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普遍促进分析的自然语言处理

该软件称为数据导航系统,旨在使非技术用户能够使用普通人类语言进行复杂的SQL请求,并缓解数据传递。

胰岛发布了一种新的AI动力数据导航系统,它使用自然语言处理进行分析,使用户能够从人类语言请求生成SQL查询。

根据普遍存在的,这个新平台的目标是让数据交付给请求它的业务部门。普遍要求使用AI和机器学习驱动的上下文自动化软件使用数据分析的主张使数据能够以更易消化的形式传送给用户。

自然语言处理(NLP)是自然语言理解和自然语言生成的结合。系统中的这两个方面有助于机器理解口语,书面和识别通信,并使其能够以那种首选语言响应。本质上,NLP.帮助计算机理解,解释和操纵人类语言,以弥补人类通信与计算机理解之间的差距。

通过对分析功能的自然语言处理,数据导航系统使业务分析师和其他非技术专业人员能够使用简单语言来搜索组织的数据以获得复杂问题的答案。

在用户询问问题后,Promethium定位数据,演示它应该如何组装,自动生成SQL语句以获取正确的数据并执行查询。

查询跨越所有数据库,数据湖泊和仓库,从多个数据源绘制可操作的知识。同时,胰岛可确保数据在识别重复并提供谱系以确认见解时完成。

数据导航系统在客户的虚拟私有云中作为公共云中的SaaS提供,或作为本地选项。

还有其他分析供应商,将NLP合并到产品中。微软有Q&A,Tableau问数据和Oracle可以处理28种不同的语言。然而,根据Donald Farmer,Treehive策略的校长,普遍存在的分析使用自然语言处理有点不同。

“这些供应商中的大多数都侧重于查询他们与之合作的商业智能文物,而不是使用自然语言作为底层数据存储的界面,”他说。“所以孕期可能会做一些独特的事情,但对商业用户更有用,这很难说。”

组织继续在不同平台和软件中找到使用NLP的方法。聊天是最多的本技术的热门用途,具有自然语言处理使机器人能够了解问题并优于其他聊天。大多数人也熟悉Alexa和Siri - 来自亚马逊和Apple的机器人,它使用NLP来帮助每日任务会话交流

然而,农民指出,虽然分析的自然语言处理的理论优势是可以在不学习查询语言的情况下制作查询的能力,但实际上它并不总是这么简单。

“在实践中,自然语言处理接口的最佳结果几乎总是来自学习仔细制作明确规定他们了解系统可以回答的问题的用户,”他说。“它往往不是很自然。”

为了真正判断普遍的数据导航系统,农民表示,从一开始就可以在行动中看到它是很重要的。

“训练需要多长时间?经验是多么自然?它处理模糊性,同义词和情绪如何?所有重要,但开放的问题,”他说。

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