Hoe sal NLP die toekoms van die Tech World vorm?
Natuurlike taalverwerking, of NLP is 'n tak van kunsmatige intelligensie wat baie belangrike implikasies het op die maniere waarop rekenaars en mense interaksie het. Menslike taal, ontwikkel oor duisende en duisende jare, het 'n genuanseerde vorm van kommunikasie geword wat 'n rykdom inligting bevat wat dikwels die woorde oorskry. NLP sal 'n belangrike tegnologie word om die gaping tussen menslike kommunikasie en digitale data te oorbrug. Hier is 5 maniere waarop natuurlike taalverwerking in die komende jare gebruik sal word.
01 van 05
Masjienvertaling
Aangesien die wêreld se inligting aanlyn is, word die taak om daardie data toeganklik te maak steeds belangriker. Die uitdaging om die wêreld se inligting vir almal beskikbaar te stel, dwarsoor taalhindernisse, het die vermoë om menslike vertaling net uit te brei, uitgewis. Innoverende maatskappye soos Duolingo wil groot hoeveelhede mense werf om by te dra, deur die vertaling van pogings om 'n nuwe taal te leer. Maar masjienvertaling bied 'n nog meer skaalbare alternatief om die wêreld se inligting te harmoniseer. Google is 'n maatskappy aan die voorpunt van masjienvertaling, met behulp van 'n eie statistiese enjin vir sy Google-vertalingsdiens. Die uitdaging met masjienvertalingstegnologie is nie in die vertaling van woorde nie, maar in die behoud van die betekenis van sinne, 'n komplekse tegnologiese probleem wat die kern van die NLP is.
02 van 05
Veg Spam
Spamfilters het belangrik geword as die eerste verdedigingslyn teen die toenemende probleem van ongewenste e-pos. Maar byna almal wat e-pos uitgebrei gebruik, het erger geraak oor ongewenste e-posse wat nog ontvang word, of belangrike e-posse wat per ongeluk in die filter gevang is. Die vals-positiewe en vals-negatiewe kwessies van spamfilters is die kern van die NLP-tegnologie, wat weer kook na die uitdaging om betekenis uit snare teks te onttrek. 'N Tegnologie wat baie aandag gekry het, is Bayesian spam filtering, 'n statistiese tegniek waarin die voorkoms van woorde in 'n e-pos gemeet word teen die tipiese voorkoms daarvan in 'n korpus van spam- en nie-spam-e-posse.
03 van 05
Inligtingsonttrekking
Baie belangrike besluite in finansiële markte beweeg toenemend weg van menslike toesig en beheer. Algoritmiese handel word al hoe meer gewild, 'n vorm van finansiële belegging wat heeltemal deur tegnologie beheer word. Maar baie van hierdie finansiële besluite word beïnvloed deur nuus, deur joernalistiek wat nog steeds oorwegend in Engels aangebied word. 'N Belangrike taak van NLP is om hierdie eenvoudige teks-aankondigings te neem en die relevante inligting uit te haal in 'n formaat wat in algoritmiese handelsbesluite kan in ag geneem word. Byvoorbeeld, die nuus van 'n samesmelting tussen maatskappye kan 'n groot impak op handelsbesluite hê, en die spoed waarteen die besonderhede van die samesmelting, spelers, pryse, wie dit verkry, in 'n handelsalgoritme opgeneem kan word, kan winsimplikasies in die miljoene dollars.
04 van 05
opsomming
Inligtingsoorlading is 'n werklike verskynsel in ons digitale era, en al het ons toegang tot kennis en inligting ons vermoë om dit te verstaan, ver bo ons. Dit is 'n tendens wat geen teken van verlangsaming toon nie, en daarom word 'n vermoë om die betekenis van dokumente en inligting op te som steeds belangriker. Dit is belangrik nie net om ons die vermoë te gee om die relevante inligting uit groot hoeveelhede data te herken en te absorbeer nie. Nog 'n gewenste uitkoms is om dieper emosionele betekenisse te verstaan, byvoorbeeld, gegrond op gesamentlike data van sosiale media , kan 'n maatskappy die algemene sentiment vir sy jongste produkaanbod bepaal? Hierdie tak van NLP sal toenemend nuttig wees as 'n waardevolle bemarkingsbate.
05 van 05
Vraag beantwoord
Soekenjins sit die wêreld se rykdom van inligting binne ons vingerpunte, maar is steeds oor die algemeen primitief wanneer dit kom by die beantwoording van spesifieke vrae wat deur mense gestel word. Google het die frustrasie gesien wat dit in gebruikers veroorsaak het, wat dikwels 'n aantal verskillende soekresultate moet probeer om die antwoord te vind wat hulle soek. 'N Groot fokus van Google se pogings in NLP is om natuurlike taalvrae te herken, die betekenis te onttrek en die antwoord te gee, en die evolusie van die resultatebladsy van Google het hierdie fokus getoon. Alhoewel dit beslis verbeter, bly dit 'n groot uitdaging vir soekenjins, en een van die belangrikste toepassings van natuurlike taalverwerkingsnavorsing.