Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 ترندهای پردازش زبان طبیعی در سال 2020

ترندهای پردازش زبان طبیعی در سال 2020

 

فناوری پردازش زبان طبیعی بیش از پیش در حال ورود به زندگی ما است. در این مقاله مباحث داغ این فناوری نوین را به شما معرفی می‌کنیم. پیش از شروع، نگاهی اجمالی بر ترندهای پردازش زبان طبیعی در سال 2020 بیندازیم؛

1. یادگیری بدون نظارت و با نظارت
2-یادگیری تقویتی
3- شرکت چند ملیتی از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند
4- جستجوی معنایی
5- ارتباطات شناختی

1. یادگیری بدون نظارت و با نظارت

برای پشتیبانی از زبان طبیعی و تحلیل متون توسط یادگیری ماشین از دو مدل یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت استفاده می‌شود. به محض این که پردازش زبان طبیعی متوجه یک اصطلاح در متن و یا بخشی از گفتار شد، یادگیری بدون نظارت با تغییر متن و یا بخشی از گفتار، یادگیری بدون نظارت می‌تواند روابط ریاضی بین آنها را تعیین کند می‌توان گفت یادگیری با نظارت، براساس خروجی تعیین نتایج همین روابط است.

2-یادگیری تقویتی

در حال حاضر برخی از کارهای NLG همچون خلاصه‌سازی متن، با استفاده از یادگیری تقویتی مورد بررسی قرار می‌گیرد. اگرچه روش‌های یادگیری تقویت کننده نتایج بالقوه را نشان می‌دهد، اما آنها نیاز به مدیریت مناسب فضای عمل و وضعیت دارند، که این ممکن است توان و مهارت یادگیری مدل‌ها را محدود کند.

3- شرکت چند ملیتی از پردازش زبان طبیعی استفاده می کند

برای تفسیر متنی به صورت آزاد و تطابق سفارش‌های مورد نیاز تامین‌کنندگان برای گروه‌های تأمین‌کننده، روبات خرید برای ارزیابی پیشنهادات و انجام خرید مورد استفاده قرار می‌گیرد. استفاده از این ربات‌ها می‌تواند مشاغل را در صنایع مختلف متحول کند.  سازمان‌ها در سراسر جهان باید برای بهره برداری از NLP آماده باشند.

4- جستجوی معنایی

افزایش تقاضا برای جستجوی معنایی یکی دیگر از مواردی است که پیش‌بینی می‌شود بر زبان طبیعی و یادگیری ماشین در سال 2020 تاثیر بگذارد. این نوع جستجو هم پردازش زبان طبیعی و هم درک زبان طبیعی را در بر می‌گیرد. سازمان‌ها می‌خواهند انبوهی از داده‌های خود را غربال کنند. برای این کار نیاز به یادگیری ماشین و فرایند زبان طبیعی دارند تا برنامه‌های مبتنی بر جستجوی معنایی را توسعه دهند.

5- ارتباطات شناختی

انتظار می‌رود که تجزیه و تحلیل متن کماکان به عنوان گسترده ترین کاربرد زبان طبیعی در سال 2020 باقی بماند. با این وجود، این فناوری‌ها در مواردی همچون تبدیل گفتار به متن، چت‌بات‌های هوشمند و جستجوی معنایی بیشتر مورد استفاده قرار خواهند گرفت. استفاده از برنامه‌های یادگیری عمیق، یادگیری ماشین بدون نظارت و با نظارت باعث می‌شود مجموعه فناوری های زبان طبیعی به شکل‌گیری ظرفیت ارتباطات محاسبات شناختی کمک کند.

قدم بعدی برای مشارکت مشتری چیست؟

به نظر می رسد دو ترند بزرگ در آینده تعاملات خدمات مشتریان بازیگر اصلی خواهند بود و با هم به کار برده می‌شوند. در مرحله اول، انتظارات مشتری از تجربه رویکرد بدون دردسر و جامع اومنی‌چنل omnichannel تغییر می‌کند. درواقع تعامل مبتنی بر مکالمه به زودی به یک قاعده بدل خواهد بود و نه یک استثنا. دوم آنکه، فناوری‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد هستند، هم از نظر قابلیت و هم انطباق. به دنبال آن تعریف مجددی از نحوه مشارکت مشتری باید ارائه شود. افزایش فزاینده استفاده از مکالمه از طریق هوش مصنوعی، درک ما را از آنچه که یک تجربه کاربری عالی بشمار می‌رود تغییر خواهد داد. درواقع استانداردهایی که اکنون در حوزه تجربه کاربری وجود دارد با هوش مصنوعی متحول خواهند شد و انتظارات مشتریان از کانال‌های ارتباطی که هوشمند، سازگار و شخصی سازه شده هستند، از نو ساخته می‌شوند. شرکت‌هایی که منابع، ابزار و تمایل زیادی برای اولین قدم تغییر را دارند، از بیشترین مزایای رقابتی برخوردار خواهند شد. اما برای کسب و کارهایی که شرایط لازم برای رسیدن به این نقطه را نداشته باشند ریسک استفاده از راهکارهای نامناسب بالا خواهد بود.

تجربه صدای مدرن

شم قوی دارد
می‌داند چه گفته شده، توسط چه کسی گفته شده و چه معنایی دارد.

اهل حرف است
کاربر را در یک مکالمه هوشمند برای انجام کار درگیر می‌کند.

روبات‌هایی مخصوص هر کاربر
تعامل را بر اساس آنچه در مورد کاربر مشخص است تنظیم می‌کند.

پیش بینی کننده است
پیش‌‌بینی می‌کند که چرا مشتری تماس گرفته است و با ارائه اطلاعات و اقدام عملی ، کمک‌های فعال را ارائه می‌دهد.

یکپارچه است
یک تجربه یکپارچه در سراسر کانال‌ها و زمان ایجاد می‌‌کند.

صدا نیاز به تحولی بزرگ دارد.
این تغییر برای بسیاری از شرکت‌ها چالش‌هایی را به دنبال دارد. اکثر اوقات تصور مشتریان این است که هنگام تماس با این شرکت‌ها با یک دستیار صوتی با قدرت الکسا مواجه شوند اما در حقیقت تجربه آنها یک سیستم صوتی مستقیم و قدیمی است. این تجربه می‌تواند از طریق فناوری NLU بهتر شود. البته این بهبود نیازمند این است که مشتریان بتوانند به طور طبیعی با سیستم صحبت کنند. اما برای انجام این تعاملات هوشمند بین انسان و ربات صوتی، به سیستم‌هایی همچون The Modern Voice نیاز هست. مزیت سیستم‌هایی همچون The Modern Voice این است که مشتری می‌تواند با ادبیات خود با سیستم تعامل داشته باشد و با قدرت درکی که سیستم دارد و در طی یک مکالمه هوشمندانه راهکارهای سریع و موثر ارائه می‌شود. از مکالمات قبلی و اطلاعات کاربر برای شخصی‌سازی مکالمات و درک و پیش‌بینی نیازهای مشتری استفاده می‌شود و مشتریان فارغ از کانال انتخابی شان یک تجربه‌ی بی‌نقص دریافت می‌کنند.

ترندهای پردازش زبان طبیعی
ترندهای پردازش زبان طبیعی

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.