Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache IT-Powerpoint-Präsentationsfolien

Folie 1 : Diese Folie zeigt den Titel Natural Language Processing Applications (IT).
Folie 2 : Diese Folie zeigt den Titel AGENDA.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis.
Folie 5 : Diese Folie enthält ein Inhaltsverzeichnis – Aktuelle Probleme des Unternehmens
Folie 6 : Diese Folie zeigt die aktuellen Probleme des Unternehmens, darunter Spam-E-Mails, lange Wartezeiten bei Kundenanfragen und unstrukturierte Daten.
Folie 7 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Notwendigkeit für NLP.
Folie 8 : Diese Folie beschreibt die Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache und wie sie dabei hilft, unstrukturierte und große Datenmengen zu verwalten.
Folie 9 : Diese Folie zeigt die globale Marktgröße für die Verarbeitung natürlicher Sprache von 2019 bis 2025.
Folie 10 : Diese Folie beschreibt den globalen Marktanteil der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Folie 11 : Diese Folie zeigt die Vorteile der Verwendung von NLP im Geschäftsleben.
Folie 12 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Überblick über NLP.
Folie 13 : Diese Folie stellt die Verarbeitung natürlicher Sprache dar und wie Sprache und Text als Eingaben für die Interaktion mit Menschen oder Maschinen verwendet werden.
Folie 14 : Diese Folie stellt das Aufkommen der Verarbeitung natürlicher Sprache dar, die zeigt, wie sie ein Teil der künstlichen Intelligenz und ihres Wachstums im Laufe der Jahre war.
Folie 15 : Diese Folie stellt das Verständnis natürlicher Sprache in NLP dar und wie es funktioniert, um die Mehrdeutigkeiten anzugehen.
Folie 16 : Diese Folie zeigt die Generierung und die Stadien der natürlichen Sprache.
Folie 17 : Diese Folie stellt dar, wie sich NLP auf das Verständnis natürlicher Sprache und die Generierung natürlicher Sprache bezieht.
Folie 18 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis – Komponenten und Phasen der Verarbeitung natürlicher Sprache
Folie 19 : Diese Folie beschreibt die Funktionsweise von NLP, einschließlich lexikalischer Analyse, Syntaxanalyse, semantischer Analyse, Diskursanalyse und pragmatischer Analyse.
Folie 20 : Diese Folie stellt die Schritte dar, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache enthalten sind, und ihre detaillierte Arbeitsweise.
Folie 21 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Architektur des NLP
Folie 22 : Diese Folie stellt die Systemarchitektur zur Verarbeitung natürlicher Sprache dar und wie sie funktioniert, um auf gegebene Befehle oder Anweisungen des Benutzers zu reagieren.
Folie 23 : Diese Folie beschreibt die Phasen der Verarbeitungsarchitektur natürlicher Sprache, einschließlich Kommunikationsziele, Wissensbasis, verschiedene Modelle, Grammatik und Algorithmen.
Folie 24 : Diese Folie zeigt das regelbasierte NLP-Modell, das auf maschinellem Lernen basierende NLP-Modell und das auf Deep Learning basierende Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
Folie 25 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Arbeitsweise und Ansätze von NLP
Folie 26 : Diese Folie stellt dar, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache durch morphologische Verarbeitung, Parsing, semantische Analyse und pragmatische Analyse funktioniert.
Folie 27 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise der Verarbeitung natürlicher Sprache und wie jede Komponente funktioniert.
Folie 28 : Diese Folie zeigt die typische Pipeline zur Verarbeitung natürlicher Sprache, indem sie beschreibt, wie Informationen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verarbeitet werden.
Folie 29 : Diese Folie stellt die Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache dar, wie den symbolischen Ansatz, den statistischen Ansatz und den konnektionistischen Ansatz.
Folie 30 : Diese Folie stellt die Verarbeitungsalgorithmen für natürliche Sprache dar, wie z. B. regelbasierte Algorithmen und maschinelle Lernalgorithmen.
Folie 31 : Diese Folie zeigt die Hauptfunktionen von NLP-Algorithmen.
Folie 32 : Diese Folie stellt die Aufgaben dar, die bei der Verarbeitung natürlicher Sprache ausgeführt werden.
Folie 33 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis – Techniken und Werkzeuge, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden
Folie 34 : Diese Folie stellt die Syntaxanalysetechniken dar, die im NLP verwendet werden, wie Lemmatisierung, morphologische Segmentierung, Tokenisierung, Tagging von Wortarten usw.
Folie 35 : Diese Folie zeigt die semantischen Analysetechniken, die im NLP verwendet werden, wie Named Entity Recognition (NER), Begriffsklärung und Generierung natürlicher Sprache.
Folie 36 : Diese Folie stellt die wichtigsten Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache dar, wie NTLK, IBM Watson, Google Cloud und Aylien, die beim Start von NLP helfen können.
Folie 37 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Herausforderungen und Computerschwierigkeiten des NLP
Folie 38 : Diese Folie beschreibt die Herausforderungen der Verarbeitung natürlicher Sprache wie Präzision, Tonfall und Tonfall sowie den sich entwickelnden Sprachgebrauch.
Folie 39 : Diese Folie stellt die Gründe dar, warum Computer Schwierigkeiten mit der Verarbeitung natürlicher Sprache haben, wie z. B. unstrukturierte Daten, Grammatiksyntax usw.
