Viimastel aastatel on loomuliku keele töötlemine ja vestluse tehisintellekt pälvinud märkimisväärset tähelepanu kui tehnoloogiad, mis muudavad masinate ja üksteisega suhtlemise viisi. Need valdkonnad hõlmavad masinõppe ja tehisintellekti kasutamist, et võimaldada masinatel inimkeelt mõista, tõlgendada ja genereerida.
Sajandite jooksul on inimesed välja töötanud ja arendanud paljusid suhtlusvorme, alates varaseimatest hieroglüüfidest ja piktogrammidest kuni tänapäevaste keerukate ja nüansirikaste keelesüsteemideni. Tehnoloogia tulekuga oleme suutnud viia keelesuhtluse täiesti uuele tasemele – vestlusrobotid ja muud tehisintellekti (AI) süsteemid on suutelised mõistma loomulikku keelt ja sellele reageerima. Oleme jõudnud keele varaseimatest vormidest tänapäevase keeruka keeletehnoloogiani pika tee ja tulevikuvõimalused on piiramatud.
Google, üks maailma juhtivaid tehnoloogiaettevõtteid, on olnud nende valdkondade teadus- ja arendustegevuse esirinnas, oma viimaste edusammudega, mis näitavad tohutut potentsiaali NLP ja vestluspõhise AI süsteemide tõhususe ja tulemuslikkuse parandamiseks.
Loomuliku keele töötlemise ja vestluse tehisintellekti edendamine: Google'i arvamus
Eelmise aasta novembris tegi Google nende kohta avaliku teate 1,000 keele algatus. See oli märkimisväärne lubadus luua masinõppe (ML) mudel, mis hõlbustaks maailma tuhande enim räägitava keele kasutamist, edendades kaasamist ja juurdepääsetavust miljarditele inimestele kogu maailmas. Sellegipoolest räägib mitut neist keeltest vaid vähem kui kakskümmend miljonit inimest, mis kujutab endast tõsist väljakutset, kuidas aidata keeli, mille kõnelejad on piiratud või mille andmetest ei piisa.
Google'i universaalne kõnemudel (USM)
Goole esitas universaalse kõnemudeli (USM) kohta lisateavet selle ajaveebipostitus. See on märkimisväärne esimene samm 1,000 keele toetamise eesmärgi poole. USM sisaldab 2 miljardi parameetriga tipptasemel kõnemudelite kogumit, mis on koolitatud 12 miljoni kõnetunni ja 28 miljardi tekstilause jaoks, mis hõlmavad enam kui 300 keelt.
USM on loodud kasutamiseks YouTube'is, spetsiaalselt subtiitrite jaoks. Mudeli automaatse kõnetuvastuse (ASR) võimalused ei ole piiratud üldkasutatavate keeltega, nagu inglise ja mandariini keel. Selle asemel suudab see ära tunda ka väheressurssidega keeli, nagu amhari, tsebuano, assami ja aserbaidžaani.
Google näitab, et mudeli kodeerija eelkoolitamine massiivsel, märgistamata mitmekeelsel andmekogumil ja selle peenhäälestus väiksema märgistatud andmekogumiga võimaldab tuvastada alaesindatud keeli. Lisaks on mudelkoolitusprotsess võimeline tõhusalt kohanema uute keelte ja andmetega.
Praeguse ASR-iga kaasneb palju väljakutseid
Selle ambitsioonika eesmärgi saavutamiseks peame tegelema kahe olulise ASR-i väljakutsega.
Üks peamisi probleeme tavapäraste juhendatud õppemeetoditega on see, et neil puudub skaleeritavus. Üks peamisi takistusi kõnetehnoloogia laiendamisel paljudele keeltele on kvaliteetsete mudelite koolitamiseks piisavalt andmete hankimine. Traditsiooniliste lähenemisviiside puhul nõuavad heliandmed käsitsi märgistamist, mis võib olla nii aeganõudev kui ka kulukas.
Teise võimalusena saab heliandmeid koguda allikatest, millel on juba transkriptsioonid, mida on raske leida piiratud esitusega keelte puhul. Teisest küljest võib enesejärelevalvega õppimine kasutada ainult heliandmeid, mis on paljudes keeltes hõlpsamini kättesaadavad. Selle tulemusel on enesejärelevalve suurepärane lähenemisviis sadade keelte skaleerimise eesmärgi saavutamiseks.
