Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, dans cette fonctionnalité invitée, a parlé du traitement du langage naturel (NLP) et pourquoi il est essentiel de l'inclure dans le processus métier en 2022. Découvrons les avantages supplémentaires que le NLP apporte aux modèles ML et AI .
La clé à retenir de l'article est-
- En tant que pilier de l'intelligence artificielle, la PNL consiste à rendre les machines sensibles au langage humain. En ce qui concerne l'aspect technique, la PNL utilise des algorithmes informatiques et une structure globale du langage pour rendre les machines plus intelligentes. Fondamentalement, la PNL est séparée en deux phases vitales de prétraitement des données et de développement d'algorithmes.
- Dans la première étape, la PNL prend en compte les mots écrits ou parlés du monde extérieur et transmet ces données aux machines. Et à l'étape ultérieure, la PNL nettoie les données à l'aide de plusieurs techniques telles que le stemming, la lemmatisation, le marquage PoS et bien d'autres et utilise des algorithmes ML pour rendre les données compréhensibles pour que les machines les comprennent.
- L'utilisation de la PNL dans les entreprises est importante pour obtenir des informations en temps réel, améliorer la précision des documents, comprendre la signification des tests complexes, obtenir une analyse de données à grande échelle, et bien d'autres.
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