ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີປະມວນຜົນພາສາທໍາ

NLP ຈະເປັນແນວໃດໃນອະນາຄົດຂອງໂລກເຕັກໂນໂລຢີ?

ການປະຕິບັດພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼື NLP ແມ່ນສາຂາຂອງປັນຍາປອມທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຄອມພິວເຕີແລະມະນຸດມີປະຕິສໍາພັນ. ພາສາມະນຸດ, ການພັດທະນາຫລາຍພັນຄົນແລະຫລາຍພັນປີ, ໄດ້ກາຍເປັນຮູບແບບການສື່ສານທີ່ມີຄວາມແປກປະຫລາດທີ່ມີຄວາມຮັ່ງມີຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມັກຈະກາຍເປັນຄໍາສັບຄົນດຽວ. NLP ຈະກາຍເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສໍາຄັນໃນການເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການສື່ສານກັບມະນຸດແລະຂໍ້ມູນດິຈິຕອນ. ນີ້ແມ່ນ 5 ວິທີທີ່ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນປີທີ່ຈະມາເຖິງ.

01 of 05

ເຄື່ອງຈັກແປພາສາ

ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນຂອງໂລກແມ່ນອອນໄລນ໌, ວຽກງານທີ່ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ. ສິ່ງທ້າທາຍໃນການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນຂອງໂລກສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ທຸກຄົນ, ໃນບັນດາອຸປະສັກທາງພາສາ, ພຽງແຕ່ພັດທະນາຄວາມສາມາດໃນການແປພາສາຂອງມະນຸດ. ບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມຄິດສ້າງສັນຄື Duolingo ກໍາລັງຊອກຫາຜູ້ຄົນຈໍານວນຫລາຍເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນ, ໂດຍ coinciding ຄວາມພະຍາຍາມການແປພາສາທີ່ມີການຮຽນຮູ້ພາສາໃຫມ່. ແຕ່ການແປພາສາເຄື່ອງມີທາງເລືອກທີ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອປະສານສົມທົບກັບຂໍ້ມູນຂອງໂລກ. ກູໂກແມ່ນບໍລິສັດຢູ່ໃນອັນດັບທໍາອິດຂອງການແປພາສາເຄື່ອງ, ໂດຍນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຈັກສະຖິຕິທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງສໍາລັບການບໍລິການ Google Translate. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ມີເຕັກໂນໂລຢີການແປພາສາເຄື່ອງບໍ່ແມ່ນການແປພາສາ, ແຕ່ໃນການຮັກສາຄວາມຫມາຍຂອງປະໂຫຍກ, ບັນຫາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສັບສົນທີ່ຢູ່ໃນໃຈກາງຂອງ NLP.

02 of 05

Fighting Spam

ການ ກັ່ນຕອງ Spam ໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນເປັນເສັ້ນທໍາອິດຂອງການປ້ອງກັນຕ້ານບັນຫາທີ່ເຄີຍເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອີເມວທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ. ແຕ່ເກືອບທຸກຄົນທີ່ໃຊ້ອີເມວຢ່າງກວ້າງຂວາງມີຄວາມໂສກເສົ້າຕໍ່ອີເມວທີ່ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຍັງຖືກຮັບຫລືອີເມວທີ່ສໍາຄັນທີ່ຖືກຈັບໃນອຸບັດຕິເຫດ. ບັນຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຜິດພາດທາງລົບຂອງການກັ່ນຕອງຂີ້ເຫຍື້ອແມ່ນຢູ່ໃນຫົວໃຈຂອງເຕັກໂນໂລຢີ NLP, ອີກເທື່ອຫນຶ່ງຕົ້ມລົງກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງການສະກັດຄວາມຫມາຍຈາກສາຍຂອງຂໍ້ຄວາມ. ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມເອົາໃຈໃສ່ຫຼາຍແມ່ນ ການ ກັ່ນຕອງ Bayesian , ເຕັກນິກການສະຖິຕິທີ່ເກີດຂື້ນຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນອີເມວຖືກວັດແທກກັບຕົວຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນໃນອີຣັກຂອງ spam ແລະອີເມວທີ່ບໍ່ແມ່ນອີເມວຂີ້ເຫຍື້ອ.