Keele ulatuse ja kvaliteedi laiendamine on veel üks väljakutse, kuna mudelid peavad suurendama nende arvutuslikku tõhusust. See nõuab paindlikku, tõhusat ja üldistatavat õppealgoritmi. Algoritm peaks suutma kasutada märkimisväärseid andmemahte erinevatest allikatest, hõlbustades mudelite värskendamist, ilma et oleks vaja täielikku ümberõpet, ning üldistada uutele keeltele ja kasutusjuhtudele. Kokkuvõttes peab algoritm suutma õppida arvutuslikult tõhusalt, suurendades samal ajal keele ulatust ja kvaliteeti.
Enesejuhitav õpe koos peenhäälestusega
Universaalne kõnemudel (USM) kasutab tavalist kodeerija-dekoodri arhitektuuri koos võimalusega kasutada CTC-, RNN-T- või LAS-dekoodrit. USM-is kasutatakse kodeerijana Conformerit ehk konvolutsiooniga suurendatud trafot. Conformeri põhielement on Conformeri plokk, mis sisaldab tähelepanu-, edasisuuna- ja konvolutsioonimooduleid. Kodeerija võtab sisendina vastu kõnesignaali log-mel spektrogrammi ja teostab seejärel konvolutsioonilise alamdiskreeti. Pärast seda rakendatakse Conformer-plokkide jada ja projektsioonikiht, et luua lõplikud manused.
USM-i koolitusprotsess algab enesejärelevalvega kõneheli õppimisega sadade keelte jaoks. Teises etapis võib mudeli kvaliteedi ja keele katvuse parandamiseks kasutada valikulist eelkoolitusetappi, mis kasutab tekstiandmeid. Otsus selle sammu kaasamise kohta põhineb tekstiandmete saadavusel. USM toimib kõige tõhusamalt, kui see valikuline eeltreening on kaasatud. Koolituskonveieri viimane etapp hõlmab mudeli peenhäälestamist väikese hulga jälgitavate andmetega järgmiste ülesannete kohta, nagu automaatne kõnetuvastus (ASR) või automaatne kõnetõlge.
- Esimeses etapis kasutab USM meetodit BEST-RQ, mis on varem mitmekeelsete ülesannete puhul näidanud tipptasemel jõudlust ja on osutunud tõhusaks suurte järelevalveta heliandmete töötlemisel.
- Teises (valikuline) etapis kasutab USM mitme eesmärgiga juhendatud eelkoolitust, et integreerida teadmisi täiendavatest tekstiandmetest. Mudel sisaldab täiendavat kodeerimismoodulit, et aktsepteerida teksti sisendina, ning täiendavaid kihte kõne- ja tekstikodeerijate väljundite ühendamiseks. Mudelit koolitatakse ühiselt märgistamata kõne, märgistatud kõne ja tekstiandmete kohta.
- USM-i koolitustorustiku viimases etapis kohandatakse mudelit allavoolu ülesannete jaoks.
Järgmine diagramm illustreerib üldist koolitustoru:
Andmed kodeerija kohta
Google jagas oma ajaveebipostituses olulisi teadmisi USM-i kodeerija kohta, mis hõlmab eelkoolituse kaudu üle 300 keele. Blogipostituses demonstreeritakse eelkoolitatud kodeerija tõhusust YouTube Subtiitrite mitmekeelsete kõneandmete peenhäälestusega.
Jälgitavad YouTube'i andmed sisaldavad 73 keelt ja keskmiselt vähem kui kolm tuhat tundi andmemahtu keele kohta. Vaatamata piiratud kontrollitavate andmete olemasolule saavutab USM-mudel sõna veamäära (WER) keskmiselt alla 30% 73 keeles, mis on verstapost, mida pole kunagi varem saavutatud.
Võrreldes praeguse sisemise tipptasemel mudeliga on USM-il en-USA puhul 6% suhteliselt madalam WER. Lisaks võrreldi USM-i hiljuti välja antud suure mudeliga Whisper (large-v2), mida koolitati üle 400,000 18 tunni märgistatud andmetega. Võrdluseks kasutati ainult 40 keelt, mida Whisper suudab dekodeerida madalama kui 18% WER-iga. Nende 32.7 keele puhul on USM-mudeli WER-i näitaja Whisperiga võrreldes keskmiselt XNUMX% madalam.
