Photo by RZYMSKI ODINTSOV
 

Wyobraź sobie świat, w którym maszyny są w stanie zrozumieć, co mówisz i jak się czujesz; gdzie możesz rozmawiać z komputerem, a on odpowie; i gdzie technologia może przejrzeć tekst i streścić go dla Ciebie. Poczekaj minutę. Nie musisz niczego sobie wyobrażać – to rzeczywistość dzisiaj, wraz z przyjęciem NLP.

Jako poddziedzina sztucznej inteligencji przetwarzanie języka naturalnego (NLP) okazało się przełomem technologicznym, umożliwiającym komputerom komunikowanie się przy użyciu ludzkiego języka. Jego Wielkość rynku wyceniono na 18.9 miliarda dolarów w 2023 r. i oczekuje się, że do 68 r. wzrośnie do 2028 miliardów dolarów. Nie ma w tym nic dziwnego, biorąc pod uwagę różnorodne zastosowania NLP we współczesnym świecie, od chatbotów, przez tłumaczenie maszynowe, po analizę dokumentów.

W tym poście omawiamy transformacyjny wpływ NLP na biznes, przypadki jego użycia i przykłady z życia wzięte w poszczególnych branżach. Poruszamy także krótko kwestię korzyści płynących z przetwarzania języka naturalnego, związanych z nim wyzwań i przyszłych możliwości, jakie nam ono niesie.

NLP to połączenie technik językowych, statystycznych i uczenia maszynowego (ML), które umożliwiają przetwarzanie ogromnych ilości danych. Dzięki temu komputery mogą uchwycić niuanse ludzkiego języka, zrozumieć kontekst i odpowiedzieć na niego w znaczący sposób. Innymi słowy, algorytmy NLP mają na celu pomost między ludzką komunikacją a sztuczną inteligencją.

Ale nie zawsze tak było. Poniższa infografika przedstawia ewolucję NLP na przestrzeni czasu, aż do osiągnięcia dzisiejszego potencjału. Kluczowymi czynnikami napędzającymi przyjęcie NLP była poprawa mocy obliczeniowej, postęp w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym oraz dostępność danych. To drugie nastąpiło w dużej mierze za sprawą chmury, która zapewniła lepszą skalowalność i niższe koszty przechowywania i przetwarzania danych.

Ewolucja NLP
 

Ewolucja NLP polegała także na przejściu od systemów opartych na regułach do algorytmów ML, które mogą nauczyć się „rozumieć” język. W podejściu opartym na regułach ekspert ręcznie koduje każdą regułę w NLP. Dlatego systemy te są bardziej statyczne i nie dają się dostosować w porównaniu do uczenia maszynowego.

Badając dalej naturę NLP, powinniśmy wspomnieć o jego podstawowych celach, którymi jest zrozumienie ludzkiego języka i interakcja z nim. W związku z tym rozróżniamy:

• Rozumienie języka naturalnego (NLU), które zajmuje się wydobywaniem znaczenia. Pomaga zrozumieć zawiłości i niuanse języka pisanego i mówionego, radząc sobie z niejasnościami i różnicami kontekstowymi. NLU przydaje się na przykład do rozróżniania akcentów lub rozumienia slangu.
• Generowanie języka naturalnego (NLG), które zajmuje się generowaniem na podstawie danych odpowiedzi podobnych do ludzkich. Wykorzystując metody statystyczne i modele językowe do analizy dużych ilości danych, NLG pomaga „odpowiadać” na zapytania użytkowników w sposób konwersacyjny. Obsługuje także podsumowania tekstu, tłumaczenie maszynowe i tworzenie treści.

Rozumienie języka naturalnego a generowanie języka naturalnego
 

Teraz możemy zarysować, jak działa NLP. Zasadniczo są 2 kroki:

1. Przekształcanie tekstu w coś, co może zrozumieć maszyna
2. Analiza tekstu w celu faktycznego zrozumienia kontekstu i języka oraz wydobycia znaczenia

Jednocześnie wiele dzieje się pod maską systemu przetwarzania języka naturalnego, aby maszyna mogła wykonać te dwie czynności. Rzućmy okiem na kluczowe elementy NLP, aby zrozumieć, jak działa lepiej:

• Tokenizacja: Aby podzielić tekst na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy (tokeny), aby przetworzyć je na mniejsze, łatwe do zarządzania fragmenty
• Analiza składni: Analizowanie struktur gramatycznych w celu prawidłowego zrozumienia relacji syntaktycznych w zdaniach
• Oznaczanie części mowy: Aby przypisać znaczniki gramatyczne (np. rzeczownik, czasownik itp.) do słów w zdaniu w celu dodania ich do analizy składniowej
• Analiza semantyczna: uchwycenie znaczenia i kontekstu słów, wyrażeń i zdań
• Analiza sentymentów: Aby określić sentyment lub emocję wyrażoną w tekście, na przykład pozytywną, negatywną lub neutralną
• Rozpoznawanie nazwanych podmiotów (NER): Aby identyfikować i kategoryzować podmioty, tj. nazwy, organizacje, lokalizacje itp.
• Modele statystyczne i ML: do przetwarzania i analizowania ilości danych. Algorytmy nadzorowanego uczenia maszynowego najlepiej sprawdzają się w przypadku zadań takich jak klasyfikacja tekstu i analiza tonacji, natomiast algorytmy nienadzorowane do grupowania i modelowania tematów.
• Modele językowe: Aby przewidzieć prawdopodobieństwo sekwencji słów w kontekście. Technika ta jest szeroko stosowana w zadaniach automatycznego uzupełniania i generowania języka
• Modele tłumaczenia językowego: Aby przekonwertować tekst z jednego języka na inny. Zaawansowane modele, takie jak neuronowe tłumaczenie maszynowe, mogą znacznie zwiększyć dokładność tłumaczenia.
• Techniki generowania języka: Generowanie odpowiedzi podobnych do ludzkich na podstawie danych lub danego kontekstu. To podejście jest stosowane w przypadku chatbotów, podsumowań tekstu itp.

Połączenie i integracja tych komponentów umożliwia badaczom danych budowanie potężnych systemów NLP i przyczynianie się do lepszych wyników komunikacji AI.

Przetwarzanie języka naturalnego nabiera tempa w różnych branżach, a co roku pojawiają się nowe zastosowania. Poniżej przeglądamy najczęstsze przypadki użycia NLP, aby dowiedzieć się więcej o potencjale biznesowym w zakresie transformacji komunikacji za pomocą NLP.

Najlepsze zastosowania NLP

Konwersacyjna sztuczna inteligencja i chatboty

Inteligentni wirtualni asystenci i chatboty to pierwsze, co przychodzi Ci na myśl, gdy myślisz o NLP. Dzisiejsze systemy konwersacyjnej sztucznej inteligencji NLP są na tyle zaawansowane, że umożliwiają prowadzenie autentycznych i odpowiednich kontekstowo dialogów z użytkownikami.

Wirtualni asystenci, tacy jak Siri czy Alexa, są w naszym codziennym użyciu i zajmują się drobnymi zadaniami, takimi jak ustawianie przypomnień, wykonywanie i odbieranie połączeń telefonicznych oraz znajdowanie miejsca parkingowego. Chatboty oparte na NLP wnoszą wkład w biznes, skalując usługi wsparcia i poprawiając personalizację.

Spójrz na chatbota Lyro poniżej opracowanego przez Tidio. W przeciwieństwie do zwykłych chatbotów, Lyro nie wymaga żadnego szkolenia ze strony agentów wsparcia — firma aktywuje go i od razu zaczyna odpowiadać na zapytania użytkowników.

Obraz z Tydiusz

Tłumaczenie maszynowe

Tłumaczenie maszynowe jest drugim najbardziej znanym przypadkiem użycia NLP. Studenci, tłumacze języków, turyści i wielu innych nie wyobrażają sobie dziś życia bez Tłumacza Google. I chociaż tłumaczenie maszynowe istniało na długo przed NLP, wyniosło je na nowy poziom poprzez:

• Dodanie większej dokładności i płynności dzięki zastosowaniu transformatorów
• Promowanie i ułatwianie tłumaczenia językowego w czasie rzeczywistym
• Umożliwienie tłumaczenia uwzględniającego kontekst, co pozostawiło w przeszłości tradycyjne metody tłumaczenia słowo w słowo
• Pomoc w lokalizacji treści z uwzględnieniem preferencji kulturowych i lokalnych dialektów

Aby było to bardziej ilustracyjne, oto Deepl, mniej znany konkurent Tłumacza Google. Narzędzie obsługuje tłumaczenie na 26 języków, aby pomóc użytkownikom przełamać bariery językowe. Posiada również integrację aplikacji i widżet do tłumaczenia stron internetowych.

