Phenquestions
AI i strojno učenje podarili su nam čudesne stvari. NLP ili obrada prirodnog jezika jedan je od njih. To je jedna od najistaknutijih aplikacija AI. Ovu tehnologiju koristimo u svakodnevnom životu, a da ni sami ne znamo. Prevoditelji, aplikacije za prepoznavanje govora, chatbotovi zapravo su proizvodi zasnovani na NLP-u. Tehnički giganti poput Googlea i Microsofta svake godine unose nove događaje u NLP. Ako ste ljubitelj AI, trebali biste duboko ući u NLP. Prohladiti! Pokrili smo vas. Samo prođite kroz članak i saznajte o vrhunskim NLP trendovima o kojima govori većina znanstvenika.
Vrhunski trendovi obrade prirodnog jezika (NLP)
NLP je vještina koju vrijedi naučiti. Za to morate imati ideju o algoritmima AI, ML, ML i mjernim podacima. Štoviše, morate znati s kakvim tipom NLP modela surađuju današnji znanstvenici podataka. Dakle, nabrojali smo 10 najboljih NLP trendova koje možete pratiti za buduće napredovanje.
01. Analiza sentimenta
Za bilo koju marku važno je znati što ljudi misle o njihovim proizvodima. Društveni mediji ogromna su platforma za praćenje perspektive ljudi. Ali bit će teško ručno izvesti postupak. Nadamo se da imamo NLP. Automatizira cijeli proces. Sada osjećaje ljudi možete izvući iz komentara i postova o proizvodu na društvenim mrežama.
Proces se naziva analiza osjećaja. Analizira stavove, mišljenja i stavove ljudi o bilo kojoj temi. Istraživanje tržišta postalo je ugodnije zbog postupka. Ako želite pokrenuti posao, upotrijebite analizu raspoloženja i dizajnirajte svoj proizvod prema potrebama ljudi. Manja je šansa za neuspjeh vašeg proizvoda ako proučavate stavove ljudi pomoću analize osjećaja.
02. Višejezični NLP
Višejezični NLP glavni je NLP trend. Jednojezični modeli mogu rukovati jednim jezikom, dok višejezični modeli mogu rukovati više jezika odjednom. Prijevod jednog jezika na drugi primjer je višejezičnog NLP-a. Engleski riječi možete otkriti samo pomoću uobičajenih NLP modela. Ali pomoću višejezičnih modela možete prepoznati riječi na engleskom, kao i na španjolskom, francuskom i portugalskom.
Facebook je predstavio M2M-100, višejezični model koji može obraditi 100 jezika bez ovisnosti o engleskom jeziku. Microsoft je inovirao sličan, Turingov model. To je najveći model ikad objavljen, ima 17 milijardi parametara. Model nadmašuje većinu dostupnih najsuvremenijih modela. Ove vrste višejezičnih NLP-a olakšale su razmjenu osjećaja u cijelom svijetu.
03. Chatbotovi i virtualni asistenti
Zbog situacije s COVID-19, zabilježen je porast broja ulaznica za korisničku podršku u svakoj industriji. Priličan je izazov ručno rukovati svim tim ulaznicama. Chatbotovi i virtualni pomoćnici posebno su osposobljeni za rad s nekoliko kupaca odjednom i na učinkovitiji način. Rad s korisničkim kartama oduzima puno vremena. Međutim, chatbotovi oslobađaju agente ovog zadatka i omogućuju im koncentraciju na zadatke veće vrijednosti.
Tvrtke sada shvaćaju važnost i učinkovitost chatbotova. Kako bi udovoljili rastućoj potražnji, programeri svakodnevno donose nove značajke. Chatbotovi uče u bijegu. Što više ispituju kupce, to se više povećava njihova učinkovitost. Oni sada mogu rješavati složene razgovore i obavljati potpuno nove zadatke bez prethodnih uputa.
04. Praćenje tržišne inteligencije
Održavanje najnovijeg razvoja i zahtjeva industrije koji se brzo mijenjaju vrlo je važno. Ono što je bilo poznato jučer možda sutra neće biti potrebno. NLP je ključni alat za nadzor i upravljanje izvješćima o tržišnim obavještajima kako bi se izvukle vitalne informacije za strateški rast. Ovaj NLP trend vodi financijske stručnjake da analiziraju situaciju na tržištu i donose relevantne odluke.
Proces praćenja već se koristi u mnogim industrijama. Analiza raspoloženja također se koristi u ovom trendu da bi se saznalo o potražnji proizvoda. U budućnosti će se tvrtke u daljnjem napretku oslanjati na NLP. NLP je relativno olakšao postupak praćenja tržišta.
05. Duboko učenje u NLP-u
Bilo je vrijeme kada su se u NLP-u koristili lagani i plitki algoritmi strojnog učenja. Međutim, programeri sada uključuju duboke neuronske mreže u rješavanje problema obrade prirodnog jezika. Tradicionalni ML u NLP-u imao je nekih nedostataka. Dubinsko učenje uklonilo je ove nedostatke i povećalo učinkovitost.
RNN, CNN i rekurzivne neuronske mreže optimiziraju NLP modele i atribute proizvoda kao što su semantičko označavanje uloga, kontekstualno ugrađivanje i strojni prijevodi. Ponavljajuće se neuronske mreže (RNN) uglavnom koriste u NLP-u. Oni pomažu modelu da točno klasificira tekstove. Korištenje RNN-a u NLP-u uskoro će postati trend među znanstvenicima podataka jer klasifikaciju dokumenata čini mnogo učinkovitijom.
06. Kombinacija nadziranih i nenadziranih metoda
Obuka modela s označenim podacima naziva se nadgledano učenje. S druge strane, trening bez ikakvih naljepnica je učenje bez nadzora. U slučaju treninga NLP modela, kombinacija obje metode rezultira poboljšanjem. Nadgledanje učenja obično se primjenjuje u klasifikaciji tema. Model mora biti obučen nekoliko puta da bi postigao zadovoljavajući rezultat.
Učenje bez nadzora ima sposobnost otkrivanja obrazaca. Grupira objekte na temelju sličnosti. Kada koristite obje metode učenja u NLP modelima, izvedba modela se povećava. Programeri posebno koriste ove vrste modela za analizu teksta. Nadzirano učenje otkriva složene pojmove u tekstu i dijelovima govora, dok nenadgledano učenje ispituje vezu između njih.
07. Otkrivanje lažnih vijesti i cyber bullyinga
Ljudi uvijek šire lažne vijesti na internetu. Slijeđenje nepouzdanih podataka može naštetiti osobi i poslu. Ne možete samo pročitati članak i u sekundi odlučiti njegovu lažnost. Ali NLP može. Može otkriti jesu li vijesti lažne ili ne u roku od nekoliko sekundi. Dakle, metoda štedi vrijeme i ljudski napor i izbjegava širenje lažnih vijesti.
Mnoge web stranice i društveni mediji koriste NLP za otkrivanje internetskog zlostavljanja. To je postao glavni NLP trend. Facebook i Twitter koriste klasifikatore strojnog učenja za razlikovanje govora mržnje ili uvredljivog jezika. Programeri rade na zaustavljanju internetskog zlostavljanja primjenom NLP-a i čine Internet sigurnim mjestom.
08. Inteligentno semantičko pretraživanje
Inteligentna tehnologija semantičkog pretraživanja rastući je trend u današnjem svijetu. Na internetu uvijek tražimo značenje riječi ili rečenice. Tražilice nam pokazuju najbolji prijevod. Ali postoje slučajevi u kojima nam treba unutarnje značenje rečenice. Prevođenje rečenice stavljanjem pojedinačnih značenja riječi neće učiniti u tom slučaju.
Da bi se riješio ovaj problem, NLP je primijenjen u tražilicama. Sada je moguće obučiti model s milijunima dokumenata. Model će pružiti semantički slična značenja. Ranijih dana tražilice su tražile doslovno značenje riječi. Međutim, u semantičkom pretraživanju značenje se postavlja na temelju sadržajnog podrijetla riječi. Ovaj postupak učinio je naše iskustvo pretraživanja vrlo plodnim.
09. Transfer učenje u NLP-u
Transfer Learning poznata je metoda strojnog učenja. Pretpostavimo da želite izgraditi model. Ali nemate dovoljno podataka. U tom slučaju možete prikupiti sličnu vrstu modela i trenirati svoj model na temelju prethodnog modela. Ovaj način treniranja jednog modela iz drugog modela naziva se Transfer Learning.
Ako koristite Transfer Learning, ne morate graditi svoj model ispočetka. Štedi puno vremena i truda. Jedino što trebate je fino podesiti unaprijed obučeni model. Ovu metodu možete koristiti u NLP-u. Programeri mogu rješavati NLP zadatke s ograničenim podacima i vremenom. Zbog toga je postao jedan od najboljih NLP trendova u današnjem svijetu.
10. Prilagođena preporuka proizvoda
Svijet se kreće prema internetskom poslovanju. U 2020. godini, zahvaljujući COVID-19, internetska su tržišta postala vrlo poznata. Bitno je analizirati obrasce pregledavanja kupaca. Tvrtke koriste NLP tehnike za analizu trendova kupovine i povećanje angažmana kupaca. Sustav preporuke proizvoda je aplikacija NLP-a.
U osnovi je preporuka proizvoda metoda filtriranja koja pokušava identificirati i pokazati proizvode koje bi potrošači željeli kupiti. Posljednjih godina sustavi preporuka postali su široko popularni. Koriste se u brojnim poljima, uključujući filmove, vijesti, knjige, istraživačke radove, glazbu i druge članke.
Što dalje?
Kristalno je jasno da će AI i ML vladati sljedećom erom. Svaka će industrija imati okus AI. Tvrtka mora koristiti NLP kako bi znala uvid ljudi u njihov proizvod. Štoviše, ne možete očekivati da ćete bez NLP-a dobiti sigurno web mjesto bez prijevara. Od otkrivanja neželjene e-pošte do prepoznavanja govora, NLP je svugdje. Kako biste se upoznali s njim, naveli smo najvažnije NLP trendove koje većina znanstvenika podataka istražuje i koje većina tvrtki primjenjuje u svom proizvodu.
Pokušali smo uključiti one najmodernije. Članak će biti koristan za početnike. Ipak, možda postoje neki nedostaci. Javite nam svoj uvid u članak. Redovno pregledavajte našu web stranicu i redovito se informirajte.
