Phenquestions
AI dan Pembelajaran Mesin telah memberikan kita banyak perkara yang luar biasa. NLP atau Pemprosesan Bahasa Semula jadi adalah salah satunya. Ini adalah salah satu aplikasi AI yang paling terkenal. Kami menggunakan teknologi ini dalam kehidupan seharian tanpa kami sedari. Penterjemah, aplikasi pengecaman pertuturan, chatbots sebenarnya adalah produk bertenaga NLP. Raksasa teknologi seperti Google dan Microsoft membuat perkembangan baru di NLP setiap tahun. Sekiranya anda peminat AI, anda harus berada di dalam NLP. Sejukkan! Kami membuat anda dilindungi. Cukup baca artikel tersebut, dan ketahui mengenai trend NLP teratas yang dibincangkan oleh kebanyakan saintis data.
Aliran Pemprosesan Bahasa Asli Teratas (NLP)
NLP adalah kemahiran yang patut dipelajari. Untuk itu, anda mesti mempunyai idea mengenai algoritma AI, ML, ML, dan metrik. Lebih-lebih lagi, anda harus mengetahui jenis model NLP yang digunakan oleh saintis data masa kini. Oleh itu, kami telah menyenaraikan 10 tren NLP teratas yang boleh anda ikuti untuk kemajuan masa depan.
01. Analisis Sentimen
Untuk mana-mana jenama, adalah penting untuk mengetahui apa yang orang fikirkan tentang produk mereka. Media sosial adalah platform besar untuk memantau perspektif orang. Tetapi sukar untuk melakukan proses tersebut secara manual. Mudah-mudahan, kita mempunyai NLP. Ia mengautomasikan keseluruhan proses. Sekarang, anda boleh mengekstrak sentimen orang dari komen dan catatan mengenai produk di media sosial.
Proses itu disebut analisis sentimen. Ia menganalisis pandangan, pendapat, dan pandangan orang mengenai topik apa pun. Penyelidikan pasaran menjadi lebih selesa kerana prosesnya. Sekiranya anda ingin memulakan perniagaan, gunakan analisis sentimen dan reka bentuk produk anda mengikut keperluan orang. Tidak ada kemungkinan kegagalan produk anda jika anda mengkaji pandangan orang menggunakan analisis sentimen.
02. NLP pelbagai bahasa
NLP berbilang bahasa adalah trend NLP utama. Model monolingual dapat menangani satu bahasa, sedangkan model multibahasa dapat menangani beberapa bahasa dalam satu masa. Terjemahan satu bahasa ke bahasa lain adalah contoh NLP pelbagai bahasa. Anda hanya dapat mengesan perkataan bahasa Inggeris menggunakan model NLP biasa. Tetapi dengan menggunakan model pelbagai bahasa, anda dapat mengenal pasti perkataan dalam bahasa Inggeris dan juga dalam bahasa Sepanyol, Perancis, dan Portugis.
Facebook memperkenalkan M2M-100, model pelbagai bahasa yang dapat memproses 100 bahasa tanpa bergantung pada bahasa Inggeris. Microsoft membuat inovasi serupa, model Turing. Ini adalah model terbesar yang pernah diterbitkan, mempunyai 17 bilion parameter. Model ini mengungguli kebanyakan model canggih yang ada. Jenis NLP pelbagai bahasa ini telah memudahkan pertukaran perasaan di seluruh dunia.
03. Chatbots dan Pembantu Maya
Oleh kerana situasi COVID-19, terdapat peningkatan tiket sokongan pelanggan di setiap industri. Adalah menjadi cabaran untuk mengendalikan semua tiket ini secara manual. Chatbots dan pembantu maya dilatih secara khusus untuk menangani beberapa pelanggan pada satu masa dan dengan cara yang lebih berkesan. Tiket pelanggan yang beroperasi memakan banyak masa. Walau bagaimanapun, chatbots melegakan ejen dari tugas ini dan membolehkan mereka menumpukan perhatian pada tugas yang bernilai lebih tinggi.
