Kā NLP veidos Tech World nākotni?
Dabiskā valodas apstrāde vai NLP ir mākslīgā intelekta nozare, kurai ir daudz nozīmīgu ietekmi uz to, kā datorus un cilvēkus mijiedarbojas. Cilvēka valoda, kas izstrādāta tūkstošiem un tūkstošiem gadu, ir kļuvusi par niansētu saziņas formu, kas satur daudz informācijas, kas bieži pārsniedz vārdus. NLP kļūs par svarīgu tehnoloģiju, lai mazinātu plaisu starp cilvēku komunikāciju un digitālajiem datiem. Šeit ir 5 veidi, kā turpmākajos gados tiks izmantota dabiskās valodas apstrāde.
01 no 05
Mašīntulkošana
Tā kā pasaules informācija ir tiešsaistē, šo datu pieejamības palielināšana kļūst arvien svarīgāka. Izaicinājums padarīt pasaules informāciju pieejamu ikvienam visā valodu barjeru robežās vienkārši pārtapījās ar cilvēka tulkošanas spēju. Inovatīvi uzņēmumi, piemēram, Duolingo, vēlas piesaistīt lielu skaitu cilvēku, lai tādējādi veicinātu tulkošanu, apgūstot jaunu valodu. Bet mašīntulkošana piedāvā vēl lielāku pielāgojamību alternatīvai pasaules informācijas harmonizēšanai. Google ir mašīntulkošanas priekšplānā esoša kompānija, izmantojot savu Google tulkošanas pakalpojumu patentētu statistisko dzinēju. Izaicinājums ar mašīntulkošanas tehnoloģijām nav vārdu tulkošana, bet, saglabājot teikumu nozīmi, ir sarežģīts tehnoloģisks jautājums, kas ir NLP pamatā.
02 no 05
Cīņa ar mēstuli
Surogātpasta filtri ir kļuvuši svarīgi kā pirmā aizsardzības līnija pret aizvien pieaugošo nevēlamo e-pasta problēmu. Taču gandrīz ikviens, kas plaši izmanto e-pastu, ir piedzīvojis agonu par nevēlamiem e-pastus, kas joprojām tiek saņemti, vai svarīgus e-pastus, kas nejauši ir iekļauti filtrā. Nepatiesi pozitīvi un nepatiesi negatīvi surogātpasta filtru jautājumi ir NLP tehnoloģiju pamatā, atkal sakot ar izaicinājumu, kas iegūst nozīmi no teksta virknes. Tehnoloģija, kas ir pievērsusi lielu uzmanību, ir Bayesa surogātpasta filtrēšana, statistikas metode, kurā vārdu biežums e-pastā tiek mērīts salīdzinājumā ar tā tipisko parādību surogātpasta un nepatikšanas e-pasta kopumā.
03 no 05
Informācijas iegūšana
Daudzi svarīgie lēmumi finanšu tirgos arvien vairāk tiek atdalīti no cilvēku pārraudzības un kontroles. Algoritmiskā tirdzniecība kļūst arvien populārāka, finanšu instrumentu veids, ko pilnībā kontrolē tehnoloģija. Taču daudzus no šiem finanšu lēmumiem ietekmē ziņas, ko žurnālisti joprojām raksturo angļu valodā. Tad NLP galvenais uzdevums ir kļūt par šo vienkāršo teksta paziņojumu un atbilstošas informācijas iegūšanu formātā, ko var ņemt vērā algoritmiskos tirdzniecības lēmumos. Piemēram, jaunumi par uzņēmumu apvienošanos var ievērojami ietekmēt tirdzniecības lēmumus un ātrumu, kādā apvienošanās dati, spēlētāji, cenas, kas iegūst, kuras var iekļaut tirdzniecības algoritmā, var radīt peļņu miljoniem dolāru.
04 no 05
Kopsavilkums
Informācijas pārslodze mūsu digitālajā laikmetā ir reāla parādība, un jau tagad mūsu piekļuve zināšanām un informācijai daudz pārsniedz mūsu spēju to saprast. Šī ir tendence, kas neuzrāda palēnināšanos, un tādējādi kļūst arvien nozīmīgāka iespēja apkopot dokumentu un informācijas nozīmi. Tas ir svarīgi ne tikai, ļaujot mums atpazīt un absorbēt attiecīgo informāciju no liela apjoma datu. Vēl viens vēlamais rezultāts ir saprast dziļākas emocionālās nozīmes, piemēram, pamatojoties uz apkopotiem datiem no sociālajiem plašsaziņas līdzekļiem , vai uzņēmums var noteikt vispārējo attieksmi pret jaunāko produktu piedāvājumu? Šī NLP filiāle kļūs arvien noderīgāka kā vērtīgs mārketinga līdzeklis.
05 no 05
Jautājums Atbildēšana
Meklētājprogrammas pārnāk uz pasaules informācijas bagātību mūsu rokai, taču joprojām ir visai diezgan primitīvas, kad runa ir faktiski atbildēt uz konkrētiem jautājumiem, ko rada cilvēki. Google ir redzējis neapmierinātību, ko tas ir radījis lietotājiem, kuriem bieži vien ir nepieciešams izmēģināt vairākus dažādus meklēšanas rezultātus, lai atrastu meklēto atbildi. Liela uzmanība Google centieniem NLP ir atzīt dabas valodas jautājumus, izvilkt nozīmi un sniegt atbildi, un Google rezultātu lapas attīstība ir parādījusi šo uzmanību. Lai gan tas noteikti uzlabojas, tas joprojām ir liela problēma meklētājprogrammām un viens no galvenajiem dabas valodas apstrādes pētījumu pielietojumiem.