Obraz z Deepl

Zarządzanie dokumentami

NLP ma również unikalne możliwości zamiany mowy na tekst, które pomagają poprawić dokładność i wydajność dokumentacji. Pomijając uproszczone przypadki użycia, takie jak dyktowanie tekstu zamiast jego wpisywania, możemy również porozmawiać o następujących kwestiach:

• Podsumowanie tekstu: Automatyczne podsumowania dostarczane przez sztuczną inteligencję przydadzą się, gdy trzeba szybko przetrawić dużą ilość informacji. NLP nie tylko podsumowuje długie teksty — wyodrębnianie słów kluczowych i ranking zdań pozwalają NLP podsumowywać tekst w spójny sposób poprzez uchwycenie kluczowych punktów.
• Ekstrakcja informacji: Wśród innych podejść w NLP, NER jest szczególnie skuteczny w automatycznym wyszukiwaniu informacji i odkrywaniu wiedzy. To znacznie oszczędza czas i wysiłek badacza, który nie może przeglądać ogromnej ilości informacji.
• Klasyfikacja tekstu: Jeśli chodzi o duże ilości danych tekstowych, NLP może pomóc w ich kategoryzowaniu. Dzięki lepszej organizacji danych firma zyskuje także na lepszej dostępności informacji.

Generowanie treści

Dzięki swojej zdolności do uchwycenia istoty zdarzeń i danych, NLP może generować treści na podstawie podanych informacji. Chyba każdy już o tym słyszał ChatGPT i jak tworzy unikalne, znaczące treści za pomocą odpowiednich podpowiedzi. Takie modele mogą ułatwić życie twórcom treści, pomagając im w pisaniu instrukcji produktów, postów w mediach społecznościowych, artykułów, e-maili i innych.

Rozważ mniej popularny przykład narzędzia do tworzenia treści AI niż GPT. Sztuczna inteligencja OwlyWriter może zaoszczędzić wiele godzin pracy marketera w przypadku SMM. Od tworzenia podpisów do postów, przez generowanie pomysłów na treść, po pisanie postów – narzędzie pomaga profesjonalistom mediów społecznościowych pokonać blokadę autora i pracować wydajniej.

Obraz z HootSuite

Rozpoznawanie mowy

Kolejnym świetnym zastosowaniem NLP jest rozpoznawanie mowy, które pozwala maszynom tłumaczyć język mówiony na tekst pisany. Ponownie, asystenci głosowi, tacy jak Siri lub Asystent Google, są w tym przypadku najbardziej pouczającymi przykładami.

Nadal istnieje wiele innych zastosowań rozpoznawania mowy, takich jak usługi transkrypcji lub urządzenia sterowane głosem. Pamiętaj o funkcji, która pozwala kierowcom bezpiecznie sterować samochodami bez użycia rąk. Ponadto wszystkie inteligentne urządzenia domowe są opracowywane w oparciu o NLP.

Analiza sentymentów

Analiza sentymentów, jako jedna z technik NLP, najlepiej sprawdza się przy analizie opinii klientów i nastrojów w mediach społecznościowych, aby poznać opinię publiczną na temat produktu lub usługi lub śledzić trendy.

Na przykład NLP może pomóc firmom analizować opinie klientów na temat niedawnego wprowadzenia produktu na rynek, aby podejmować bardziej świadome decyzje mające na celu satysfakcję klienta. Uruchamia także aplikacje do monitorowania mediów społecznościowych, np Zegarek marki. Monitorują one treści w sieciach społecznościowych, aby firmy mogły poznać opinie społeczne i uczucia wobec marek, śledzić trendy i zarządzać reputacją w Internecie.

Image by Zegarek marki

Search Engine Optimization

Wyszukiwarki takie jak Google korzystają z NLP w celu poprawy dokładności wyników wyszukiwania. Takie podejście pomaga lepiej zrozumieć intencje użytkownika stojące za zapytaniem i dopasować je do najtrafniejszych wyników wyszukiwania.

Filtrowanie spamu

Jeszcze jeden obszar, który zrewolucjonizował NLP, obejmuje filtrowanie spamu. Mówimy tu nie tylko o poczcie e-mail, ale także o innych aplikacjach. Na przykład, Korzysta z YouTube NLP do filtrowania danych o spamie w sekcji komentarzy swoich filmów. Wykorzystuje narzędzie o nazwie TubeSpam, które zostało przeszkolone przy użyciu klasyfikatora Naïve Bayes w celu filtrowania spamu.