USM-i ja Whisperi võrdlusi tehti ka avalikult kättesaadavate andmekogumite põhjal, kus USM näitas madalamat WER-i CORAAL-i (Aafrika-Ameerika rahvakeel), SpeechStew-i (en-US) ja FLEURS-i (102 keeles). USM saavutab madalama WER-i domeenisisese andmeõppega ja ilma. FLEURSi võrdlus hõlmab keelte alamhulka (62), mis kattuvad Whisperi mudeli toetatud keeltega. Selles võrdluses on ilma domeenisiseste andmeteta USM-i WER-i väärtus 65.8% madalam võrreldes Whisperiga ja domeenisiseste andmetega USM-i WER-i väärtus on 67.8%.
Teave kõne automaatse tõlkimise (AST) kohta
Kõne tõlkimise valdkonnas on USM-i mudel CoVoST-i andmestikul peenhäälestatud. Lisades teksti USM-i koolituskonveieri teise etapi kaudu, saavutab mudel tipptasemel kvaliteedi, vaatamata piiratud järelevalveandmetele. Mudeli jõudluse ulatuse hindamiseks on CoVoST-i andmestiku keeled ressursside saadavuse alusel segmenteeritud kõrgeteks, keskmisteks ja madalateks kategooriateks. Seejärel arvutatakse iga segmendi jaoks BLEU skoor (kõrgem seda parem).
Nagu allpool näidatud, ületab USM-mudel Whisperit kõigis segmentides.
Google'i eesmärk on üle 1,000 uue keele
USM-i arendamine on kriitilise tähtsusega jõupingutus Google'i missiooni elluviimisel korraldada maailma teave ja muuta see kõigile kättesaadavaks. Usume, et USM-i baasmudeli arhitektuur ja koolitustoru moodustab aluse, millele saame ehitada kõne modelleerimise laiendamiseks järgmisesse 1,000 keelde.
Keskne kontseptsioon: loomuliku keele töötlemine ja vestluse AI
Et mõista, kuidas Google kasutab universaalset kõnemudelit, on ülioluline omada põhjapanevat arusaama loomuliku keele töötlemisest ja vestluse tehisintellektist.
Loomuliku keele töötlemine hõlmab tehisintellekti rakendamist inimkeele mõistmiseks ja sellele reageerimiseks. Selle eesmärk on võimaldada masinatel inimkeelt analüüsida, tõlgendada ja genereerida viisil, mis on inimestevahelisest suhtlusest eristamatu.
Vestluspõhine AI seevastu on loomuliku keele töötlemise alamhulk, mis keskendub selliste arvutisüsteemide arendamisele, mis suudavad inimestega loomulikul ja intuitiivsel viisil suhelda.
Mis on loomuliku keele töötlemine (NLP)?
Loomuliku keele töötlemine on tehisintellekti (AI) ja arvutiteaduse uurimisvaldkond, mis keskendub inimeste ja arvutite vastastikusele suhtlusele loomuliku keele abil. See hõlmab algoritmide ja tehnikate väljatöötamist, mis võimaldavad masinatel inimkeelt mõista, tõlgendada ja genereerida, võimaldades arvutitel inimestega suhelda intuitiivsemal ja tõhusamal viisil.
NLP ajalugu
NLP ajalugu ulatub tagasi 1950. aastatesse, kus arenes välja varase arvutuslingvistika ja teabeotsing. Aastate jooksul on NLP märkimisväärselt arenenud, koos masinõppe ja süvaõppe tehnikate esilekerkimisega, mis on viinud NLP täiustatud rakendusteni.
Kas vestluskaaslane AI läbib NLP koolituse?
NLP rakendused
NLP-l on arvukalt rakendusi erinevates tööstusharudes, sealhulgas tervishoid, rahandus, haridus, klienditeenindus ja turundus. Mõned NLP levinumad rakendused on järgmised:
- Sentimentide analüüs
- Teksti liigitus
- Nimega olemi tuvastamine
- Masintõlge
- Kõne tuvastamine
- Kokkuvõte
NLP vestlusrobotite mõistmine
NLP üks populaarsemaid rakendusi on vestlusagentide, mida tuntakse ka vestlusrobotitena, arendamine. Need vestlusrobotid kasutavad NLP-d, et mõista ja vastata kasutaja sisestustele loomulikus keeles, võimaldades neil jäljendada inimlikku suhtlust. Vestlusroboteid kasutatakse erinevates tööstusharudes klienditeenindusest tervishoiuni, et pakkuda kohest tuge ja vähendada tegevuskulusid. NLP-põhised vestlusrobotid muutuvad üha keerukamaks ja neil on eeldatavasti oluline roll suhtluse ja klienditeeninduse tulevikus.