03 of 05

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ

ການຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫລາຍໃນຕະຫລາດການເງິນແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນຈາກການຄວບຄຸມແລະຄວບຄຸມຂອງມະນຸດ. ການຊື້ຂາຍແບບ algorithmic ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫຼາຍ, ຮູບແບບຂອງການລົງທຶນທາງດ້ານການເງິນທີ່ຖືກຄວບຄຸມທັງຫມົດໂດຍເຕັກໂນໂລຢີ. ແຕ່ການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການເງິນຈໍານວນຫຼາຍນີ້ແມ່ນໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຂ່າວ, ໂດຍຫນັງສືພິມທີ່ຍັງຖືກນໍາສະເຫນີໂດຍສະເພາະໃນພາສາອັງກິດ. ດັ່ງນັ້ນ, ວຽກງານທີ່ສໍາຄັນຂອງ NLP ໄດ້ກາຍເປັນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ຄວາມຂໍ້ຄວາມເຫຼົ່ານີ້ແລະຖອດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຮູບແບບທີ່ສາມາດຖືກນໍາໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທາງການຄ້າແບບ algorithmic. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຂ່າວຂອງການລວມຕົວກັນລະຫວ່າງບໍລິສັດສາມາດມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ການຕັດສິນໃຈຊື້ຂາຍແລະຄວາມໄວທີ່ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການລວມຕົວ, ຜູ້ຫຼິ້ນ, ລາຄາ, ຜູ້ທີ່ຊື້, ຜູ້ທີ່ສາມາດເຂົ້າຮ່ວມໃນລະບົບການຄ້າສາມາດມີຜົນກະທົບໃນ ລ້ານໂດລາ.

04 of 05

ການສັງລວມ

ຂໍ້ມູນເກີນໄປແມ່ນເປັນປະກົດການທີ່ແທ້ຈິງໃນຍຸກດິຈິຕອນຂອງພວກເຮົາ, ແລະການເຂົ້າເຖິງຄວາມຮູ້ແລະຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາແມ່ນຢູ່ໄກເກີນຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ. ນີ້ແມ່ນແນວໂນ້ມທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າບໍ່ມີຄວາມກົດດັນທີ່ຈະຫຼຸດລົງ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມສາມາດໃນການສະຫຼຸບຄວາມຫມາຍຂອງເອກະສານແລະຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດຮັບຮູ້ແລະດູດຊຶມຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການແມ່ນເພື່ອຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ສຶກທາງດ້ານຈິດໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ຕົວຢ່າງ, ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນລວມຈາກ ສື່ສັງຄົມ , ບໍລິສັດສາມາດກໍານົດຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປສໍາລັບການສະເຫນີຜະລິດຕະພັນຫລ້າສຸດບໍ? ສາຂາຂອງ NLP ນີ້ຈະກາຍເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍຂຶ້ນເປັນຊັບສິນຕະຫຼາດທີ່ມີຄຸນຄ່າ.

05 of 05

ຖາມຄໍາຕອບ

ເຄື່ອງຈັກຊອກຫາເຮັດໃຫ້ຄວາມຮັ່ງມີຂອງໂລກຂໍ້ມູນຂ່າວສານຢູ່ໃນນິ້ວມືຂອງພວກເຮົາ, ແຕ່ຍັງຄົງເປັນເລື່ອງປົກກະຕິທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການຕອບຈິງໆຄໍາຖາມທີ່ຖືກຖາມໂດຍມະນຸດ. Google ໄດ້ເຫັນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກນີ້ໄດ້ເກີດຂື້ນໃນຜູ້ໃຊ້, ຜູ້ທີ່ມັກຈະຕ້ອງລອງຜົນລັບຕ່າງໆທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຊອກຫາຄໍາຕອບທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງຊອກຫາ. ຈຸດສຸມໃຫຍ່ຂອງຄວາມພະຍາຍາມຂອງ Google ໃນ NLP ແມ່ນເພື່ອຮັບຮູ້ຄໍາຖາມພາສາທໍາມະຊາດ, ແຍກຄວາມຫມາຍແລະໃຫ້ຄໍາຕອບແລະການພັດທະນາຫນ້າຜົນໄດ້ຮັບຂອງ Google ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຈຸດສຸມນີ້. ເຖິງວ່າຈະມີການປັບປຸງ, ມັນຍັງເປັນສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບເຄື່ອງຈັກຊອກຫາແລະເປັນຫນຶ່ງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົ້ນຕໍຂອງການຄົ້ນຄ້ວາການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.