Последние тенденции в обработке естественного языка - обучение бизнес-аналитиков

Последние тенденции в обработке естественного языка - обучение бизнес-аналитиков

1. Более широкое использование обучения с учителем и без учителя.

Недавние разработки показали, что машинное обучение может сыграть решающую роль в будущем обработки естественного языка, особенно в текстовой аналитике. Чтобы понять, как это происходит, сначала следует вспомнить, что НЛП отвечает за синтаксический и семантический анализ фрагмента текста. После того, как механизм НЛП завершит свой анализ, например, разбив различные части речи, можно ввести механизм машинного обучения для выполнения более подробного анализа с помощью контролируемого и неконтролируемого обучения.

Неконтролируемое обучение отвечает за определение математических соотношений между результатами, производимыми механизмом НЛП. Как только это будет сделано, контролируемое обучение применяется к этим определениям взаимосвязи для точной настройки результатов с помощью подмножества бизнес-правил с учетом сложности результатов.

Отличным примером контролируемого обучения в действии может служить развертывание логических операторов и логических правил. Оба они играют важную роль в создании моделей данных, необходимых для проведения семантического анализа.

2. Более широкое использование в мониторинге компании

С постоянным ростом социальных сетей они готовы взять на себя еще более важную роль в принятии решений компаниями. Например, после ежеквартального отчета компания может полагаться на различные инструменты НЛП для отслеживания настроений о своей компании в социальных сетях и в новостях. Организации также могут извлечь выгоду из использования инструментов НЛП для отслеживания настроений клиентов в различных социальных сетях.

3. Рекуррентные нейронные сети больше не являются стандартом.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) легли в основу анализа текста в годы становления технологии. Эта архитектура в течение многих лет доминировала в тенденциях НЛП и позволяла выполнять глубокое обучение текста с использованием таких инноваций, как Word2vec. Это стандарт, на который полагаются многие крупнейшие мировые корпорации. Возможно, это не так надолго, если такие разработки, как ELMo и BERT, будут продолжаться такими же темпами, как и они.

Если вы маркетолог, возможно, вы уже заметили или не заметили влияние BERT. В конце 2019 года Google объявил, что интегрирует BERT в результаты поиска. Таким образом, в рейтинг поисковой системы добавляется новая динамика. Поскольку BERT действительно хорош в чтении контекста из фрагментов текста, битва за ранжирование, основанное только на ключевых словах, может в конечном итоге закончиться.

ELMo (встраивание из языковых моделей) использует рекуррентные нейронные сети для предоставления современных встраиваний, устраняющих многие недостатки традиционных подходов. Многослойная архитектура ELMo позволяет нам узнавать намного больше из контекста фрагмента текста, чем это позволяют традиционные методы. Нижние уровни заботятся об основных грамматических и синтаксических правилах, а верхние уровни отвечают за извлечение контекстной семантики.

Хотя RNN по-прежнему широко используются, это, вероятно, только вопрос времени, когда они вообще перестанут быть ведущим стандартом.

4. НЛП найдет еще больше новых вариантов использования.

Ожидается, что в обозримом будущем НЛП будет доминировать в человеко-машинном общении. Конечная цель - разработать систему НЛП, которая позволит нам общаться с машинами так же легко, как с другими людьми.

Ожидается, что объем данных, которые будут использоваться системами НЛП, вырастет в 100 раз к 2025 году. Это означает, что НЛП будет играть все более важную роль в нашей жизни, и с каждым годом появляются новые варианты использования.

5. Преобразователь будет доминирующим стандартом НЛП.

Хотя ELMo внесло некоторые столь необходимые изменения в мир НЛП, такие как возможность запоминать больше контекста для фрагмента текста, у него есть один существенный недостаток - он должен обрабатывать ввод последовательно. ELMo, заложник своей конструкции, справляется с этой задачей, сохраняя состояние всего текста, но жертвуя способностью изучать более длинные последовательности текста. Таким образом, тренировка занимает больше времени.

В конечном итоге это также означает, что он ограничен в размерах наборов данных, которые он может обучать. Учитывая, насколько велики различия в больших наборах данных, трудно не заметить этот недостаток.

Архитектура трансформатора решает эту проблему, позволяя обрабатывать входные данные параллельно друг другу, что значительно повышает производительность. Вдобавок к этому в 2019 году он был снова улучшен с выпуском transformer-XL, который позволяет одновременно обрабатывать даже более длинные последовательности текста. Это не просто повышение производительности.

Поскольку текст не нужно разбивать на более мелкие фрагменты, за один раз можно обрабатывать больше входных данных, что позволяет обрабатывать их с использованием естественных границ языка. Например, можно проанализировать целый абзац или предложение, что дает им возможность выделить еще больше контекста.

6. Больше использования бизнес-аналитики

По мере того как системы NLP становятся более функциональными и эффективными, они будут иметь большее значение для организаций, стремящихся собирать информацию бизнес-аналитики из необработанных бизнес-данных. Подразумевается, что NLP поможет предприятиям перейти от устаревших платформ к более современным платформам, основанным на интеллекте.

7. Заключение

В обозримом будущем НЛП станет доминирующим направлением в области искусственного интеллекта. Некоторые тенденции в самой структуре НЛП, такие как более широкое распространение предварительно обученных моделей, обязательно получат поддержку среди разработчиков. Для предприятий мониторинг потребительских настроений и бизнес-аналитика становятся все более популярными.

Вас также может заинтересовать