Loodusliku keele töötlemise tehnoloogia taotlused

Kuidas NLP kujundab Tech Worldi tulevikku?

Looduslik keele töötlemine või NLP on tehisintellekti haru, millel on palju olulisi tagajärgi arvutite ja inimeste suhtlemisele. Inimkeele, mis on kujunenud tuhandeteks aastateks, on muutunud nüansseeritud kommunikatsioonivorminguks, mis sisaldab rohkesti teavet, mis sageli ületab ainult sõnad. NLP muutub oluliseks tehnoloogiaks, mis aitab vähendada lõhet inimeste suhtlemise ja digitaalsete andmete vahel. Siin on viis võimalust, kuidas tulevastel aastatel looduslikku keelekasutust töödeldakse.

01, 05

Masintõlge

Liam Norris / Stone / Getty Images

Kuna kogu maailmas on teave veebis, muutub nende andmete kättesaadavaks muutmise tähtsus järjest olulisemaks. Väljakutse muuta kogu maailmas info kättesaadavaks kõigile keelebarjääride kaudu on inimese ümberkujundamise suutlikkust ületanud. Uuenduslikud ettevõtted, nagu Duolingo, soovivad värvata suuri koguseid inimesi, kes ühinevad tõlkimisega uue keele õppimisega. Kuid masintõlge pakub veelgi mitmekülgsemat alternatiivi maailma teabe ühtlustamisele. Google on masintõlke esirinnas asuv ettevõte, kes kasutab Google'i tõlke teenuselt varjatud statistilist mootorit. Masintõlke tehnoloogiate väljakutseks ei ole sõnade tõlkimine, vaid lausete tähenduse säilitamine - keeruline tehnoloogiline probleem, mis on NLP keskmes.

02 of 05

Rämpsposti võitlus

Rämpsposti filtrid on saanud esimeseks kaitseliiniks ebasoovitavate e-kirjade üha suureneva probleemi vastu. Kuid peaaegu kõik, kes kasutavad e-posti laialdaselt, on kogenud agonit ebasoovitavate e-kirjade kohta, mis on ikka veel vastu võetud, või olulisi e-kirju, mis on filtris kogemata püütud. Rämpspostifiltrite valepositiivsed ja vale-negatiivsed probleemid on NLP-tehnoloogia keskmes, mis on taas keeruline ülesandeks teksti tähenduse tähenduse hankimisel. Erilist tähelepanu pälvinud tehnoloogiaks on Bayesi rämpspostifiltreerimine , statistiline meetod, milles sõnade esinemissagedus e-kirjas on mõõdetav võrreldes selle tüüpilise esinemisega rämpsposti ja mitte-rämpsposti e-kirjades.

03 of 05

Teabe kogumine

Paljud tähtsad otsused finantsturgudel lähevad üha enam inimeste järelevalve ja kontrolli all. Algoritmiline kauplemine muutub üha populaarsemaks, finantsinvesteeringute vorm, mida tehnoloogia täielikult kontrollib. Kuid paljud neist finantsotsustest on mõjutanud uudiseid ajakirjanduse poolt, mis on endiselt esitatud valdavalt inglise keeles. Seejärel on NLP-i peamine ülesanne võtnud need tavalised tekstisõnumid ja ekstraheerides asjassepuutuva info sellises vormingus, mida saab arvesse võtta algoritmiliste kauplemisotsuste tegemisel. Näiteks võivad uudised ettevõtete ühinemisel avaldada suurt mõju kauplemisotsustele ja kiirusele, millel ühinemise üksikasjad, mängijad, hinnad, kes omandavad, kes saab kauplemisalgoritmi lisada, võivad avaldada kasumit miljoneid dollareid.

04 05

Kokkuvõte

Teabe üleküllus on meie digitaalajastu tõeline nähtus ning juba meie juurdepääs teadmistele ja teabele ületab meie võimet seda mõista. See on suundumus, mis ei näita mingeid märke aeglustumisest ja seega on üha olulisem suutlikkus dokumente ja teavet mõista kokku. See on oluline mitte ainult selleks, et võimaldada meil suures koguses andmeid asjakohast teavet ära tunda ja neelata. Teine soovitud tulemus on mõista sügavamaid emotsionaalseid tähendusi, näiteks sotsiaalmeediumilt saadud andmete põhjal, kas ettevõte võib kindlaks määrata oma viimase tootepakkumise üldise arvamuse? See NLP haru muutub üha kasulikumaks kui väärtuslik turundusvaraks.

05 05

Küsimus vastamine

Otsingumootorid asetavad meie käeulatuses maailma rikkalikku teavet, kuid on siiski üldiselt üsna primitiivsed, kui räägitakse tegelikult konkreetsete inimeste esitatud küsimuste vastamisest. Google on näinud pettumust, mille see on põhjustanud kasutajatele, kes peavad sageli proovima mitmesuguseid otsingutulemusi, et leida vastust, mida nad otsivad. Google'i jõupingutuste keskmes on NLP-s olnud tunda loomulikke keeleküsimusi, välja selgitada tähendus ja anda vastus, ja Google'i tulemuste lehe areng on näidanud seda tähelepanu. Kuigi see on kindlasti paranemas, on see endiselt otsingumootorite jaoks peamine väljakutse ja loodusliku keele töötlemise uuringute üks peamistest rakendustest.