Како НЛП ќе ја обликува иднината на технолошкиот свет?
Обработката на природниот јазик или НЛП е гранка на вештачката интелигенција која има многу важни импликации на начините на кои комуницираат компјутерите и луѓето. Човечкиот јазик, развиен во текот на илјадници и илјадници години, стана нејасна форма на комуникација која носи богатство на информации кои честопати ги надминуваат само самите зборови. НЛП ќе стане важна технологија во премостување на јазот помеѓу човечката комуникација и дигиталните податоци. Еве 5 начини дека обработката на природниот јазик ќе се користи во наредните години.
01 од 05
Машинско преведување
Бидејќи информациите во светот се онлајн, задачата да се направат овие податоци достапни станува сè поважна. Предизвикот да се донесат светските информации достапни за секого, преку јазични бариери, едноставно го надминаа капацитетот за човечки превод. Иновативните компании како Duolingo бараат да ангажираат големи количини на луѓе за да придонесат, со совпаѓање на напорите за преведување со учење на нов јазик. Но, машинскиот превод нуди уште повеќе скалабилна алтернатива за усогласување на информациите во светот. Google е компанија во првите редови на машински превод, користејќи сопственички статистички мотор за нејзината услуга за превод на Google. Предизвикот со технологиите за машинско преведување не е во преведувањето на зборовите, туку во зачувувањето на значењето на речениците, сложеното технолошко прашање кое е во срцето на НЛП.
02 од 05
Борба против спам
Филтри за спам станаа важни како прва линија на одбрана против постојано зголемување на проблемот со несакана е-пошта. Но, скоро сите што користат е-пошта екстензивно доживеале агонија поради несакани е-пораки што се уште се примени, или важни електронски пораки што биле случајно фатени во филтерот. Лажно-позитивните и лажно-негативните прашања на филтрите за спам се во срцето на НЛП технологијата, повторно се сведуваат на предизвикот за извлекување на значењето од жиците на текстот. Технологија која доби многу внимание е Bayesian spam филтрирање, статистичка техника во која инциденцата на зборови во е-пошта се мери во однос на нејзината типична појава во корпус на спам и не-спем-пораки.
03 од 05
Информација Екстракција
Многу важни одлуки на финансиските пазари се повеќе се оддалечуваат од човечкиот надзор и контрола. Алгоритамското тргување станува се попопуларно, форма на финансиски инвестиции што е целосно контролирана од технологијата. Но, многу од овие финансиски одлуки се под влијание на вестите, од новинарството кое сè уште е претежно претставено на англиски јазик. Значајна задача, тогаш, на НЛП е да ги зема овие обични текстуални соопштенија и да ги извлекува релевантните информации во формат што може да се вметне во алгоритамски одлуки за тргување. На пример, вестите за спојување меѓу компаниите можат да имаат големо влијание врз одлуките за тргување и брзината со која деталите за спојувањето, играчите, цените, кои стекнуваат кој, може да се приклучи во алгоритам за тргување може да има импликации за профит во милиони долари.
04 од 05
Сумаризација
Информативното преоптоварување е вистински феномен во нашата дигитална ера, а веќе нашиот пристап до знаење и информации далеку го надминува нашиот капацитет да го разбереме. Ова е тренд кој не покажува знаци на забавување, па така способноста за сумирање на значењето на документите и информациите станува сè поважна. Ова е важно не само што ни овозможува да препознаваме и апсорбираме релевантни информации од огромни количини на податоци. Друг посакуван исход е да се разбере подлабоко емоционално значење, на пример, врз основа на агрегирани податоци од социјалните медиуми , дали компанијата може да го одреди општото чувство за најновата понуда на производи? Оваа гранка на НЛП ќе стане се повеќе корисни како вредно средство за маркетинг.
05 од 05
Одговарање на прашањето
Пребарувачите ги споделуваат богатството на информациите во светот на нашите прсти, но се уште се прилично примитивни кога станува збор за всушност да одговараат на конкретни прашања што ги поставуваат луѓето. Google ги виде фрустрациите што ги предизвикал кај корисниците, кои често треба да пробаат голем број различни резултати од пребарувањето за да го најдат одговорот што го бараат. Голем фокус на напорите на Google во НЛП е да ги препознаат прашањата за природен јазик, да го извлечат значењето и да дадат одговор, а еволуцијата на страницата со резултати од Google го покажа овој фокус. Иако секако се подобрува, ова останува голем предизвик за пребарувачите и една од главните апликации за истражување на природниот јазик.