Lista zastosowań NLP jest znacznie dłuższa. Omówiliśmy największe przypadki użycia, ale pominęliśmy mniejsze, takie jak funkcje autokorekty i autouzupełniania, wykrywanie oszustw itp. Aby nasze badania były pełniejsze, porozmawiajmy o rzeczywistych przykładach tego, jak NLP zmienia branże.

Chociaż NLP jest z powodzeniem wdrażane w różnych branżach, jego największy udział w rynku dotyczy technologii, opieki zdrowotnej, handlu detalicznego, usług finansowych, ubezpieczeń i marketingu. Zobacz szczegółowo każdy z nich.

Globalny udział w rynku NLP według branży

Obsługa klienta

Chatboty i wirtualni asystenci wykorzystujący NLP raz na zawsze zmienili obsługę klienta. Teraz klienci mogą uzyskać wsparcie 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, a agenci mogą cieszyć się mniejszym obciążeniem pracą. Erica — chatbot stworzony przez Bank of America — zapewnia klientom wsparcie finansowe i wskazówki oraz pomaga w poruszaniu się po bankowości internetowej. NLP umożliwia Erice poznanie preferencji i potrzeb użytkowników oraz dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji.

Przyjrzyjmy się konkretnym przykładom zastosowania NLP w obsłudze klienta:

• Asystenci głosowi bazujący na NLP, którzy rozumieją żądanie użytkownika i kierują je do odpowiedniego agenta
• Zautomatyzowane chatboty do prostych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, sprawdzanie informacji, planowanie spotkań itp.
• Wykorzystanie wirtualnych asystentów do interakcji z urządzeniami i usługami bez użycia rąk
• Analiza opinii klientów i analiza nastrojów — na przykład chatbot może zacząć od przeprosin, gdy ma do czynienia ze sfrustrowanym klientem

Handel elektroniczny i handel detaliczny

Większość renomowanych witryn e-commerce, takich jak Amazon, eBay czy Walmart, korzysta z wyszukiwania semantycznego opartego na NLP, co poprawia widoczność produktów i wygodę wyszukiwania. W przeciwieństwie do pasujących słów kluczowych, wyszukiwanie semantyczne jest bardziej intuicyjne i ma na celu zrozumienie intencji użytkownika stojących za zapytaniem.

Oprócz wyszukiwania semantycznego NLP ma inne zastosowania w handlu detalicznym:

• Analiza nastrojów klientów, aby lepiej zrozumieć lojalność wobec marki i ostatecznie wzmocnić markę
• Handel konwersacyjny z asystentami głosowymi
• Spersonalizowane rekomendacje produktów

Edukacja

W dziedzinie edukacji NLP ma najbardziej kreatywne zastosowania. Świetnym przykładem jest system rekomendacji kursów Coursera, który pomaga użytkownikom znaleźć najlepsze kursy w oparciu o ich zainteresowania. Pomyśl także o ulubionej Grammarly, rozwiązaniu opartym na NLP, które sprawi, że Twoje pisanie będzie przejrzyste i wolne od błędów.

Inne przykłady NLP w edukacji obejmują między innymi:

• Inteligentne systemy nauczania
• Generowanie pytań egzaminacyjnych na podstawie podręczników lub innych materiałów szkoleniowych
• Zautomatyzowane ocenianie i analiza opinii
• Oprogramowanie do wykrywania plagiatów
• Uczenie się adaptacyjne oraz spersonalizowane instrukcje i informacje zwrotne dla uczniów

Finanse i Bankowość

Czy kiedykolwiek otrzymałeś telefon z banku z pytaniem o podejrzaną aktywność na Twoim koncie? Połączenia te są zwykle wywoływane przez NLP. Wykrywanie oszustw jest jednym z największych zastosowań NLP w finansach. W pewnym momencie firmie pomogło w tym rozwiązanie Mastercard Decision Intelligence, które zostało opracowane specjalnie w celu wskazywania oszukańczych działań ogranicz oszustwa o 50%. Sprawdź sam potencjał rozwiązania:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Tag alternatywny: Inteligencja decyzyjna Mastercard

Dwa inne sposoby wykorzystania NLP w sektorze finansowym obejmują:

• Analiza nastrojów na temat różnych danych tekstowych, takich jak raporty finansowe, wpisy w mediach społecznościowych i artykuły prasowe, w celu przewidywania cen akcji i wahań na rynku, a tym samym pomagania handlowcom i inwestorom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji
• Ekstrakcja danych z raportów i dokumentów finansowych oraz podsumowanie wiadomości finansowych w celu szybkiej aktualizacji

Zdrowie

Technologia NLP jest pomocna dla dostawców usług medycznych w podsumowywaniu i kategoryzowaniu notatek klinicznych i informacji o pacjencie. W ten sposób mogą szybciej uzyskać dostęp do danych i uporządkować dokumentację. Elektroniczna dokumentacja medyczna stała się możliwa przede wszystkim dzięki przetwarzaniu języka naturalnego.

