Unsaon sa NLP Paghimo ang Kaugmaon sa Tech World?
Ang pagproseso sa kinaiyanhon nga pinulongan, o NLP usa ka sanga sa artipisyal nga paniktik nga adunay daghang mahinungdanon nga mga implikasyon sa mga paagi nga ang mga kompyuter ug mga tawo nag-interact. Ang pinulongan sa tawo, nga napalambo sa liboan ug liboan ka mga tuig, nahimo nga usa ka nuanced nga porma sa komunikasyon nga nagdala sa usa ka bahandi sa kasayuran nga sa kasagaran molabaw sa mga pulong lamang. Ang NLP mahimong usa ka mahinungdanon nga teknolohiya sa pagdugtong sa kal-ang tali sa komunikasyon sa tawo ug sa digital data. Ania ang 5 ka paagi nga ang pagproseso sa natural nga pinulongan magamit sa mga tuig nga moabut.
01 sa 05
Paghubad sa Machine
Samtang ang impormasyon sa kalibutan anaa sa internet, ang tahas sa paghimo niana nga datos nga magamit mahimong mas hinungdanon. Ang hagit sa paghimo sa kasayuran sa kalibutan nga magamit sa tanan, latas sa mga babag sa pinulongan, nakapasamot sa kapasidad sa paghubad sa tawo. Ang bag-o nga mga kompaniya sama sa Duolingo nagtan-aw sa pag-recruit sa daghan nga mga tawo aron sa pag-amot, pinaagi sa pagtinguha sa mga paningkamot sa paghubad sa pagtuon sa bag-ong pinulongan. Apan ang paghubad sa makina naghatag sa usa ka labaw pa nga mausab nga alternatibo sa pagkahiuyon sa impormasyon sa kalibutan. Ang Google usa ka kompanya sa atubangan sa paghubad sa makina, gamit ang usa ka proprietary statistical engine alang sa serbisyo sa paghubad sa Google. Ang hagit sa teknolohiya sa paghubad sa mga makina dili sa paghubad sa mga pulong, apan sa pagpreserbar sa kahulogan sa mga tudling-pulong, usa ka komplikadong isyu sa teknolohiya nga anaa sa kasingkasing sa NLP.
02 sa 05
Pagpakigbato sa Spam
Ang mga pagsala sa Spam nahimong importante ingon nga unang linya sa depensa batok sa nagkadaghan nga problema sa dili gusto nga email. Apan hapit ang tanan nga naggamit sa email dunay nakasinati og kalisud sa dili gusto nga mga email nga gidawat pa, o importante nga mga email nga aksidente nga nakuha sa filter. Ang mga sayop nga positibo ug sayop nga negatibo nga mga isyu sa mga filter sa spam anaa sa kasingkasing sa teknolohiya sa NLP, nga nagalutaw sa hagit sa pagkuha sa kahulogan gikan sa mga hilo sa teksto. Ang usa ka teknolohiya nga nakadawat og dako nga pagtagad mao ang pag- filter sa spam sa Bayesian , usa ka pamaagi sa istatistika diin ang mga insidente sa mga pulong sa usa ka e-mail gisukod batok sa naandan nga panghitabo sa usa ka corpus sa spam ug non-spam nga mga email.
03 sa 05
Pagkuha sa Impormasyon
Daghang mga mahinungdanong mga desisyon sa mga merkado sa panalapi ang nag-anam ka layo gikan sa pagdumala ug pagkontrol sa tawo. Ang trading sa algorithm nahimong mas popular, usa ka matang sa pinansyal nga pagpamuhunan nga hingpit nga gikontrolar sa teknolohiya. Apan daghan niining mga pinansyal nga desisyon ang naapektuhan sa mga balita, pinaagi sa pamantalaan nga gipahayag sa kadaghanan sa Iningles. Ang usa ka dakong buluhaton, unya, sa NLP nahimo nga pagkuha niining mga yano nga mga pahibalo sa teksto, ug pagkuha sa gikinahanglan nga impormasyon sa usa ka format nga mahimong mahibal-an ngadto sa mga paghukom sa algorithmic trading. Pananglitan, ang balita sa paghiusa sa mga kompaniya adunay dako nga epekto sa mga desisyon sa pagnegosyo, ug ang gikusgon nga diin ang mga detalye sa paghiusa, mga magdudula, mga presyo, nga nakakuha kinsa, mahimo nga ilakip ngadto sa usa ka algorithm sa trading adunay kaayohan nga mga implikasyon sa minilyon nga dolyar.
04 sa 05
Summarization
Ang overload sa impormasyon usa ka talagsaong panghitabo sa atong digital nga edad, ug ang atong access sa kahibalo ug impormasyon labaw kaayo sa atong kapasidad sa pagsabut niini. Kini usa ka trend nga wala'y timailhan sa pag-ubos, ug busa ang abilidad sa pag-summarize sa kahulogan sa mga dokumento ug kasayuran nahimong mas hinungdanon. Importante kini dili lamang sa pagtugot kanato sa abilidad sa pag-ila ug pagsuhid sa tukma nga kasayuran gikan sa daghang mga datos. Ang laing gitinguha nga sangputanan mao ang pagsabut sa mas lawom nga mga kahulugan sa emosyon, pananglitan, pinasukad sa pinagsama nga datos gikan sa social media , mahimo ba nga ang kompaniya magtino sa kinatibuk-ang sentimento alang sa pinakaulahi nga paghalad sa produkto? Kini nga sanga sa NLP mahimong mas mapuslanon isip usa ka bililhon nga asset sa marketing.
05 sa 05
Pangutana nga Pagtubag
Ang mga search engine nagbutang sa bahandi sa kalibutan nga impormasyon sa atong mga tumoy sa tudlo, apan sa gihapon sa kinatibuk-an na kaayo sa pag-abut sa aktwal nga pagtubag sa piho nga mga pangutana nga gisukna sa mga tawo. Ang Google nakakita sa kahigawad nga hinungdan sa mga tiggamit, kinsa sa kasagaran kinahanglan nga mosulay sa usa ka ubay-ubay nga magkalahi nga mga resulta sa pagpangita aron makita ang tubag nga ilang gipangita. Ang usa ka dako nga tumong sa mga paningkamot sa Google sa NLP mao ang pag-ila sa mga pangutana sa natural nga pinulongan, pagkuha sa kahulogan, ug paghatag sa tubag, ug ang ebolusyon sa pahina sa mga resulta sa Google nagpakita niini nga tumong. Bisan tuod sa tinuod nga pagpalambo, kini nagpabilin nga usa ka dako nga hagit alang sa mga search engine, ug usa sa mga nag-unang mga aplikasyon sa natural nga pinulongan sa pagproseso nga panukiduki.