Phenquestions
AI a strojové učení nám nadaly úžasné věci. NLP nebo zpracování přirozeného jazyka je jedním z nich. Je to jedna z nejvýznamnějších aplikací AI. Tuto technologii používáme v každodenním životě, aniž bychom o tom věděli. Překladatelé, aplikace pro rozpoznávání řeči, chatboti jsou ve skutečnosti produkty využívající NLP. Technologičtí giganti jako Google a Microsoft každý rok vyvíjejí nový vývoj v NLP. Pokud jste nadšenci AI, měli byste jít hluboko do NLP. Chlad! Dostali jsme vás. Stačí projít článkem a vědět o hlavních trendech NLP, o kterých mluví většina vědců v oblasti dat.
Špičkové trendy zpracování přirozeného jazyka (NLP)
NLP je dovednost, kterou se vyplatí naučit. K tomu musíte mít představu o AI, ML, ML algoritmech a metrikách. Kromě toho musíte vědět, s jakým typem modelů NLP dnešní vědci v oblasti dat pracují. Uvedli jsme tedy 10 nejlepších trendů NLP, které můžete sledovat pro další postup.
01. Analýza sentimentu
Pro každou značku je důležité vědět, co si lidé myslí o jejích produktech. Sociální média jsou obrovskou platformou pro sledování perspektiv lidí. Bude však těžké provést tento proces ručně. Doufejme, že máme NLP. Automatizuje celý proces. Nyní můžete získat pocity lidí z komentářů a příspěvků k produktu na sociálních médiích.
Tento proces se nazývá analýza sentimentu. Analyzuje názory, názory a výhledy lidí na jakékoli téma. Průzkum trhu se díky procesu stal pohodlnějším. Chcete-li zahájit podnikání, použijte analýzu sentimentu a navrhněte svůj produkt podle potřeb lidí. Pokud studujete názory lidí pomocí analýzy sentimentu, existuje menší šance na selhání vašeho produktu.
02. Vícejazyčný NLP
Vícejazyčný NLP je hlavním trendem NLP. Jednojazyčné modely zvládnou jeden jazyk, zatímco vícejazyčné modely zvládnou několik jazyků najednou. Příkladem vícejazyčného NLP je překlad jednoho jazyka do druhého. Anglická slova můžete detekovat pouze pomocí běžných modelů NLP. Ale pomocí vícejazyčných modelů můžete identifikovat slova v angličtině i ve španělštině, francouzštině a portugalštině.
Facebook představil M2M-100, vícejazyčný model, který dokáže zpracovat 100 jazyků bez závislosti na angličtině. Microsoft inovoval podobný model Turing. Jedná se o největší model, jaký kdy byl publikován, má 17 miliard parametrů. Model překonává většinu dostupných nejmodernějších modelů. Tyto typy vícejazyčných NLP usnadnily výměnu pocitů po celém světě.
03. Chatboti a virtuální asistenti
Vzhledem k situaci COVID-19 došlo v každém odvětví k nárůstu lístků na zákaznickou podporu. Je docela výzvou všechny tyto lístky zpracovat ručně. Chatboti a virtuální asistenti jsou speciálně vyškoleni, aby zvládli několik zákazníků najednou a efektivnějším způsobem. Provozování zákaznických lístků spotřebovává spoustu času. Chatboti však agenty od této úlohy osvobozují a umožňují jim soustředit se na úkoly s vyšší hodnotou.
Společnosti si nyní uvědomují důležitost a účinnost chatbotů. Vývojáři přinášejí každý den nové funkce, aby uspokojili rostoucí poptávku. Chatboti se učí na útěku. Čím více dotazují zákazníky, tím více se zvyšuje jejich efektivita. Nyní mohou zpracovávat složité konverzace a dělat zcela nové úkoly bez předchozích pokynů.
04. Monitorování tržních informací
Je velmi důležité držet krok s rychle se měnícím průmyslovým vývojem a požadavky. To, co bylo slavné včera, zítra nemusí být potřeba. NLP je základním nástrojem pro dohled a správu zpráv o trhu s cílem získat důležité informace pro strategický růst. Tento trend NLP vede finanční odborníky k analýze situace na trhu a k přijímání příslušných rozhodnutí.
Proces monitorování se již používá v mnoha průmyslových odvětvích. Analýza sentimentu se v tomto trendu používá také k poznání poptávky po produktech. V budoucnu se podniky budou při dalším postupu vysoce spoléhat na NLP. NLP učinila proces monitorování trhu relativně snadným.
05. Hluboké učení v NLP
Byly doby, kdy se v NLP používaly lehké a mělké algoritmy strojového učení. Vývojáři však nyní začleňují hluboké neurální sítě do řešení problémů se zpracováním přirozeného jazyka. Tradiční ML v NLP mělo určité nedostatky. Hluboké učení odstranilo tyto nevýhody a zvýšilo účinnost.
