Bagaimanakah NLP Bentuk Masa Depan Dunia Tekan?
Pemprosesan bahasa semulajadi, atau NLP adalah cawangan kecerdasan buatan yang mempunyai banyak implikasi penting pada cara komputer dan manusia berinteraksi. Bahasa manusia, yang dibangunkan beribu-ribu dan beribu tahun, telah menjadi satu bentuk komunikasi yang bernuansa yang membawa banyak maklumat yang sering melampaui kata-kata sahaja. NLP akan menjadi teknologi penting dalam merapatkan jurang antara komunikasi manusia dan data digital. Berikut adalah 5 cara pemprosesan bahasa semula jadi akan digunakan pada tahun-tahun akan datang.
01 dari 05
Terjemahan Mesin
Oleh kerana maklumat dunia dalam talian, tugas membuat data itu menjadi semakin penting. Cabaran untuk membuat maklumat dunia dapat diakses oleh semua orang, merentasi halangan bahasa, hanya melampaui kemampuan terjemahan manusia. Syarikat-syarikat inovatif seperti Duolingo sedang mencari untuk merekrut sejumlah besar orang untuk menyumbang, dengan usaha penterjemahan bertepatan dengan belajar bahasa baru. Tetapi terjemahan mesin menawarkan alternatif yang lebih berskala untuk mengharmonikan maklumat dunia. Google adalah sebuah syarikat di barisan hadapan penerjemahan mesin, menggunakan enjin statistik proprietari untuk perkhidmatan penterjemahan Googlenya. Cabaran dengan teknologi penerjemahan mesin bukan dalam menterjemahkan kata-kata, tetapi dalam memelihara makna ayat, satu isu teknologi yang rumit yang berada di tengah-tengah NLP.
02 dari 05
Pertempuran Spam
Penapis spam telah menjadi penting sebagai pertahanan pertama terhadap masalah e-mel yang tidak diingini yang semakin meningkat. Tetapi hampir semua orang yang menggunakan e-mel secara meluas telah mengalami penderitaan terhadap e-mel yang tidak diingini yang masih diterima, atau e-mel penting yang secara tidak sengaja ditangkap dalam penapis. Isu-isu palsu dan negatif palsu penapis spam adalah di tengah-tengah teknologi NLP, sekali lagi mendidih kepada cabaran untuk mengekstrak makna dari rentetan teks. Teknologi yang mendapat banyak perhatian ialah penapisan spam Bayesian , teknik statistik di mana kejadian kata dalam e-mel diukur terhadap kejadian biasa dalam korpus e-mel spam dan bukan spam.
03 dari 05
Pengekstrakan Maklumat
Banyak keputusan penting dalam pasaran kewangan semakin beralih dari pengawasan dan kawalan manusia. Perdagangan algoritma semakin popular, satu bentuk pelaburan kewangan yang sepenuhnya dikendalikan oleh teknologi. Tetapi banyak keputusan kewangan ini dipengaruhi oleh berita, oleh kewartawanan yang masih dibentangkan dalam bahasa Inggeris. Tugas utama, maka, NLP telah mengambil pengumuman teks biasa ini, dan mengekstrak maklumat penting dalam format yang boleh dipertimbangkan dalam keputusan perdagangan algoritma. Sebagai contoh, berita mengenai penggabungan antara syarikat boleh memberi impak yang besar terhadap keputusan perdagangan, dan kelajuan di mana butir-butir penggabungan, pemain, harga, yang memperoleh siapa, dapat dimasukkan ke dalam algoritma perdagangan dapat memiliki implikasi keuntungan dalam berjuta-juta dolar.
04 dari 05
Penjumlahan
Kelebihan maklumat adalah fenomena sebenar dalam zaman digital kita, dan sudahpun akses kita kepada pengetahuan dan maklumat jauh melebihi kemampuan kita untuk memahaminya. Ini adalah trend yang tidak menunjukkan tanda-tanda perlambatan, dan oleh itu keupayaan untuk meringkaskan makna dokumen dan maklumat menjadi semakin penting. Ini penting bukan hanya untuk membenarkan kita mengiktiraf dan menyerap maklumat penting dari sejumlah besar data. Satu lagi hasil yang diinginkan ialah memahami makna emosi yang lebih mendalam, sebagai contoh, berdasarkan data agregat dari media sosial , bolehkah syarikat menentukan sentimen umum untuk penawaran produk terbarunya? Cabang NLP ini akan menjadi semakin berguna sebagai aset pemasaran yang bernilai.
05 dari 05
Menjawab Soalan
Enjin carian meletakkan kekayaan maklumat di dunia di hujung jari kita, tetapi masih pada umumnya agak primitif ketika menjawab sebenarnya menjawab soalan-soalan tertentu yang ditimbulkan oleh manusia. Google telah melihat kekecewaan yang telah menyebabkan pengguna, yang sering perlu mencuba beberapa hasil carian yang berbeza untuk mencari jawapan yang mereka cari. Fokus utama usaha Google di NLP adalah mengenali persoalan bahasa semula jadi, mengekstrak makna, dan memberi jawapan, dan evolusi laman hasil Google menunjukkan fokus ini. Walaupun sudah pasti bertambah baik, ini masih menjadi cabaran utama bagi enjin carian, dan salah satu aplikasi utama penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi.