном языке. Это, вероятно, будет большим преимуществом по сравнению с современными устройствами, которые требуют от пользователей ввода длинных последовательностей символов на виртуальной клавиатуре для выполнения простых запросов.
НЛП имеет огромное количество применений в цифровом мире, и этот список будет расти по мере того, как предприятия и отрасли осознают его ценность. В то время как человеческое прикосновение важно для более сложных коммуникационных проблем, НЛП улучшит нашу жизнь, сначала управляя и автоматизируя более мелкие задачи, а затем более сложные с технологическими инновациями.
Автор - Кратикеш Мишра
Свяжитесь с нами:
ВЕБ-САЙТ || TWITTER ||LINKEDIN ||GITHUB
Подпишитесь на DDIntel Здесь.
Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com
Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate
