NLP Texnik Dunyoning kelajagini qanday shakllantiradi?
Tabiiy tilni qayta ishlash yoki NLP - bu kompyuterlar va insonlarning o'zaro aloqasi uchun juda muhim ahamiyatga ega bo'lgan sun'iy aqlning bir bo'lagi. Minglab va minglab yillar mobaynida ishlab chiqilgan inson tili, ko'pincha so'zlarni ko'pincha ifodalaydigan juda ko'p ma'lumotlarga ega bo'lgan noyob aloqa shakliga aylandi. NLP insoniy aloqa va raqamli ma'lumotlar o'rtasidagi tafovutni bartaraf etishda muhim texnologiyalarga aylanadi. Bu erda kelgusi yillarda tabiiy tillarni qayta ishlashning 5 yo'li qo'llaniladi.
01dan 05gacha
Mashinani tarjima qilish
Dunyo axborotlari onlayn bo'lgani uchun, bu ma'lumotlarning mavjudligini ta'minlash vazifasi tobora muhim ahamiyat kasb etadi. Dunyo ma'lumotlarini har bir kishiga, til to'siqlari orqali kirishga majbur qilish, inson tarjimasini o'tkazish qobiliyatini kengaytirdi. Duolingo kabi innovatsion kompaniyalar yangi tilni o'rganish bilan tarjima ishlarini bir-biriga mos keltirish orqali katta miqdordagi odamlarni jalb qilishga intilmoqda. Biroq, mashinaning tarjimasi dunyo axborotlarini uyg'unlashtirish uchun yanada kengroq alternativ taklif qiladi. Google Google tarjima xizmati uchun mulkiy statistik dvigatelni qo'llagan holda, mashinani tarjima qilish bo'yicha birinchi o'rinni egallagan kompaniya. Mashinani tarjima qilish texnologiyalari bilan kurashish so'zlarni tarjima qilishda emas, balki jumlalar ma'nosini saqlab qolishda NLP qalbida joylashgan murakkab texnologik muammo.
02 of 05
Spam bilan kurashish
Spam- filtrlar kiruvchi elektron pochta xabarlari muammosiga qarshi birinchi mudofaa chizig'i sifatida muhim ahamiyat kasb etdi. Ammo e-pochtani keng ishlatadigan deyarli har bir kishi, hali qabul qilinmagan kiruvchi elektron pochta manzillari yoki filtrda tasodifan tutilgan muhim elektron xabarlar ustidan qayg'uga duch keldi. Spam-filtrlarning noto'g'ri-ijobiy va yolg'on-salbiy masalalari NLP texnologiyasining qalbida bo'lib, yana matnli matnlardan ma'nolarni olish muammosiga aylanadi. Ko'pgina e'tiborni jalb etgan texnologiya Bayesian spam- filtrlashdir. Bu elektron usulda spam va spam bo'lmagan e-pochta xatlaridagi odatiy holatlarga nisbatan elektron pochtada yozilgan so'zlar soni bo'yicha statistik usul hisoblanadi.
03 dan 05 gacha
Axborotni chiqarish
Moliya bozorlarida ko'plab muhim qarorlar inson nazoratini va nazoratidan tobora ortib bormoqda. Algoritmik savdo tobora ommalashib bormoqda, bu texnologiya butunlay nazorat qilinadigan moliyaviy sarmoyalar shaklidir. Biroq, ushbu moliyaviy qarorlarning aksariyat qismi yangiliklarga, ingliz tilida esa asosan taqdim etilayotgan jurnalistikaga ta'sir qiladi. Keyinchalik, NLP ning asosiy vazifasi bu oddiy matnli xabarlarni qabul qilish va tegishli ma'lumotni algoritmik savdo qarorlariga aylantirilishi mumkin bo'lgan formatda olish bo'ldi. Misol uchun, kompaniyalar o'rtasida birlashish haqidagi xabarlar savdo qarorlariga katta ta'sir ko'rsatishi mumkin, va birlashish, o'yinchilarning narxlarini, kimni sotib olganini savdo algoritmiga kiritish mumkin bo'lgan tezligi, savdo algoritmiga ta'sir qilishi mumkin. million dollar.
04/05
Xulosa
Axborotni haddan tashqari yuklab olish bizning raqamli davrda haqiqiy hodisa bo'lib, bizning bilim va ma'lumotlarga bo'lgan kirishimiz buni anglash qobiliyatimizdan ancha ustundir. Bu sekinlashuv belgisi ko'rsatilmagan tendentsiyadir, shuning uchun hujjatlar va axborotning mazmunini umumlashtira olish qobiliyati tobora muhim ahamiyatga ega. Bu bizga katta hajmdagi ma'lumotlardan tegishli ma'lumotni tanib olish va ularni o'zlashtirish imkoniyatini berishda muhim ahamiyatga ega. Boshqa istalgan natija, chuqurroq hissiy ma'nolarni tushunishdir, masalan, ijtimoiy axborot vositalarining jamlangan ma'lumotlariga asoslanib, kompaniya so'nggi mahsulotni taklif qilish uchun umumiy his-tuyg'uni aniqlay oladimi? NLP ning bu bo'limi qimmatli marketing vositasi sifatida tobora ko'proq foydali bo'ladi.
05 05
Savolga javob berish
Qidiruv mexanizmlari dunyodagi boy ma'lumotni barmoq uchida joylashtirmoqda, ammo odamlar tomonidan yaratilgan muayyan savollarga aslida javob berishda odatda juda oddiy. Google bu foydalanuvchilarning sabablarini keltirib chiqargan umidsizlikni ko'rdi, ular tez-tez izlayotgan javobni topish uchun turli xil qidiruv natijalarini sinab ko'rishlari kerak. NLPdagi Google harakatlarining asosiy maqsadi tabiiy tillardagi savollarni tanib olish, ma'nosini olish va javobni berishdir va Google natijalari sahifasining evolyutsiyasi bu yo'nalishni ko'rsatdi. Mutlaqo takomillashib borayotgan bo'lsa-da, bu qidiruv mexanizmlari uchun muhim muammo bo'lib qolmoqda va tabiiy tillarni qayta ishlash tadqiqotlarining asosiy dasturlaridan biri hisoblanadi.