Мир технологий был атакован искусственным интеллектом. Чтобы разумно и автоматизировать различные процессы, разработчики технологий стараются использовать искусственный интеллект (ИИ) в своих программных системах. ИИ может творить чудеса в сочетании с машинным обучением и, безусловно, открывает целый новый горизонт безграничных возможностей. ИИ так сильно вовлечен в нашу повседневную жизнь, что мы не можем распознать его применение в нашей жизни. ИИ везде - от здравоохранения до космических систем и технологических решений.
НЛП возможна также благодаря искусственному интеллекту, обработке естественного языка. В различных ситуациях алгоритмы машинного обучения способны понимать обработку информации в человеческом мозге, а алгоритмы машинного обучения реализуют эту технику в ряде процессов. НЛП также является отличным комбинированным применением машинного и искусственного интеллекта, который, проанализировав слова или фразы, используемые в контексте, может предсказать следующие предложения.
Эта способность позволяет алгоритмам НЛП выйти из конкуренции со старыми школьными статьями, которые раскручивают алгоритмы. Так как AI и ML в анализе и предсказании слов не включены в эти алгоритмы. В этой статье мы поговорим о различных частях и технологиях, которые используются в НЛП, и почему в своих различных инструментах обработки текстов он превосходит устаревшие алгоритмы вращения слов, компании, которые используют НЛП в своих продуктах, компании, которые работают над внедрением ИИ НЛП. и технология ML NLP. Ниже приводится дальнейшее обсуждение:
Технологии, используемые в НЛП
Ключевыми компонентами, используемыми NLP, являются AI и ML, как обсуждалось ранее. Давайте рассмотрим некоторые другие технологии, платформы и инструменты, которые используются при разработке решений НЛП. AI: Искусственный интеллект - это способность компьютерных систем в различных формах интеллектуально анализировать ситуацию и затем автономно реагировать аналогично этому человеку в соответствии с требованиями данного сценария. AI является центральным строительным блоком НЛП.
Машинное обучение : стоит упомянуть машинное обучение, хотя оно является дочерним предприятием индустрии искусственного интеллекта, потому что оно очень широко применяется НЛП. Машинное обучение позволяет компьютерной системе изучать прошлые записи и данные. Чтобы понять и затем предсказать решение, компьютерная система может сделать то же самое, проанализировав ситуацию, сопоставив ее с предыдущими событиями.
NTLK : набор инструментов для естественного языка является полной формой NTLK. По сути, это база данных с открытым исходным кодом модуля Python с наборами данных и учебными пособиями.
Genism : библиотека Python для моделирования и индексации тем.
Intel NLP . Другой библиотекой, используемой для программирования на Python алгоритмов и технологий глубокого обучения, является Intel NLP architect.
Язык программирования Python : этот язык является важным компонентом AI и NLP. Он используется из-за своей близости к английскому языку и доступности широкого спектра библиотек.
НЛП превосходство над устаревшими алгоритмами вращения слов
Традиционные алгоритмы вращения слов рассматривали письменный материал как деревья данных и пытались отслеживать пословные подходы, перечисляли слова, чтобы заменить их синонимами или словами соответствующего значения. Этот подход хорош, но не совершенен, и содержание, перефразированное с помощью таких инструментов, должно просматриваться почти каждый раз, и клиент должен внести некоторые изменения; это не выглядит клиническим, в противном случае.
Еще одним неудобством использования этих инструментов является то, что они не похожи на созданный человеком конечный продукт для перефразирования инструментов или переписывания продуктов. Текст не соответствует значению, потому что алгоритмы, используемые в этих методах, рассматривают материал как список или дерево слов и заменяют каждое слово синонимами по одному, поэтому предложения не кажутся связанными. Из-за отсутствия связи между предложениями и неправильной концепции всего перефразированного контента опытные специалисты по языку легко распознают необработанный перефразированный контент и оригинальный контент. Весьма вероятно, что вы получите странный контент с неструктурированными фразами и неуклюжими словами.
В случае обработки естественного языка эти классические алгоритмы намного продвинулись благодаря включению AI и ML. НЛП предполагает, что весь материал в виде унифицированных данных перефразирован. Эмулируемые алгоритмы обработки естественного языка обладают способностью автоматически понимать и переписывать контент. Он может даже реструктурировать фразы, чтобы улучшить читаемость контента и сделать его более взаимосвязанным.
Алгоритмы НЛП понимают не только значение каждого слова в статье, но также отношение слов, написанных в статье. НЛП тщательно анализирует содержание, а затем ищет несколько способов переписать статью в соответствии с истинным значением всей статьи. Алгоритмы НЛП могут переписать всю фразу другим голосом или структурой, чтобы фраза ничего не разделяла с реальным образцом или фразой. Конечный продукт - это уникально значимый контент, который может быть идентифицирован только как человеческое письмо как раскрученная статья.
Это делает НЛП намного выше, чем традиционные алгоритмы переписывания или прядения старой школы.
Компании, которые работают с НЛП
Несколько продуктов НЛП используются Google. Предложения по Gmail дают хороший пример использования NLP в продуктах Google. Когда пользователь пытается составить сообщение, он пишет несколько слов, и следующие предложения, большинство из которых являются точными, предсказываются Gmail. Это минимальный пример использования НЛП, и он давно используется в нашей повседневной работе. Именно так интегрируется НЛП, и большинство из нас не знают своего образа жизни.
Есть и другие компании, которые используют НЛП для обслуживания своих клиентов. ЧАТБОТЫ уже давно используются для обслуживания клиентов, но многие предприятия используют НЛП для анализа поведения клиентов, чтобы заставить их ботов действовать для удовлетворения клиентов. С 2016 года MasterCard запустила NLP, чтобы лучше обслуживать своих клиентов с помощью чат-ботов AI.
Многие другие компании работают над внедрением NLP в различные инструменты, и Spin Rewriter хорошо известен своими полезными инструментами для написания, SEO и так далее.
Quillbot - это современный AI Paraphraser, хотя мы не уверены, что они улучшают свой инструмент перефразирования с помощью NLP или нет. Аналогично, Word AI и прядильщик AI Article предлагают отличные инструменты перефразирования и разбивки статей с использованием AI.
Вывод
Из-за превосходных функций обработки текста и переписывания НЛП становится все более популярным. Эта методология в машинном обучении получила огромный рост в использовании, и многие потребители уже получают прибыль от НЛП, даже не замечая этого.
Возможности для понимания и анализа НЛП оставили далеко позади традиционные алгоритмы вращения слов, а задачи НЛП по перефразированию также улучшаются.
Обсуждались основные компоненты НЛП, по сравнению со старыми технологиями прядения, и упоминались некоторые компании, которые уже используют их или планируют их использовать. Надеемся, что эта информация поможет вам в приобретении НЛП и НЛП, перефразируя ноу-хау. Интеллект - это жизнь! Интеллект - это жизнь!