Jak bude NLP formovat budoucnost tech světa?
Zpracování přirozeného jazyka nebo NLP je větev umělé inteligence, která má mnoho důležitých důsledků pro způsoby interakce počítačů a lidí. Lidský jazyk, který se vyvíjel tisíce a tisíce let, se stal neurčenou formou komunikace, která nese množství informací, které často překračují slova samotná. NLP se stane důležitou technologií při překlenutí propasti mezi lidskou komunikací a digitálními daty. Zde je 5 způsobů, jak se v příštích letech bude používat zpracování přirozeného jazyka.
01 z 05
Strojový překlad
Vzhledem k tomu, že světové informace jsou online, je stále důležitější úkol zpřístupnit tato data. Výzva zpřístupnit světové informace všem, přes jazykové bariéry, prostě překonala schopnost lidského překladu. Inovační společnosti jako Duolingo se snaží získat velké množství lidí, aby přispěli tím, že se shodují s překladatelským úsilím a učí se nový jazyk. Strojový překlad však nabízí ještě více škálovatelnou alternativu k harmonizaci světových informací. Společnost Google je v čele strojového překladu s využitím vlastního statistického stroje pro překlad služby Google. Výzva technologií strojového překladu není v překladu slov, ale při zachování významu vět, komplexní technologické záležitosti, která je v srdci NLP.
02 z 05
Boj proti spamu
Spamové filtry se staly důležitými jako první linie obrany proti stále rostoucímu problému nežádoucích e-mailů. Ale téměř každý, kdo používá emaily, má značné pocity z agonie nad nežádoucími emaily, které jsou stále přijaty, nebo důležité e-maily, které byly náhodně zachyceny ve filtru. Falešně pozitivní a falešně negativní problémy spamových filtrů jsou jádrem technologie NLP a opět se vrhají na výzvu k získávání významu z textových řetězců. Technologie, která získala velkou pozornost, je Bayesovská spamová filtrace, což je statistická metoda, ve které se výskyt slov v e-mailu měří oproti jejímu typickému výskytu v korpusu nevyžádaných e-mailů a nevyžádaných e-mailů.
03 ze dne 05
Extrakce informací
Mnoho důležitých rozhodnutí na finančních trzích se stále více odkládá od lidského dohledu a kontroly. Algoritmické obchodování se stává stále populárnější formou finanční investice, která je plně řízena technologií. Ale mnohé z těchto finančních rozhodnutí jsou ovlivněny novinkami, novinářstvím, které se stále předkládá převážně v angličtině. Velkým úkolem NLP tedy bylo získání těchto prostých textových zpráv a získávání relevantních informací ve formátu, který lze zohlednit v algoritmických obchodních rozhodnutích. Například zprávy o fúzi mezi společnostmi mohou mít velký vliv na rozhodnutí o obchodování a rychlost, s jakou mohou mít údaje o fúzi, hráčích, cenách, které získávají, kteří mohou být začleněny do obchodního algoritmu, miliony dolarů.
04 z 05
Shrnutí
Informační přetížení je v našem digitálním věku skutečný jev a již náš přístup k poznatkům a informacím značně převyšuje naši schopnost porozumět tomu. To je trend, který nevykazuje žádné známky zpomalení, a tak je schopnost shrnout význam dokumentů a informací stále důležitější. To je důležité nejen proto, abychom nám umožnili rozpoznat a absorbovat příslušné informace z velkého množství dat. Jiným požadovaným výsledkem je pochopení hlubších emočních významů, například na základě shromážděných dat ze sociálních médií , může společnost určit obecný sentiment pro svou nejnovější produktovou nabídku? Tato pobočka NLP bude stále užitečnější jako cenné marketingové aktivum.
05 z 05
Odpověď na otázky
Vyhledávače na celém světě dávají bohatství informací, ale jsou stále obecně poměrně primitivní, pokud jde o skutečné zodpovězení konkrétních otázek, které představují lidé. Google zaznamenal frustraci, která to způsobila uživatelům, kteří často potřebují vyzkoušet řadu různých výsledků vyhledávání, aby našli odpověď, kterou hledají. Velkým zaměřením úsilí společnosti Google v oblasti NLP bylo rozpoznání přirozených jazykových otázek, získání významu a poskytnutí odpovědi a vývoj této stránky výsledků Google ukázal. Ačkoli se určitě zlepšuje, zůstává to i nadále velkou výzvou pro vyhledávače a jednou z hlavních aplikací výzkumu zpracování přirozeného jazyka.