Zpracování přirozeného jazyka nebo NLP je odvětví umělé inteligence, která má mnoho důležitých důsledků na způsoby interakce počítačů a lidí. Lidský jazyk, který se vyvíjel tisíce a tisíce let, se stal neurčenou formou komunikace, která nese množství informací, které často překračují slova samotná. NLP se stane důležitou technologií při překlenutí propasti mezi lidskou komunikací a digitálními daty. Zde je 5 způsobů, jak se v příštích letech bude používat zpracování přirozeného jazyka.
Strojový překlad
Vzhledem k tomu, že informace na celém světě jsou online, úkol získávat tato data je stále důležitější. Výzva zpřístupnit světové informace všem, přes jazykové bariéry, prostě překonala schopnost lidského překladu. Inovační společnosti jako Duolingo se snaží získat velké množství lidí, aby přispěli tím, že se shodují s překladatelským úsilím a učí se nový jazyk. Strojový překlad však nabízí ještě více škálovatelnou alternativu k harmonizaci světových informací. Společnost Google je v čele strojového překladu s využitím vlastního statistického stroje pro překlad služby Google. Výzva technologií strojového překladu není v překladu slov, ale při zachování významu vět, komplexní technologické záležitosti, která je v srdci NLP.
Boj proti spamu
Spamové filtry se staly důležitými jako první linie obrany proti stále rostoucímu problému nežádoucích e-mailů. Ale téměř každý, kdo používá emaily, má značné pocity z agonie nad nežádoucími emaily, které jsou stále přijaty, nebo důležité e-maily, které byly náhodně zachyceny ve filtru. Falešně pozitivní a falešně negativní problémy spamových filtrů jsou jádrem technologie NLP a opět se vrhají na výzvu k získávání významu z textových řetězců. Technologie, která získala velkou pozornost, je Bayesovská spamová filtrace, což je statistická metoda, ve které se výskyt slov v e-mailu měří oproti jejímu typickému výskytu v korpusu nevyžádaných e-mailů a nevyžádaných e-mailů.
Extrakce informací
Mnoho důležitých rozhodnutí na finančních trzích se stále více odkládá od lidského dohledu a kontroly. Algoritmické obchodování je stále populárnější, forma finančních investic, která je zcela řízena technologií. Ale mnohé z těchto finančních rozhodnutí jsou ovlivňovány novinkou, žurnalistikou, která je stále prezentována převážně v angličtině. Hlavním úkolem NLP je tedy přijmout tato otevřená oznámení a extrahovat relevantní informace ve formátu, který může být zohledněn v algoritmických obchodních rozhodnutích. Například zprávy o fúzi mezi společnostmi mohou mít velký vliv na rozhodnutí o obchodování a rychlost, s jakou mohou mít údaje o fúzi, hráčích, cenách, které získávají, kteří mohou být začleněny do obchodního algoritmu, miliony dolarů.
Shrnutí
Informační přetížení je v našem digitálním věku skutečný jev a již náš přístup k poznatkům a informacím značně převyšuje naši schopnost porozumět tomu. To je trend, který nevykazuje žádné známky zpomalení, a tak je schopnost shrnout význam dokumentů a informací stále důležitější. To je důležité nejen proto, abychom nám umožnili rozpoznat a absorbovat příslušné informace z velkého množství dat. Jiným požadovaným výsledkem je pochopení hlubších emočních významů, například na základě shromážděných dat ze sociálních médií, může společnost určit obecný sentiment pro svou nejnovější produktovou nabídku? Tato pobočka NLP bude stále užitečnější jako cenné marketingové aktivum.
Odpověď na otázky
Vyhledávače přinášejí světové bohatství informací na dosah ruky, ale jsou stále obecně poměrně primitivní, pokud jde o odpovědi na konkrétní otázky, které představují lidé. Google zaznamenal frustraci, která to způsobila uživatelům, kteří často potřebují vyzkoušet řadu různých výsledků vyhledávání, aby našli odpověď, kterou hledají. Velkým zaměřením úsilí společnosti Google v oblasti NLP bylo rozpoznání přirozených jazykových otázek, získání významu a poskytnutí odpovědi a vývoj této stránky výsledků Google ukázal. Ačkoli se určitě zlepšuje, zůstává to i nadále velkou výzvou pro vyhledávače a jednou z hlavních aplikací výzkumu zpracování přirozeného jazyka.
