Τι είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP);
Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι μια τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης αιχμής που βοηθά τις μηχανές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να επεξεργάζονται την ανθρώπινη γλώσσα – τροφοδοτώντας τα πάντα, από chatbots έως μηχανές αναζήτησης και βοηθούς φωνής όπως η Alexa και η Siri.
Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους τα συστήματα και οι υπολογιστές μπόρεσαν να μιμηθούν με ακρίβεια την ανθρώπινη επικοινωνία είναι λόγω της άφθονης διαθεσιμότητας δεδομένων με τη μορφή ήχου, κειμένων, δεδομένων συνομιλίας σε κανάλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης, βίντεο, email και πολλά άλλα. Η ανάπτυξη σχολαστικών συντακτικών επέτρεψε στα μοντέλα να κατανοήσουν με ακρίβεια τις αποχρώσεις στην ανθρώπινη επικοινωνία, όπως ο σαρκασμός, τα ομώνυμα, το χιούμορ και πολλά άλλα.
Μερικές από τις πιο βασικές εφαρμογές του NLP περιλαμβάνουν:
- Μετάφραση γλώσσας σε πραγματικό χρόνο
- Φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας σε υπηρεσίες email
- Βοηθοί φωνής και chatbots
- Σύνοψη κειμένου
- Λειτουργίες αυτόματης διόρθωσης
- Ανάλυση συναισθημάτων και πολλά άλλα
Προσεγγίσεις στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας.
Μερικές από τις προσεγγίσεις του NLP είναι:
Εποπτευόμενο NLP: Εκπαιδεύει μοντέλα σε δεδομένα με ετικέτα για να κάνει ακριβείς προβλέψεις, όπως ταξινόμηση email.
Μη εποπτευόμενο NLP: Λειτουργεί με δεδομένα χωρίς ετικέτα για την εύρεση μοτίβων, χρήσιμα για εργασίες όπως η μοντελοποίηση θεμάτων.
Κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU): Βοηθά τις μηχανές να ερμηνεύουν και να κατανοούν το νόημα της ανθρώπινης γλώσσας.
Δημιουργία φυσικής γλώσσας (NLG): Δημιουργεί κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο, όπως σύνταξη περιλήψεων ή απαντήσεις chatbot. Ανατρέξτε περισσότερα
Μέγεθος και ανάπτυξη της αγοράς NLP
Η αγορά της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) δείχνει εκπληκτική υπόσχεση και αναμένεται να αποτιμηθεί σε περίπου 156.80 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το έτος 2030. Αυτή η αύξηση είναι σε ετήσιο CAGR 27.55%.
Επιπλέον, πάνω από το 85% των μεγάλων οργανισμών εργάζονται για την υιοθέτηση του NLP μέχρι το 2025. Η εκπληκτική ανάπτυξη του NLP τροφοδοτείται από διάφορους λόγους όπως:
- Αυξημένη ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε προϊόντα και υπηρεσίες
- Ο αγώνας για την παροχή της καλύτερης εμπειρίας στον πελάτη
- Έκρηξη ψηφιακών δεδομένων
- Η διαθεσιμότητα λύσεων χαμηλού κόστους που βασίζονται σε cloud
- Η υιοθέτηση των τεχνολογιών σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, της μεταποίησης, της αυτοκινητοβιομηχανίας και άλλων
Μια τέτοια μαζική υιοθέτηση και ανάπτυξη του NLP έχει επίσης κόστος, όπου μια έκθεση από τη McKinsey αποκάλυψε ότι η αυτοματοποίηση από το NLP θα καθιστούσε το 8% των θέσεων εργασίας παρωχημένες. Ωστόσο, η έκθεση ισχυρίζεται επίσης ότι αυτό θα ευθύνεται για τη δημιουργία του 9% των νέων θέσεων εργασίας.
Όσον αφορά την ακρίβεια των αποτελεσμάτων, τα μοντέλα NLP αιχμής έχουν αναφέρει ακρίβεια 97% στο σημείο αναφοράς GLUE.
