การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

NLP จะสร้างอนาคตของโลกเทคอย่างไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ NLP เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่มีผลกระทบที่สำคัญหลายอย่างในแบบที่คอมพิวเตอร์และมนุษย์มีปฏิสัมพันธ์ ภาษามนุษย์ซึ่งพัฒนาขึ้นมานับพัน ๆ พันปีได้กลายเป็นรูปแบบการสื่อสารที่มีความหมายยิ่งใหญ่ซึ่งนำพาความมั่งคั่งของข้อมูลที่มักจะอยู่เหนือคำพูดเพียงอย่างเดียว NLP จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในการเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างการสื่อสารกับข้อมูลดิจิทัลของมนุษย์ ต่อไปนี้เป็น 5 วิธีในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่จะใช้ในช่วงหลายปีต่อ ๆ ไป

01 จาก 05

การแปลด้วยเครื่อง

เนื่องจากข้อมูลของโลกออนไลน์จึงทำให้งานที่ทำให้การเข้าถึงข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้น ความท้าทายในการทำให้ข้อมูลของโลกเข้าถึงได้โดยทุกคนทั่วอุปสรรคทางภาษาทำให้เกิดความสามารถในการแปลภาษาของมนุษย์มากขึ้น บริษัท นวัตกรรมเช่น Duolingo กำลังมองหาการรับสมัครผู้คนจำนวนมากเพื่อมีส่วนร่วมโดยพยายามประนีประนอมกับการเรียนรู้ภาษาใหม่ แต่การแปลด้วยเครื่องยังเป็นทางเลือกที่สามารถปรับขนาดได้เพื่อให้สอดคล้องกับข้อมูลของโลก Google เป็น บริษัท ที่อยู่ในลำดับต้นของการแปลโดยใช้เครื่องมือทางสถิติที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับบริการแปลภาษาของ Google ความท้าทายเกี่ยวกับเทคโนโลยีการแปลด้วยเครื่องไม่ได้อยู่ในการแปลคำ แต่ในการรักษาความหมายของประโยคปัญหาเทคโนโลยีที่ซับซ้อนซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ NLP

02 จาก 05

ต่อสู้กับสแปม

ตัวกรอง จดหมายขยะ มีความสำคัญเป็นบรรทัดแรกในการป้องกันปัญหาที่เพิ่มมากขึ้นของอีเมลที่ไม่พึงประสงค์ แต่เกือบทุกคนที่ใช้อีเมลอย่างกว้างขวางมีประสบการณ์ความทุกข์ทรมานมากกว่าอีเมลที่ไม่พึงประสงค์ที่ได้รับยังคงหรืออีเมลสำคัญที่ได้รับการบังเอิญติดในตัวกรอง ปัญหา false-positive และ false-negative ของตัวกรองสแปมเป็นหัวใจสำคัญของเทคโนโลยี NLP อีกครั้งซึ่งเป็นจุดเด่นของความท้าทายในการดึงความหมายจากสตริงข้อความ เทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจเป็นส่วนใหญ่คือ การ กรอง สแปมแบบเบส์ ซึ่งเป็นเทคนิคทางสถิติที่ทำให้อัตราการเกิดคำในอีเมลลดลงจากการเกิดขึ้นโดยทั่วไปในคลังสแปมและอีเมลที่ไม่ใช่สแปม

03 จาก 05

การสกัดข้อมูล

การตัดสินใจที่สำคัญหลายอย่างในตลาดการเงินกำลังค่อยๆเคลื่อนห่างจากการกำกับดูแลและการควบคุมของมนุษย์ การค้าอัลกอริทึมเป็นที่นิยมมากขึ้นรูปแบบของการลงทุนด้านการเงินที่ถูกควบคุมโดยเทคโนโลยี แต่การตัดสินใจทางการเงินจำนวนมากเหล่านี้ได้รับผลกระทบจากข่าวโดยการสื่อสารมวลชนซึ่งยังคงเป็นภาษาอังกฤษอยู่ งานที่สำคัญของ NLP ได้กลายเป็นการนำข้อความธรรมดาเหล่านี้ไปใช้และดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องในรูปแบบที่สามารถนำไปสู่การตัดสินใจซื้อขายแบบอัลกอรึทึม ตัวอย่างเช่นข่าวการควบกิจการระหว่าง บริษัท อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อการตัดสินใจในการซื้อขายและความเร็วที่รายละเอียดของการควบรวมผู้เล่นราคาผู้ซื้อใครสามารถรวมเข้ากับอัลกอริธึมการค้าอาจมีผลกระทบในทางบวก ล้านดอลลาร์

04 จาก 05

สรุป

ข้อมูลที่เกินมาเป็นปรากฏการณ์ที่แท้จริงในยุคดิจิทัลของเราแล้วการเข้าถึงความรู้และข้อมูลของเรามีมากเกินความสามารถของเราในการทำความเข้าใจ นี่เป็นแนวโน้มที่ไม่แสดงอาการชะลอตัวและความสามารถในการสรุปความหมายของเอกสารและข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้น นี่เป็นสิ่งสำคัญไม่เพียง แต่ในการช่วยให้เราสามารถรับรู้และดูดซับข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล ผลที่ต้องการอีกอย่างหนึ่งคือการทำความเข้าใจความหมายทางอารมณ์ที่ลึกขึ้นเช่นบนพื้นฐานข้อมูลรวมจาก สื่อทางสังคม บริษัท สามารถกำหนดความเชื่อมั่นทั่วไปสำหรับการเสนอผลิตภัณฑ์ล่าสุดได้หรือไม่? สาขา NLP นี้จะมีประโยชน์มากขึ้นในฐานะที่เป็นสินทรัพย์ด้านการตลาดที่มีค่า

05 จาก 05

การตอบคำถาม

เครื่องมือค้นหานำข้อมูลความมั่งคั่งของโลกมาไว้ที่ปลายนิ้วของเรา แต่โดยทั่วไปแล้วยังเป็นเรื่องดั้งเดิมเมื่อพูดถึงการตอบคำถามที่เฉพาะเจาะจงโดยมนุษย์ Google เห็นความยุ่งยากที่เกิดกับผู้ใช้ซึ่งมักต้องลองผลการค้นหาที่แตกต่างกันเพื่อหาคำตอบที่พวกเขาต้องการ จุดสนใจหลักของความพยายามของ Google ใน NLP คือการรับรู้คำถามภาษาธรรมชาติดึงความหมายและให้คำตอบและวิวัฒนาการของหน้าผลการค้นหาของ Google ได้แสดงให้เห็นถึงจุดสนใจนี้ แม้ว่าจะมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่ก็ยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับเครื่องมือค้นหาและเป็นหนึ่งในแอพพลิเคชันหลักของการวิจัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