NLPはTech Worldの将来をどのように形作っていくのですか？
自然言語処理、つまりNLPは、コンピュータと人間が相互作用する方法に多くの重要な意味を持つ人工知能の一分野です。 何千年もの間に亘って開発された人間の言葉は、しばしば言葉を超越する豊かな情報を伝える微妙なコミュニケーションになっています。 NLPは、人間のコミュニケーションとデジタルデータのギャップを埋める重要な技術になるでしょう。 自然言語処理が今後数年間に使用される5つの方法があります。
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機械翻訳
世界の情報がオンラインなので、そのデータをアクセス可能にする作業はますます重要になります。 言語障壁を超えて、世界中の情報に誰もがアクセスできるようにするという課題は、人間の翻訳の能力を単純に上回っています。 Duolingoのような革新的な企業は、翻訳の努力を新しい言語を学ぶことと一致させることによって、貢献するために大勢の人を募集したいと考えています。 しかし、機械翻訳は、世界の情報を調和させるために、さらにスケーラブルな代替手段を提供します。 Googleは、Google翻訳サービスに独自の統計エンジンを使用して、機械翻訳の最前線に立地している企業です。 機械翻訳技術の課題は、言葉の翻訳ではなく、NLPの中心にある複雑な技術的問題である文の意味を保持することにあります。
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ファイティングスパム
ますます増加する迷惑メールの問題に対する最初の防衛線としてスパムフィルタが重要になってきています。 しかし、メールを広範囲にわたって使用しているほとんどの人は、依然として受信している不要な電子メールや、誤ってフィルタに掛かってしまった重要な電子メールに苦労しています。 スパムフィルタの偽陽性と偽陰性の問題は、NLP技術の中心にあり、再び文字列から意味を抽出するという課題に沸きます。 多くの注目を集めている技術は、電子メール内の単語の発生率がスパムと非スパム電子メールのコーパスでの典型的な発生と比較して測定される統計的手法であるベイジアンスパムフィルタリングです。
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情報抽出
金融市場における多くの重要な決定は、人間の監督と管理からますます遠ざかっています。 アルゴリズム取引は、技術によって完全に制御される金融投資の一環として、より一般的になってきています。 しかし、これらの財政的決定の多くは、ジャーナリズムがまだ英語で主に提示されていることにより、ニュースの影響を受けている。 NLPの主な仕事は、これらの平易なテキストアナウンスを取って、アルゴリズム取引の決定に含めることができる形式で関連情報を抽出することになっています。 例えば、企業間の合併のニュースは取引の決定に大きな影響を及ぼす可能性があり、合併、選手、価格、誰が誰を獲得するのか、取引アルゴリズムに組み込むことができるスピードは、何百万ドルも。
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要約
情報過多は、デジタル時代の真の現象であり、知識や情報へのアクセスは、すでに理解している能力をはるかに超えています。 これは減速の兆候を示さない傾向であるため、文書や情報の意味を要約する能力がますます重要になっています。 これは、膨大な量のデータから適切な情報を認識して吸収することを可能にするだけでなく、 もう1つの望ましい結果は、例えば、 ソーシャルメディアから集計されたデータに基づいて、より深い感情的な意味を理解することです。企業は、最新の製品提供に関する一般的な感情を判断できますか？ このNLPの支店は、貴重なマーケティング資産としてますます役立ちます。
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質問回答
検索エンジンは、世界の豊富な情報をわかりやすく伝えますが、人間が特定の質問に実際に答えようとするときは、まだ原始的です。 Googleでは、ユーザーが探している回答を見つけるためにさまざまな検索結果を試してみる必要があるというユーザーの不満を見てきました。 NLPでのGoogleの努力の大きな焦点は、自然言語の問題を認識し、意味を抽出し、答えを提供することでした.Googleの結果ページの進化には、この焦点が示されました。 確かに改善されていますが、これは検索エンジンにとっても重要な課題であり、自然言語処理研究の主なアプリケーションの1つです。