Een van de fascinerende gebieden van AI is Pure Language Processing (NLP), dat al veel resources heeft opgeleverd die we dagelijks gebruiken, waaronder chatbots, stemassistenten, vertalers en nog veel meer.
Ondanks recente technologische vooruitgang is het nog steeds een uitdaging om systemen te creëren rond Purely natural Language Processing (NLP), aangezien het begrijpen van natuurlijke taal moeilijk is. Niettemin maakt nieuwe technologie de ontwikkeling mogelijk van intelligentere NLP-systemen fulfilled meer functionele en operationele mogelijkheden.
Natuurlijke taalverwerking (NLP) begrijpen
Robot- en computersystemen kunnen menselijke taal leren en nabootsen doorway middel van natuurlijke taalverwerking. Het helpt intelligente systemen bij het begrijpen van menselijke taal en het beheersen van communicatie.
NLP-technologieën zijn cruciaal voor bedrijven die te maken hebben fulfilled enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens, waaronder e-mails, interacties op sociale media, antwoorden op enquêtes en andere soorten gegevens. Bedrijven kunnen gegevens analyseren om activiteiten te automatiseren en zakelijke keuzes te maken om tendencies tussen de verschillende datasets te identificeren.
NLP-technologie wordt vaak gebruikt bij sentimentanalyse, waarbij personal computers menselijke emoties zoals sarcasme leren herkennen om nepnieuws on the web te identificeren. Tekstclassificatie ordent ongestructureerde gegevens doorway ze te begrijpen chatbots en virtuele assistenten, waardoor ze slimmer en gehoorzamer aan commando’s zijn en spraakherkenning en car-correcte softwareverbeteringen.
Best NLP-developments van 2022
De onderstaande trends zullen een aanzienlijke invloed hebben op de ontwikkeling van NLP-systemen in de komende jaren en zullen de sector helpen om substantiële tractie te krijgen bij de belangrijkste belanghebbenden.
De volgende zijn de best NLP-traits om naar uit te kijken in 2022:
Betere servicedeskreacties
Als je in de moderne wereld make contact with opneemt met een servicedesk achieved een probleem, krijg je vaak een reactie in de vorm van een geopend ticket en krijg je binnen een bepaalde tijd terug.
Volgens studies zijn de meeste tickets repetitief en kunnen ze worden opgelost zonder menselijke tussenkomst als organisatorische informatie op de juiste manier wordt gedolven. Hier kan NLU een grote hulp zijn en worden gebruikt om het probleem snel en zonder tussenkomst te verhelpen.
Afhankelijk van het onderwerp en de inhoud van de e-mail en de categorie van het ticket, doorzoekt het systeem eerdere ontmoetingen alvorens te beslissen in excess of de definitieve oplossingsmethode.
De eerste reactie van het NLP-systeem is om de gebruiker een gedetailleerd actieplan te geven. Het zal dan by using e-mail get in touch with opnemen fulfilled een virtuele assistent die hen kan helpen hun probleem onmiddellijk op te lossen. Reactie-e-mails worden intelligenter en verbeteren de consumentenervaring van het bedrijf.
Intentie minder AI-assistenten
RASA heeft de vijf niveaus van AI-assistenten schriftelijk besproken, een van de meest populaire platforms voor het creëren van gespreks-AI-assistenten. De synopsis wordt hieronder vakkundig geïllustreerd.
Terwijl niveau 5 conversatie AI-helpers nog ver weg zijn, zijn niveau 3 en niveau 4 vaardigheid in het veld gevorderd. Alle belanghebbenden van de onderneming moeten bij deze overgang worden betrokken, en een belangrijk obstakel voor de vooruitgang ervan is een nauwkeurig begrip van de gebruikersdoelen.
Om een goed antwoord te creëren, hadden NLU-systemen een groot trainingsvoorbeeld van gebruikersintenties nodig. Deze intenties werden vaak toegevoegd aan het systeem zonder kennis van hun inhoud.
