Skip to main content

Miten NLP muodostaa Techin tulevaisuuden?

8 Hours Music for Sleeping, Soothing Music, Stress Relief, Go to Sleep, Background Music, ☯2634 (Kesäkuu 2025)

8 Hours Music for Sleeping, Soothing Music, Stress Relief, Go to Sleep, Background Music, ☯2634 (Kesäkuu 2025)
Anonim

Luonnollisen kielen käsittely tai NLP on keinotekoisen älykkyyden haara, jolla on monia merkittäviä vaikutuksia tietokoneiden ja ihmisten vuorovaikutukseen. Ihmisen kieli, joka on kehitetty tuhansia ja tuhansia vuosia, on tullut väriltään muotoiltu viestintä, jolla on runsaasti tietoa, joka usein ylittää sanat yksin. NLP tulee olemaan tärkeä teknologia ihmisen viestinnän ja digitaalisen tiedon välisen kuilun välttämiseksi. Tässä on viisi tapaa, joilla luonnollista kielten käsittelyä käytetään tulevina vuosina.

Konekäännös

Kun maailman tiedot ovat verkossa, tehtävän tietojen antaminen on yhä tärkeämpää. Haaste, jonka mukaan maailman tieto on kaikkien ulottuvilla kaikkien kielten esteiden yli, on yksinkertaisesti kasvanut ihmiskäännösten kapasiteetin. Duolingon kaltaiset innovatiiviset yritykset etsivät rekrytoimaan suuria määriä ihmisiä, jotka osallistuvat käännöstyön rinnalla uuden kielen oppimiseen. Konekääntäminen tarjoaa kuitenkin entistä skaalautuvan vaihtoehdon maailman tiedon harmonisoimiseksi. Google on konekäännöksen eturintamassa oleva yritys, joka käyttää Google-käännöstoiminnolla omistettua tilastollista moottoria. Konekääntämisen teknologian haaste ei ole sanojen kääntämisessä vaan lauseiden merkityksen säilyttämisessä, joka on monimutkainen tekninen kysymys, joka on NLP: n ytimessä.

Taistelu roskapostista

Roskapostisuodattimet ovat tulleet tärkeiksi ensimmäiseksi puolustuslinjaksi, joka estää ei-toivotun sähköpostin jatkuvasti kasvavan ongelman. Mutta melkein kaikki, jotka käyttävät laajalti sähköpostia, ovat kokeneet tuskaa edelleen vastaanotettujen ei-toivottujen sähköpostiviestien tai tärkeissä sähköpostiviesteissä, jotka on vahingossa kiinni suodattimesta. Roskapostisuodattimien vääriä positiivisia ja vääriä negatiivisia kysymyksiä ovat NLP-teknologian ydin, joka taas kiehuu haasteeseen poimia merkitys tekstistä. Teknologia, joka on saanut paljon huomiota, on Bayesian roskapostisuodatus, tilastollinen tekniikka, jossa sanojen esiintyminen sähköpostissa mitataan sen tyypillistä esiintymistä vastaan ​​roskapostin ja ei-roskapostiviestien korpuksessa.

Tietojen uuttaminen

Monet tärkeät päätökset rahoitusmarkkinoilla poistuvat yhä enemmän ihmisten valvonnasta ja valvonnasta. Algoritminen kaupankäynti on yhä suosittu, taloudellisen investoinnin muoto, joka on kokonaan teknologian hallitsemaa. Mutta monet näistä rahoituspäätöksistä vaikuttavat uutisiin, journalismiin, joka on edelleen ensi sijassa englanninkielinen. NLP: n tärkeä tehtävä on sitten ottaa nämä selkokieliset ilmoitukset ja poimia asiaankuuluvat tiedot formaatissa, joka voidaan ottaa huomioon algoritmisten kaupankäynnin päätöksiin. Esimerkiksi uutiset yritysten välisestä sulautumisesta voivat vaikuttaa merkittävästi kaupankäynnin päätöksiin ja nopeus, jolla sulautumisen, pelaajien, hintojen, jotka hankkivat, jotka voidaan sisällyttää kaupankäynnin algoritmiin, voivat vaikuttaa tulokseen miljoonia dollareita.

yhteenvetoa

Informaation ylikuormitus on todellinen ilmiö digitaaliaikana, ja jo tieto- ja tietämysmahdollemme ylittää selvästi kykymme ymmärtää sitä. Tämä on trendi, joka ei osoita merkkejä hidastumisesta, joten kyky tiivistää asiakirjojen ja tietojen merkitys on yhä tärkeämpää. Tämä on tärkeätä paitsi siinä, että voimme tunnistaa ja vastaanottaa asiaankuuluvat tiedot valtavista tiedoista. Toinen haluttu tulos on ymmärtää syvällisempää emotionaalista merkitystä esimerkiksi sosiaalisen median aggregoitujen tietojen perusteella. Voiko yritys määrittää yleisen mielipiteen uusimmasta tuotevalikoimastaan? Tämä NLP-sivuliike tulee olemaan hyödyllisempi arvokkaana markkinointivälineenä.

Kysymys vastaukselle

Hakukoneet asettavat maailman runsaasti tietoa käden ulottuvilla, mutta ovat silti yleensä melko primitiivisiä ihmisten asettamien kysymysten vastaamiseksi. Google on nähtänyt turhautumisen, joka on aiheuttanut käyttäjille, jotka joutuvat usein kokeilemaan useita eri hakutuloksia etsimään vastausta. Suuri painopiste Googlen NLP-ponnisteluissa on ollut tunnistaa luonnolliset kielet, poimia merkitys ja antaa vastaus, ja Googlen tulossivun kehitys on osoittanut tämän painopisteen. Vaikka se varmasti paranee, tämä on edelleen suuri haaste hakukoneille, ja se on yksi luonnollisen kielenkäsittelyn tärkeimmistä sovelluksista.