语言处理(NLP)如何增加协作

 

自然语言处理

自然语言处理(NLP)是指使计算机和人员能够互动的一组技术。人类的大多数活动是通过语言完成的,无论是直接或用自然语言划定的语言都已完成。在千年发展的人类语言已成为一项令人讨厌的沟通形式,携带丰富的信息,通常超越单独的话。作为技术逐步使我们通过它传播更可访问的平台和方法,需要了解我们用于沟通的语言变得更大。通过合并人工智能(AI),计算机科学和计算语言学的力量,NLP通过模仿人类理解语言的能力来帮助机器“读”文本。

制作语言自然的方面是什么让NLP困难;决定了天然语言信息表示的规则在没有预先确定的情况下进化。这些规则可以是抽象和高水平的,就像讽刺如何用于表示含义;或低水平,就像使用角色's'传达多个名词。 NLP涉及用代码识别和利用这些规则,以将非结构化语言数据转换为具有模式的信息。在自然语言中解决了仍有很大挑战性问题。然而,深度学习方法正在实现最新的技术,导致一些特定的语言问题。

语言研究的早期计算前景专注于自动化语言语言结构的分析,创建机器翻译,语音合成和语音识别等基本技术。今天的研究人员磨练并利用了现实世界应用中的这些工具,创建了语音转换发动机和口头对话系统,识别对服务和产品的情感和情绪,以及挖掘财务或健康的社交媒体信息。

虽然NLP可能不像机器学习或大数据一样主流,但我们每天使用自然语言应用程序或从中受益。 2017年由TrActica报告 在NLP上估计,总有NLP硬件,软件和服务市场机会到2025年。该报告还预测,利用AI的基于NLP的软件解决方案将在2016年的1.56亿美元到2025年的价格将市场增长达到54亿美元。这是相当的清楚,NLP在这里留下来,它’S可能对人类与机器互动的影响更大。以下是NLP如何改变我们在企业中的合作方式的一些示例。

分类

数据分类简单地是指通过相关类别组织数据的过程,以便它可以更有效地使用和安全。分类过程不仅简化了数据检索,而且还在合规性,风险管理和数据安全方面发挥着至关重要的作用。数据分类需要标记数据,以便使其可跟踪和可搜索。它还抑制了多项数据数据,这减少了备份和存储成本。深入学习,用于自然语言处理,非常适合自动分类,因为它可以学习句子的复杂潜在结构和不同词语的语义接近。

NLP. 分类算法无法正常工作'OUT-THE-THE';他们必须接受培训,以对文本进行特定的预测。该算法基于哪些基于生成机器学习模型的分类/标记文本,然后将能够自动对未标记的文本进行分类。利用NLP自动化内容分类使整个协作过程有效且快速。

语义搜索和发现

平均企业每天生成大量数据。在这个数字时代,信息超载是一个真正的现象。我们对信息和知识的获取超出了我们对其感的能力。当在数据摄入期间应用NLP时,可搜索的索引会自动添加到文档的组合中。在基于关键字的搜索中,根据查询中找到的单词搜索文本和文档。返回的结果通常基于查询单词与文档的匹配数。

在语义搜索中,考虑了自然语言的句法结构,是单词和其他语言元素的频率。 NLP算法可以通过识别事件,品牌,人,地点或短语来了解搜索查询的特定要求;了解文本的负面或积极程度;并自动通过主题策划集合结果。为了更容易发现,可以生成与同一主题相关的个性化内容建议。

在结束时

今天的劳动力一直以大量的文本互动;不断浏览文件和共享文档。如果他们可以从文本中提取智能,他们将变得更加高效和生产。尽管自然语言处理不是新的科学,但由于对人机通信,强大的计算,增强算法以及大数据的可用性,这项技术越来越迅速推进。利用自然语言处理(NLP)在机器和人类之间创建交互式和平滑的接口,将继续是越来越认知应用的首要任务。

作者:Gabriel Lando

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