Mis on vestluspõhine AI?
Vestluspõhine AI on loomuliku keele töötlemise (NLP) alamhulk, mis keskendub selliste arvutisüsteemide arendamisele, mis suudavad inimestega loomulikul ja intuitiivsel viisil suhelda. See hõlmab algoritmide ja tehnikate väljatöötamist, mis võimaldavad masinatel inimkeelt mõista, tõlgendada ja genereerida, võimaldades arvutitel inimestega vestlusel suhelda.
Vestluspõhise AI tüübid
Vestluspõhiseid AI süsteeme on mitut tüüpi, sealhulgas:
- Reeglipõhised süsteemid: Need süsteemid tuginevad kasutaja sisenditele vastuste andmiseks eelnevalt määratletud reeglitele ja skriptidele.
- Masinõppel põhinevad süsteemid: Need süsteemid kasutavad masinõppe algoritme, et analüüsida ja õppida kasutaja sisenditest ning pakkuda aja jooksul isikupärasemaid ja täpsemaid vastuseid.
- Hübriidsüsteemid: Need süsteemid ühendavad reeglipõhiseid ja masinõppepõhiseid lähenemisviise, et pakkuda mõlemast maailmast parimat.
Vestluspõhise AI rakendused
Vestluspõhisel AI-l on arvukalt rakendusi erinevates tööstusharudes, sealhulgas tervishoid, rahandus, haridus, klienditeenindus ja turundus. Mõned vestluspõhise AI levinumad rakendused on järgmised:
- Klienditeeninduse vestlusrobotid
- Virtuaalsed assistendid
- Hääleassistendid
- Keele tõlge
- Müügi- ja turundusvestlusbotid
Vestluspõhise AI eelised
Vestluspõhine AI pakub mitmeid eeliseid, sealhulgas:
- Parem kliendikogemus: Vestluspõhised AI-süsteemid pakuvad koheseid ja isikupärastatud vastuseid, parandades üldist kliendikogemust.
- Kulude kokkuhoid: Vestluspõhised AI-süsteemid võivad automatiseerida korduvaid ülesandeid ja vähendada vajadust klienditeenindajate järele, mis toob kaasa kulude kokkuhoiu.
- Skaalautuvuus: Vestluspõhised AI-süsteemid saavad korraga käsitleda suure hulga päringuid, muutes need väga skaleeritavaks.
Vestluspõhise AI vestlusrobotite mõistmine
Vestluspõhised AI-vestlusbotid on arvutiprogrammid, mis simuleerivad vestlust inimkasutajatega loomulikus keeles. Need vestlusrobotid kasutavad vestluse tehisintellekti tehnikaid, et mõista ja vastata kasutaja sisenditele, pakkudes kohest tuge ja isikupärastatud soovitusi. Neid kasutatakse mitmesugustes tööstusharudes klienditeenindusest tervishoiuni, et pakkuda kohest tuge ja vähendada tegevuskulusid. Vestluspõhised AI-vestlusbotid muutuvad üha keerukamaks ja neil on eeldatavasti oluline roll suhtluse ja klienditeeninduse tulevikus.
Näited NLP ja vestlusliku AI koostööst
Loomuliku keele töötlemist ja vestluslikku tehisintellekti kasutatakse erinevates tööstusharudes koos, et parandada klienditeenindust, automatiseerida ülesandeid ja pakkuda isikupärastatud soovitusi. Mõned näited NLP ja vestlusliku AI koostööst on järgmised:
- Amazon Alexa: Virtuaalne assistent kasutab kasutajate taotluste mõistmiseks ja tõlgendamiseks NLP-d ning vestluslikku AI-d, et vastata loomulikul ja intuitiivsel viisil.
- Google Duplex: Vestluspõhine AI-süsteem, mis kasutab NLP-d kasutajate taotluste mõistmiseks ja tõlgendamiseks ning inimlike vastuste genereerimiseks.
