什么是 NLP，或业务中的自然语言处理 | 商业中的人工智能#5
已发表: 2022-07-27NLP，即自然语言处理，是应用人工智能发展最快的领域之一。 许多最优秀的头脑都致力于如何与机器进行流畅和自发的对话。 它不仅涉及将语音转换为书面文本或文档数字化的工具。 关键在于理解上下文问题的意图、反映作者风格的自动翻译、机器的语音操作，甚至是人工智能自行创建的文本。
业务中的自然语言处理 - 目录：
- 介绍
- NLP，还是什么？
- 人工智能与自然语言处理之间的交互领域
- 概括
介绍
为什么配备人工智能的系统需要理解文本和语音的能力？ 这是决定NLP任务的关键问题，即从业务角度来看的自然语言处理。 整个过程的技术进步取决于语言处理的目的。
NLP 的目标可能与以下不同：
- 自动文档处理，
- 社交媒体监控，
- 产品和服务的智能定位，
- 并支持聊天机器人和虚拟助手。
但是 NLP 到底是什么？
NLP，还是什么？
简单地说，自然语言处理（NLP）必须基于它的理解。 然而，这种理解的复杂性取决于模型的预期应用。
支持 NLP 的 AI 工作方式的最重要差异取决于输入和输出数据的形式——我们如何与 AI 通信以及它如何与我们通信。 以及我们想要达到的独特或自然的结果。
如果人工智能处理贷款申请的处理，它的语言技能不一定很好。 他学会搜索各种类型的模板和表单并找到包含必要数据的字段就足够了。
另一方面，如果人工智能要学习如何使用聊天或翻译，任务就会变得复杂得多。 它涵盖了理解单词、它们的集合和子集的问题，但最重要的是，理解单词之间的关系。
开放的学术WordNet最常被用作创建语言理解的起点。 它包含世界上最大的按含义排序的词群。 然而，正如已经提到的，免费的 WordNet 只是语言学习 AI 的起点。
第二部分是许多可用的人工智能模型之一。 其中一些可以从致力于创建未来解决方案的基金会的网站上下载——甚至是免费的。 人工智能通过创建参数网络（即单词和其他数据之间的连接）来学习语言。 学习模型被称为黑盒模型——即使是创建者自己也不知道人工智能创建的链接是如何产生和运行的。
最大的困难是将这两个领域结合起来。 换句话说，教授人工智能一门语言并将其用于特定目的将是未来机器人培训师的一项重要服务和职业。 它将是一个不仅会通过学习单词含义的过程来指导新人工智能的人。 最关键的是，机器人训练器将教人工智能准确地响应语言刺激，在数据丢失时（例如，由于语音质量差）做出适当的行为，并做出决定。
人工智能与自然语言处理之间的交互领域
虽然 NLP 操作的定义领域是自然语言，但一个显着的区别是 AI 是否处理：
- 固定文件或实时处理的现场语言，
- 用口头或书面语言，最后
- 使用一种国家语言或多种语言。
使用这个区分网格，我们可以区分以下由 AI 和 NLP 交互产生的业务应用示例：
概括
自然语言处理（NLP）是现代技术中最复杂的分支之一。 大多数情况下，它被定义为一种技术，我们以自然语言（书面或口头形式）接收输入和输出。
结合人工智能，NLP 可以实现与数字世界的自然交流，同时考虑到意义、意图和情感的细微差别，以及许多任务的自动化，这些任务的执行通常需要来自不同应用程序或专家的合作几个领域。
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作者：罗伯特·惠特尼
JavaScript 专家和指导 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。
商业中的人工智能：
- 商业中的人工智能 - 简介
- 人工智能在商业中的威胁和机遇（第 1 部分）
- 人工智能在商业中的威胁和机遇（第 2 部分）
- 商业中的人工智能应用 - 概述
- 什么是 NLP，或业务中的自然语言处理
- 自动文档处理
- 人工智能和社交媒体——他们对我们有什么看法？
- 自动翻译器。 数码产品智能本地化
- 人工智能辅助文本聊天机器人
- 语音机器人的运营和业务应用
- 虚拟助手技术，或如何与人工智能对话？
- 今天和明天的商业 NLP
- 人工智能如何帮助 BPM？
- 人工智能会取代业务分析师吗？
- 人工智能在商业决策中的作用
- 什么是商业智能？
- 安排社交媒体帖子。 人工智能如何提供帮助？
- 自动化的社交媒体帖子
- 内容管理中的人工智能
- 今天和明天的创意人工智能
- 多模态人工智能及其在商业中的应用
- 新的互动。 人工智能如何改变我们操作设备的方式？
- 数字公司中的 RPA 和 API
- 使用 AI 运行的新服务和产品
- 未来的就业市场和即将到来的职业
- 绿色人工智能和地球人工智能
- 教育科技。 教育中的人工智能