ابتكر باحث من مركز جون هوبكنز في الولايات المتحدة منظومة للذكاء الاصطناعي يمكنها التمييز بين وظائف اللغة في النصوص المكتوبة، وتحديد المغزى من الكلام.
وتستطيع المنظومة الجديدة تحديد المغزى من العبارات وتصنيفها في فئات، مثل «العبارات التصريحية» و»التساؤلات» و»التعبيرات الاعتراضية» وغيرها من أنماط الحديث.
وأوضح الباحث أن الدراسة تكشف أن منظومات الذكاء الاصطناعي لم تعد بحاجة إلى التعامل مع كتل ضخمة من العبارات والنصوص، ثم محاولة تحديد نوعية موضوعها أو مغزاها أو المعاني المراد نقلها.
وأضاف «لقد وجدنا أن علامات الترقيم تتيح مؤشرات قوية من أجل فهم مغزى النصوص اللغوية»، مشيرا إلى أن المعادلات الخوارزمية السابقة التي تستخدم في تفسير اللغة تعمل جيدا في حالة وجود نصوص واضحة فقط.
ويعتقد الباحث أن المنظومة الجديدة سوف تستطيع في نهاية المطاف مساعدة الشركات على فهم وتحليل لغة التفاعل بين المستهلكين وممثلي مراكز خدمة العملاء، من أجل تحسين الأداء وتقديم مستوى أفضل من الخدمات.
وتستطيع المنظومة الجديدة تحديد المغزى من العبارات وتصنيفها في فئات، مثل «العبارات التصريحية» و»التساؤلات» و»التعبيرات الاعتراضية» وغيرها من أنماط الحديث.
وأوضح الباحث أن الدراسة تكشف أن منظومات الذكاء الاصطناعي لم تعد بحاجة إلى التعامل مع كتل ضخمة من العبارات والنصوص، ثم محاولة تحديد نوعية موضوعها أو مغزاها أو المعاني المراد نقلها.
وأضاف «لقد وجدنا أن علامات الترقيم تتيح مؤشرات قوية من أجل فهم مغزى النصوص اللغوية»، مشيرا إلى أن المعادلات الخوارزمية السابقة التي تستخدم في تفسير اللغة تعمل جيدا في حالة وجود نصوص واضحة فقط.
ويعتقد الباحث أن المنظومة الجديدة سوف تستطيع في نهاية المطاف مساعدة الشركات على فهم وتحليل لغة التفاعل بين المستهلكين وممثلي مراكز خدمة العملاء، من أجل تحسين الأداء وتقديم مستوى أفضل من الخدمات.