Applications de traitement du langage naturel Diapositives de présentation Powerpoint IT

Slide 1 : Cette slide affiche le titre Natural Language Processing Applications (IT).
Diapositive 2 : Cette diapositive affiche le titre AGENDA.
Diapositive 3 : Cette diapositive présente une table des matières.
Diapositive 4 : Cette diapositive présente une table des matières.
Diapositive 5 : Cette diapositive présente la table des matières - Problèmes actuels rencontrés par l'entreprise
Diapositive 6 : Cette diapositive décrit les problèmes actuels de l'entreprise, notamment les spams, les longs délais d'attente pour les requêtes des clients et les données non structurées.
Diapositive 7 : Cette diapositive présente la table des matières - Nécessité de la PNL.
Diapositive 8 : Cette diapositive décrit l'importance du traitement du langage naturel et comment il aide à gérer des données non structurées et de grande taille.
Diapositive 9 : Cette diapositive illustre la taille du marché mondial du traitement du langage naturel de 2019 à 2025.
Diapositive 10 : Cette diapositive décrit la part de marché mondiale du traitement du langage naturel.
Diapositive 11 : Cette diapositive représente les avantages de l'utilisation de la PNL en entreprise.
Diapositive 12 : Cette diapositive présente la table des matières - Vue d'ensemble de la PNL.
Diapositive 13 : Cette diapositive représente le traitement du langage naturel et comment il prend la parole et le texte comme entrées pour interagir avec les humains ou les machines.
Diapositive 14 : Cette diapositive représente l'avènement du traitement du langage naturel qui montre comment il a fait partie de l'intelligence artificielle et de sa croissance au fil des ans.
Diapositive 15 : Cette diapositive représente la compréhension du langage naturel en PNL et son fonctionnement pour résoudre les ambiguïtés.
Diapositive 16 : Cette diapositive décrit la génération et les étapes du langage naturel.
Diapositive 17 : Cette diapositive représente le lien entre la PNL et la compréhension du langage naturel et la génération du langage naturel.
Diapositive 18 : Cette diapositive présente la table des matières - Composants et phases du traitement du langage naturel
Diapositive 19 : Cette diapositive décrit le fonctionnement de la PNL, y compris l'analyse lexicale, l'analyse syntaxique, l'analyse sémantique, l'analyse du discours et l'analyse pragmatique.
Diapositive 20 : Cette diapositive représente les étapes incluses dans le traitement du langage naturel et leur fonctionnement détaillé.
Diapositive 21 : Cette diapositive présente la table des matières - Architecture de la PNL
Diapositive 22 : Cette diapositive représente l'architecture du système de traitement du langage naturel et son fonctionnement pour répondre aux commandes ou instructions données par l'utilisateur.
Diapositive 23 : Cette diapositive décrit les phases de l'architecture de traitement du langage naturel, y compris les objectifs de communication, la base de connaissances, les différents modèles, la grammaire et les algorithmes.
Diapositive 24 : Cette diapositive décrit le modèle de TAL basé sur des règles, le modèle de TAL basé sur l'apprentissage automatique et le modèle de traitement du langage naturel basé sur l'apprentissage en profondeur.
Diapositive 25 : Cette diapositive présente la table des matières - Fonctionnement et approches de la PNL
Diapositive 26 : Cette diapositive représente le fonctionnement du traitement du langage naturel à travers le traitement morphologique, l'analyse syntaxique, l'analyse sémantique et l'analyse pragmatique.
Diapositive 27 : Cette diapositive illustre le fonctionnement du traitement du langage naturel et le fonctionnement de chaque composant.
Diapositive 28 : Cette diapositive illustre le pipeline typique de traitement du langage naturel en décrivant comment les informations sont traitées dans le traitement du langage naturel.
Diapositive 29 : Cette diapositive représente les approches du traitement du langage naturel telles que l'approche symbolique, l'approche statistique et l'approche connexionniste.
Diapositive 30 : Cette diapositive représente les algorithmes de traitement du langage naturel tels que les algorithmes à base de règles et les algorithmes d'apprentissage automatique.
Diapositive 31 : Cette diapositive montre les principales fonctions des algorithmes de TAL.
Diapositive 32 : Cette diapositive représente les tâches effectuées en traitement automatique du langage naturel.
Diapositive 33 : Table des matières de cette diapositive - Techniques et outils utilisés pour le traitement automatique du langage naturel
Diapositive 34 : Cette diapositive représente les techniques d'analyse syntaxique utilisées en TAL, telles que la lemmatisation, la segmentation morphologique, la tokenisation, l'étiquetage des parties du discours, etc.
Diapositive 35 : Cette diapositive décrit les techniques d'analyse sémantique utilisées en TAL, telles que la reconnaissance d'entités nommées (NER), la désambiguïsation du sens des mots et la génération du langage naturel.
Diapositive 36 : Cette diapositive représente les meilleurs outils de traitement du langage naturel, tels que NTLK, IBM Watson, Google Cloud et Aylien, qui peuvent aider à démarrer le NLP.
Diapositive 37 : Cette diapositive présente la table des matières - Défis et difficultés informatiques de la PNL
Diapositive 38 : Cette diapositive décrit les défis du traitement du langage naturel tels que la précision, le ton de la voix et l'inflexion, et l'évolution de l'utilisation du langage.
