Как ще се оформи НЛП за бъдещето на техния свят?
Обработката на естествения език или НЛП е клон на изкуствения интелект, който има много важни последици за начините, по които компютрите и хората взаимодействат. Човешкият език, разработен за хиляди и хиляди години, се превърна в ненатрапчива форма на комуникация, която носи богата информация, която често надхвърля думите. НЛП ще се превърне във важна технология за преодоляване на разликата между човешката комуникация и цифровите данни. Тук са 5 начина, по които обработката на естествения език ще бъде използвана през следващите години.
01 от 05
Машинен превод
Тъй като информацията в света е онлайн, задачата да се направи тази достъпна информация става все по-важна. Предизвикателството да се предостави достъпна информация за света на всички, в рамките на езиковите бариери, просто преодоля капацитета за човешки превод. Иновационни компании като Duolingo се стремят да наемат големи количества хора, за да допринесат, като съвпадат усилията за превод с изучаването на нов език. Но машинният превод предлага още по-мащабируема алтернатива за хармонизиране на информацията в света. Google е компания в челните редици на машинния превод, използвайки собствен статистически механизъм за услугата си за превод на Google. Предизвикателството с технологиите за машинен превод не е в превода на думи, а в запазването на смисъла на изреченията - сложен технологичен проблем, който е в основата на НЛП.
02 от 05
Борба със спам
Спам филтрите станаха важни като първа линия на защита срещу все по-нарастващия проблем с нежелания имейл. Но почти всеки, който използва електронната поща широко, е изпитал агония за нежелани имейли, които все още са получени, или важни имейли, които са случайно уловени във филтъра. Фалшивите положителни и фалшиво-отрицателни проблеми на спам филтрите са в сърцето на НЛП технологията, като отново се свеждат до предизвикателството да извличаме значението от струни от текст. Технология, която е получила голямо внимание, е филтърът на Bayesian spam , статистическа техника, при която честотата на думите в даден имейл се измерва срещу типичното му появяване в корпус от спам и не-спам имейли.
03 от 05
Извличане на информация
Много важни решения на финансовите пазари все повече се отдалечават от човешкия надзор и контрол. Алгоритмичната търговия става все по-популярна - форма на финансово инвестиране, която изцяло се контролира от технологиите. Но много от тези финансови решения се влияят от новините, от журналистиката, която все още се представя предимно на английски език. Следователно основната задача на НЛП стана да вземе тези обикновени текстови съобщения и да извлече съответната информация във формат, който може да бъде отразен в алгоритмичните търговски решения. Например, новини за сливане между компаниите могат да имат голямо влияние върху търговските решения и скоростта, с която данните за сливането, играчите, цените, които придобиват, които могат да бъдат включени в алгоритъм за търговия, могат да имат отражение върху печалбата в милиони долари.
04 от 05
Обобщаване
Претоварването на информацията е истински феномен в нашата дигитална ера и вече достъпът ни до знания и информация далеч надхвърля способността ни да го разбираме. Това е тенденция, която не показва признаци на забавяне, и така способността да се обобщава значението на документите и информацията става все по-важна. Това е важно не само за да ни позволим да разпознаем и да абсорбираме съответната информация от огромни количества данни. Друг желателен резултат е да се разберат дълбоките емоционални значения, например, въз основа на обобщени данни от социалните медии , може ли компанията да определи общото настроение за най-новото си предлагане на продукти? Този клон на НЛП ще стане все по-полезен като ценен маркетингов актив.
05 от 05
Въпрос за отговора
Търсачките поставят богатството на информацията в света на пръсти, но все още са доста примитивни, когато става дума за действително отговаряне на конкретни въпроси, поставени от хората. Google е видял чувството на неудовлетвореност, което това е причинило на потребителите, които често трябва да изпробват редица различни резултати от търсенето, за да намерят отговора, който търсят. Голям фокус на усилията на Google в НЛП е да разпознава естествените езикови въпроси, да извлича значението и да дава отговор, а развитието на страницата с резултатите на Google показва този фокус. Въпреки че със сигурност се подобрява, това остава голямо предизвикателство за търсачките и едно от основните приложения на изследванията за естествена езикова обработка.