Folie 40 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – NLP mit anderen Technologien
Folie 41 : Diese Folie repräsentiert die Rolle von NLP bei der Protokollanalyse und dem Protokollabbau.
Folie 42 : Diese Folie stellt den Unterschied zwischen der Verarbeitung natürlicher Sprache und Text Mining basierend auf Faktoren dar.
Folie 43 : Diese Folie stellt das klassische NLP und das auf Deep Learning basierende NLP dar und wie Operationen in beiden Ansätzen durchgeführt werden, wie z. B. symbolischen und statischen Ansätzen.
Folie 44 : Diese Folie enthält ein Inhaltsverzeichnis – Implementierung und Anwendungsfälle von NLP
Folie 45 : Diese Folie zeigt die Best Practices für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python.
Folie 46 : Diese Folie repräsentiert den Projektumsetzungsplan für Natural Language Processing.
Folie 47 : Diese Folie zeigt Anwendungsfälle für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Folie 48 : Diese Folie zeigt die Anwendungsfälle von NLP, einschließlich des Google-Übersetzers, Spracherkennungsassistenten.
Folie 49 : Diese Folie zeigt das Schulungsprogramm für Mitarbeiter.
Folie 50 : Diese Folie stellt das Budget für die Implementierung von NLP im Unternehmen dar, indem die Ausgaben für Marketing, Einstellung von Experten, Mitarbeiterschulung und Geräteaktualisierung ausgearbeitet werden.
Folie 51 : Diese Folie zeigt den detaillierten Budgetbericht zur Implementierung der Verarbeitung natürlicher Sprache im Unternehmen, indem die US-Dollar von Januar bis September angezeigt werden.
Folie 52 : Diese Folie zeigt, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache in der heutigen Welt in Sprachbefehlsdiensten verwendet wird.
Folie 53 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Anwendungen von NLP
Folie 54 : Diese Folie repräsentiert die Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache in verschiedenen Sektoren wie Wirtschaft, Text-Mining, Deep Learning, Gesundheitswesen und Web-Mining.
Folie 55 : Diese Folie stellt die Stimmungsanalyse in NLP-Geschäftsanwendungen dar und zeigt, wie online generierte Daten von NLP interpretiert werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Folie 56 : Diese Folie stellt die Geschäftsanwendung von NLP im Kundenservice dar, indem Kundensupportaufgaben automatisiert und Kundenfeedback automatisch analysiert werden.
Folie 57 : Diese Folie stellt die geschäftliche Anwendung von NLP in Chatbots dar, um die Aufgaben auszuführen.
Folie 58 : Diese Folie stellt die Geschäftsanwendung von NLP zur Verwaltung von Werbekanälen dar und zeigt die Gesamtausgaben von Vermarktern für KI, um Verbraucher anzusprechen usw.
Folie 59 : Diese Folie stellt die NLP-Anwendung in der Gesundheitsbranche dar und zeigt, wie sie dazu beitragen kann, die klinische Dokumentation zu verbessern, klinische Entscheidungen zu unterstützen usw.
Folie 60 : Diese Folie zeigt die NLP-Anwendungen im Web-Mining, einschließlich automatisierter Zusammenfassung, Erkennung von Namenseinheiten.
Folie 61 : Diese Folie stellt die Deep-Learning-Anwendungen von NLP dar, einschließlich maschineller Übersetzung, Sprachmodellierung, Generierung von Untertiteln und Beantwortung von Fragen.
Folie 62 : Diese Folie zeigt die Anwendungen von Deep-Learning-Algorithmen.
Folie 63 : Diese Folie zeigt die NLP-Anwendung im Text Mining.
Folie 64 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Auswirkungen der Implementierung der Verarbeitung natürlicher Sprache
Folie 65 : Diese Folie zeigt die Auswirkungen der Implementierung der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Folie 66 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – 30-60-90-Tage-Plan für die Implementierung von NLP im Unternehmen.
Folie 67 : Diese Folie stellt den 30-60-90-Tage-Plan dar, um die Verarbeitung natürlicher Sprache im Unternehmen zu implementieren.
Folie 68 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis – Roadmap zur Implementierung von NLP im Unternehmen.
Folie 69 : Diese Folie zeigt den Fahrplan zur Implementierung der Verarbeitung natürlicher Sprache im Unternehmen, indem die nach der Implementierung durchgeführten Vorgänge dargestellt werden.
Folie 70 : Dies ist die Symbolfolie.
Folie 71 : Diese Folie enthält Titel für zusätzliche Folien.
Folie 72 : Diese Folie zeigt die Nachteile der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Folie 73 : Diese Folie zeigt die Zeitleiste.
Folie 74 : Diese Folie präsentiert die Vision, Mission und Ziele Ihres Unternehmens.
Folie 75 : Diese Folie zeigt gestapelte Jahresgewinn-Liniendiagramme für verschiedene Produkte.
Folie 76 : Diese Folie zeigt unser Ziel.
Folie 77 : Diese Folie zeigt Posts für frühere Erfahrungen von Kunden.
Folie 78 : Dies ist eine Dankesfolie und enthält Kontaktdaten des Unternehmens wie Büroadresse, Telefonnummer usw.