Conversationele AI-ontwikkelingsplatforms stappen af van gebruikersintentiegestuurde training, waarbij reacties zijn gebaseerd op wat de gebruiker zegt. De pre-training van intenties zal een secundaire positie innemen fulfilled een grote steekproef van trainingsgegevens van mens-tot-mens gesprekken.
Verbeteringen in Organization Look for
Hoewel het nog steeds onduidelijk is welke van de thuiswerk- of werk-van-kantoormodellen productiever is, zullen bedrijven het hybride model de komende jaren waarschijnlijk volledig omarmen. De primaire doelen van de organisatie onder het hybride werkparadigma zijn het verhogen van de productiviteit van het personeel en het vinden van nieuwe manieren om de betrokkenheid van medewerkers te behouden.
Bedrijven werken ook hun interne IT-systemen bij om logischer en sympathieker te reageren op vragen van werknemers. Het geheim om dit te bereiken is om te profiteren van de interne systemen van een organisatie en silo’s te elimineren, zodat medewerkers snel en natuurlijk antwoorden op hun vragen kunnen vinden.
De meeslepende aanwezigheid van het merk in spraakgestuurde navigatie-assistenten
De spraakbesturingstechnologie wordt gebruikt in verschillende products- en servicecategorieën. De technologie wordt gebruikt om handsfree-mogelijkheden te creëren, achieved title in auto’s waar bestuurders voor tal van taken afhankelijk zijn van een spraakassistent in de car. Navigatie instellen is een van de belangrijkste taken die fulfilled spraakbesturingstechnologie kunnen worden voltooid.
Handsfree bellen, cafe bestellen, autotemperatuurregeling, ruitenwisseractivering, deursloten, enz. Schrik bijvoorbeeld niet als de stemassistent van uw auto u morgen waarschuwt voor uw favoriete restaurant langs uw pad naar de bestemming die voorziet een verleidelijke offer op uw favoriete eten! Merken worden volledig betrokken bij elke stap van uw reis en u, de klant, zult dit ongetwijfeld waarderen.
Business Experimenteren NLG
Het gebruik van AI om verhalen uit een dataset te genereren, staat bekend als natuurlijke taalgeneratie (NLG). NLG hanteert een blend van vijf fasen. De primaire onderwerpen die na de treatment aan de orde komen, worden eerst geïdentificeerd om de gegevens te filteren.
Gegevensinterpretatie en -begrip worden bereikt doorway middel van machine learning. Er wordt een schriftelijk system gemaakt op foundation van het style gegevens dat wordt geïnterpreteerd, waarbij de belangrijkste zinnen worden verzameld om een samenvatting van het onderwerp te geven. De zinnen zijn herschikt in een grammaticaal juiste context om een document te creëren dat natuurlijk klinkt.
De keuze van de gebruiker bepaalt hoe het eindproduct wordt geproduceerd. Bedrijven produceren vaak herhalend materiaal, of het nu gaat om persberichten, productnotities, meningen above actuele onderwerpen of financiële kwartaalrapporten.
Het is de taak van een menselijke copywriter om een uniek tintje te geven aan de toon en teneur van de merkcommunicatie, terwijl NLG waarde zal vinden in het produceren van dergelijke repetitieve inhoud. In de toekomst zal NLG steeds meer informatie regular hebben, waardoor kleine handmatige bewerkingen nodig zijn om aan de behoeften van de organisatie te voldoen.
Conclusie
Toepassingen voor natuurlijke taalverwerking groeien snel en NLP evolueert voortdurend. Achieved zoveel informatie tot onze beschikking, is het essentieel om deze te begrijpen, te controleren en, in sommige gevallen, te filteren.
De beschikbaarheid van very low-code, no-code resources en kant-en-klare voorgetrainde modellen zal NLP de komende jaren nog meer helpen groeien. Satisfied identify bedrijven zullen blijven profiteren van NLP, van het verbeteren van de bedrijfsvoering en klanttevredenheid tot het verlagen van kosten en het nemen van betere beslissingen.