RNN, CNN a rekurzivní neurální sítě optimalizují modely NLP a atributy produktu, jako je sémantické označení rolí, kontextové vkládání a strojové překlady. Rekurentní neuronové sítě (RNN) se většinou používají v NLP. Pomáhají modelu přesně klasifikovat texty. Použití RNN v NLP se brzy stane trendem mezi datovými vědci, protože umožňuje mnohem účinnější klasifikaci dokumentů.
06. Kombinace metod pod dohledem a bez dohledu
Cvičení modelu se značenými daty se nazývá supervizované učení. Na druhou stranu, trénink bez jakéhokoli označení je učení bez dozoru. V případě tréninku modelu NLP vede kombinace obou metod ke zlepšení. Kontrolované učení se obvykle používá při klasifikaci témat. Aby bylo dosaženo uspokojivého výsledku, musí být model několikrát proškolen.
Neřízené učení má schopnost detekovat vzorce. Seskupuje objekty na základě podobnosti. Když použijete obě metody učení v modelech NLP, zvýší se výkon modelu. Vývojáři používají tyto typy modelů zejména pro textovou analýzu. Kontrolované učení detekuje komplikované termíny v textu a částech řeči, zatímco bezobslužné učení zkoumá jejich vzájemné spojení.
07. Detekce falešných zpráv a kyberšikana
Lidé vždy šíří falešné zprávy na internetu. Sledování nespolehlivých informací může poškodit osobu i firmu. Nemůžete jen číst článek a během několika sekund rozhodnout o jeho falešnosti. Ale NLP může. Během několika sekund dokáže zjistit, zda jsou zprávy falešné nebo ne. Metoda tedy šetří čas a lidské úsilí a vyhýbá se šíření falešných zpráv.
Mnoho webů a sociálních médií používá NLP k detekci kyberšikany. Stal se hlavním trendem NLP. Facebook, Twitter používají klasifikátory Machine Learning k rozlišení nenávistných projevů nebo urážlivých slov. Vývojáři se snaží zastavit kyberšikanu implementací NLP a učinit z internetu bezpečné místo.
08. Inteligentní sémantické vyhledávání
Technologie inteligentního sémantického vyhledávání je v dnešním světě rostoucím trendem. Na internetu vždy hledáme význam slova nebo věty. Vyhledávače nám ukazují nejlepší překlad. Existují však případy, kdy potřebujeme vnitřní význam věty. Překlad věty vložením jednotlivých významů slov v takovém případě nebude fungovat.
K vyřešení tohoto problému byl ve vyhledávačích použit NLP. Nyní je možné trénovat model s miliony dokumentů. Model poskytne sémanticky podobné významy. V dřívějších dobách vyhledávače vyhledávaly doslovný význam slova. V sémantickém hledání je však význam umístěn na základě původního obsahu slova. Tento proces učinil naši vyhledávací zkušenost docela plodnou.
09. Přenos učení v NLP
Transfer Learning je slavná metoda strojového učení. Předpokládejme, že chcete vytvořit model. Ale nemáte dostatek dat. V takovém případě můžete sbírat podobný typ modelu a trénovat svůj model na základě předchozího modelu. Tento způsob tréninku jednoho modelu z jiného modelu se nazývá Transfer Learning.
Pokud používáte Transfer Learning, nemusíte svůj model stavět od nuly. Šetří to spoustu času a úsilí. Jediné, co musíte udělat, je doladit předem vyškolený model. Tuto metodu můžete použít v NLP. Vývojáři mohou řešit úkoly NLP s omezenými daty a časem. Proto se stal jedním z hlavních trendů NLP v dnešním světě.
10. Přizpůsobené doporučení produktu
Svět směřuje k online obchodu. V roce 2020 se díky COVID-19 staly online trhy velmi slavnými. Je nezbytné analyzovat vzorce procházení zákazníků. Společnosti používají techniky NLP k analýze nákupních trendů a zvýšení zapojení zákazníků. Systém doporučení produktu je aplikací NLP.
Doporučení produktu je v zásadě filtrační metoda, která se pokouší identifikovat a předvést produkty, které by si zákazníci přáli koupit. V posledních letech se systémy doporučení staly velmi populární. Používají se v mnoha oblastech, včetně filmů, zpráv, knih, výzkumných prací, hudby a dalších položek.
Co dále?
Je naprosto jasné, že AI a ML budou vládnout příští éře. Každé odvětví bude mít chuť AI. Podnik musí používat NLP, aby znal informace o jejich produktech. Kromě toho nemůžete očekávat, že získáte bezpečný a podvodný web bez NLP. Od detekce nevyžádaných e-mailů až po rozpoznávání řeči je NLP všude. Abychom se s tím seznámili, uvedli jsme hlavní trendy NLP, které většina vědců v oblasti dat zkoumá a většina podniků ve svém produktu uplatňuje.
Pokusili jsme se zahrnout ty nejmodernější. Článek bude přínosem pro začátečníky. Přesto mohou existovat určité nedostatky. Sdělte nám svůj názor na článek. Pravidelným procházením našich webových stránek se neustále informujte.