Diapositive 39 : Cette diapositive représente les raisons pour lesquelles les ordinateurs ont des difficultés avec le traitement du langage naturel, telles que les données non structurées, la syntaxe grammaticale, etc.
Diapositive 40 : Cette diapositive présente la table des matières - PNL avec d'autres technologies
Diapositive 41 : Cette diapositive représente le rôle de la PNL dans l'analyse et l'extraction de journaux.
Diapositive 42 : Cette diapositive représente la différence entre le traitement du langage naturel et l'exploration de texte basée sur des facteurs.
Diapositive 43 : Cette diapositive représente la PNL classique et la PNL basée sur l'apprentissage profond et comment les opérations sont effectuées dans les deux approches, telles que les approches symboliques et statiques.
Diapositive 44 : Cette diapositive présente la table des matières - Mise en œuvre et cas d'utilisation de la PNL
Diapositive 45 : Cette diapositive décrit les meilleures pratiques de traitement du langage naturel en python.
Diapositive 46 : Cette diapositive représente le plan de mise en œuvre du projet pour le traitement automatique du langage naturel.
Diapositive 47 : Cette diapositive illustre des cas d'utilisation du traitement du langage naturel.
Diapositive 48 : Cette diapositive décrit les cas d'utilisation du NLP, y compris le traducteur Google, les assistants de reconnaissance vocale.
Diapositive 49 : Cette diapositive décrit le programme de formation des employés.
Diapositive 50 : Cette diapositive représente le budget pour mettre en œuvre la PNL dans l'entreprise en élaborant les dépenses de marketing, l'embauche d'experts, la formation des employés et la mise à jour des équipements.
Diapositive 51 : Cette diapositive présente le rapport budgétaire détaillé pour mettre en œuvre le traitement automatique du langage naturel dans l'entreprise en affichant les dollars américains de janvier à septembre.
Diapositive 52 : Cette diapositive montre comment le traitement du langage naturel est utilisé dans le monde d'aujourd'hui dans les services de commande vocale.
Diapositive 53 : Cette diapositive présente la table des matières - Applications de la PNL
Diapositive 54 : Cette diapositive représente les applications de traitement du langage naturel dans différents secteurs tels que les affaires, l'exploration de texte, l'apprentissage en profondeur, la santé et l'exploration Web.
Diapositive 55 : Cette diapositive représente l'analyse des sentiments dans les applications métier NLP et la façon dont les données générées en ligne sont interprétées par NLP pour générer des informations utiles.
Slide 56 : Cette slide représente l'application métier du NLP dans le service client en automatisant les tâches de support client et en analysant automatiquement les retours clients.
Slide 57 : Ce slide représente l'application métier du NLP dans les chatbots pour effectuer les tâches.
Diapositive 58 : Cette diapositive représente l'application commerciale du NLP pour gérer les canaux publicitaires et montre les dépenses totales des spécialistes du marketing en IA pour cibler les consommateurs, etc.
Diapositive 59 : Cette diapositive représente l'application de la PNL dans l'industrie de la santé, montrant comment elle peut aider à améliorer la documentation clinique, soutenir les décisions cliniques, etc.
Diapositive 60 : Cette diapositive décrit les applications NLP dans l'exploration Web, y compris la synthèse d'automatisation, la reconnaissance d'entités de noms.
Diapositive 61 : Cette diapositive représente les applications d'apprentissage en profondeur de la PNL, y compris la traduction automatique, la modélisation du langage, la génération de sous-titres et la réponse aux questions.
Diapositive 62 : Cette diapositive montre les applications des algorithmes d'apprentissage en profondeur.
Diapositive 63 : Cette diapositive illustre l'application du NLP dans l'exploration de texte.
Diapositive 64 : Cette diapositive présente la table des matières - Impact de la mise en œuvre du traitement du langage naturel
Diapositive 65 : Cette diapositive représente les impacts de la mise en œuvre du traitement automatique du langage naturel.
Diapositive 66 : Cette diapositive présente la table des matières - Plan de 30-60-90 jours pour la mise en œuvre de la PNL dans l'entreprise.
Slide 67 : Cette slide représente le plan 30-60-90 jours pour implémenter le traitement automatique du langage naturel dans l'entreprise.
Diapositive 68 : Cette diapositive présente la table des matières - Feuille de route pour la mise en œuvre de la PNL dans l'entreprise.
Diapositive 69 : Cette diapositive présente la feuille de route pour implémenter le traitement automatique du langage naturel dans l'entreprise en montrant les opérations effectuées après l'implémentation.
Diapositive 70 : Voici la diapositive des icônes.
Diapositive 71 : Cette diapositive présente le titre des diapositives supplémentaires.
Diapositive 72 : Cette diapositive illustre les inconvénients du traitement automatique du langage naturel.
Diapositive 73 : Cette diapositive présente la chronologie.
Diapositive 74 : Cette diapositive présente la vision, la mission et les objectifs de votre entreprise.
Diapositive 75 : Cette diapositive présente des graphiques linéaires empilés des bénéfices annuels pour différents produits.
Diapositive 76 : Cette diapositive présente Notre cible.
Diapositive 77 : Cette diapositive illustre les publications d'expériences antérieures de clients.
Diapositive 78 : Ceci est une diapositive de remerciement et contient les coordonnées de l'entreprise comme l'adresse du bureau, le numéro de téléphone, etc.