Як NLP будзе фарміраваць будучыню ў свеце тэхналогій?
Апрацоўкі натуральнай мовы, або НЛП з'яўляецца філіялам штучнага інтэлекту, які мае мноства важных наступстваў на шляху, што кампутары і людзі ўзаемадзейнічаюць. Чалавечую мову, распрацаваны на працягу тысяч і тысяч гадоў, стала нюансамі формай зносін, якая нясе ў сабе велізарная колькасць інфармацыі, якая часта выходзіць за рамкі слоў у адзіночку. НЛП стане важнай тэхналогіяй ў пераадоленні разрыву паміж чалавечай камунікацыяй і лічбавымі дадзенымі. Вось 5 спосабаў, апрацоўка натуральнага мовы будзе выкарыстоўвацца ў наступныя гады.
01 з 05
машынны пераклад
Па меры паступлення інфармацыі ў свеце онлайн, задача зрабіць даступнай, што дадзеныя становяцца ўсё больш важнымі. Задача стварэння інфармацыйнага абмену ў свеце даступным для ўсіх, нягледзячы на моўныя бар'еры, проста перарос здольнасць чалавечага перакладу. Інавацыйныя кампаніі, як Duolingo імкнуцца набіраць вялікая колькасць людзей, каб зрабіць свой унёсак, шляхам сумяшчэння намаганняў па перакладзе з вывучэннем новай мовы. Але машынны пераклад прапануе яшчэ больш маштабуецца альтэрнатыву гарманізацыі інфармацыі ў свеце. Google з'яўляецца кампаніяй на пярэднім краі машыннага перакладу, выкарыстоўваючы ўласны статыстычны рухавік для свайго Google перавесці службу. Праблема з выкарыстаннем тэхналогій машыннага перакладу не ў перакладзе слоў, але і ў захаванні сэнсу прапаноў, складаны тэхналагічны пытанне, які ляжыць у аснове НЛП.
02 з 05
Барацьба са спамам
Спам - фільтры становяцца важнымі ў якасці першай лініі абароны супраць усяго нарастаючым праблемы непажаданай пошты. Але амаль усе, што выкарыстоўвае электронную пошту шырока выпрабаваў агонію больш непажаданых лістоў, якія да гэтага часу атрымалі, або важныя электронныя лісты, якія былі выпадкова злоўленых ў фільтры. Прытворнададатных і ложноотріцательные пытанні спам-фільтраў на аснове тэхналогіі НЛП, зноў кіпячэння на праблему здабывання значэння з радкоў тэксту. Тэхналогія , якая атрымала шмат увагі , з'яўляецца байесовский спам фільтраванне, статыстычны метад , у якім частата слоў у паведамленні электроннай пошты вымяраецца ад яго тыповага ўваходжання ў зборы спам і ня-спам - лістоў.
03 з 05
інфармацыя Extraction
Многія важныя рашэнні на фінансавых рынках ўсё больш і больш аддаляюцца ад чалавечага нагляду і кантролю. Алгарытмічная гандаль становіцца ўсё больш папулярнай, формай фінансавага інвеставання, які цалкам кантралюецца тэхналогіяй. Але шмат хто з гэтых фінансавых рашэнняў знаходзяцца пад уздзеяннем навін, па журналістыцы, якая да гэтага часу прадстаўленая пераважна на англійскай мове. Адной з галоўных задач, то НЛП стала прымаць гэтыя простыя тэкставыя аб'явы, і выманне адпаведнай інфармацыі ў фармаце, які можа быць раскладзены на алгарытмічных гандлёвых рашэнняў. Напрыклад, навіна аб зліцці кампаній можа мець вялікі ўплыў на гандлёвыя рашэнні, і хуткасць, з якой звесткі аб зліцці, гульцы, цэны, які набывае, хто, можа быць уключаны ў алгарытм таргоў можа мець наступствы прыбылі ў мільёны даляраў.
04 з 05
сумаванне
Інфармацыйная перагрузка рэальнае з'ява ў нашым лічбавым стагоддзі, і ўжо наш доступ да ведаў і інфармацыі значна пераўзыходзіць нашу здольнасць зразумець. Гэта тэндэнцыя, якая не паказвае ніякіх прыкмет запаволення, і таму здольнасць сумаваць сэнс дакументаў і інфармацыя становіцца ўсё больш важнай. Гэта важна не толькі дазваляе нам здольнасць распазнаваць і абсарбаваць адпаведную інфармацыю з велізарнай колькасці дадзеных. Іншы пажаданы вынікам з'яўляецца глыбей зразумець эмацыйныя значэння, напрыклад, на аснове агрэгаваных дадзеных сацыяльных медыя , кампанія можа вызначыць агульны настрой для свайго апошняга прапановы прадукту? Гэтая галіна НЛП стане больш карысным у якасці каштоўнага маркетынгавага актыву.
05 з 05
Пытанне Адказ на
Пошукавыя сістэмы ставіць у свеце вялікая колькасць інфармацыі ў нашых руках, але па-ранейшаму ў цэлым даволі прымітыўна, калі гаворка ідзе на самай справе адказаць на канкрэтныя пытанні, пастаўленыя людзьмі. Google бачыў расчараванне гэта выклікала ў карыстальнікаў, якім часта даводзіцца паспрабаваць некалькі розных вынікаў пошуку, каб знайсці адказ, які яны шукаюць. Вялікая ўвага намаганняў Google, у НЛП было прызнаць натуральныя пытанні мовы, здабываць сэнс, і даць адказ, і эвалюцыя старонкі вынікаў Google паказаў, гэты фокус. Хоць, вядома, паляпшаецца, гэта застаецца сур'ёзнай праблемай для пошукавых сістэм, і адна з асноўных ужыванняў даследаванні апрацоўкі натуральнай мовы.