Πώς λειτουργεί η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP);
Τα συστήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων αδόμητων δεδομένων και την εξαγωγή σχετικών πληροφοριών. Οι αλγόριθμοι είναι εκπαιδευμένοι να αναγνωρίζουν μοτίβα και να βγάζουν συμπεράσματα με βάση αυτά τα μοτίβα. Δείτε πώς λειτουργεί:
- Επεξεργασία κειμένου: Συζητήστε τεχνικές όπως το tokenization, το stemming και το lemmatization.
- Συντακτική Ανάλυση: Εξηγήστε την ανάλυση και τη γραμματική ανάλυση.
- Σημασιολογική Ανάλυση: Εξαγωγή νοημάτων εξωφύλλου και κατανόηση πλαισίου.
Οφέλη της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Αυξημένη αποτελεσματικότητα και ακρίβεια τεκμηρίωσης
Ένα έγγραφο που δημιουργείται από NLP συνοψίζει με ακρίβεια κάθε πρωτότυπο κείμενο που οι άνθρωποι δεν μπορούν να δημιουργήσουν αυτόματα. Επίσης, μπορεί να πραγματοποιήσει επαναλαμβανόμενες εργασίες, όπως η ανάλυση μεγάλων τμημάτων δεδομένων για τη βελτίωση της ανθρώπινης αποτελεσματικότητας.
Δυνατότητα αυτόματης δημιουργίας περίληψης μεγάλου και σύνθετου περιεχομένου κειμένου
Η φυσική γλώσσα επεξεργασίας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για απλές εργασίες εξόρυξης κειμένου, όπως η εξαγωγή γεγονότων από έγγραφα, η ανάλυση συναισθημάτων ή ο προσδιορισμός ονομασμένων οντοτήτων. Η φυσική επεξεργασία μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για πιο σύνθετες εργασίες, όπως η κατανόηση των ανθρώπινων συμπεριφορών και συναισθημάτων.
Επιτρέπει σε προσωπικούς βοηθούς όπως η Alexa να ερμηνεύουν προφορικές λέξεις
Το NLP είναι χρήσιμο για προσωπικούς βοηθούς όπως η Alexa, επιτρέποντας στον εικονικό βοηθό να κατανοεί εντολές προφορικού λόγου. Βοηθά επίσης στη γρήγορη εύρεση σχετικών πληροφοριών από βάσεις δεδομένων που περιέχουν εκατομμύρια έγγραφα σε δευτερόλεπτα.
Ενεργοποιεί τη χρήση chatbot για βοήθεια πελατών
Το NLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε chatbots και προγράμματα υπολογιστών που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να επικοινωνούν με ανθρώπους μέσω κειμένου ή φωνής. Το chatbot χρησιμοποιεί NLP για να καταλάβει τι πληκτρολογεί το άτομο και να ανταποκριθεί κατάλληλα. Επιτρέπουν επίσης σε έναν οργανισμό να παρέχει υποστήριξη πελατών 24/7 σε πολλά κανάλια.
Η εκτέλεση ανάλυσης συναισθήματος είναι απλούστερη
Η Ανάλυση Συναισθήματος είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει την ανάλυση ενός συνόλου εγγράφων (όπως κριτικές ή tweets) σχετικά με τη στάση ή τη συναισθηματική τους κατάσταση (π.χ. χαρά, θυμός). Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατηγοριοποίηση και ταξινόμηση των αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή άλλου κειμένου σε διάφορες κατηγορίες: θετικές, αρνητικές ή ουδέτερες.
Προηγμένες πληροφορίες αναλυτικών στοιχείων που προηγουμένως ήταν απρόσιτες
Ο πρόσφατος πολλαπλασιασμός αισθητήρων και συσκευών συνδεδεμένων στο Διαδίκτυο οδήγησε σε έκρηξη στον όγκο και την ποικιλία των δεδομένων που παράγονται. Ως αποτέλεσμα, πολλοί οργανισμοί αξιοποιούν το NLP για να κατανοήσουν τα δεδομένα τους για να οδηγήσουν σε καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.
