K-Tech

NLP

Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) - bu sun'iy intellektning (AI) kichik to'plami, xususan, Mashina o'rganish (ML) bo'lib, u kompyuterlar va mashinalarga inson tilini tushunish, izohlash, manipulyatsiya qilish va muloqot qilish imkonini beradi. Tizimlar va kompyuterlar insoniy muloqotni aniq taqlid qila olishining asosiy sabablaridan biri audio, matnlar, ijtimoiy media kanallaridagi suhbat ma'lumotlari, videolar, elektron pochta xabarlari va boshqalar ko'rinishidagi ma'lumotlarning ko'pligidir. Puxta sintaksislarning rivojlanishi modellarga odamlar muloqotidagi so'zlarni, jumladan kinoya, omonimlar, hazil va boshqalarni aniq tushunish imkonini berdi. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) tizimlari katta hajmdagi tuzilmagan ma'lumotlarni tahlil qilish va tegishli ma'lumotlarni olish uchun mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanadi. Algoritmlar naqshlarni tan olish va shu naqshlar asosida xulosalar chiqarishga o'rgatiladi. Bu qanday ishlaydi: Foydalanuvchi Natural Language Processing (NLP) tizimiga jumla kiritishi kerak. Keyin NLP tizimi jumlani so'zlarning kichik qismlariga ajratadi, ular tokenlar deb ataladi va audioni matnga aylantiradi. Keyin, mashina matnli ma'lumotlarni qayta ishlaydi va qayta ishlangan ma'lumotlar asosida audio fayl yaratadi. Mashina qayta ishlangan matn ma'lumotlariga asoslangan audio fayl bilan javob beradi. Tabiiy tilni qayta ishlashning (NLP) afzalliklari Hujjatlarning samaradorligi va aniqligini oshirish : NLP tomonidan yaratilgan hujjat odamlar avtomatik ravishda yarata olmaydigan har qanday asl matnni aniq umumlashtiradi. Shuningdek, u inson samaradorligini oshirish uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish kabi takrorlanadigan vazifalarni bajarishi mumkin. Katta va murakkab matnli kontentning qisqacha mazmunini avtomatik ravishda yaratish imkoniyati. Tabiiy ishlov berish tili hujjatlardan faktlarni olish, his-tuyg'ularni tahlil qilish yoki nomli ob'ektlarni aniqlash kabi oddiy matnni qazib olish vazifalari uchun ishlatilishi mumkin. Tabiiy qayta ishlash inson xatti-harakatlari va his-tuyg'ularini tushunish kabi murakkabroq vazifalar uchun ham ishlatilishi mumkin. NLP nima uchun muhim? Kompyuterlar juda oddiy. Ular inson tillarini tushunmaydilar. Mashinalarni odamlar kabi fikrlash va muloqot qilish imkonini berish uchun NLP kalitidir. Aynan shu texnologiya orqali biz tizimlarga ma'lumotlarni tanqidiy tahlil qilish va tillar, jargonlar, dialektlar, grammatik farqlar, nuanslar va boshqalardagi farqlarni tushunish imkonini bera olamiz. Bu oddiy bo'lsa-da, mo'l-ko'l o'quv ma'lumotlariga ega modellarni takomillashtirish natijalarni optimallashtiradi va biznesga ularni turli maqsadlarda foydalanishga imkon beradi, jumladan: Ichki ma'lumotlardan tanqidiy fikrlarni aniqlash. Ish oqimlarini, aloqalarni va jarayonlarni soddalashtirish uchun avtomatlashtirishni qo'llash. Tajribalarni shaxsiylashtirish va giperpersonallashtirish. Turli qobiliyatli odamlarni hisoblash ekotizimlariga kiritish uchun qulaylik xususiyatlarini joriy etish. Klinik onkologiya, ta'minot zanjirida parkni boshqarish, avtonom avtomobillarda ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish va boshqalar kabi sohalarda innovatsiyalarni faollashtirish. Foydalanish shartlari: Hujjatlarni aqlli qayta ishlash. Ushbu foydalanish holati matn va tasvirlar kabi tuzilmagan ma'lumotlardan ma'lumot olishni o'z ichiga oladi. NLP ushbu hujjatlarning eng tegishli qismlarini aniqlash va ularni tashkiliy tarzda taqdim etish uchun ishlatilishi mumkin. Hissiy tahlil, Tuyg'ularni tahlil qilish - kompaniyalar o'z operatsiyalarida NLP dan foydalanishning yana bir usuli. Dasturiy ta'minot ijtimoiy tarmoqlardagi biznes yoki mahsulot haqidagi xabarlarni tahlil qilib, odamlar u haqida ijobiy yoki salbiy fikrda ekanligini aniqlaydi. Firibgarlikni aniqlash NLP, shuningdek, elektron pochta xabarlari, telefon qo'ng'iroqlari va boshqalar kabi tuzilmagan ma'lumotlarni va sug'urta ma'lumotlar bazalarini kalit so'zlar asosida naqsh yoki firibgarlik faoliyatini aniqlash orqali firibgarlikni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Tilni aniqlash, NLP matn hujjatlari yoki tvitlar tilini aniqlash uchun ishlatiladi. Bu kontentni moderatsiya qilish va kontentni tarjima qilish kompaniyalari uchun foydali bo'lishi mumkin. Ijtimoiy media monitoringi, Ijtimoiy media monitoringi vositalari ijtimoiy media postlaridan brend, mahsulot yoki xizmat haqida eslatma olish uchun NLP usullaridan foydalanishi mumkin. Aniqlangandan so'ng, bu eslatmalar hissiyot, faollik va boshqa ko'rsatkichlar uchun tahlil qilinishi mumkin. Keyinchalik bu ma'lumotlar marketing strategiyalari haqida ma'lumot berishi yoki ularning samaradorligini baholashi mumkin. NLP-dan foydalanadigan sanoat Sog'liqni saqlash NLP sog'liqni saqlash sanoati uchun foydali imtiyozlarni taklif qiladi, masalan: tibbiy yozuvlardan ma'lumot olish va tuzilmagan ma'lumotlarni tahlil qilish Klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarini takomillashtirish va shaxsiylashtirish Bemorlarga uzluksiz xizmat ko'rsatish tajribasi uchun chatbotlarning javoblarini optimallashtiring Dori vositalarining nojo‘ya ta’sirlarini kuzatish, bashorat qilish va kamaytirish hamda farmakovigilansiya strategiyalarini amalga oshirish va boshqalar. NLP - bu mahsulot va xizmatlarni yaxshiroq etkazib berishning yo'lidir. Bunday mashhurlik va imtiyozlar bilan havo o'tkazmaydigan o'qitish metodologiyalariga talab ham keladi. Natijalarni keskin yetkazib berish va ularni qayta ishlash korxonalar uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega bo'lganligi sababli, algoritmlar va modellarni takomillashtirish uchun zarur bo'lgan o'qitish ma'lumotlari nuqtai nazaridan ham tanglik mavjud. Qarama-qarshilikni tartibga solish va yumshatish ham ustuvor vazifadir.