Procesarea limbajului natural sau NLP este o ramură a inteligenței artificiale care are multe implicații importante asupra modului în care computerele și oamenii interacționează. Limba umană, dezvoltată de mii și mii de ani, a devenit o formă nuanțată de comunicare care transporta o mulțime de informații care de multe ori depășesc doar cuvintele. NLP va deveni o tehnologie importantă în combaterea decalajului dintre comunicarea umană și datele digitale. Iată 5 moduri în care prelucrarea limbajului natural va fi folosită în anii următori.
Traducere automată
Dat fiind că informația mondială este online, sarcina de a face aceste date devine din ce în ce mai importantă. Provocarea de a face accesibilă informațiilor lumii tuturor, printre barierele lingvistice, a depășit pur și simplu capacitatea de traducere umană. Firmele inovatoare, cum ar fi Duolingo, caută să recruteze cantități mari de oameni pentru a contribui, prin coincidența eforturilor de traducere cu învățarea unei noi limbi. Dar traducerea automată oferă o alternativă și mai scalabilă la armonizarea informațiilor din lume. Google este o companie în fruntea traducerii mașinilor, folosind un motor de proprietate statistic pentru serviciul său de traducere Google. Provocarea cu tehnologiile de traducere automată nu este în traducerea cuvintelor, ci în păstrarea semnificației propozițiilor, o problemă tehnologică complexă care se află în centrul NLP.
Combaterea spamului
Filtrele de spam au devenit importante ca prima linie de apărare împotriva problemei în continuă creștere a e-mailurilor nedorite. Dar aproape toată lumea care utilizează extensiile de e-mail a suferit agonie în legătură cu e-mailurile nedorite care sunt încă primite sau e-mailurile importante care au fost prinse accidental în filtru. Problemele fals-pozitive și false-negative ale filtrelor de spam se află în centrul tehnologiei NLP, reîncepând din nou provocarea de a extrage semnificația din șiruri de text. O tehnologie care a primit multă atenție este filtrarea spam-ului Bayesian, o tehnică statistică în care incidența cuvintelor dintr-un e-mail este măsurată împotriva apariției sale tipice într-un corpus de e-mailuri spam și non-spam.
Extracția informației
Multe decizii importante pe piețele financiare se îndepărtează tot mai mult de supravegherea și controlul uman. Comerțul cu algoritmi devine din ce în ce mai popular, o formă de investiții financiare care este controlată în întregime de tehnologie. Dar multe dintre aceste decizii financiare sunt afectate de știri, de jurnalism, care este încă prezentat predominant în limba engleză. O sarcină majoră, atunci, a PNL a devenit luarea acestor anunțuri de tip plaintext și extragerea informațiilor pertinente într-un format care poate fi luat în considerare în deciziile de tranzacționare algoritmică. De exemplu, știrile despre o fuziune între companii pot avea un impact major asupra deciziilor de tranzacționare și viteza cu care detaliile fuziunii, jucătorilor, prețurilor care dobândesc cine poate fi încorporată într-un algoritm de tranzacționare pot avea implicații asupra profitului în milioane de dolari.
sumarizării
Supraîncărcarea informațiilor este un fenomen real în era digitală, iar accesul nostru la cunoștințe și informații depășește cu mult capacitatea noastră de a înțelege acest lucru. Aceasta este o tendință care nu arată nici un semn de încetinire, astfel încât abilitatea de a rezuma semnificația documentelor și a informațiilor devine din ce în ce mai importantă. Acest lucru este important nu doar pentru a ne permite să recunoaștem și să absorbim informațiile pertinente din cantități mari de date. Un alt rezultat dorit este înțelegerea unor sensuri emoționale mai profunde, de exemplu, pe baza datelor agregate din social media, poate o companie să determine sentimentul general pentru cea mai recentă ofertă de produse? Această ramură a NLP va deveni din ce în ce mai utilă ca un bun activ de marketing.
Întrebare Răspuns
Motoarele de căutare pun la dispoziție bogăția informațiilor mondiale, dar sunt în general destul de primitive atunci când vine vorba de a răspunde la întrebările specifice ale oamenilor. Google a văzut frustrarea cauzată de acest lucru în rândul utilizatorilor, care de multe ori trebuie să încerce mai multe rezultate de căutare diferite pentru a găsi răspunsul pe care îl caută. Un accent deosebit al eforturilor Google în NLP a fost acela de a recunoaște întrebările legate de limbajul natural, de a extrage semnificația și de a oferi răspunsul, iar evoluția paginii cu rezultatele Google a arătat acest accent. Deși se îmbunătățește cu siguranță, aceasta rămâne o provocare majoră pentru motoarele de căutare și una dintre principalele aplicații ale cercetării de prelucrare a limbajului natural.
