多年来,这项技术无处不在,并不间断地增强了商业活动中的行业活动。自然语言处理是识别和理解人类自然语言的人工智能技术。人工智能和计算方言学的融合。特别是用什么方式来编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。
它改进了通过语音、文本、虚拟对话和消息传递的沟通方式。NLP 技术使计算机能够理解书面或口头人类语音的转换形式。翻译器、语音助手、拼写检查器、在线搜索都是使用自然语言处理技术的功能。
书面和口头人类语言被改变为计算机形式的充分和可理解的模式,即自然语言处理技术。所使用的技术被认为是有效的并受到企业的赞赏。
无论是与聊天机器人聊天还是处理自动翻译,所有 NLP 方法都是相似的。所有 NLP 的类似方法遵循理解命令在不同单词之间交互的层次结构。当同一个词与句子具有双重含义时,问题似乎并不存在。在这种情况下,不同之处在于用整个句子来理解计算机。
NLP 将非结构化语言数据转换为可理解的计算机语言。为此,NLP 将算法APP于身份并提取自然语言规则。在接收到文本数据后,计算机使用算法对其含义进行抽象并从中收集重要数据。
自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 是 NLP 的两个主要方面。NLU 是计算机分配它接收到的语言含义的地方。NLG 是将收集到的数据从计算机语言转换为人类可理解语言的过程。
NLP 实例是拼写检查器、在线搜索、翻译器、语音助手、垃圾邮件过滤器、自动更正,如今 NLP 业务APP在不同的系统中非常普遍。
NLP 常用于语言翻译APP,例如谷歌翻译、微软翻译、iTranslate 翻译。
Siri、Cortana、Alexa 和 Ok Google 都是使用自然语言处理的虚拟个人助理。
在解决他们的查询的同时完美地响应个人客户交互式语音响应APP用于呼叫中心。
聊天机器人回应个人。
垃圾邮件过滤器用于删除不需要的电子邮件,并通过提取在电子邮件部分检测到的某些单词的含义和规律性来区分非垃圾邮件和垃圾邮件。
它通过情感分析来处理人们对特定主题或服务的感受。
摘要是通过对重要部分进行分类并进行摘要来缩短文本的过程。在摘要中,遵循两种方法来创建摘要。
Abstractive Summarization
Abstractive 创建一个以前不存在的新句子。新生成的句子可以出现在原文中,也可以不出现在原文中。
提取摘要
从提供的句子中提取句子摘要。识别重要的句子或它可能是原始文本中的短语并将它们从文本中删除。
语言建模是指 NLP 执行的任务包括预测后续单词、文本中的字符、文档。语言建模有多种用途,让我们来看看。
对于文本的摘要,使用它的文档。
为了识别笔迹,使用它。
用于为图像添加字幕。
用于光学字符识别机器翻译。
使用自动更正更正拼写。
命名实体识别是在句子中指示识别实体(例如人、组织、日期、地点、时间)的过程。在此之后,将分类进行分类以便更好地理解。
文本分类包括将类别分配给赋予内容的文本。使用任何文本分类来构建、组织和分类。文本分类采用非常简单易用的用户界面。然后文本分类器接受文本的输入,分析其内容。之后,自动为其分配适当的标签。
情感分析是通过书面文本或语音分析来识别句子中的积极或消极情感,客户评价的情感,态度判断的过程,以进行全面的主观分析。
词性标注是包括将句子中的单词标记和标记为名词、动词、形容词、副词和其他描述符的过程。
NLP 是一种通过创新改进移动APP设备的技术。开发人员正在不断努力利用人工智能技术开发移动APP。使用机器语言进行移动APP开发,该语言衍生出对业务的渐进式解释。
让我们掌握在不同细分领域(如搜索引擎、垃圾邮件防护、医疗领域)实践 NLP 技术的多种移动APP。
虚拟助手将提供更好的结果。移动设备中基于 NLP 的技术为用户的复杂查询提供开始深入的解释。使用网站、视频、电子书、数据存储、视频和电视材料的信息引擎。Siri、Cortana 和 Alexa 等虚拟助手最擅长为简单问题提供基本答案。
在监控垃圾邮件时,NLP 有效。NLP 技术可以阅读和理解博客上的评论、电子邮件文本、社交媒体平台上的私人帖子等内容。将内容与已识别的垃圾邮件进行比较以对垃圾邮件进行分类。
NLP 技术通过仅在与患者交谈时使用APP来自动填写患者的健康历史程序。NLP 技术可以帮助患者直接从医生的讲话中记下笔记。药物名称、剂量信息和其他提示都是 NLP 提供给患者的重要信息。令人惊讶的是,这种移动APP用于向患者家属发送健康更新。
到目前为止,自然语言处理APP开发是一种人工智能技术,它可以对全球范围内的移动APP开发产生非凡的影响。Python APP也为开发 NLP APP做出了贡献。随着 NLP 技术的支持,移动设备和众多小工具变得比以往任何时候都更加智能。重要的是,它为企业提供了蓬勃发展和增强客户体验的帮助,同时最大限度地提高了每家工业公司的产出。
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