- IBM Watsoni assistent: Virtuaalne assistent, mis kasutab NLP-d kasutajate taotluste mõistmiseks ja tõlgendamiseks ning vestluslikku AI-d, et pakkuda isikupärastatud vastuseid.
- PayPal: Ettevõte kasutab NLP-toega vestlusbotti, mis kasutab vestluslikku AI-d, et aidata klientidel kontohalduse ja tehingutega seotud päringuid teha.
Need näited illustreerivad, kuidas loomuliku keele töötlemine ja vestluse tehisintellekt võivad koos töötada, et luua võimsaid ja intuitiivseid vestlusroboteid ja virtuaalseid assistente, mis pakuvad kohest tuge ja täiustavad kasutajakogemust.
NLP tähtsus vestluse tehisintellektis
Loomuliku keele töötlemine on vestluspõhise AI arendamiseks kriitilise tähtsusega, kuna see võimaldab masinatel inimkeelt mõista, tõlgendada ja genereerida. NLP-tehnikad, nagu tundeanalüüs, olemituvastus ja keeletõlge, loovad aluse vestluslikule AI-le, võimaldades masinatel mõista kasutaja sisendeid ja genereerida asjakohaseid vastuseid. Ilma NLPta ei suudaks vestluspõhised AI-süsteemid mõista inimkeele nüansse, mistõttu on täpsete ja isikupärastatud vastuste andmine keeruline.
Vestluspõhise AI roll NLP-s
Vestluspõhine tehisintellekt mängib NLP-s üliolulist rolli, võimaldades masinatel suhelda inimestega vestleval ja intuitiivsel viisil. Inkorporeerides NLP-süsteemidesse vestluspõhiseid AI tehnikaid, nagu vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid, saavad organisatsioonid pakkuda oma klientidele isikupärasemaid ja kaasahaaravamaid kogemusi. Vestluspõhine tehisintellekt võib aidata ka ülesandeid automatiseerida ja vähendada inimeste sekkumise vajadust, parandades NLP-süsteemide tõhusust ja skaleeritavust.
Lisaks võib vestluspõhine AI aidata parandada NLP-süsteemide kvaliteeti ja täpsust, pakkudes masinõppe algoritmidele tagasisideahelat. Analüüsides kasutajate suhtlust vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentidega, saavad NLP-süsteemid tuvastada täiustamist vajavad valdkonnad ja täpsustada oma algoritme, et pakkuda aja jooksul täpsemaid ja isikupärasemaid vastuseid.
NLP integreerimine on kriitilise tähtsusega intelligentsete ja intuitiivsete süsteemide arendamiseks, mis suudavad mõista, tõlgendada ja genereerida inimkeelt. Neid tehnoloogiaid kasutades saavad organisatsioonid luua võimsaid vestlusroboteid ja virtuaalseid assistente, mis pakuvad kohest tuge ja parandavad kasutajakogemust.
Vestluspõhise AI ja NLP chatbot näited
Need tööriistad kasutavad loomuliku keele töötlemise ja vestluse AI tehnoloogiaid erinevatel eesmärkidel.
Loomuliku keele töötlemise ja vestluse AI tulevik
Kuna tehnoloogia areneb edasi, on loomuliku keele töötlemise ja vestluse AI tulevik täis potentsiaalseid edusamme ja uusi võimalusi. Mõned võimalikud tulevased edusammud loomuliku keele töötlemise ja vestluse AI alal on järgmised:
- Parem täpsus ja isikupärastamine: kui masinõppe algoritmid muutuvad keerukamaks, muutuvad NLP- ja vestluspõhised AI-süsteemid täpsemaks ja suudavad pakkuda kasutajatele isikupärastatud vastuseid.
- Mitmekeelne tugi: NLP ja vestlussüsteemid jätkavad oma toe täiustamist mitme keele jaoks, võimaldades neil suhelda kasutajatega üle kogu maailma.
- Emotsioonituvastus: NLP ja vestlussüsteemid võivad sisaldada emotsioonide tuvastamise võimalusi, võimaldades neil tuvastada kasutaja emotsioone ja neile reageerida.
- Loomuliku keele genereerimine: loomuliku keele töötlemine ja vestluse tehisintellekti süsteemid võivad areneda loomuliku keele vastuse genereerimiseks, mitte tugineda eelprogrammeeritud vastustele.
