Բնական լեզուների մշակման տեխնոլոգիաների կիրառումը

Ինչպես է NLP ձեւակերպում տեխնոլոգիական աշխարհի ապագան

Բնական լեզվով մշակումը կամ NLP- ը արհեստական ​​ինտելեկտի ճյուղ է, որը շատ կարեւոր հետեւանքներ ունի համակարգիչների եւ մարդկանց փոխազդեցության ուղիների վրա: Մարդկային լեզուն, որը մշակվել է հազարավոր եւ հազարավոր տարիների ընթացքում, դարձել է հաղորդակցման ձեւ, որն իրականացնում է հարուստ տեղեկություններ, որոնք հաճախ տառապում են միայն բառերը: NLP- ն կդառնա կարեւոր տեխնոլոգիա `մարդկային կապի եւ թվային տվյալների միջեւ առկա բացը խթանելու համար: Ահա այն 5 եղանակները, որոնք գալիք տարիների ընթացքում կօգտագործվեն բնական լեզվով մշակման գործընթացը:

01-ը 05-ից

Մեքենայի թարգմանությունը

Liam Norris / Քար / Getty Images

Քանի որ համաշխարհային տեղեկատվությունը առցանց է, այդ տվյալների հասանելի դարձնելու խնդիրն ավելի ու ավելի է դառնում: Համաշխարհային տեղեկատվությունը մատչելի դարձնելու մարտահրավերները, լեզվական խոչընդոտների միջոցով, պարզապես ընդլայնվել են մարդկային թարգմանության կարողությունների վրա: Նորարարական ընկերությունները, ինչպիսիք են Duolingo- ն, փնտրում են մեծ թվով մարդկանց, որպեսզի նպաստեն թարգմանական ջանքերին համահունչ նոր լեզու սովորելուն: Սակայն մեքենայական թարգմանությունն առաջարկում է ավելի լայնածավալ այլընտրանք, համաշխարհային տեղեկատվության ներդաշնակեցմանը: Google- ը ընկերություն է մեքենայի թարգմանության առաջատարի ներքո, օգտագործելով գրաֆիկական վիճակագրական շարժիչ Google- ի թարգմանության ծառայության համար: Մեքենայի թարգմանության տեխնոլոգիաների հետ կապված մարտահրավերը բառերի թարգմանության մեջ չէ, այլ բանտերի իմաստը պահպանելիս `NLP- ի սրտում գտնվող բարդ տեխնոլոգիական խնդիր:

02-ից 05-ը

Պայքար Spam

Spam ֆիլտրերը կարեւոր դեր են կատարում որպես անցանկալի էլփոստի անընդհատ աճող խնդրի դեմ առաջին պաշտպանության գիծը: Սակայն գրեթե բոլոր մարդիկ, որոնք օգտագործում են էլեկտրոնային փոստը, զգալիորեն տառապում են այնպիսի անցանկալի նամակներից, որոնք դեռեւս ստացվել են կամ կարեւոր էլփոստեր, որոնք պատահաբար բռնվել են ֆիլտրում: Spam ֆիլտրերի կեղծ-դրական եւ կեղծ-բացասական հարցերը ՆԼԾ տեխնոլոգիայի սրտում են, կրկին եփում են տեքստի տողերի իմաստը հանելու մարտահրավերին: Տեխնոլոգիան, որը մեծ ուշադրություն է դարձրել, բայիսյան լրտեսային ֆիլտրացիան է, որը վիճակագրական տեխնիկա է, որտեղ էլեկտրոնային փոստով բառերի բարդությունը չափվում է իր սովորական երեւույթի դեմ `սպամի եւ ոչ սպամ նամակների կորպուսի մեջ:

03-ից 05-ը

Տեղեկատվության հանույթ

Ֆինանսական շուկաներում շատ կարեւոր որոշումներն ավելի շատ հեռանում են մարդկային վերահսկողությունից եւ վերահսկողությունից: Ալգորիթմական առեւտուրը դառնում է ավելի հայտնի, ֆինանսական ներդրման ձեւ, որը լիովին վերահսկվում է տեխնոլոգիայով: Սակայն այդ ֆինանսական որոշումներից շատերը ազդում են լուրերով, լրագրությամբ, որոնք դեռեւս հիմնականում ներկայացված են անգլերենով: Խոշոր խնդիրն այն է, որ NLP- ն դարձել է այս պարզ տեքստային հայտարարությունները եւ համապատասխան տեղեկատվությունը հայտնաբերելու ձեւաչափով, որը կարող է ձեւակերպվել ալգորիթմական առեւտրային որոշումների մեջ: Օրինակ, ընկերությունների միջեւ միաձուլման լուրը կարող է մեծ ազդեցություն ունենալ առեւտրային որոշումների վրա եւ այն արագությունը, որում միաձուլման, խաղացողների, գների, որոնք ձեռք են բերում, որոնք կարող են ներառվել առեւտրային ալգորիթմի մեջ, կարող են ունենալ շահույթի հետեւանքներ: միլիոնավոր դոլարներ:

04-ից 05-ը

Ամփոփում

Տեղեկատվության ծանրաբեռնվածությունը մեր թվային տարիքում իրական երեւույթ է, եւ մեր գիտելիքների եւ տեղեկատվության հասանելիությունն արդեն իսկ գերազանցում է այն հասկանալու ունակությունը: Սա միտում է, որը ցույց չի տալիս դանդաղեցման նշան, եւ, այնուամենայնիվ, փաստաթղթերի եւ տեղեկատվության իմաստը ամփոփելու ունակությունը դառնում է ավելի կարեւոր: Սա կարեւոր է ոչ միայն մեզ թույլ տալով մեծ քանակությամբ տվյալներ ստանալու համար անհրաժեշտ տեղեկությունները ճանաչելու եւ ներծծելու ունակությունը: Ցանկացած ցանկալի արդյունքի հասկացությունն ավելի խորը զգացմունքային իմաստները հասկանալն է, օրինակ, սոցիալական լրատվամիջոցների համախմբված տվյալների հիման վրա, կարող է որոշել, թե ընկերությունը ընդհանուր տրամադրություն է ներկայացնում իր վերջին արտադրանքի առաջարկի համար: NLP- ի այս մասնաճյուղը կդառնա ավելի օգտակար, որպես արժեքավոր մարքեթինգային ակտիվ:

05-ից 05-ը

Հարցի պատասխանը

Որոնման համակարգերը մատչելի դարձնում են տեղեկատվության համաշխարհային հարստությունը, սակայն դեռեւս ընդհանուր առմամբ բավական պարզունակ են, երբ խոսքը վերաբերում է մարդկանց կողմից առաջադրված կոնկրետ հարցերին: Google- ը տեսել է այն անհանգստությունը, որն առաջացել է այն օգտվողների համար, ովքեր հաճախ պետք է փորձեն մի շարք տարբեր որոնման արդյունքներ գտնել իրենց պատասխանը: NLP- ի Google- ի ջանքերի մեծ ուշադրությունը եղել է բնական լեզվական հարցերին ճանաչելու, իմաստը հանելու եւ պատասխանը ապահովելու համար, եւ Google- ի արդյունքների էջի էվոլյուցիան ցույց է տվել այս ուշադրությունը: Թեեւ, անշուշտ, բարելավվում է, այն շարունակում է մնալ խոշոր մարտահրավեր որոնման շարժիչների համար եւ բնական լեզվով մշակման հետազոտությունների հիմնական ծրագրերից մեկը: