NLP технология әлемінің болашағын қалай қалыптастырады?
Табиғи тілдерді өңдеу немесе НЛП - компьютерлер мен адамдар өзара әрекеттесудің көптеген маңызды салдарлары бар жасанды интеллект бөлімшесі. Мыңдаған және мыңдаған жылдар бойы дамыған адам тілі өз сөздерін жиі асыратын көптеген ақпаратқа ие нюансалды қарым-қатынас формасы болды. НЛП адамдық байланыс пен цифрлық деректер арасындағы алшақтықты еңсерудің маңызды технологиясына айналады. Мұнда келешекте табиғи тілдерді өңдеудің 5 тәсілі пайдаланылатын болады.
01-ден 05-ге дейін
Машина аудармасы
Әлемдік ақпарат онлайн режимінде болғандықтан, бұл деректерді қол жетімді етудің маңызы барған сайын маңызды. Әлемдік ақпараттың әрқайсысы үшін қол жетімді болуы, тілдік кедергілер арқылы, адам аудару қабілетінен шығып кетуі мүмкін. Duolingo сияқты инновациялық компаниялар, жаңа тіл үйрену арқылы аударма жұмыстарын бір-біріне сәйкес келтіріп, өз үлестерін қосуға көп адамдар жинауға тырысады. Бірақ машиналық аударма әлемдегі ақпаратты үйлестіру үшін ауқымды альтернатива ұсынады. Google компаниясы Google аудару қызметінің меншікті статистикалық қозғалтқышын пайдаланып машиналық аудармада алдыңғы орында тұрған компания. Машина аудару технологиясындағы қиындық сөздерді аударуға емес, сөйлемдердің мағынасын сақтай отырып, НЛП-ның орталығында орналасқан кешенді технологиялық мәселені шешуге мүмкіндік береді.
05 02
Спаммен күрес
Spam фильтрлері қажетсіз электрондық поштаның үнемі өсіп келе жатқан проблемасына қарсы қорғаныстың бірінші желісі ретінде маңызды болды. Бірақ электрондық поштаны кеңінен қолданатын барлық адамдар бұрын қабылданбаған электрондық пошта хабарларын немесе сүзгіде кездейсоқ басып алынған маңызды электрондық поштадан қиналды. Спам сүзгілерінің жалған-позитивтік және жалған-теріс мәселелері NLP технологиясының қайнар көзі болып табылады, қайтадан мәтіннің мәтінінен мағынаны алу міндетін қайнатады. Көп көңіл бөлінген технология - Bayesian spam filtering, статистикалық әдіс, онда электрондық поштадағы сөздердің жиілігі оның спамның және спамның электрондық поштасының қалыпты көрінуіне байланысты өлшенеді.
03 05
Ақпаратты шығару
Қаржылық нарықтағы көптеген маңызды шешімдер адамдардың қадағалауынан және бақылауынан алшақ кетеді. Алгоритмдік сауда әлдеқайда танымал болып келеді, ол технологиямен толығымен бақыланады. Бірақ бұл қаржы шешімдерінің көпшілігі жаңалықтардан, әсіресе ағылшын тілінде ұсынылған журналистикаға әсер етеді. НЛП-ның негізгі міндеті - бұл қарапайым мәтіндік хабарландыруларды қабылдау және алгоритмдік сауда шешімдеріне негізделе алатын форматта тиісті ақпарат алу. Мысалы, компаниялар арасындағы бірігу туралы ақпарат сауда-саттық шешімдеріне үлкен әсер етуі мүмкін, ал біріктірудің ерекшеліктері, ойыншылар, сауда-саттық алгоритміне кімнің ие бола алатындығы, олардың пайдасына әсер етуі мүмкін. миллиондаған доллар.
04 04
Жиынтық
Ақпараттық жүктеме - бұл біздің сандық дәуірдегі нақты құбылыс, ал біздің біліміміз бен ақпаратқа қолжетімділік оны түсіну қабілетінен асып түседі. Бұл үрдіс баяулайды, демек, құжаттар мен ақпараттың мағынасын айқындау мүмкіндігі барған сайын маңызды болып келеді. Бұл тек қана үлкен көлемдегі деректерден тиісті ақпаратты тануға және абсорбциялауға мүмкіндік беруде маңызды емес. Басқа қалаған нәтиже - тереңірек эмоционалдық мағыналарды түсіну, мысалы, әлеуметтік медиадан біріктірілген деректерге негізделген, компания соңғы өнім ұсынуы үшін жалпы көңіл-күйді анықтауы мүмкін бе? НЛП-ның бұл филиалы бағалы маркетингтік актив ретінде барынша пайдалы болады.
05 05
Сұраққа жауап беру
Іздеу қозғалтқыштары әлемдегі ақпараттың барлығын саусағыңызбен қояды, бірақ адамның нақты сұрақтарына нақты жауап беру кезінде, әдетте, өте қарапайым. Google бұл сұраққа жауап табу үшін әр түрлі әртүрлі іздеу нәтижелерін жиі көруге тырысатын пайдаланушылардың туындаған бұзылуларын байқады. НЛП-дағы Google-дің күш-жігерінің негізгі бағыты табиғи тіл мәселелерін тану, мағынаны алу және жауап беру болып табылады және Google нәтижелерінің бетінің эволюциясы бұл фокусту көрсетті. Дегенмен, сөзсіз, бұл іздеу қозғалтқыштары үшін маңызды мәселе болып қала береді, және табиғи тілдерді өңдеу бойынша негізгі зерттеулердің бірі болып табылады.