Προκλήσεις με την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Ορθογραφικά λάθη
Οι φυσικές γλώσσες είναι γεμάτες ορθογραφικά λάθη, τυπογραφικά λάθη και ασυνέπειες στο στυλ. Για παράδειγμα, η λέξη "διαδικασία" μπορεί να γραφτεί είτε ως "διαδικασία" ή "επεξεργασία". Το πρόβλημα επιδεινώνεται όταν προσθέτετε τόνους ή άλλους χαρακτήρες που δεν υπάρχουν στο λεξικό σας.
Γλωσσικές Διαφορές
Ένας αγγλόφωνος θα μπορούσε να πει, «Θα πάω στη δουλειά αύριο το πρωί», ενώ ένας Ιταλός θα έλεγε, «Domani Mattina vado al lavoro». Παρόλο που αυτές οι δύο προτάσεις σημαίνουν το ίδιο πράγμα, το NLP δεν θα κατανοήσει το τελευταίο αν δεν το μεταφράσετε πρώτα στα αγγλικά.
Έμφυτες προκαταλήψεις
Οι φυσικές γλώσσες επεξεργασίας βασίζονται στην ανθρώπινη λογική και σύνολα δεδομένων. Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα συστήματα NLP μπορεί να πραγματοποιούν τις προκαταλήψεις των προγραμματιστών τους ή τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούν. Μπορεί επίσης μερικές φορές να ερμηνεύσει διαφορετικά το πλαίσιο λόγω εγγενών προκαταλήψεων, οδηγώντας σε ανακριβή αποτελέσματα.
Λέξεις με πολλαπλές σημασίες
Το NLP βασίζεται στην υπόθεση ότι η γλώσσα είναι ακριβής και ξεκάθαρη. Στην πραγματικότητα, η γλώσσα δεν είναι ούτε ακριβής ούτε ξεκάθαρη. Πολλές λέξεις έχουν πολλές σημασίες και μπορούν να χρησιμοποιηθούν με διαφορετικούς τρόπους. Για παράδειγμα, όταν λέμε «γάβγισμα», μπορεί να είναι φλοιός σκύλου ή φλοιός δέντρων.
Αβεβαιότητα και ψευδώς θετικά
Τα ψευδώς θετικά εμφανίζονται όταν το NLP εντοπίζει έναν όρο που θα πρέπει να είναι κατανοητός αλλά δεν μπορεί να απαντηθεί σωστά. Ο στόχος είναι να δημιουργηθεί ένα σύστημα NLP που μπορεί να εντοπίσει τους περιορισμούς του και να ξεκαθαρίσει τη σύγχυση χρησιμοποιώντας ερωτήσεις ή υποδείξεις.
Δεδομένα εκπαίδευσης
Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις με τη φυσική γλώσσα επεξεργασίας είναι τα ανακριβή δεδομένα εκπαίδευσης. Όσο περισσότερα δεδομένα προπόνησης έχετε, τόσο καλύτερα θα είναι τα αποτελέσματά σας. Εάν δώσετε στο σύστημα εσφαλμένα ή προκατειλημμένα δεδομένα, είτε θα μάθει λάθος πράγματα είτε θα μάθει αναποτελεσματικά.
Εργασίες NLP
"Αυτό πάει περίφημα."
Μια απλή πρόταση με τέσσερις λέξεις όπως αυτή μπορεί να έχει ένα εύρος νοημάτων με βάση το πλαίσιο, τον σαρκασμό, τις μεταφορές, το χιούμορ ή οποιοδήποτε υποκείμενο συναίσθημα που χρησιμοποιείται για να το μεταδώσει.
Ενώ η κατανόηση αυτής της πρότασης με τον τρόπο που έπρεπε να είναι έρχεται φυσικά σε εμάς τους ανθρώπους, οι μηχανές δεν μπορούν να διακρίνουν μεταξύ διαφορετικών συναισθημάτων και συναισθημάτων. Εδώ ακριβώς μπαίνουν πολλές εργασίες NLP για να απλοποιήσουν τις επιπλοκές στις ανθρώπινες επικοινωνίες και να κάνουν τα δεδομένα πιο εύπεπτα, επεξεργάσιμα και κατανοητά για τις μηχανές.
Ορισμένες βασικές εργασίες περιλαμβάνουν:
Αναγνώριση ομιλίας
Αυτό περιλαμβάνει τη μετατροπή φωνητικών ή ακουστικών δεδομένων σε κείμενα. Αυτή η διαδικασία είναι ζωτικής σημασίας για οποιαδήποτε εφαρμογή του NLP που διαθέτει επιλογές φωνητικών εντολών. Η αναγνώριση ομιλίας αντιμετωπίζει την ποικιλομορφία στην προφορά, τις διαλέκτους, τη βιασύνη, τη σύγχυση, την ένταση, τον τόνο και άλλους παράγοντες για την αποκρυπτογράφηση του επιδιωκόμενου μηνύματος.
Επισήμανση ομιλίας
Παρόμοια με το πώς μας διδάσκονταν τα βασικά της γραμματικής στο σχολείο, αυτό διδάσκει στις μηχανές να αναγνωρίζουν μέρη του λόγου σε προτάσεις όπως ουσιαστικά, ρήματα, επίθετα και άλλα. Αυτό διδάσκει επίσης στα συστήματα να κατανοούν πότε μια λέξη χρησιμοποιείται ως ρήμα και η ίδια λέξη χρησιμοποιείται ως ουσιαστικό.
Αποσαφήνιση έννοιας λέξης
Αυτή είναι μια κρίσιμη διαδικασία που είναι υπεύθυνη για την κατανόηση του αληθινού νοήματος μιας πρότασης. Με δανεισμό του προηγούμενου παραδείγματός μας, η χρήση της σημασιολογικής ανάλυσης σε αυτήν την εργασία επιτρέπει σε μια μηχανή να κατανοήσει εάν ένα άτομο πρόφερε, «Αυτό πάει τέλεια», ως σαρκαστικό σχόλιο όταν υπομένει μια κρίση.
Αναγνωρισμένη οντότητα
Όταν υπάρχουν πολλές περιπτώσεις ουσιαστικών, όπως ονόματα, τοποθεσία, χώρα και άλλα, αναπτύσσεται μια διαδικασία που ονομάζεται Αναγνώριση Ονομασμένης Οντότητας. Αυτό προσδιορίζει και ταξινομεί οντότητες σε ένα μήνυμα ή εντολή και προσθέτει αξία στην κατανόηση του μηχανήματος.
Ψήφισμα συναναφοράς
Τα ανθρώπινα όντα είναι συχνά πολύ δημιουργικά ενώ επικοινωνούν και γι' αυτό υπάρχουν πολλές μεταφορές, παρομοιώσεις, φραστικά ρήματα και ιδιωματισμοί. Όλες οι ασάφειες που προκύπτουν από αυτά διευκρινίζονται με την εργασία Co-reference Resolution, η οποία επιτρέπει στα μηχανήματα να μάθουν ότι κυριολεκτικά δεν βρέχει γάτες και σκύλους, αλλά αναφέρεται στην ένταση της βροχόπτωσης.
Φυσική Γλώσσα
Αυτή η εργασία περιλαμβάνει τη δημιουργία ανθρώπινου κειμένου από δεδομένα. Αυτό θα μπορούσε να είναι προσαρμοσμένο κείμενο σε αργκό, lingos, περιοχή και άλλα.
Γιατί είναι σημαντική η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP);
Οι υπολογιστές είναι πολύ βασικοί. Δεν καταλαβαίνουν ανθρώπινες γλώσσες. Για να μπορέσουν οι μηχανές να σκέφτονται και να επικοινωνούν όπως θα έκαναν οι άνθρωποι, το NLP είναι το κλειδί.
Μέσω αυτής της τεχνολογίας μπορούμε να επιτρέψουμε στα συστήματα να αναλύουν κριτικά δεδομένα και να κατανοούν διαφορές σε γλώσσες, αργκό, διαλέκτους, γραμματικές διαφορές, αποχρώσεις και πολλά άλλα.
Αν και αυτό είναι στοιχειώδες, η τελειοποίηση μοντέλων με άφθονα δεδομένα εκπαίδευσης θα βελτιστοποιήσει τα αποτελέσματα, επιτρέποντας περαιτέρω στις επιχειρήσεις να τα αναπτύξουν για διάφορους σκοπούς, όπως:
- Αποκάλυψη κρίσιμων πληροφοριών από εσωτερικά δεδομένα
- Ανάπτυξη αυτοματισμού για την απλοποίηση των ροών εργασίας, των επικοινωνιών και των διαδικασιών
- Εξατομίκευση και υπερ-προσωποποίηση εμπειριών
- Εφαρμογή λειτουργιών προσβασιμότητας για τη συμπερίληψη ατόμων με διαφορετική ικανότητα σε υπολογιστικά οικοσυστήματα
- Τροφοδοτώντας την καινοτομία σε εξειδικευμένους τομείς όπως η κλινική ογκολογία, η διαχείριση στόλου στην εφοδιαστική αλυσίδα, η λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων σε αυτόνομα αυτοκίνητα και πολλά άλλα
Χρήση περιπτώσεων
Έξυπνη επεξεργασία εγγράφων
Αυτή η περίπτωση χρήσης περιλαμβάνει την εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένα δεδομένα, όπως κείμενο και εικόνες. Το NLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιορίσει τα πιο σχετικά μέρη αυτών των εγγράφων και να τα παρουσιάσει με οργανωμένο τρόπο.
Ανάλυση συναισθημάτων
Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένας άλλος τρόπος με τον οποίο οι εταιρείες θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν το NLP στις δραστηριότητές τους. Το λογισμικό θα αναλύει τις αναρτήσεις των μέσων κοινωνικής δικτύωσης σχετικά με μια επιχείρηση ή ένα προϊόν για να προσδιορίσει εάν οι άνθρωποι σκέφτονται θετικά ή αρνητικά για αυτό.
Ανίχνευση απάτης
Το NLP μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό απάτης αναλύοντας μη δομημένα δεδομένα όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τηλεφωνικές κλήσεις κ.λπ., και βάσεις δεδομένων ασφαλίσεων για τον εντοπισμό προτύπων ή δόλιων δραστηριοτήτων με βάση λέξεις-κλειδιά.
Ανίχνευση γλώσσας
Το NLP χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό της γλώσσας των εγγράφων κειμένου ή των tweets. Αυτό θα μπορούσε να είναι χρήσιμο για εταιρείες εποπτείας περιεχομένου και μετάφρασης περιεχομένου.
Συνομιλητικό AI / Chatbot για βοήθεια πελατών
Ένα συνομιλητικό AI (συχνά αποκαλούμενο chatbot) είναι μια εφαρμογή που κατανοεί την εισαγωγή φυσικής γλώσσας, είτε προφορική είτε γραπτή, και εκτελεί μια συγκεκριμένη ενέργεια. Μια διεπαφή συνομιλίας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σκοπούς εξυπηρέτησης πελατών, πωλήσεων ή ψυχαγωγίας.
Σύνοψη κειμένου
Ένα σύστημα NLP μπορεί να εκπαιδευτεί ώστε να συνοψίζει το κείμενο πιο ευανάγνωστα από το αρχικό κείμενο. Αυτό είναι χρήσιμο για άρθρα και άλλα μακροσκελή κείμενα όπου οι χρήστες μπορεί να μην θέλουν να αφιερώσουν χρόνο διαβάζοντας ολόκληρο το άρθρο ή το έγγραφο.
Μετάφραση Κειμένου / Μηχανική Μετάφραση
Το NLP χρησιμοποιείται για την αυτόματη μετάφραση κειμένου από μια γλώσσα σε μια άλλη χρησιμοποιώντας μεθόδους βαθιάς μάθησης όπως επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα ή συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα.
Ερώτηση-Απάντηση
Η απάντηση ερωτήσεων (QA) είναι μια εργασία στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) που λαμβάνει μια ερώτηση ως είσοδο και επιστρέφει την απάντησή της. Η απλούστερη μορφή απάντησης ερωτήσεων είναι να βρείτε μια αντίστοιχη καταχώριση στη βάση γνώσεων και να επιστρέψετε το περιεχόμενό της, γνωστή ως «ανάκτηση εγγράφων» ή «ανάκτηση πληροφοριών».
Επεξεργασία δεδομένων / Προσωπικά αναγνωρίσιμα στοιχεία (PII) Διόρθωση
Μία από τις πιο εξειδικευμένες περιπτώσεις χρήσης του NLP έγκειται στη σύνταξη ευαίσθητων δεδομένων. Βιομηχανίες όπως το NBFC, το BFSI και η υγειονομική περίθαλψη διαθέτουν άφθονο όγκο ευαίσθητων δεδομένων από ασφαλιστικά έντυπα, κλινικές δοκιμές, προσωπικά αρχεία υγείας και πολλά άλλα.
Το NLP αναπτύσσεται σε τέτοιους τομείς μέσω τεχνικών όπως η Αναγνώριση Ονομασμένης Οντότητας για τον εντοπισμό και τη ομαδοποίηση τέτοιων ευαίσθητων τμημάτων καταχωρίσεων όπως το όνομα, τα στοιχεία επικοινωνίας, οι διευθύνσεις και άλλα άτομα. Αυτά τα σημεία δεδομένων στη συνέχεια καθίστανται απο-αναγνωρισμένα βάσει απαιτήσεων.
Παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων
Τα εργαλεία παρακολούθησης μέσων κοινωνικής δικτύωσης μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές NLP για να εξαγάγουν αναφορές μιας επωνυμίας, ενός προϊόντος ή μιας υπηρεσίας από αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Μόλις εντοπιστούν, αυτές οι αναφορές μπορούν να αναλυθούν για συναίσθημα, αφοσίωση και άλλες μετρήσεις. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να ενημερώσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ ή να αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητά τους.
Επιχειρηματικό Analytics
Το Business analytics και το NLP ταιριάζουν στον παράδεισο, καθώς αυτή η τεχνολογία επιτρέπει στους οργανισμούς να κατανοήσουν τους τεράστιους όγκους μη δομημένων δεδομένων που βρίσκονται μαζί τους. Αυτά τα δεδομένα στη συνέχεια αναλύονται και οπτικοποιούνται ως πληροφορίες για την αποκάλυψη κρίσιμων επιχειρηματικών γνώσεων για το εύρος της βελτίωσης, έρευνα αγοράς, ανάλυση ανατροφοδότησης, στρατηγική επαναβαθμονόμηση ή διορθωτικά μέτρα.
Άλλες πιθανές περιπτώσεις χρήσης μπορεί να είναι η Διόρθωση γραμματικής, η Ανάλυση συναισθήματος, η Ανίχνευση ανεπιθύμητης αλληλογραφίας, η Δημιουργία κειμένου, η Αναγνώριση ομιλίας, η NER, η προσθήκη ετικετών σε μέρος του λόγου και άλλα….
[Διαβάστε επίσης: Κορυφαία σύνολα δεδομένων NLP για υπερφόρτιση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης]
Industries Leveraging NLP
Φροντίδα Υγείας
Το NLP προσφέρει ανταποδοτικά οφέλη στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης όπως:
- την εξαγωγή πληροφοριών από ιατρικά αρχεία και την ανάλυση μη δομημένων δεδομένων
- Βελτιώστε και εξατομικεύστε τα συστήματα υποστήριξης κλινικών αποφάσεων
- Βελτιστοποιήστε τις απαντήσεις από τα chatbots για απρόσκοπτες εμπειρίες φροντίδας ασθενών
- Παρακολούθηση, πρόβλεψη και άμβλυνση των ανεπιθύμητων ενεργειών φαρμάκων και εφαρμογή στρατηγικών φαρμακοεπαγρύπνησης και άλλα
Fintech
Οι επιπτώσεις του NLP στο fintech είναι εντελώς διαφορετικές, προσφέροντας οφέλη όπως:
- Απρόσκοπτη επεξεργασία και ενσωμάτωση εγγράφων
- Βελτιστοποιήστε τη διαχείριση κινδύνου και τον εντοπισμό απάτης
- Εκτίμηση πιστοληπτικής ικανότητας ιδιωτών για χρηματοδότηση
- Εξατομίκευση χρηματοοικονομικών προϊόντων ως προς τις θητείες και τα ασφάλιστρα και όχι μόνο
Μέσα & Διαφήμιση
Το NLP φέρνει μια δημιουργική ανατροπή στους επαγγελματίες των μέσων ενημέρωσης και της διαφήμισης, βοηθώντας τους σε:
- Εξατομίκευση περιεχομένου και παράδοση τοπικού περιεχομένου
- Ανάλυση ακριβείας και στόχευση προσώπων χρηστών
- Έρευνα αγοράς για τάσεις, θέματα και συζητήσεις για επίκαιρες ευκαιρίες
- Ανάπτυξη αντιγράφων διαφημίσεων και βελτιστοποίηση τοποθέτησης και πολλά άλλα
Λιανεμποριο
Το NLP προσφέρει οφέλη τόσο στους πελάτες όσο και στις επιχειρήσεις στον χώρο λιανικής μέσω:
- Ακριβείς κινητήρες συστάσεων
- Βελτιστοποίηση φωνητικής αναζήτησης
- Προτάσεις υπηρεσιών με βάση την τοποθεσία
- Στοχευμένη διαφήμιση, όπως προγράμματα επιβράβευσης, εκπτώσεις για πρώτη φορά χρήστη και πολλά άλλα
Βιομηχανίες
Το Industry 4.0 συμπληρώνεται απίστευτα με την ενσωμάτωση μοντέλων NLP μέσω:
- Αυτοματοποιημένη παρακολούθηση της υγείας του μηχανήματος και ανίχνευση ελαττωμάτων
- Ανάλυση διαδικασίας σε πραγματικό χρόνο
- Βελτιστοποίηση διαδρομών και χρονοδιαγραμμάτων παράδοσης, συμπεριλαμβανομένης της διαχείρισης στόλου
- Καλύτερη ασφάλεια των εργαζομένων και του χώρου εργασίας μέσω προγνωστικών αναλύσεων και πολλά άλλα
Οραματιζόμαστε το μέλλον του NLP
Ενώ πολλά συμβαίνουν ήδη σε αυτόν τον χώρο, οι λάτρεις της τεχνολογίας έχουν ήδη υπερφορτιστεί για τις δυνατότητες αυτής της τεχνολογίας τα επόμενα χρόνια. Από όλη την ακαταστασία γύρω από τις συζητήσεις για το μέλλον του NLP, ένα που ξεχωρίζει είναι το Explainable NLP.
Εξηγήσιμο NLP
Καθώς οι κρίσιμες επιχειρηματικές αποφάσεις και οι στρατηγικές εμπειρίας πελατών αρχίζουν ολοένα και περισσότερο να απορρέουν από αποφάσεις που βασίζονται στο NLP, υπάρχει και η ευθύνη να εξηγήσουμε το σκεπτικό πίσω από τα συμπεράσματα και τα αποτελέσματα.
Αυτό θα είναι το Explainable NLP, διασφαλίζοντας περαιτέρω την υπευθυνότητα και ενισχύοντας την εμπιστοσύνη γύρω από τις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης και αναπτύσσοντας ένα διαφανές οικοσύστημα αδελφότητας AI.
