Phenquestions
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis padovanojo mums nuostabių dalykų. NLP arba natūralios kalbos apdorojimas yra vienas iš jų. Tai viena ryškiausių PG taikymo. Šią technologiją naudojame kasdieniame gyvenime net nežinodami. Vertėjai, kalbos atpažinimo programos, pokalbių robotai iš tikrųjų yra NLP palaikomi produktai. Technikos gigantai, tokie kaip „Google“ ir „Microsoft“, kasmet kuria naujus NLP pokyčius. Jei esate dirbtinio intelekto entuziastas, turėtumėte gilintis į NLP. Chill! Mes jus aprėpėme. Tiesiog perskaitykite straipsnį ir sužinokite apie populiariausias NLP tendencijas, apie kurias kalba dauguma duomenų mokslininkų.
Populiariausios natūralios kalbos apdorojimo (NLP) tendencijos
NLP yra įgūdis, kurio verta mokytis. Tam reikia turėti idėją apie AI, ML, ML algoritmus ir metriką. Be to, jūs turite žinoti, su kokio tipo NLP modeliais dirba šių dienų mokslininkai. Taigi, mes išvardinome 10 geriausių NLP tendencijų, kurias galite sekti ateityje.
01. Sentimentų analizė
Bet kuriam prekės ženklui svarbu žinoti, ką žmonės galvoja apie savo produktus. Socialinė žiniasklaida yra didžiulė platforma žmonių perspektyvoms stebėti. Bet sunku bus atlikti procesą rankiniu būdu. Tikimės, kad turime NLP. Tai automatizuoja visą procesą. Dabar galite išgauti žmonių nuomonę iš komentarų ir įrašų apie produktą socialiniuose tinkluose.
Procesas vadinamas sentimentų analize. Joje analizuojama žmonių nuomonė, nuomonė ir perspektyvos bet kuria tema. Rinkos tyrimai tapo patogesni dėl proceso. Jei norite pradėti verslą, naudokite nuotaikų analizę ir kurkite savo produktą pagal žmonių poreikius. Yra mažesnė tikimybė sugesti produktą, jei studijuojate žmonių nuomonę naudodami nuotaikos analizę.
02. Daugiakalbis NLP
Daugiakalbis NLP yra pagrindinė NLP tendencija. Vienakalbiai modeliai gali valdyti vieną kalbą, o daugiakalbiai - vienu metu. Vienos kalbos vertimas į kitą yra daugiakalbės NLP pavyzdys. Angliškus žodžius galite aptikti tik naudodami įprastus NLP modelius. Tačiau naudodami daugiakalbius modelius galite atpažinti žodžius anglų kalba, taip pat ispanų, prancūzų ir portugalų kalbomis.
„Facebook“ pristatė daugiakalbį modelį M2M-100, kuris gali apdoroti 100 kalbų nepriklausomai nuo anglų kalbos. „Microsoft“ sukūrė panašų „Turing“ modelį. Tai didžiausias kada nors paskelbtas modelis, turintis 17 milijardų parametrų. Modelis lenkia daugumą galimų moderniausių modelių. Šios daugiakalbės NLP rūšys palengvino jausmų mainus visame pasaulyje.
03. Pokalbių robotai ir virtualūs padėjėjai
Dėl COVID-19 padėties klientų aptarnavimo bilietai išaugo visose pramonės šakose. Nemažas iššūkis rankiniu būdu tvarkyti visus šiuos bilietus. Pokalbių robotai ir virtualūs padėjėjai yra specialiai apmokyti, kad vienu metu ir efektyviau galėtų dirbti su keliais klientais. Operuojant klientų bilietus, sugaištama daug laiko. Tačiau pokalbių robotai atleidžia agentus nuo šios užduoties ir leidžia jiems sutelkti dėmesį į didesnės vertės užduotis.
