پردازش لهجه طبیعی (NLP)
پردازش لهجه طبیعی یک کدام از شاخه‌های هوش تصنعی میباشد که به تعاملات فی مابین رایانه و آدم، از روش لهجه طبیعی می پردازد. مقصود آخری NLP، قرائت، رمزگشایی، شعور و شعور گویش آدم با روشی باارزش میباشد. بیش‌خیس طریق های پردازش لهجه طبیعی برای استحصال و شعور معنای گویش انسانی، مطابق تکنیک‌های آموزش سئو مشهد  یادگیری ماشین میباشد.
 
 
 
پردازش گویش طبیعی در گوگل ترنسلیت، دستیارهای صوتی مانند سیری، ویرایشگرهای آموزش سئو در مشهد  متن مثل ورد و … کاربرد داراست.
 
 
 
کامپیوترها می‌توانند با استعمال از گویش پردازش طبیعی با آدم ها به لهجه خودشان حرف نمایند کلام ان ها بفهمند، محاسبه نمایند و نصیب‌های اساسی آن را مشخص و معلوم کنند. ماشین‌های مدرن می‌توانند وسعت بیش‌خیس از داده‌های متنی را در طول معدود‌تری نسبت به بشر نظارت نمایند. ضمن این رایانه‌ها از نادرست و نگرش‌های متعصبانه نیز دورند. تصور وسعت زیاد داده‌های متنی که هر روز به خصوص در کانال‌ای اجتماعی ایجاد می گردند، ما‌را وادار به استعمال از پردازش گویش طبیعی می‌نماید.
 
 
 
بحران لهجه طبیعی
شعور کیفیت منطبق کلمه ها با ساختار و معنی ، مسئله مطالعاتی مربوط به زبانشناسی میباشد. ادراک لهجه طبیعی (NLU) یا این که به عبارتی NLP ، همان طور که در غیر این شکل شناخته گردیده‌است، بیشتراز ۶۰ سال پیش به نوشته ی علمی اساسی تورینگ آزمایش و تعاریف آنچه AI را تشکیل می‌دهد و احتمالاً قبلی خیس از آن برمی خواهد شد.
 
این مورد جالب با خطاها حل نشده ای روبرو میباشد ، اکثری از آن ها مرتبط با ماهیت غیر قابل فهم لهجه (عدم وضوح واژگانی) میباشد. به طور تقریبً هر واژه و کلمه دیگر در گویش انگلیسی معانی زیادی دارااست.این معضل ها طبیعتا به کانال ای از محتوای روزافزون توسعه و گسترش می‌یابد چون موتورهای کاوش تلاش می نمایند مقصود را برای تأمین نیازهای اطلاعاتی گفته شده بوسیله یوزرها در سوال های نوشتاری و گفتاری تعبیر نمایند.
 
 
 
عدم وضوح واژگانی
در زبانشناسی پیچیدگی بیش تر از سطح واژه و کلمه در پاراگراف میباشد. لغات با یک‌سری مضمون‌ برای ادراک جملا‌ت و کلمات غیر قابل فهم با هم دشوارتر می گردند. “عدم وضوح وسیع ترین گلوگاه برای استخراج علم محاسباتی ، این زمینه قتل کننده تک تک پردازش های لهجه طبیعی میباشد.” مثل واژه و کلمه هایی که در فارسی دو مفهوم دارا هستند در انگلیسی هم همین طور میباشد. همینطور واژه و کلمه هایی که دارنده املای یکسانی می باشند و معنای متفاوتی دارا هستند و یا این که در نمونه های انگلیسی به اشکال گوناگون هجی میگردند ولی هم صدا می‌باشند.
 
 
 
چرا متوجه اپدیت تازه گوگل نشدیم!
در حالی که‌این الگوریتم در هفته قبلی در کاوش بسط یافته میباشد، اکثری از سئوکاران و بخش اعظمی از ابزارهای ردیابی تغییرات کبیر ای در حاصل جستجوی گوگل مشاهده نکرده اند. ولی پرسش اینجاست چرا؟!
 
پاسخ کوتاه این پرسش را گوگل در پست وب لاگ خویش نوشت: این به روزرسانی BERT حقیقتاً مرتبط با شعور  سرچ ها و مکالمه زمان بر خیس و بیشتر بود. ابزارهای ردیابی ، مانند Mozcast و بقیه مفاد ، در رتبه نخستین کوئری های تری را ردیابی می نمایند. این بدان معنا میباشد که تأثیر برت برای این ابزار کمتر قابل مشاهده میباشد.
 
Moz در BERT: پیت میرز از موز اعلام‌کرد که ابزار MozCast اصطلاحات کوتاه خیس را دنبال می نماید و خیر اشکال عباراتی را که احتمالاً به پردازش لهجه طبیعی (NLP) BERT نیاز دارا‌هستند.
 
 
 
چه طور موتورهای کاوش لهجه را خاطر میگیرند؟
چطور موتورهای جست و جو میتوانند این گویش ها را متوجه و فهم و شعور نمایند و غرض مخاطب رانمایش دهند؟ در زبانشناسی محاسباتی ، همزمانی این ایده را راست گو میداند که کلمه ها با معانی شبیه یا این که لغت ها مرتبط گرایش دارا‌هستند به گویش طبیعی بسیار در حدود هم معاش نمایند. به عبارت دیگر، آن ها رغبت دارا‌هستند که در جمله ها و پاراگرافها یا این که متن متن در جوار یکدیگر قرار بگیرند (که برخیً به آن‌ها گفته می‌گردد).
 
این حرفه از تحقیق ارتباط ها و همزمانی کلمه ها ، لهجه شناسی فرثی نامیده می‌گردد و ریشه های آن معمولاً با گویش شناس دهه ۱۹۵۰ جان فرث لینک و پیوند مییابد. در زبانشناسی فرثی، کلمه ها و مفاهیمی که در فضاهای همسایه متن با هم معاش می نمایند ، شبیه می باشند یا این که به هم مرتبط می باشند. مثل واژه و کلمه اتوبوس و ماشین که در خانواده وسیله نقلیه میباشند.
 
علی رغم مجموع بسط های موتورهای کاوش و گویش شناسان محاسباتی ، رویکردهای فارغ از بررسی و نصفه نظارتی مانند Word2Vec و Google Pygmalion دارنده برخی کاستی می باشند که بازدارنده شعور مقیاس گویش آدم می‌شوند.
 
به راحتی می اقتدار فهمید که چه‌طور اینها مطمئناً بازدارنده توسعه جستجوی مکالمه گردیده اند. برای مثال در تصویر ذیل ما موبایل سرچ میکنیم و گوگل به ما پیشنهاداتی می‌دهد: