자연 언어 처리 기술의 응용

NLP는 테크 월드의 미래를 어떻게 형성 할 것입니까?

자연 언어 처리 또는 NLP는 컴퓨터와 사람이 상호 작용하는 방식에 많은 중요한 영향을주는 인공 지능의 한 분야입니다. 수천 년과 수천 년에 걸쳐 개발 된 인간 언어는 종종 단어를 초월하는 풍부한 정보를 전달하는 미묘한 형태의 의사 소통이되었습니다. NLP는 인간 의사 소통과 디지털 데이터 간의 격차를 해소하는 중요한 기술이 될 것입니다. 자연어 처리가 앞으로 수년에 걸쳐 사용될 5 가지 방법이 있습니다.

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기계 번역

리암 노리스 / 스톤 / 게티 이미지

세계의 정보가 온라인 일 때 데이터를 액세스 가능하게 만드는 작업이 점차 중요 해지고 있습니다. 언어 장벽을 뛰어 넘어 모든 사람들이 세계의 정보에 접근 할 수 있도록하는 도전은 단순히 사람의 번역 능력을 뛰어 넘었습니다. Duolingo와 같은 혁신적인 회사는 새로운 언어를 배우면서 번역 노력을 기울임으로써 많은 사람들을 공헌하고자합니다. 그러나 기계 번역은 세계 정보를 조화시키는 훨씬 더 확장 가능한 대안을 제공합니다. Google은 자사의 Google 번역 서비스에 독점적 인 통계 엔진을 사용하여 기계 번역의 선두 주자입니다. 기계 번역 기술의 문제점은 단어를 번역하는 것이 아니라 문장의 의미를 보존하는 것입니다. NLP의 핵심은 복잡한 기술적 문제입니다.

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스팸 퇴치

스팸 필터는 계속 증가하는 원치 않는 이메일 문제에 대한 첫 번째 방어선으로 중요 해지고 있습니다. 그러나 이메일을 광범위하게 사용하는 거의 모든 사람들이 여전히 원치 않는 이메일이나 필터에서 우연히 발견 된 중요한 이메일에 대해 고통을 겪었습니다. 스팸 필터의 가양 성 및 가짜 문제는 NLP 기술의 핵심이며, 다시 말하자면 텍스트 문자열에서 의미를 추출하는 문제입니다. 많은 관심을받은 기술로는 베이 즈식 스팸 필터링 ( Bayesian spam filtering)이 있습니다.이 기법은 스팸 및 비 스팸 전자 메일의 일반적인 발생과 비교하여 전자 메일의 단어 발생률을 측정하는 통계 기법입니다.

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정보 추출

금융 시장에서의 많은 중요한 결정은 점점 인간의 감독과 통제에서 멀어지고 있습니다. 알고리즘 트레이딩은 기술에 의해 전적으로 통제되는 금융 투자의 한 형태 인 인기가 높아지고 있습니다. 그러나 이러한 재정적 결정 중 많은 부분이 뉴스에 의해 영향을받습니다. 저널리즘은 여전히 ​​영어로 주로 발표됩니다. 그런 다음 NLP의 주요 과제는 이러한 일반 텍스트 발표를 받아 알고리즘 거래 의사 결정에 포함될 수있는 형식으로 관련 정보를 추출하는 것입니다. 예를 들어, 기업 간의 합병 소식은 거래 의사 결정에 큰 영향을 줄 수 있으며 합병, 선수, 가격, 누가 인수 대상인지 거래 알고리즘에 통합 할 수있는 속도는 수백만 달러.

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요약

정보 과부하는 디지털 시대의 진정한 현상이며 이미 지식과 정보에 대한 우리의 접근은 그것을 이해하는 우리의 능력을 훨씬 초과합니다. 이것은 느려질 징후가없는 추세이므로 문서와 정보의 의미를 요약하는 기능이 점차 중요 해지고 있습니다. 이는 방대한 양의 데이터로부터 관련 정보를 인식하고 흡수하는 능력을 부여하는 것뿐만 아니라 중요합니다. 또 다른 바람직한 결과는 소셜 미디어의 집계 된 데이터를 기반으로 한 더 깊은 감정적 인 의미를 이해하는 것입니다. 회사는 최신 제품 제공에 대한 일반적인 감정을 결정할 수 있습니까? NLP의이 지점은 가치있는 마케팅 자산으로 점점 유용해질 것입니다.

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질문 응답

검색 엔진은 세계의 풍부한 정보를 손끝에 넣었지만 실제로는 인간이 제기 한 특정 질문에 실제로 응답 할 때 매우 원시적입니다. Google은 사용자가 찾고있는 답변을 찾기 위해 여러 가지 검색 결과를 자주 시도해야하는 사용자에게 이것이 야기한 좌절감을 보았습니다. NLP에서의 Google 노력의 큰 초점은 자연어 질문을 인식하고 의미를 추출하여 답변을 제공하는 것이 었으며 Google 결과 페이지의 진화에 초점이 맞춰졌습니다. 확실히 개선되고는 있지만, 검색 엔진과 자연 언어 처리 연구의 주요 응용 프로그램 중 하나는 여전히 중요한 과제입니다.