Mõju erinevatele tööstusharudele
NLP ja vestluspõhise AI mõju erinevatele tööstusharudele on juba praegu märkimisväärne ja see trend peaks jätkuma ka tulevikus. Mõned tööstusharud, mida NLP ja vestluspõhine AI tõenäoliselt mõjutavad, on järgmised:
- Tervishoid: Loomuliku keele töötlemist ja vestluslikku tehisintellekti saab kasutada meditsiinilise nõu andmiseks, patsientide ühendamiseks arstide ja spetsialistidega ning abistamiseks patsientide kaugjälgimisel.
- Klienditeenindus: NLP-d ja vestluslikku AI-d saab kasutada klienditeeninduse automatiseerimiseks ja klientidele kohese toe pakkumiseks.
- Rahandus: Loomuliku keele töötlemist ja vestluslikku tehisintellekti saab kasutada selliste toimingute automatiseerimiseks, nagu pettuste tuvastamine ja klienditeenindus, ning klientidele isikupärastatud finantsnõu andmiseks.
- Haridus: NLP-d ja vestluslikku tehisintellekti saab kasutada õppimiskogemuse parandamiseks, pakkudes õpilastele isikupärast tuge ja tagasisidet.
Tulevikutrendid ja ennustused
Mõned loomuliku keele töötlemise ja vestluse tehisintellekti tulevased suundumused ja ennustused hõlmavad järgmist:
- Rohkem inimlikke suhtlusi: Kuna NLP ja vestluspõhise AI süsteemid muutuvad keerukamaks; nad saavad paremini aru loomuliku keele sisenditest ja reageerivad neile viisil, mis tundub inimlikumana.
- Vestlusrobotite suurem kasutuselevõtt: Vestlusbotid muutuvad tööstusharudes levinumaks, kuna need muutuvad arenenumaks ja suudavad paremini pakkuda isikupärastatud ja täpseid vastuseid.
- Integreerimine teiste tehnoloogiatega: Loomuliku keele töötlemine ja vestluse tehisintellekt integreeritakse üha enam teiste tehnoloogiatega, nagu virtuaalne ja liitreaalsus, et luua kaasahaaravamaid ja kaasahaaravamaid kasutajakogemusi.
Lõppsõnad
Loomuliku keele töötlemine ja vestluse tehisintellekt on kiiresti arenenud ning nende rakendused muutuvad meie igapäevaelus üha levinumaks. Google'i uued edusammud nendes valdkondades universaalse kõnemudeli (USM) kaudu on näidanud potentsiaali avaldada märkimisväärset mõju erinevates tööstusharudes, pakkudes kasutajatele isikupärasemat ja intuitiivsemat kogemust. USM on saanud koolituse suure hulga kõne- ja tekstiandmete kohta enam kui 300 keelest ning on võimeline ära tundma vähese ressurssidega keeli, mille andmete kättesaadavus on madal. Mudel on näidanud tipptasemel jõudlust erinevates kõne- ja tõlkeandmetes, saavutades teiste mudelitega võrreldes märkimisväärselt sõnade veamäärade vähenemise.
Lisaks on üha enam levinud NLP ja vestluspõhise AI integreerimine, kus vestlusroboteid ja virtuaalassistente kasutatakse erinevates tööstusharudes, sealhulgas tervishoius, rahanduses ja hariduses. Inimkeele mõistmise ja genereerimise võime on võimaldanud neil süsteemidel pakkuda kasutajatele isikupärastatud ja täpseid vastuseid, parandades tõhusust ja mastaapsust.
