Casos de uso de la comprensión del lenguaje natural Ppt

Diapositiva 1

Esta diapositiva enumera los casos de uso para la comprensión del lenguaje natural, como el enrutamiento automático de tickets, el razonamiento automatizado, la traducción automática y la respuesta a preguntas.

Diapositiva 2

Esta diapositiva indica que la automatización del servicio al cliente es un excelente ejemplo corporativo de NLU. Las máquinas pueden interpretar el contenido de los tickets de atención al cliente y enrutarlos a los departamentos correspondientes sin necesidad de que las personas abran cada ticket. Esto ahorra a los empleados de atención al cliente cientos de horas y les permite priorizar las solicitudes urgentes.

Diapositiva 3

Esta diapositiva describe que un tema de la ciencia cognitiva conocido como razonamiento automatizado se usa para probar mecánicamente teoremas matemáticos o formar conclusiones lógicas con respecto a un diagnóstico médico. Proporciona a las máquinas un tipo de pensamiento o lógica, permitiéndoles inferir nuevos hechos a través de la deducción.

Notas del instructor:

Los algoritmos informáticos pueden crear conclusiones basadas en datos obtenidos y procesados previamente. En medicina, por ejemplo, utilizando las reglas de deducción IF-THEN, los robots pueden deducir un diagnóstico basado en diagnósticos anteriores.

Diapositiva 4

Esta diapositiva indica que una de las tareas más problemáticas en NLP y NLU es traducir con precisión voz o texto de un idioma a otro. Las tecnologías de traducción automática le permiten ingresar palabras o cargar documentos completos y obtener traducciones en docenas de idiomas.

Notas del instructor:

Google Translate incorpora un software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que permite a las máquinas extraer texto de las fotos, interpretarlo y traducirlo.

Diapositiva 5

Esta diapositiva describe que responder preguntas es una rama de NLP y reconocimiento de voz que usa NLU para ayudar a las computadoras a comprender las consultas en lenguaje natural.

Notas del instructor:

A menos que designe una ciudad específica, los asistentes virtuales le dirán el clima de su ubicación actual de manera predeterminada. El propósito de responder preguntas es responder en el idioma nativo del usuario en lugar de una lista de respuestas escritas.