NLP może również pomóc w transkrypcji, umożliwiając lekarzom dyktowanie notatek i minimalizując ręczne wprowadzanie danych. Kliniczne systemy NLP mogą pomóc w diagnozowaniu, tworzeniu planu leczenia i spersonalizowanych zaleceniach terapeutycznych. Na przykład Merative LP wykorzystuje algorytmy NLP do opracowywania planów leczenia raka dla swoich pacjentów.

Ubezpieczenia

Podobnie jak w finansach, NLP w ubezpieczeniach wykorzystuje się do identyfikacji fałszywych roszczeń. Analizując różne typy danych, takie jak profile klientów, komunikacja i sieci społecznościowe, NLP wykrywa oznaki oszustwa i przesyła te roszczenia do dalszej kontroli. The Turecka firma ubezpieczeniowa poprawił ROI o 210% po przejściu na system wykrywania oszustw oparty na ML.

Jak działa system wykrywania oszustw ML
 

Firmy ubezpieczeniowe mogą również skorzystać z NLP, monitorując trendy branżowe za pomocą eksploracji tekstu i wywiadu rynkowego. W ten sposób firmy uzyskują wgląd w to, jak radzą sobie konkurenci, i podejmują decyzje w większym stopniu w oparciu o dane.

Prawo

W sektorze prawniczym NLP jest najbardziej pomocny, jeśli chodzi o pracę z dokumentami. Prawnicy mogą wykorzystywać tę technologię do przeglądu i analizy umów, podsumowań tekstów, analizy wyników spraw itp. Algorytmy NLP pomagają prawnikom i prawnikom skanować wiele tekstów prawnych w celu znalezienia konkretnych dat, warunków lub klauzul.

Luminance wykorzystuje NLP w celu zwiększenia efektywności due diligence i przeglądu umów. W przeciwieństwie do bardziej ogólnego GPT, model został przeszkolony na podstawie ponad 150 milionów dokumentów prawnych i zweryfikowany przez ekspertów branżowych. Firma obiecuje użytkownikom oszczędność czasu do 90%. poprzez automatyczne przetwarzanie umów.

Oprócz tego prawnicy stosują NLP w monitorowaniu zgodności z przepisami, analizie transkrypcji nadzoru i badaniach prawnych.

Produkcja i łańcuch dostaw

Jak wszędzie indziej, NLP w produkcji i łańcuchu dostaw sprawdza się najlepiej, jeśli chodzi o uporządkowanie danych i usprawnienie komunikacji. Może na przykład pomóc w analizie i przeglądaniu wolumenów dokumentów wysyłkowych oraz w rozwiązywaniu problemów logistycznych.

Chatboty mogą być przydatne do szybszego odpowiadania na zapytania klientów lub dostawców. Tesla już dawno temu wprowadziła chatboty, aby zapewnić klientom wyjątkowe doświadczenia. Umożliwiają one planowanie jazd próbnych i odpowiadanie na proste pytania dotyczące samochodów Tesli.

Integrując chatboty z systemem ERP producenta lub innymi starszymi systemami, chatboty mogą również pomóc w utrzymaniu informacji w jednym miejscu i usprawnieniu współpracy między działami.

Marketing

Jak wspomniano, analiza sentymentów jest szeroko stosowana w marketingu, aby poznać opinie klientów na temat marek. Pomaga to w proponowaniu klientom spersonalizowanych produktów lub usług i wspomaga proces podejmowania decyzji. Na przykład McDonald's wykorzystuje NLP do monitorowania skarg klientów w mediach społecznościowych i szkolenia pracowników, jak prawidłowo reagować na te skargi.

Z pomocą NER, NLP jest również wykorzystywane do identyfikowania popularnych tematów i spostrzeżeń klientów w celu dalszego wykorzystania ich w materiałach sprzedażowych lub ulepszeniach projektów produktów.

