Ბუნებრივი ენის გადამამუშავებელი ტექნოლოგიის პროგრამები

როგორ შეიქმნება NLP Tech World- ის მომავალი?

ბუნებრივი ენობრივი დამუშავება, ან NLP არის ხელოვნური ინტელექტის ფილიალი, რომელსაც აქვს ბევრი მნიშვნელოვანი გავლენა იმ გზებზე, რომლებიც კომპიუტერებსა და ადამიანებს ურთიერთქმედებენ. ადამიანის ენა, რომელიც ათასობით და ათასობით წლის განმავლობაში განვითარდა, გახდა კომუნიკაციის nuanced ფორმა, რომელიც ახდენს ინფორმაციის სიმდიდრეს, რომელიც ხშირად მარტო სიტყვებს გადადის. NLP მნიშვნელოვან ტექნოლოგიად იქცევა ადამიანის კომუნიკაციასა და ციფრულ მონაცემებს შორის არსებული უფსკრული. აქ არის 5 გზა, რომ ბუნებრივი ენების დამუშავება გამოყენებულ იქნება წლების განმავლობაში.

01 წლის 05

მანქანური თარგმანი

როგორც მსოფლიოში არსებული ინფორმაცია ონლაინა, ამ მონაცემთა ხელმისაწვდომობის ამოცანა სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება. ყველასთვის ხელმისაწვდომი, რომ ენობრივი ბარიერების მთელ მსოფლიოში ხელმისაწვდომი ინფორმაციის გამოწვევა გამოწვეულია ადამიანის თარგმანის შესაძლებლობებზე. ინოვაციური კომპანიები, როგორიცაა დოლინიო, ეძებენ ხალხის დიდ რაოდენობას, რათა შეიტანონ ახალი ენის შესწავლით თარგმანის ძალისხმევა. მაგრამ მანქანური თარგმანი კიდევ უფრო ფართო სპექტრს სთავაზობს მსოფლიო ინფორმაციის ჰარმონიზაციას. Google- ის მანქანა თარგმანის უპირატესობაა, იყენებს Google- ის თარგმანის სერვისის მიხედვით საკუთარი სტატისტიკური ძრავით. მანქანათმშენებლობის ტექნოლოგიებთან დაკავშირებული გამოწვევა არ არის სიტყვების თარგმნაში, არამედ სასჯელის მნიშვნელობის შენარჩუნებით, კომპლექსური ტექნოლოგიური საკითხი, რომელიც არის NLP- ს გულში.

02 05

სპამი ბრძოლა

სპამ ფილტრები მნიშვნელოვანი გახდა, როგორც პირველი ხაზი დაცვის არასასურველი ელფოსტის არასასურველი პრობლემის წინააღმდეგ. მაგრამ თითქმის ყველას, ვინც ელ-ფოსტის გამოყენებისას ინტენსიურად განიცდის არასასურველ ელ-ფოსტას, რომელიც ჯერ კიდევ არის მიღებული, ან მნიშვნელოვანი ელფოსტა, რომელიც შემთხვევით დაიჭირეს ფილტრიში. სპამის ფილტრების ყალბი დადებითი და ცრუ უარყოფითი საკითხები NLP ტექნოლოგიის გულშია, ისევ დგას ტექსტის სტრიქონებიდან გამოწერის გამოწვევაში. ტექნოლოგია, რომელიც დიდ ყურადღებას უთმობს, არის Bayesian spam filtering, სტატისტიკური ტექნიკა, რომელშიც ელ-ფოსტის სიტყვების სიხშირე იზომება მისი ტიპიური შემთხვევისაგან spam- ის და spam- ის წერილებში.

