Zawartość
Przetwarzanie języka naturalnego lub NLP to gałąź sztucznej inteligencji, która ma wiele ważnych implikacji dla sposobów interakcji komputerów i ludzi. Język ludzki, rozwijany przez tysiące lat, stał się dopracowaną formą komunikacji, która zawiera bogactwo informacji, które często wykraczają poza same słowa. NLP stanie się ważną technologią w wypełnianiu luki między komunikacją między ludźmi a danymi cyfrowymi. Oto 5 sposobów wykorzystania przetwarzania języka naturalnego w nadchodzących latach.
Tłumaczenie maszynowe
Ponieważ światowe informacje są dostępne online, zadanie udostępniania tych danych staje się coraz ważniejsze. Wyzwanie polegające na tym, aby światowe informacje były dostępne dla wszystkich, bez względu na bariery językowe, po prostu przerosło możliwości tłumaczenia przez ludzi. Innowacyjne firmy, takie jak Duolingo, chcą rekrutować dużą liczbę osób do współpracy, łącząc wysiłki tłumaczeniowe z nauką nowego języka. Ale tłumaczenie maszynowe stanowi jeszcze bardziej skalowalną alternatywę dla harmonizacji informacji z całego świata. Google jest firmą przodującą w tłumaczeniu maszynowym, wykorzystującą zastrzeżony silnik statystyczny do swojej usługi tłumaczenia Google. Wyzwanie związane z technologiami tłumaczenia maszynowego nie polega na tłumaczeniu słów, ale na zachowaniu znaczenia zdań, złożonym zagadnieniu technologicznym leżącym u podstaw NLP.
Kontynuuj czytanie poniżej
Walka ze spamem
Filtry antyspamowe stały się ważne jako pierwsza linia obrony przed stale rosnącym problemem niechcianych wiadomości e-mail. Ale prawie wszyscy, którzy intensywnie korzystają z poczty e-mail, cierpią z powodu niechcianych wiadomości e-mail, które wciąż są odbierane lub ważnych wiadomości e-mail, które zostały przypadkowo złapane w filtrze. Fałszywie pozytywne i fałszywie negatywne problemy filtrów antyspamowych leżą u podstaw technologii NLP, ponownie sprowadzając się do wyzwania wydobycia znaczenia z ciągów tekstowych. Technologią, na którą zwrócono dużą uwagę, jest bayesowskie filtrowanie spamu, technika statystyczna, w której częstość występowania słów w wiadomości e-mail jest mierzona w porównaniu z typowym występowaniem w korpusie wiadomości spamowych i niemspamowych.
Kontynuuj czytanie poniżej
Ekstrakcja informacji
Wiele ważnych decyzji na rynkach finansowych coraz bardziej odchodzi od ludzkiego nadzoru i kontroli. Handel algorytmiczny staje się coraz bardziej popularny, forma inwestycji finansowych, która jest całkowicie kontrolowana przez technologię. Ale na wiele z tych decyzji finansowych mają wpływ wiadomości, dziennikarstwo, które wciąż jest prezentowane głównie w języku angielskim. Dlatego głównym zadaniem NLP stało się przyjmowanie tych ogłoszeń w postaci jawnego tekstu i wyodrębnianie istotnych informacji w formacie, który można uwzględnić w algorytmicznych decyzjach handlowych. Na przykład informacje o fuzji między firmami mogą mieć duży wpływ na decyzje handlowe, a także szybkość, z jaką dane fuzji, gracze, ceny, którzy zdobywają osobę, która może zostać włączona do algorytmu handlowego, mogą mieć wpływ na zysk w miliony dolarów.
Podsumowanie
Przeciążenie informacji jest prawdziwym zjawiskiem w naszej erze cyfrowej, a już nasz dostęp do wiedzy i informacji znacznie przekracza nasze możliwości ich zrozumienia. Jest to trend, który nie wykazuje oznak spowolnienia, dlatego zdolność podsumowywania znaczenia dokumentów i informacji staje się coraz ważniejsza. Jest to ważne nie tylko ze względu na możliwość rozpoznawania i przyswajania istotnych informacji z ogromnych ilości danych.Innym pożądanym rezultatem jest zrozumienie głębszych znaczeń emocjonalnych, na przykład na podstawie zagregowanych danych z mediów społecznościowych, czy firma może określić ogólny sentyment do swojej najnowszej oferty produktów? Ta gałąź NLP będzie coraz bardziej przydatna jako cenny zasób marketingowy.
Kontynuuj czytanie poniżej
Odpowiedzi na pytania
Wyszukiwarki stawiają światowe bogactwo informacji na wyciągnięcie ręki, ale nadal są dość prymitywne, jeśli chodzi o udzielanie odpowiedzi na konkretne pytania ludzi. Google zauważyło frustrację spowodowaną przez użytkowników, którzy często muszą wypróbować wiele różnych wyników wyszukiwania, aby znaleźć odpowiedź, której szukają. Głównym celem działań Google w NLP było rozpoznanie pytań w języku naturalnym, wydobycie znaczenia i udzielenie odpowiedzi, a ewolucja strony wyników Google wykazała ten nacisk. Choć z pewnością się poprawia, pozostaje to poważnym wyzwaniem dla wyszukiwarek i jednym z głównych zastosowań badań przetwarzania języka naturalnego.
