Hogyan fog alakítani az NLP a technológiai világ jövőjét?
A természetes nyelvi feldolgozás vagy az NLP a mesterséges intelligencia ága, amely számos fontos következménye a számítógépek és az emberek kölcsönhatásának. Az ezer és ezer évvel ezer éve kifejlesztett emberi nyelv a kommunikáció színpompás formájává vált, amely sok olyan információt hordoz, amelyek gyakran meghaladják a szavakat. Az NLP fontos technológia lesz az emberi kommunikáció és a digitális adatok közötti szakadék áthidalásában. Íme 5 olyan módon, hogy a következő években a természetes nyelvű feldolgozást alkalmazzák.
01/05
Gépi fordítás
Mivel a világ információi online állapotban vannak, egyre fontosabbá válik az adatok hozzáférhetővé tétele. A kihívás, hogy a világinformáció mindenki számára elérhetővé váljon, a nyelvi korlátok között, egyszerűen kiszivárogtatta az emberi fordítás kapacitását. Az innovatív cégek, mint a Duolingo, nagyszámú embert keresnek, akik hozzájárulnak ahhoz, hogy egy új nyelvet tanuljanak. De a gépi fordítás még skálázhatóbb alternatívát nyújt a világ információinak harmonizálásához. A Google a gépi fordítás élvonalában álló cég, amely saját statisztikai motorját használja a Google fordító szolgáltatása számára. A gépi fordítási technológiákkal szembeni kihívás nem a szavak fordítása, hanem a mondatok jelentésének megőrzése, amely az NLP középpontjában álló összetett technológiai kérdés.
02. 05. sz
Spam elleni küzdelem
A spamszűrők fontos szerepet játszanak a védelem első sorában a nem kívánt e-mailek egyre növekvő problémájával szemben. De szinte mindenki, aki nagymértékben használja az e-maileket, tapasztalt fájdalmat a nem fogadott e-mailekről, amelyek még mindig megérkeznek, vagy olyan fontos e-mailekről, amelyeket véletlenül kifogásoltak a szűrőben. A spam-szűrők hamis-pozitív és hamis-negatív kérdései az NLP-technológia középpontjában állnak, és ismét felborulnak arra a kihívásra, hogy a jelentés szövegéből kivonják a jelentést. Az a technológia, amely nagy figyelmet kapott, a Bayes levélszemétszűrés , egy statisztikai módszer, amelyben az e-mailben szereplő szavak előfordulását a spam és a nem spam e-mailek korpuszában tapasztalt tipikus előfordulásával mérik.
03. oldal, 05. o
Információkitöltés
A pénzpiacokon számos fontos döntés egyre inkább eltávozik az emberi felügyeletből és ellenőrzésből. Az algoritmikus kereskedelem egyre népszerűbb, a pénzügyi befektetések egyik formája, amelyet teljesen a technológia vezérel. De sok ilyen pénzügyi döntést érint a hír, az újságírás, amely még mindig túlnyomórészt angolul jelenik meg. Az NLP egyik legfontosabb feladata, hogy ezeket az egyszerű szöveges közleményeket veszi át, és kibontja a releváns információkat olyan formátumban, amely algoritmikus kereskedési döntésekbe lehet számolni. Például a vállalatok közötti egyesülésről szóló hírek nagy hatással lehetnek a kereskedési döntésekre, valamint arra a sebességre, amellyel a kereskedési algoritmusba beépíthetők az egyesülés, a játékosok és az árak, akik szerezhetnek millió dollár.
04. 05. sz
összefoglalás
Az információ túlterhelése valóságos jelenség a mi digitális korunkban, és már a tudáshoz és az információkhoz való hozzáférésünk messze meghaladja azt a képességünket, hogy megértsük. Ez egy olyan trend, amely nem mutatja a lassulást, és így egyre fontosabbá válik a dokumentumok és információk jelentésének összefoglalása. Ez nemcsak abban rejlik, hogy képesek vagyunk felismerni és elnyelni a releváns információkat hatalmas mennyiségű adattól. Egy másik kívánatos eredmény például a mélyebb érzelmi jelentések megértése, például a közösségi média összesített adatain alapulva, képes-e a vállalat meghatározni a legújabb termékajánlatok általános hangulatát? Az NLP ezen ágazatának egyre értékesebb marketingeszköze lesz.
05. 05
Kérdés megválaszolása
A keresőmotorok felszínre hozták a világ gazdag információit, de még mindig általában nagyon primitívek, amikor ténylegesen megválaszolják az emberek által feltett konkrét kérdéseket. A Google látta, hogy a felhasználók milyen frusztrációt okoztak, akik gyakran keresnek több különböző keresési eredményt, hogy megtalálják a keresett választ. A Google erőfeszítései nagy hangsúlyt fektettek a nyelvtanulásra, hogy felismerjék a természetes nyelvi kérdéseket, kivonják a jelentést, és megadják a választ, és a Google eredményoldalának evolúciója ezt a hangsúlyt mutatja. Bár biztosan javul, ez továbbra is nagy kihívást jelent a keresőmotorok számára, és a természetes nyelvű feldolgozás kutatásának egyik fő alkalmazási területe.