Dabar įmonės supranta pokalbių robotų svarbą ir efektyvumą. Norėdami patenkinti didėjančią paklausą, kūrėjai kiekvieną dieną pateikia naujų funkcijų. Pokalbių robotai mokosi bėgdami. Kuo daugiau jie tardo klientus, tuo labiau padidėja jų efektyvumas. Dabar jie gali tvarkyti sudėtingus pokalbius ir atlikti visiškai naujas užduotis be išankstinių nurodymų.
04. Rinkos žvalgybos stebėjimas
Labai svarbu neatsilikti nuo greitai besikeičiančių pramonės pokyčių ir poreikių. Tai, kas vakar buvo garsi, rytoj gali būti nereikalinga. NLP yra būtina priemonė stebint ir valdant rinkos tyrimų ataskaitas, kad būtų galima gauti svarbios informacijos strateginiam augimui. Ši NLP tendencija verčia finansų ekspertus analizuoti rinkos situaciją ir priimti atitinkamus sprendimus.
Stebėsenos procesas jau naudojamas daugelyje pramonės šakų. Šioje tendencijoje taip pat naudojama nuotaikos analizė, norint sužinoti apie produkto paklausą. Ateityje verslas labai pasikliaus NLP darydamas tolesnę pažangą. NLP palengvino rinkos stebėjimo procesą.
05. Gilus mokymasis NLP
Buvo laikas, kai NLP buvo naudojami lengvi ir negilūs mašininio mokymosi algoritmai. Tačiau kūrėjai, įtraukdami giluminius neuroninius tinklus, sprendžia natūralios kalbos apdorojimo problemas. Tradicinis ML NLP turėjo tam tikrų trūkumų. Gilus mokymasis pašalino šiuos trūkumus ir padidino efektyvumą.
RNN, CNN ir rekursiniai neuroniniai tinklai optimizuoja NLP modelius ir produktų atributus, tokius kaip semantinių vaidmenų žymėjimas, kontekstinis įterpimas ir mašininiai vertimai. NLP dažniausiai naudojami pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN). Jie padeda modeliui tiksliai klasifikuoti tekstus. RNN naudojimas NLP netrukus taps duomenų mokslininkų tendencija, nes tai labai efektyviai klasifikuoja dokumentus.
06. Prižiūrimų ir neprižiūrimų metodų derinys
Modelio mokymas su paženklintais duomenimis vadinamas prižiūrimu mokymu. Kita vertus, treniruotės be jokio ženklo yra neprižiūrimas mokymasis. Mokant NLP modelį, abiejų metodų derinys lemia tobulėjimą. Vadovaujantis mokymuisi paprastai taikoma klasifikacija pagal temas. Norint pasiekti patenkinamą rezultatą, modelį reikia mokyti keletą kartų.
Neprižiūrimas mokymasis turi galimybę aptikti modelius. Jis grupuoja objektus pagal panašumą. Kai NLP modeliuose naudojate abu mokymosi metodus, padidėja modelio našumas. Kūrėjai ypač naudoja šių tipų modelius teksto analizei. Prižiūrimas mokymasis aptinka sudėtingus terminus tekste ir kalbos dalyse, o neprižiūrimas mokosi jų tarpusavio ryšio.
07. Netikrų naujienų ir elektroninių patyčių nustatymas
Žmonės visada platina netikras žinias internete. Nepatikimos informacijos sekimas gali pakenkti asmeniui ir verslui. Negalite tiesiog perskaityti straipsnio ir per kelias sekundes nuspręsti dėl jo melagingumo. Bet NLP gali. Jis per kelias sekundes gali nustatyti, ar naujienos yra netikros, ar ne. Taigi metodas taupo laiką ir žmogaus pastangas bei vengia netikros naujienos.
