Pengenalan Ucapan Secara Detail, Pemrosesan Bahasa Alami & Teknis

Pengantar Pemrosesan Bahasa Teknis

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan Pemrosesan Bahasa Teknis (TLP) adalah dua istilah terkait bot modern yang membantu kami menafsirkan dan mengklasifikasikan kata pencarian dengan lebih baik. Teknologi ini cukup bermanfaat dan memberikan kemampuan analisis yang lebih baik kepada perusahaan. Kita akan mempelajari NLP dan TLP untuk melihat manfaatnya dan bagaimana penggunaannya di perusahaan.

Mari kita bahas teknis pemrosesan bahasa

Sebelum membahas ucapan dan pemrosesan bahasa alami, mari kita lihat perbedaan antara pengenalan ucapan dan pemrosesan bahasa alami. Kami di sini untuk memberi tahu Anda perbedaan antara pengenalan ucapan dan pemrosesan bahasa alami.

Memperkenalkan Pemrosesan Bahasa Teknis

Bahasa teknis adalah bagian dari bahasa alami. Pemrosesan bahasa teknis adalah pendekatan berulang yang bersifat human-in-the-loop untuk menyesuaikan NLP alat untuk merekayasa data. Pemrosesan Bahasa Teknis (TLP) dibangun di atas pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan menggunakan proses berulang untuk menyesuaikan alat NLP untuk bisnis atau industri tertentu. Ia menggunakan taksonomi dan kamus data berbasis domain yang luas untuk memastikan bahwa sistem mengenali semua istilah teknis penting, singkatan, dan akronim yang mungkin muncul dalam dokumen atau istilah pencarian. TLP dapat mengungkap pengetahuan teknis yang 'tersembunyi', yang kemudian dapat memberikan wawasan berharga dengan menggunakan aset data perusahaan Anda.

TLP hanyalah bahasa alami dengan fokus atau bias pada aspek atau konsep teknis; bahasa dan kode teknis ada di mana-mana.

API Deteksi Kode dapat mengotomatiskan penandaan, pencarian manual, menemukan teks atau kode, dll. API membuatnya dapat dicari, dapat diindeks, dan estetis secara visual. Dan tahukah Anda, ini merupakan pengalaman yang lebih baik daripada melakukan semuanya secara manual saat ini. Saat ini pembuat kode di seluruh dunia dapat memanfaatkan API cloud ini.

TLP Dapat Membantu Menentukan Bahasa Pemrograman

TLP dapat dengan mudah mendeteksi jika teks yang Anda miliki agak normal, hanya semacam kode? Apakah ini hanya percakapan biasa? Atau apakah ini bahasa teknis? Dan jika itu bahasa teknis, apakah kodenya ada di dalamnya. Tidak hanya menentukan tetapi juga menjelaskan hal-hal di bawah ini. Bahasa apa yang digunakan, dan tag serta label apa yang dapat dikaitkan dengannya? Jadi setelah Anda menentukan bahasanya, apakah itu Dart, Angular, PHP, atau bahasa apa pun. Dan TLP dapat memformatnya dan menyorot sintaksis sesuai dengan bahasa pemrograman. Dan tentu saja, cloud API mencoba mendeskripsikannya melalui beberapa kata kunci.

Kasus penggunaan Pemrosesan Bahasa Teknis

• Metode sederhana untuk mendeteksi kode dalam teks dengan andal
• Tingkatkan hasil penelusuran di aplikasi Anda dengan memberi tag dan mengindeks cuplikan sebagai kode, bukan teks
• Gosok saluran data untuk mengidentifikasi kode secara jelas dari teks
• Kumpulan data besar dengan bahasa kode yang paling mungkin dan info meta lainnya

Bagaimana CodeDetectionAPI dapat membantu bisnis

Deteksi Kode adalah API pemrosesan bahasa teknis bebas bug yang disediakan oleh industri. Mereka adalah data dan layanan mikro, penyedia API. CodeDetectionAPI adalah pasar API yang menyediakan 70 API berbeda, dan mereka menambahkan API baru setiap hari, termasuk API deteksi kode ini.

Code Detection API menentukan apakah string teks tertentu merupakan kode dan, jika demikian, mengembalikan informasi seperti bahasa string, tag yang relevan, dan versi yang telah diproses sebelumnya. API ini didukung oleh model pembelajaran mesin milik Pieces, yang terus ditingkatkan seiring dengan meningkatnya penggunaan API.

Sifat pekerjaan telah bergeser dari ruang kerja nyata ke arah pekerjaan virtual. Mungkin kita masih belum masuk kantor atau baru kembali ke kantor. Namun, dalam hal tim dan pengembangan, kami lebih tersebar secara geografis. Pengembangan dan kerja sama menjadi lebih mudah berkat teknologi dan API.

Menggunakan deteksi Kode API, pengembang dapat menggunakan API Deteksi Kode untuk meningkatkan komunikasi antara pengembang yang bekerja jarak jauh dalam satu tim. Misalnya, mereka sering kali perlu bertukar pesan dengan cuplikan kode. Bagaimana pengembang dan tim berinteraksi dengan kode tersebut, mendeskripsikan kode tersebut, mengembangkan kode tersebut, dan kemudian memasukkannya ke dalam sistem otomatis. Jadi, Anda tahu, penelusuran, saran, penggunaan kembali, dalam kolaborasi akan menjadi, Anda tahu, kemampuan besar di tingkat API yang menghasilkan pengalaman yang tidak kita miliki saat ini, namun harus kita miliki besok.

Cara Kerja Teknologi Pengenalan Suara

API akan berlaku secara luas untuk:

• Pengembang yang mengerjakan penerbitan, obrolan/perpesanan, produktivitas, desain, dan aplikasi pengkodean ringan yang ingin memformat, merender, dan memberi tag pada teks secara cerdas yang telah ditentukan sebagai kode dengan cara yang diharapkan pengguna untuk merender kode.
• Tim di AI, Pembelajaran mesin, Ilmu Data, dan Analytics perlu memproses, memberi label, menyempurnakan, dan mengatur aliran data yang luas dengan kode dan bahasa yang sederhana.
• “Kita semua tahu bahwa perangkat lunak sedang melahap dunia, dan sebagai hasilnya, volume kode di dunia meningkat pesat,” kata Tsavo Knott, Salah Satu Pendiri dan CEO Pieces. Meskipun Pemrosesan Bahasa Alami sudah ada sejak lama, tidak banyak API yang memproses 'Bahasa Teknis' atau kode.

Kebutuhan pemrosesan bahasa alami dan Pemrosesan Bahasa Teknis Bersama

Saat ini teknologi bertenaga AI digunakan NLP dan TLP untuk mencapai dua tujuan utama:

• Menguraikan dan memahami maksud frasa pencarian pengguna
• Mengklasifikasikan data apa pun yang diserap secara akurat.

Kedua tujuan ini memastikan bahwa pengguna mendapatkan hasil penelusuran yang paling relevan, meskipun mereka tidak memiliki akses ke istilah atau frasa teknis. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi, analitik, dan berbagai fungsi perusahaan lainnya.