工智能及其系统使用机器学习技术或深度学习。 通过此功能，系统可以从每次交互中学习并改进其响应能力。 应用于人工智能的NLP模型需要掌握交互的两个基本要素： 意图; 实体 意图是这个流程的主要元素。对于聊天机器人来说，这是导致用户发送消息的原因，例如“收到账单的第二份副本”。 实体的概念与聊天机器人检测到的愿望相关。还是在上面的示例中，短语“接收账单的第二副本”的实体可以是或“账单的第二副本 在投放市场之前，人工智能工具经过专门团队的培训，他们提供初始数据，以便系统能够识别意图。 从此时起，随着用户开始使用系统，机器会继续学习，这使它们能够在每次交互中提供更高的质量和准确性。 为了更深入地了解 NLP 的概念和工作原理，我们推荐以下视频： 在聊天机器人中使用 NLP 和 AI 的基本概念 NLP的主要用途 到目前为止，我们了解到，NLP 是机器学习动态的一部分，它允许计算机理解、分析和模拟人类语言。但它最常见的用途是什么？ NLP——图解 在线搜索平台 您可能已经执行过 搜索。其实这篇文章可能是通过这个平台搜索找到的。
我们做对了吗不仅是谷歌所有搜索
会经历一个了解用户正在寻找什么，然后呈现他们认为与该用户最相关的结果的过程。 搜索引擎还需要了解将作为结果提供的页面上的内容，以便它可以知道哪一个与正在搜索的项目最匹配。 所有这一切都在几秒钟内完成！ 民意调查预测 还在思考谷歌，你是否注意到它试图预测你将搜索什么？ 这是正确的！除了了解您要搜索的内容外，系统还会尝试猜测并建议搜索！ 发生这种情况是因为它已经了解了用户倾向于使用您开始输入的术语 墨西哥电报号码 搜索什么，并了解他们的搜索行为。 虚拟助理 iPhone的Siri一出现就名声大噪，因为它标志着人工智能正在走进人们的家中并与他们交谈。 目前还有其他系统可以充当虚拟助手，例如 Alexa、亚马逊的虚拟助手和Google Home。两者都致力于了解用户并快速执行任务。 聊天机器人 当然，聊天机器人的 NLP不能被排除在 NLP 主要用途的列表之外。 这些数据是相关的，因为无论您是普通用户还是企业家，在这两种情况下，这项技术都将以更加活跃和日常的方式 出现在您的生活中。 聊天机器人是在r等消息应用程序中运行的通信软件。 通过它们，用户可以与公司交换消息，与机器人建立对话，或者如果您愿意，也可以与通常配备人工智能的机器建立对话。 通过 NLP 聊天机器人，系统了解客户需求并使用自然语言处理进行响应。
还有许多其他使用 的系统示例，
例如： 谷歌翻译; 电子邮件垃圾邮件过滤器； 等系统中的自动更正。 NLP的主要挑战 一切都很好，一切都很好，但是 NLP 仍然面临许多挑战。 第一个是在你自己的概念内继续你的进化 换句话说，不断寻求对自然语言的理解和表达的改进，而不仅仅是意义。 这是因为机器和用户之间的有效沟通越来越重要，无论是在白天还是晚上的任何时间解决客户的需求，就像在公司中使用聊天机器人来： 降低公司成本； 提高客户满意度； 使企业和消费者之间的关系更加密切，减少官僚主义； 促进简单和自动任务的执行，例如仅使用您的声音将资金 波斯尼亚和黑塞哥维那电话号码列表 转移到另一个帐户等等！ 每日进化以满足市场需求 当今的生活需要敏捷、节省时间和轻松。新的市场需求每天都会出现，这就是为什么NLP必须不断发展，变得越来越不可或缺在每个人的日常生活中。 第二个具有挑战性的方面是适应更口语化的语言，除了拼写错误之外，这种语言通常会省略标点符号。 毫无疑问，了解这一切何时发生并了解用户想要编写的内容是一项强制性且相当复杂的需求。 另一个更大的挑战是让机器/机器人理解无法用言语表达的东西。 当一个人通过言语与另一个人交谈时，所建立的对话远远超出了所交换的言语。 语气和呼吸很大程度上反映了对话者的状态，对于理解与你交谈的人做出反应的最佳方式有很大影响。 的示例 有些 NLP 系统必须集成到您想要用于机器和用户通信的系统中。
