Phenquestions
AI og maskinindlæring har givet os fantastiske ting. NLP eller Natural Language Processing er en af dem. Det er en af de mest fremtrædende anvendelser af AI. Vi bruger denne teknologi i vores daglige liv uden at vide det. Oversættere, apps til talegenkendelse, chatbots er faktisk NLP-drevne produkter. Tekniske giganter som Google og Microsoft foretager nye udviklinger i NLP hvert år. Hvis du er en AI-entusiast, skal du gå dybt inde i NLP. Chill! Vi fik dig dækket. Bare gå igennem artiklen, og kend til de bedste NLP-tendenser, som de fleste dataforskere taler om.
Top tendenser til naturlig sprogbehandling (NLP)
NLP er en færdighed, der er værd at lære. Til det skal du have en idé om AI, ML, ML-algoritmer og metrics. Desuden skal du vide, hvilken type NLP-modeller nutidens dataforskere arbejder med. Så vi har listet de 10 bedste NLP-trends, du kan følge for fremtidig udvikling.
01. Sentimentanalyse
For ethvert mærke er det vigtigt at vide, hvad folk tænker på deres produkter. Sociale medier er en massiv platform til at overvåge folks perspektiver. Men det vil være svært at udføre processen manuelt. Forhåbentlig har vi NLP. Det automatiserer hele processen. Nu kan du udtrække folks følelser fra kommentarer og indlæg om et produkt på sociale medier.
Processen kaldes sentimentanalyse. Den analyserer folks synspunkter, meninger og udsigter til ethvert emne. Markedsundersøgelser er blevet mere behagelige på grund af processen. Hvis du vil starte en virksomhed, skal du bruge sentimentanalyse og designe dit produkt efter folks behov. Der er mindre chance for, at dit produkt svigter, hvis du studerer folks synspunkter ved hjælp af sentimentanalyse.
02. Flersproget NLP
Flersproget NLP er en vigtig NLP-tendens. Ensprogede modeller kan håndtere et enkelt sprog, mens flersprogede modeller kan håndtere flere sprog ad gangen. Oversættelse af et sprog til et andet er et eksempel på flersproget NLP. Du kan kun registrere engelske ord ved hjælp af almindelige NLP-modeller. Men ved hjælp af flersprogede modeller kan du identificere ord på engelsk såvel som på spansk, fransk og portugisisk.
Facebook introducerede M2M-100, en flersproget model, der kan behandle 100 sprog uden at være afhængig af engelsk. Microsoft fornyede en lignende, Turing-modellen. Det er den største model, der nogensinde er offentliggjort, med 17 milliarder parametre. Modellen overgår de fleste af de tilgængelige moderne modeller. Disse typer af flersproget NLP har gjort det lettere at udveksle følelser over hele verden.
03. Chatbots og virtuelle assistenter
På grund af COVID-19-situationen har der været en stigning i kundesupportbilletter i alle brancher. Det er en udfordring at håndtere alle disse billetter manuelt. Chatbots og virtuelle assistenter er specifikt uddannet til at håndtere flere kunder ad gangen og på en mere effektiv måde. At betjene kundebilletter bruger meget tid. Chatbots fritager dog agenterne for denne opgave og giver dem mulighed for at koncentrere sig om opgaver med højere værdi.
Virksomheder indser nu vigtigheden og effektiviteten af chatbots. For at imødekomme den stigende efterspørgsel bringer udviklere nye funktioner hver dag. Chatbots lærer på flugt. Jo mere de forhører kunder, jo mere øges deres effektivitet. De kan nu håndtere komplekse samtaler og udføre helt nye opgaver uden forudgående instruktioner.
04. Market Intelligence Monitoring
Det er meget vigtigt at holde sig ajour med de hastigt skiftende industriudviklinger og krav. Det, der var berømt i går, har muligvis ikke behov i morgen. NLP er et vigtigt redskab til overvågning og styring af markedsinformationsrapporter for at udtrække vigtig information til strategisk vækst. Denne NLP-tendens guider finansielle eksperter til at analysere markedssituationen og træffe relevante beslutninger.
Overvågningsprocessen er allerede i brug i mange brancher. Sentimentanalyse bruges også i denne tendens til at vide om produktefterspørgsel. I fremtiden vil virksomheder i høj grad stole på NLP i at gøre yderligere fremskridt. NLP har gjort markedsovervågningsprocessen relativt let.
05. Dyb læring i NLP
Der var en tid, hvor lette og lave maskinlæringsalgoritmer blev brugt i NLP. Imidlertid integrerer udviklere nu dybe neurale netværk til at løse naturlige sprogbehandlingsproblemer. Traditionel ML i NLP havde nogle mangler. Deep Learning har fjernet disse ulemper og øget effektivitet.