Tulevikku vaadates eeldatakse, et loomuliku keele töötlemine ja vestluse tehisintellekt arenevad jätkuvalt ning täpsus, isikupärastamine ja emotsioonide tuvastamine paranevad. Lisaks, kuna need tehnoloogiad integreeruvad paremini teiste esilekerkivate tehnoloogiatega, nagu virtuaalne ja liitreaalsus, kasvavad kaasahaarava ja kaasahaarava kasutajakogemuse võimalused jätkuvalt.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://dataconomy.com/2023/03/natural-language-processing-conversational-ai/
- :on
- 000
- 1
- 102
- 28
- 67
- 7
- a
- võime
- Võimalik
- MEIST
- aktsepteerima
- kättesaadavus
- juurdepääsetav
- täitma
- saavutatud
- konto
- konto haldamine
- täpsus
- täpne
- Saavutab
- saavutamisel
- omandamine
- üle
- lisamine
- Täiendavad lisad
- Lisaks
- aadress
- Vastuvõtmine
- edasijõudnud
- edusammud
- eelised
- Advent
- nõuanne
- aafrika
- ained
- eespool
- AI
- Tehisintellekti süsteemid
- Eesmärgid
- Häire
- Alexa
- algoritm
- algoritme
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- Lubades
- juba
- edasipüüdlik
- ameerika
- summa
- summad
- analüüs
- analüüsima
- analüüsides
- ja
- Teadaanne
- Teine
- taotlus
- rakendused
- NLP rakendused
- rakendatud
- lähenemine
- lähenemisviisid
- asjakohane
- arhitektuur
- OLEME
- valdkondades
- ümber
- kunstlik
- tehisintellekti
- Tehisintellekt (AI)
- AS
- abistama
- Abi
- assistent
- At
- tähelepanu
- heli-
- suurendatud
- Liitreaalsuse
- automatiseerima
- Automaatne
- kättesaadavus
- saadaval
- keskmine
- tagasi
- baas
- põhineb
- BE
- muutuma
- saada
- enne
- on
- Uskuma
- alla
- BEST
- Parem
- vahel
- Miljard
- miljardeid
- Blokeerima
- Plokid
- Blogi
- laius
- ehitama
- by
- arvutatud
- CAN
- võimeid
- võimeline
- tekste
- juhtudel
- kategooriad
- väljakutse
- väljakutseid
- chatbot
- jututoad
- suletud
- kogumine
- ühendama
- Tulema
- ühine
- tavaliselt
- edastama
- suhtlemine
- KOMMUNIKATSIOON
- Ettevõtted
- ettevõte
- võrreldes
- võrdlus
- täitma
- keeruline
- mõista
- arvuti
- Arvutiteadus
- arvutid
- mõiste
- Võta meiega ühendust
- ehitama
- sisaldab
- jätkama
- pidev
- tavaline
- Vestlus
- jutukas
- jutukas AI
- Maksma
- kulude kokkuhoid
- kulud
- katmine
- looma
- loodud
- kriitiline
- otsustav
- Praegune
- klient
- Kliendi kogemus
- Kasutajatugi
- Kliendid
- viimase peal
- iga päev
- andmed
- andmekogumid
- Kuupäevad
- otsus
- sügav
- sügav õpe
- Näidatud
- näitab
- Vaatamata
- detailid
- Detection
- arenenud
- arenev
- & Tarkvaraarendus
- erinev
- raske
- mitu
- arstid
- iga
- Varajane
- Käsitöö
- Tõhus
- tõhusalt
- tõhusus
- efektiivsus
- tõhus
- jõupingutusi
- element
- tekkimine
- smirgel
- emotsioone
- töötab
- võimaldama
- võimaldab
- võimaldades
- kaasamine
- Inglise
- piisavalt
- üksus
- viga
- hindama
- arenema
- arenenud
- areneb
- näited
- Laiendama
- laiendades
- oodatav
- kallis
- kogemus
- Kogemused
- lisatasu
- hõlbustada
- hõlbustades
- tagasiside
- vähe
- väli
- Valdkonnad
- lõplik
- rahastama
- finants-
- esimene
- paindlik
- keskendub
- Järel
- eest
- esirinnas
- vormid
- Sihtasutus
- pettus
- pettuste avastamine
- Alates
- täis
- põhiline
- edasi
- Pealegi
- tulevik
- tekitama
- põlvkond
- eesmärk
- Kasvama
- käsi
- käepide
- Olema
- võttes
- tervishoid
- aitama
- Suur
- rohkem
- kõrgelt
- ajalugu
- Lahtiolekuajad
- Kuidas
- Kuidas
- HTML
- HTTPS
- inim-
- Inimestel
- sajad
- identifitseerima
- ümbritsevale