05 of 03

ინფორმაცია ექსტრაქცია

ფინანსურ ბაზრებზე ბევრ მნიშვნელოვან გადაწყვეტილებას ადამიანის ზედამხედველობა და კონტროლი უფრო მეტად მოაქვს. ალგორითმი სავაჭრო უფრო პოპულარული ხდება, ფინანსური ინვესტიციების ფორმა, რომელიც მთლიანად კონტროლდება ტექნოლოგიით. მაგრამ ამ ფინანსურ გადაწყვეტილებებს ბევრი გავლენას ახდენს საინფორმაციო საშუალებებით, იმ ჟურნალისტიკის საშუალებით, რომლებიც ძირითადად ინგლისურ ენაზეა წარმოდგენილი. ძირითადი ამოცანა, მაშინ, NLP გახდა ამ უბრალო ტექსტის განცხადებები და მოპოვების შესაბამისი ინფორმაცია ფორმატში, რომელიც შეიძლება factored შევიდა ალგორითმი სავაჭრო გადაწყვეტილებები. მაგალითად, კომპანიებს შორის შერწყმის ახალი ამბები შეიძლება დიდ გავლენას მოახდენს სავაჭრო გადაწყვეტილებებზე და იმ სიჩქარით, რომლითაც შერწყმის შერწყმა, მოთამაშეები, ფასები, რომლებიც შეძლებენ ვინმეს შეძლებენ სავაჭრო ალგორითმში შეიძლება ჰქონდეს მოგება მილიონობით დოლარი.

04 of 05

შეჯამება

ინფორმაცია გადატვირთვისაა ჩვენი ციფრული ასაკის ნამდვილი ფენომენი, და უკვე ჩვენი ცოდნა და ინფორმაცია ბევრად აღემატება ჩვენს შესაძლებლობებს იმის გასაგებად, რომ ეს გაიგოს. ეს არის ტენდენცია, რომელიც არ იძლევა იმის საშუალებას, რომ შეფერხებები არ მოახდინოს და ამდენად, დოკუმენტებისა და ინფორმაციის მნიშვნელობის შეჯამება უფრო მნიშვნელოვანი ხდება. ეს მნიშვნელოვანია არა მხოლოდ იმისთვის, რომ მოგაწოდოთ უნარი, გაიგოს და შეავსოს შესაბამისი ინფორმაცია მონაცემებიდან დიდი რაოდენობით. კიდევ ერთი სასურველი შედეგია ისაუბროთ უფრო ღრმა ემოციურ მნიშვნელობებზე, მაგალითად, სოციალური მედიის მიერ აგრეგირებულ მონაცემებზე დაყრდნობით, შეუძლია კომპანიას განსაზღვროს მისი საბოლოო პროდუქტის შეთავაზების ზოგადი განწყობა? NLP- ის ეს ფილიალი სულ უფრო სასარგებლო გახდება როგორც ღირებული მარკეტინგული აქტივი.

05 05

კითხვაზე პასუხის გაცემა

საძიებო სისტემებმა მსოფლიოს ხელსაყრელი ინფორმაცია ჩვენს ხელთაა, მაგრამ ჯერ კიდევ ზოგადად საკმაოდ პრიმიტიულია, როდესაც რეალურად პასუხობს კონკრეტულ კითხვებს ადამიანის მიერ დასმულ შეკითხვებს. Google- მ დაინახა ის იმედგაცრუება, რაც გამოიწვია მომხმარებლებმა, რომელთაც ხშირად სჭირდებათ სხვადასხვა ძიების შედეგების მოძიება, რათა იპოვოს პასუხი მათ ეძებენ. NLP- ში Google- ის ძალისხმევის დიდი აქცენტი იყო ბუნებრივი ენობრივი კითხვების აღიარება, ამონაწერი მნიშვნელობა და მიაწოდოს პასუხს და Google- ის შედეგების გვერდის ევოლუცია აქცენტს ასახავს. თუმცა, რა თქმა უნდა, გაუმჯობესება, ეს რჩება ძირეული ძრავებისთვის მთავარი გამოწვევად და ბუნებრივი ენობრივი დამუშავების კვლევის ერთ-ერთ მთავარ გამოყენებას.