RNN, CNN og rekursive neurale netværk optimerer NLP-modeller og produktattributter såsom semantisk rollemærkning, kontekstuel indlejring og maskinoversættelser. Tilbagevendende neurale netværk (RNN) bruges mest i NLP. De hjælper modellen med at klassificere tekster nøjagtigt. Brug af RNN i NLP vil snart blive en tendens blandt dataforskere, da det gør dokumentklassificering meget effektiv.
06. Kombination af overvågede og ikke-overvågede metoder
Træning af en model med mærkede data kaldes overvåget læring. På den anden side er uddannelse uden mærke uden opsyn læring. I tilfælde af træning af en NLP-model resulterer kombinationen af begge metoder i forbedring. Overvåget læring anvendes typisk i emneklassificering. Modellen skal trænes flere gange for at opnå et tilfredsstillende resultat.
Uovervåget læring har evnen til at opdage mønstre. Den grupperer objekter baseret på lighed. Når du bruger begge læringsmetoderne i NLP-modeller, øges modelens ydeevne. Udviklere bruger især disse typer modeller til tekstanalyse. Overvåget læring registrerer de komplicerede udtryk i en tekst og dele af talen, mens ikke-overvåget læring undersøger forbindelsen mellem dem.
07. Opdagelse af falske nyheder og cybermobning
Folk spreder altid falske nyheder på internettet. At følge upålidelige oplysninger kan skade en person og en virksomhed. Du kan ikke bare læse en artikel og bestemme dens forfalskning på få sekunder. Men NLP kan. Det kan registrere, om nyhederne er falske eller ikke inden for få sekunder. Således sparer metoden tid og menneskelig indsats og undgår spredning af falske nyheder.
Mange websteder og sociale medier bruger NLP til at opdage cybermobning. Det er blevet en stor NLP-tendens. Facebook, Twitter bruger klassifikatorer til maskinindlæring til at skelne mellem hadefuld tale og stødende sprog. Udviklere har arbejdet for at stoppe cybermobning ved at implementere NLP og gøre internettet til et sikkert sted.
08. Intelligent semantisk søgning
Intelligent semantisk søgeteknologi er en stigende tendens i nutidens verden. Vi søger altid efter betydningen af et ord eller en sætning på internettet. Søgemaskiner viser os den bedste oversættelse. Men der er tilfælde, hvor vi har brug for den indre betydning af en sætning. Oversættelse af sætningen ved at sætte individuelle ordbetydninger vil ikke gøre i så fald.
For at løse dette problem er NLP blevet anvendt i søgemaskiner. Det er nu muligt at træne modellen med millioner af dokumenter. Modellen giver semantisk lignende betydninger. I tidligere dage søgte søgemaskiner efter ordets bogstavelige betydning. Men i semantisk søgning placeres betydningen baseret på ordets indholdsoprindelse. Denne proces har gjort vores søgeoplevelse ret frugtbar.
09. Overfør læring i NLP
Transfer Learning er en berømt Machine Learning-metode. Antag at du vil bygge en model. Men du har ikke nok data. I så fald kan du samle en lignende type model og træne din model baseret på den tidligere model. Denne måde at træne en model fra en anden model kaldes Transfer Learning.
Hvis du bruger Transfer Learning, behøver du ikke opbygge din model fra bunden. Det sparer meget tid og kræfter. Det eneste du skal gøre er at finjustere en foruddannet model. Du kan bruge denne metode i NLP. Udviklere kan løse NLP-opgaver med begrænset data og tid. Derfor er det blevet en af de bedste NLP-trends i nutidens verden.
10. Tilpasset produktanbefaling
Verden bevæger sig i retning af online-forretning. I 2020 blev online markeder meget berømte på grund af COVID-19. Det er vigtigt at analysere kunders browsermønstre. Virksomheder bruger NLP-teknikker til at analysere shoppingtendenser og øge kundeengagement. Produktanbefalingssystemet er en anvendelse af NLP.
Grundlæggende er en produktanbefaling en filtreringsmetode, der forsøger at identificere og demonstrere de produkter, som forbrugerne gerne vil købe. I de senere år er anbefalingssystemer blevet meget populære. De bruges på en række områder, herunder film, nyheder, bøger, forskningspapirer, musik og andre emner.
Hvad er det næste?
Det er krystalklart, at AI og ML vil herske over den næste æra. Hver industri vil have en smag af AI. En virksomhed skal bruge NLP til at kende folks indsigt i deres produkt. Desuden kan du ikke forvente at få et sikkert og fidusfrit websted uden NLP. Fra afsløring af spam-e-mails til talegenkendelse er NLP overalt. For at gøre dig bekendt med det oplistede vi de bedste NLP-trends, som de fleste dataforskere undersøger, og de fleste virksomheder anvender i deres produkt.
Vi har forsøgt at inkludere de mest trendy. Artiklen vil være gavnlig for begyndere. Der kan stadig være nogle mangler. Fortæl os om din indsigt i artiklen. Og hold jer opdateret ved regelmæssigt at gå gennem vores hjemmeside.