Daugelis svetainių ir socialinės žiniasklaidos naudoja NLP elektroninėms patyčioms nustatyti. Tai tapo pagrindine NLP tendencija. „Facebook“, „Twitter“ naudoja mašininio mokymosi klasifikatorius neapykantos kalbai ar įžeidžiančiai kalbai atskirti. Kūrėjai stengėsi sustabdyti internetines patyčias įgyvendindami NLP ir paversdami internetą saugia vieta.
08. Pažangi semantinė paieška
Pažangi semantinės paieškos technologija yra kylanti tendencija šiandieniniame pasaulyje. Mes visada ieškome žodžio ar sakinio reikšmės internete. Paieškos sistemos rodo mums geriausią vertimą. Tačiau yra atvejų, kai mums reikia vidinės sakinio prasmės. Išversti sakinį atskiromis žodžių reikšmėmis tokiu atveju nebus.
Norėdami išspręsti šią problemą, NLP buvo pritaikytas paieškos sistemose. Dabar galima mokyti modelį su milijonais dokumentų. Modelis suteiks semantiškai panašias reikšmes. Ankstesnėmis dienomis paieškos sistemos ieškojo tiesioginės šio žodžio reikšmės. Tačiau semantinėse paieškose reikšmė dedama atsižvelgiant į žodinę turinio kilmę. Šis procesas padarė mūsų paieškos patirtį gana vaisingą.
09. Perkelkite mokymąsi NLP
Mokymasis yra žinomas mašininio mokymosi metodas. Tarkime, kad norite sukurti modelį. Bet jūs neturite pakankamai duomenų. Tokiu atveju galite surinkti panašaus tipo modelį ir mokyti savo modelį pagal ankstesnį modelį. Šis vieno modelio mokymas iš kito modelio vadinamas „Transfer Learning“.
Jei naudojate „Transfer Learning“, jums nereikia kurti savo modelio nuo nulio. Tai sutaupo daug laiko ir pastangų. Vienintelis dalykas, kurį turite padaryti, yra tiksliai sureguliuoti iš anksto parengtą modelį. Šį metodą galite naudoti NLP. Kūrėjai gali išspręsti NLP užduotis turėdami ribotus duomenis ir laiką. Štai kodėl tai tapo viena iš populiariausių NLP tendencijų šiandieniniame pasaulyje.
10. Individualaus produkto rekomendacija
Pasaulis juda verslo internete link. 2020 m. Dėl COVID-19 internetinės rinkos tapo labai žinomos. Būtina išanalizuoti klientų naršymo būdus. Įmonės naudoja NLP metodus, kad analizuotų apsipirkimo tendencijas ir padidintų klientų įsitraukimą. Produkto rekomendacijų sistema yra NLP taikymas.
Iš esmės produkto rekomendacija yra filtravimo metodas, kuriuo bandoma nustatyti ir parodyti produktus, kuriuos vartotojai norėtų įsigyti. Pastaraisiais metais rekomendacijų sistemos tapo labai populiarios. Jie naudojami daugelyje sričių, įskaitant filmus, naujienas, knygas, mokslinius straipsnius, muziką ir kitus dalykus.
Kas toliau?
Visiškai aišku, kad AI ir ML valdys kitą erą. Kiekviena pramonė paragaus PG. Verslas turi naudoti NLP, kad žinotų žmonių įžvalgas apie jų produktą. Be to, jūs negalite tikėtis, kad be NLP gausite saugią ir nesąžiningą svetainę. Nuo šlamšto aptikimo iki kalbos atpažinimo NLP yra visur. Norėdami su ja susipažinti, išvardinome populiariausias NLP tendencijas, kurias tiria dauguma duomenų mokslininkų ir dauguma įmonių taiko savo produktą.
Mes bandėme įtraukti madingiausius. Straipsnis bus naudingas pradedantiesiems. Vis dėlto gali būti tam tikrų trūkumų. Praneškite mums savo įžvalgą apie straipsnį. Ir nuolat atnaujinkite save reguliariai lankydamiesi mūsų svetainėje.
