NLP itaundaje baadaye ya ulimwengu wa Tech?
Usindikaji wa lugha ya asili, au NLP ni tawi la akili bandia ambayo ina maana nyingi muhimu kwa njia ambazo kompyuta na wanadamu huingiliana. Lugha ya kibinadamu, iliyotengenezwa zaidi ya maelfu na maelfu ya miaka, imekuwa aina ya mawasiliano ambayo hubeba utajiri wa habari ambao mara nyingi hupitia maneno pekee. NLP itakuwa teknolojia muhimu katika kuunda pengo kati ya mawasiliano ya kibinadamu na data ya digital. Hapa kuna njia 5 ambazo usindikaji wa lugha ya asili zitatumika katika miaka ijayo.
01 ya 05
Machine Translation
Kama taarifa ya dunia inavyowekwa mtandaoni, kazi ya kufanya data hiyo kupatikana inakuwa muhimu zaidi. Changamoto ya kuifanya habari za ulimwengu kupatikana kwa kila mtu, kwa vikwazo vya lugha, imetoa uwezo wa kutafsiri kwa binadamu. Makampuni ya ubunifu kama Duolingo wanatafuta kuajiri watu wengi kuchangia, kwa kushirikiana juhudi za tafsiri na kujifunza lugha mpya. Lakini kutafsiri kwa mashine kunatoa njia mbadala zaidi ya kuunganisha habari za ulimwengu. Google ni kampuni inayoongoza mbele ya kutafsiri kwa mashine, kwa kutumia injini ya takwimu ya wamiliki kwa huduma yake ya tafsiri ya Google. Changamoto na teknolojia za kutafsiri mashine hazipo katika kutafsiri maneno, lakini katika kulinda maana ya sentensi, suala la teknolojia tata ambalo lina moyo wa NLP.
02 ya 05
Kupambana na Spam
Filters za Spam zimekuwa muhimu kama mstari wa kwanza wa ulinzi dhidi ya tatizo la kuongezeka kwa barua pepe zisizohitajika. Lakini karibu kila mtu ambaye anatumia barua pepe sana amepata uchungu juu ya barua pepe zisizohitajika ambazo bado zimepokelewa, au barua pepe muhimu ambazo zimepatikana kwa hila kwenye chujio. Masuala ya uongo na ya uongo ya filters ya taka ni katikati ya teknolojia ya NLP, tena huwasha moto kwa changamoto ya kuchunguza maana kutoka kwa masharti ya maandiko. Teknolojia ambayo imejali sana ni filtering ya Bayesian spam , mbinu ya takwimu ambazo matukio ya maneno katika barua pepe hupimwa dhidi ya matukio yake ya kawaida katika barua pepe ya spam na zisizo za spam.
03 ya 05
Uchimbaji wa Taarifa
Maamuzi mengi muhimu katika masoko ya kifedha yanazidi kuhamia mbali na uangalizi na udhibiti wa binadamu. Biashara ya algorithm inakuwa maarufu zaidi, aina ya uwekezaji wa kifedha ambayo ni kudhibitiwa kabisa na teknolojia. Lakini maamuzi haya mengi ya kifedha yanaathiriwa na habari, na uandishi wa habari ambao bado unawasilishwa kwa kiasi kikubwa kwa Kiingereza. Kazi kuu, basi, ya NLP imechukua matangazo haya ya maandishi wazi, na kuchukua maelezo muhimu katika muundo ambao unaweza kufanywa katika maamuzi ya biashara ya algorithmic. Kwa mfano, habari za ushirikiano kati ya makampuni zinaweza kuwa na athari kubwa juu ya maamuzi ya biashara, na kasi ambayo maelezo ya muungano, wachezaji, bei, ambao hupata nani, yanaweza kuingizwa kwenye algorithm ya biashara inaweza kuwa na matokeo ya faida katika mamilioni ya dola.
04 ya 05
Muhtasari
Maelezo ya uingizaji wa habari ni jambo halisi katika umri wetu wa digital, na tayari upatikanaji wetu wa ujuzi na habari zaidi unazidi uwezo wetu wa kuelewa. Hii ni mwenendo ambao hauonyeshi ishara ya kupunguza kasi, na hivyo uwezo wa kufupisha maana ya nyaraka na habari inakuwa muhimu zaidi. Hii ni muhimu sio tu kuruhusu sisi uwezo wa kutambua na kunyonya habari muhimu kutoka kiasi kikubwa cha data. Matokeo mengine yanayohitajika ni kuelewa maana zaidi ya kihisia, kwa mfano, kwa kuzingatia takwimu za jumla kutoka vyombo vya habari vya kijamii , kampuni inaweza kuamua maoni ya jumla kwa sadaka yake ya hivi karibuni ya bidhaa? Tawi hili la NLP litakuwa muhimu zaidi kama mali ya masoko ya thamani.
05 ya 05
Swali Kujibu
Injini za utafutaji zinaweka utajiri wa habari duniani ulimwenguni, lakini bado ni ya kawaida sana wakati wa kujibu maswali maalum yaliyotokana na wanadamu. Google imeona kuchanganyikiwa hii imesababisha watumiaji, ambao mara nyingi wanahitaji kujaribu idadi tofauti ya matokeo ya utafutaji ili kupata jibu wanalotafuta. Jitihada kubwa za jitihada za Google katika NLP imekuwa kutambua maswali ya lugha ya asili, kuchukua maana, na kutoa jibu, na mageuzi ya ukurasa wa matokeo ya Google umeonyesha lengo hili. Ingawa kwa hakika kuboresha, hii bado ni changamoto kubwa kwa injini za utafutaji, na mojawapo ya matumizi makuu ya utafiti wa asili ya usindikaji wa lugha.