- mõju
- Mõjud
- parandama
- paranemine
- parandusi
- Paranemist
- in
- sisaldama
- lisatud
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- kaasamine
- lisada
- sisaldab
- kaasates
- üha rohkem
- inimesed
- tööstusharudes
- info
- esialgne
- sisend
- teadmisi
- kiire
- selle asemel
- integreerima
- integreeritud
- integratsioon
- Intelligentsus
- Intelligentne
- suhelda
- interaktsioonid
- sisemine
- sekkumine
- intuitiivne
- kaasama
- probleem
- IT
- ITS
- teekond
- jpg
- teadmised
- teatud
- märgistamine
- puudus
- keel
- Keeled
- suur
- LAS
- viimane
- Eelmisel aastal
- hiljemalt
- kiht
- kihid
- juhtivate
- Õppida
- õppimine
- Tase
- võimendav
- nagu
- Tõenäoliselt
- piiratud
- piiramatu
- keeleteadus
- Elab
- Pikk
- Madal
- masin
- masinõpe
- masinad
- tehtud
- peamine
- tegema
- Tegemine
- juhtimine
- viis
- käsiraamat
- palju
- Turundus
- suur
- max laiuse
- meditsiini-
- keskmine
- meetod
- teetähis
- miljon
- missioon
- ML
- mudel
- modelleerimine
- mudelid
- moodul
- Moodulid
- järelevalve
- rohkem
- Pealegi
- kõige
- Populaarseim
- mitmekordne
- nimi
- Natural
- Loomulik keel
- Natural Language Processing
- Vajadus
- Uus
- järgmine
- nlp
- November
- arvukad
- eesmärk
- takistusi
- of
- Pakkumised
- on
- ONE
- töökorras
- valik
- organisatsioonid
- Muu
- Ületab tulemusi
- üldine
- parameetrid
- patsient
- patsiendi jälgimine
- patsientidel
- Inimesed
- jõudlus
- täidab
- Isikupärastamine
- Isikliku
- torujuhe
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängima
- populaarne
- võimalused
- post
- potentsiaal
- võimas
- Ennustused
- kingitusi
- levinud
- varem
- esmane
- protsess
- töötlemine
- Programmid
- Projektsioon
- Edendamine
- tõestatud
- anda
- tingimusel
- pakkudes
- avalik
- avalikult
- eesmärkidel
- kvaliteet
- valik
- kiiresti
- määr
- Rates
- pigem
- Reaalsus
- realiseerimisel
- realm
- saab
- hiljuti
- hiljuti
- tunnustamine
- tunnistama
- soovitused
- vähendama
- kohta
- suhteliselt
- vabastatud
- kauge
- korduv
- esindamine
- Esindajad
- Taotlusi
- teadustöö
- teadus-ja arendustegevus
- ressurss
- Reageerida
- vastates
- kaasa
- ümberõpe
- Roll
- eeskirjade
- s
- Hoiused
- Skaalautuvus
- skaalautuvia
- ketendamine
- teadus
- skripte
- Teine
- segment
- segmendid
- tunne
- Jada
- teenus
- mitu
- jagatud
- peaks
- näidatud
- märkimisväärne
- märgatavalt
- üheaegselt
- väike
- väiksem
- mõned
- keeruline
- Allikad
- kõlarid
- spetsialistid
- eriti
- kõne
- Kõnetuvastus
- Stage
- modernne
- Samm
- Õpilased
- Uuring
- mahukas
- selline
- KOKKUVÕTE
- parem
- juhendatud õppimine
- toetama
- Toetatud
- Toetamine
- süsteem
- süsteemid
- Võtma
- ülesanded
- tehnikat
- Tehnoloogiad
- Tehnoloogia
- tehnoloogiaettevõtted
- et
- .
- Tulevik
- maailm
- oma
- Neile
- Need
- kolm
- Läbi
- aeg
- aega võttev
- et
- täna
- kokku
- töövahendid
- suunas
- suunas
- traditsiooniline
- Rong
- koolitatud
- koolitus
- transformeerivate
- Tõlge
- tohutu
- Trend
- Trends
- liigid
- mõistma
- mõistmine
- Universaalne
- Uudised
- Kasutus
- kasutama
- Kasutaja
- User Experience
- Kasutajad
- ära kasutama
- kasutab ära
- kasutades
- sort
- eri
- suur
- kaudu
- virtuaalne
- virtuaalne assistent
- maht
- Watson
- Tee..
- M
- mis
- kuigi
- Sosin
- lai
- Lai valik
- will
- koos
- ilma
- sõna
- Töö
- koos töötama
- töö
- maailm
- maailma
- ülemaailmne
- oleks
- aasta
- aastat
- youtube
- sephyrnet