Rekrutacja

W rekrutacji NLP jest wykorzystywane do sprawdzania kandydatów na stanowisko w celu poprawy dokładności i szybkości. Na przykład platforma pozyskiwania ofert pracy B2B opracowana przez firmę Intelliarts może łączyć profile kandydatów w witrynach wyszukiwania ofert pracy i serwisach społecznościowych, takich jak LinkedIn, z opisami stanowisk. Co więcej, rozwiązanie jest zgodne z zasadami różnorodności, równości i włączenia społecznego (DEI). Na zakończenie klient otrzymuje usprawnione pozyskiwanie kandydatów, ale zgodnie z zamierzonymi wymaganiami DEI.

Platforma pozyskiwania ofert pracy B2B

Pomimo rosnącej popularności NLP w branżach i jego zaawansowania, nadal istnieją pewne wyzwania na drodze do integracji z istniejącymi systemami. Oto wyzwania i potencjalne rozwiązania:

Wyzwania a rozwiązania dla NLP

NLP wciąż się rozwija i pojawiają się nowe rozwiązania, które pozwalają stawić czoła powyższym wyzwaniom. Jednocześnie w badaniach NLP pojawiają się nowe zastosowania i trendy. Przyjrzyjmy się najnowszym osiągnięciom NLP i temu, jak mogą one jeszcze bardziej zrewolucjonizować interakcje człowiek-AI:

• Szkolenie wstępne i uczenie się transferowe: Wstępnie przeszkolone modele, takie jak GPT-3 lub T5, są jednym z najważniejszych osiągnięć dzisiejszego NLP. I ten trend na pewno się utrzyma ze względu na efektywne rezultaty, a także możliwość transferu nauki w celu adaptacji wiedzy zdobytej z jednego zadania do innych zadań i dziedzin.
• Multimodalny NLP: NLP w końcu wykracza poza tekst, a badacze próbują jego możliwości w mowie, filmach i obrazach. Multimodalność znajduje zastosowanie w różnych obszarach, od napisów wideo po pojazdy autonomiczne i dokładniejszą analizę nastrojów.
• Konwersacyjna sztuczna inteligencja: Multimodalność NLP przejawia się również w postępie konwersacyjnej sztucznej inteligencji, której celem jest uczynienie interakcji człowiek-sztuczna inteligencja bardziej naturalną i intuicyjną. Asystenci głosowi dla inteligentnych domów cieszą się obecnie prawdopodobnie największym zainteresowaniem badaczy.
• Wielojęzyczny NLP: Wielojęzyczny i międzyjęzyczny NLP interesuje badaczy ze względu na jego możliwości usprawnienia globalnej komunikacji, zwiększenia dostępu do informacji i różnorodności kulturowej.
• Wyjaśnialna i godna zaufania sztuczna inteligencja: Zapotrzebowanie na wyjaśnialną i godną zaufania sztuczną inteligencję odnosi się do wzmacniania zaufania użytkownika, odpowiedzialności i odpowiedzialności w NLP. Jest to szczególnie istotne w przypadku dziedzin wrażliwych, takich jak opieka zdrowotna, edukacja i prawo.
• Etyczna i odpowiedzialna sztuczna inteligencja: Celem badaczy jest także zajęcie się uprzedzeniami, uczciwością i problemami etycznymi w NLP, aby stworzyć bardziej odpowiedzialne zastosowania sztucznej inteligencji. Świetnym przykładem jest wykrywanie deepfake w celu identyfikowania i oznaczania informacji wideo i audio zmanipulowanych przez sztuczną inteligencję.

Obszary bieżących badań w NLP

Koncepcja NLP zrewolucjonizowała interakcje człowiek-maszyna, zmieniając sposób dostępu do informacji i komunikacji. Dzięki integracji sztucznej inteligencji z głębokim uczeniem komputery zyskały zdolność czytania tekstów, interpretowania mowy, analizowania rozmów, określania nastrojów i wielu innych, udowadniając siłę NLP w wydobywaniu cennych spostrzeżeń z danych.

Widzimy obecnie nieograniczone możliwości NLP, począwszy od chatbotów i wirtualnych asystentów, przez analizę nastrojów, aż po tłumaczenie językowe. Przekształciły one już wiele branż i poprawiły doświadczenia użytkowników. Jednakże ciągłe badania i rozwój NLP obiecują jeszcze lepszą przyszłość, naznaczoną większymi postępami i trendami. Może to sprawić, że komunikacja będzie bardziej płynna i włączająca niż kiedykolwiek wcześniej.

Olena Żerebecka jest autorem treści w firmie Intelliarty, pisząc o nowościach i innowacjach w data science i ML. Ma 7-letnie doświadczenie w pisaniu i uwielbia zgłębiać tematy techniczne.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai