Secara Detail Pengenalan Ucapan, Pemrosesan Bahasa Alami & Teknis

Pengantar Pemrosesan Bahasa Teknis

1

2

3

4 5 Pemrosesan Bahasa Alami
1 Speech recognition adalah sebuah acara untuk mengidentifikasi kata-kata yang diucapkan dan mengubahnya menjadi teks yang dapat dibaca oleh manusia. NLP adalah teknologi terbaru untuk pengenalan suara yang mempercepat proses.
2 Pengenalan ucapan hanyalah kemampuan perangkat lunak untuk mengenali ucapan. Perangkat lunak harus mengenali apa pun yang dikatakan seseorang dalam bahasa pilihan mereka. NLP berarti bahwa komputer harus secara akurat menentukan niat pengguna dari bahasa yang ditulis secara normal.
3 Pengenalan ucapan adalah memproses ucapan untuk mengubahnya menjadi teks. NLP memproses teks untuk memahami makna teks.
4 Pengenalan ucapan digunakan untuk tugas dikte, aplikasi ucapan ke teks, asisten virtual, biometrik suara. NLP digunakan untuk melakukan peringkasan otomatis, segmentasi topik, ekstraksi hubungan, area pencarian informasi.
5 Pengenalan ucapan menggunakan pemrosesan sinyal, fonetik, area pengenalan kata kami. NLP digunakan pada morfologi, tata bahasa, dan pragmatik semantik lewat, dialog wacana, pemahaman bahasa lisan.

Memperkenalkan Pemrosesan Bahasa Teknis

Bahasa teknis adalah bagian dari bahasa alami. Pemrosesan bahasa teknis adalah pendekatan berulang yang manusiawi 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. Ini menggunakan taksonomi berbasis domain yang luas dan kamus data 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 ‘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 teknis dan kode 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 Anda tahu, itu hanya pengalaman yang lebih baik daripada melakukan semuanya secara manual hari ini. Saat ini pembuat kode di seluruh dunia dapat memperoleh manfaat dari API cloud ini.

TLP Dapat MembantuMenentukan Bahasa

Pemrograman pidatodan pemrosesan bahasa

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

Sumber: https://codedetectionapi.runtime.dev/

Kasus penggunaan Pemrosesan Bahasa Teknis

speech recognition and natural language processing
  • Metode sederhana untuk mendeteksi kode dalam teks secara andal
  • Tingkatkan hasil penelusuran di aplikasi Anda dengan memberi tag dan mengindeks cuplikan sebagai kode, bukan teks
  • Gosok jalur pipa data untuk mengidentifikasi kode secara berbeda 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 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 adalah 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 Pieces sendiri, yang terus meningkat seiring dengan meningkatnya penggunaan API.

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

Menggunakan deteksi Kode API , developer dapat menggunakan Code Detection API untuk meningkatkan komunikasi antara developer yang bekerja dari jarak jauh dalam sebuah tim. Misalnya, mereka sering perlu bertukar pesan dengan cuplikan kode. Bagaimana pengembang dan tim berinteraksi dengan kode itu, menjelaskan kode itu, mengembangkan kode itu, lalu memanggangnya menjadi otomatis. Jadi, Anda tahu, penelusuran, saran, penggunaan kembali, kolaborasi akan menjadi, Anda tahu, kemampuan besar di tingkat API yang berakhir dengan pengalaman yang tidak kita miliki hari ini, tetapi kita harus memilikinya besok.

Bagaimana Teknologi Pengenalan Suara Bekerja

API akan berlaku luas untuk:

  • Pengembang yang mengerjakan penerbitan, obrolan/perpesanan, produktivitas, desain, dan aplikasi pengkodean ringan yang ingin memformat, merender, dan menandai teks dengan 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 sederhana.
  • “Kita semua tahu perangkat lunak melahap dunia, dan sebagai hasilnya, volume kode di dunia meningkat pesat,” Tsavo Knott, Co-Founder, dan CEO Pieces, berkomentar. Meskipun Pemrosesan Bahasa Alami telah ada sejak lama, tidak banyak API yang memproses ‘Bahasa Teknis’ atau kode.

Kebutuhan pemrosesan bahasa alami dan PemrosesanBahasa Teknis Bersama

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

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

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

Leave a Comment