Syarikat kini menyedari kepentingan dan keberkesanan chatbots. Untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat, pembangun membawa ciri baru setiap hari. Chatbots belajar dalam perjalanan. Semakin mereka menyoal siasat pelanggan, semakin kecekapan mereka meningkat. Mereka kini dapat menangani perbualan yang rumit dan melakukan tugas yang sama sekali baru tanpa arahan sebelumnya.
04. Pemantauan Perisikan Pasaran
Mengikuti perkembangan dan permintaan industri yang berubah dengan pantas sangat penting. Apa yang terkenal semalam mungkin tidak diperlukan esok. NLP adalah alat penting untuk pengawasan dan pengurusan laporan perisikan pasaran untuk mengekstrak maklumat penting untuk pertumbuhan strategik. Trend NLP ini membimbing pakar kewangan untuk menganalisis keadaan pasaran dan membuat keputusan yang relevan.
Proses pemantauan sudah digunakan di banyak industri. Analisis sentimen juga digunakan dalam tren ini untuk mengetahui tentang permintaan produk. Pada masa akan datang, perniagaan akan sangat bergantung pada NLP dalam membuat kemajuan lebih lanjut. NLP menjadikan proses pemantauan pasaran agak mudah.
05. Pembelajaran mendalam di NLP
Ada masa ketika algoritma Pembelajaran Mesin ringan dan cetek digunakan di NLP. Walau bagaimanapun, pemaju kini menggabungkan rangkaian neural dalam untuk menyelesaikan masalah pemprosesan bahasa semula jadi. ML tradisional di NLP mempunyai beberapa kekurangan. Pembelajaran mendalam telah menghilangkan kekurangan ini dan meningkatkan keberkesanan.
RNN, CNN, dan jaringan saraf rekursif mengoptimumkan model NLP dan atribut produk seperti pelabelan peranan semantik, penyisipan kontekstual, dan terjemahan mesin. Rangkaian Neural Berulang (RNN) kebanyakannya digunakan di NLP. Mereka membantu model untuk mengelaskan teks dengan tepat. Penggunaan RNN dalam NLP tidak lama lagi akan menjadi trend di kalangan saintis data kerana menjadikan klasifikasi dokumen menjadi lebih berkesan.
06. Gabungan Kaedah Penyeliaan dan Tidak Diawasi
Melatih model dengan data berlabel disebut pembelajaran diawasi. Sebaliknya, latihan tanpa label adalah pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam kes melatih model NLP, gabungan kedua-dua kaedah menghasilkan peningkatan. Pembelajaran yang diselia biasanya diterapkan dalam klasifikasi topik. Model harus dilatih beberapa kali untuk mencapai hasil yang memuaskan.
Pembelajaran tanpa pengawasan mempunyai keupayaan untuk mengesan corak. Ia mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan. Apabila anda menggunakan kedua kaedah pembelajaran dalam model NLP, prestasi model akan meningkat. Pembangun terutamanya menggunakan model jenis ini untuk analisis teks. Pembelajaran yang diawasi mengesan istilah yang rumit dalam teks dan bahagian pertuturan, sedangkan pembelajaran yang tidak diawasi memeriksa hubungan antara mereka.
07. Mengesan Berita Palsu dan Buli Siber
Orang selalu menyebarkan berita palsu di internet. Mengikuti maklumat yang tidak dipercayai boleh membahayakan seseorang dan perniagaan. Anda tidak boleh membaca artikel dan memutuskan kepalsuannya dalam beberapa saat. Tetapi NLP boleh. Ia dapat mengesan sama ada berita itu palsu atau tidak dalam beberapa saat. Oleh itu, kaedah ini menjimatkan masa dan usaha manusia dan mengelakkan penyebaran berita palsu.
Banyak laman web dan media sosial menggunakan NLP untuk mengesan buli siber. Ini telah menjadi trend NLP utama. Facebook, Twitter menggunakan pengelasan Machine Learning untuk membezakan ucapan kebencian atau bahasa yang menyinggung perasaan. Pembangun telah berusaha untuk menghentikan buli siber dengan melaksanakan NLP dan menjadikan internet sebagai tempat yang selamat.
08. Pencarian Semantik Pintar
Teknologi carian semantik pintar adalah trend yang semakin meningkat di dunia masa kini. Kami selalu mencari makna perkataan atau ayat di internet. Enjin carian menunjukkan kepada kami terjemahan terbaik. Tetapi ada kes di mana kita memerlukan makna dalam ayat. Menterjemahkan ayat dengan meletakkan makna kata individu tidak akan berlaku dalam kes itu.
Untuk menyelesaikan masalah ini, NLP telah diterapkan di mesin pencari. Kini dapat melatih model dengan berjuta-juta dokumen. Model ini akan memberikan makna yang serupa secara semantik. Pada hari-hari sebelumnya, mesin pencari mencari makna harfiah perkataan itu. Walau bagaimanapun, dalam pencarian semantik, makna diletakkan berdasarkan kandungan asal perkataan. Proses ini menjadikan pengalaman mencari kami cukup membuahkan hasil.
09. Transfer Learning di NLP
Transfer Learning adalah kaedah Machine Learning yang terkenal. Katakan anda mahu membina model. Tetapi anda tidak mempunyai cukup data. Sekiranya demikian, anda boleh mengumpulkan jenis model yang serupa dan melatih model anda berdasarkan model sebelumnya. Cara melatih satu model dari model lain disebut Transfer Learning.
Sekiranya anda menggunakan Transfer Learning, anda tidak perlu membina model anda dari awal. Ia menjimatkan banyak masa dan usaha. Satu-satunya perkara yang perlu anda lakukan ialah menyesuaikan model yang sudah dilatih. Anda boleh menggunakan kaedah ini di NLP. Pembangun dapat menyelesaikan tugas NLP dengan data dan masa yang terhad. Itulah sebabnya ia menjadi salah satu tren NLP teratas di dunia masa kini.
10. Cadangan Produk yang disesuaikan
Dunia bergerak ke arah perniagaan dalam talian. Pada tahun 2020, kerana COVID-19, pasaran dalam talian menjadi sangat terkenal. Penting untuk menganalisis corak melayari pelanggan. Syarikat menggunakan teknik NLP untuk menganalisis trend membeli-belah dan meningkatkan penglibatan pelanggan. Sistem cadangan produk adalah aplikasi NLP.
Pada dasarnya, cadangan produk adalah kaedah penyaringan yang cuba mengenal pasti dan menunjukkan produk yang ingin dibeli oleh pengguna. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, sistem pengesyoran menjadi sangat popular. Mereka digunakan dalam sejumlah bidang, termasuk film, berita, buku, makalah penelitian, muzik, dan barang-barang lain.
Apa selepas ini?
Sudah jelas bahawa AI dan ML akan memerintah era berikutnya. Setiap industri akan mempunyai rasa AI. Perniagaan mesti menggunakan NLP untuk mengetahui pandangan orang tentang produk mereka. Selain itu, anda tidak boleh mendapatkan laman web yang selamat dan bebas penipuan tanpa NLP. Dari pengesanan e-mel spam hingga pengecaman pertuturan, NLP ada di mana-mana. Untuk mengenali anda, kami menyenaraikan trend NLP teratas yang diteliti oleh kebanyakan saintis data dan kebanyakan perniagaan menggunakan produk mereka.
Kami telah mencuba memasukkan yang paling bergaya. Artikel itu akan bermanfaat bagi pemula. Namun, mungkin terdapat beberapa kekurangan. Beritahu kami wawasan anda mengenai artikel tersebut. Dan sentiasa kemas kini dengan kerap melayari laman web kami.