Εκτός από το Explainable NLP, το μέλλον της τεχνολογίας θα περιλαμβάνει επίσης:
- Δημοτική μαεστρία
- Ενοποίηση με εξειδικευμένες τεχνολογίες όπως η όραση υπολογιστών και η ρομποτική
- Χρήση του NLP για την αντιμετώπιση παγκόσμιων ανησυχιών, όπως η βιωσιμότητα, η εκπαίδευση, η κλιματική αλλαγή και άλλα
Συμπέρασμα
Το NLP είναι ο δρόμος προς τα εμπρός για την καλύτερη παροχή προϊόντων και υπηρεσιών. Με τέτοια εξέχουσα θέση και οφέλη έρχεται επίσης η ζήτηση για αεροστεγείς μεθοδολογίες εκπαίδευσης. Δεδομένου ότι η αιχμηρή παράδοση των αποτελεσμάτων και η τελειοποίηση των ίδιων είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις, υπάρχει επίσης μια κρίσιμη κατάσταση όσον αφορά τα δεδομένα εκπαίδευσης που απαιτούνται για τη βελτίωση των αλγορίθμων και των μοντέλων. Η ρύθμιση και ο μετριασμός της μεροληψίας είναι επίσης υψηλής προτεραιότητας.
Εδώ έρχεται η Shaip για να σας βοηθήσει να αντιμετωπίσετε όλες τις ανησυχίες σχετικά με την απαίτηση δεδομένων εκπαίδευσης για τα μοντέλα σας. Με ηθικές και εξατομικευμένες μεθοδολογίες, σας προσφέρουμε σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης σε μορφές που χρειάζεστε. Εξερευνήστε τις προσφορές μας για να μάθετε περισσότερα για εμάς.
Ενδιαφέρεστε να αξιοποιήσετε λύσεις NLP για την επιχείρησή σας; Επικοινωνία Shaip σήμερα για να ανακαλύψετε πώς η τεχνογνωσία μας μπορεί να οδηγήσει τις πρωτοβουλίες σας AI προς τα εμπρός.
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
1. Τι είναι η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP);
Το NLP είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στην αλληλεπίδραση μεταξύ των υπολογιστών και της ανθρώπινης γλώσσας. Επιτρέπει στις μηχανές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να δημιουργούν ανθρώπινη γλώσσα.
2. Πώς λειτουργεί το NLP;
Το NLP χρησιμοποιεί αλγόριθμους για την ανάλυση γλωσσικών δεδομένων, αναλύοντας τις προτάσεις σε λέξεις, φράσεις και σύνταξη για να εξάγει νόημα και να εκτελέσει εργασίες.
3. Ποια είναι τα οφέλη του NLP;
Το NLP βελτιώνει την επικοινωνία μεταξύ ανθρώπων και μηχανών, ενισχύει την εξυπηρέτηση πελατών μέσω chatbots και βοηθά στην ανάλυση δεδομένων με την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων κειμένου.
4. Ποιες προκλήσεις αντιμετωπίζει το NLP;
Οι προκλήσεις περιλαμβάνουν τη γλωσσική ασάφεια, την κατανόηση του πλαισίου και την επεξεργασία μη τυπικής γλώσσας, όπως η αργκό ή οι διάλεκτοι.
5. Ποια είναι μερικά παραδείγματα εφαρμογών NLP;
Παραδείγματα περιλαμβάνουν εικονικούς βοηθούς όπως το Siri, εργαλεία ανάλυσης συναισθημάτων και υπηρεσίες αυτόματης μετάφρασης όπως το Google Translate.
6. Πώς χρησιμοποιείται το NLP στην υγειονομική περίθαλψη;
Στην υγειονομική περίθαλψη, το NLP χρησιμοποιείται για εργασίες όπως η ανάλυση ιατρικών αρχείων, η αυτοματοποίηση της τεκμηρίωσης και η εξαγωγή σχετικών πληροφοριών από δεδομένα ασθενών.
