Bagaimana NLP Membentuk Masa Depan Dunia Teknologi?
Pemrosesan bahasa alami, atau NLP adalah cabang kecerdasan buatan yang memiliki banyak implikasi penting pada cara komputer dan manusia berinteraksi. Bahasa manusia, yang dikembangkan selama ribuan dan ribuan tahun, telah menjadi bentuk komunikasi yang bernuansa yang membawa banyak informasi yang sering melampaui kata-kata saja. NLP akan menjadi teknologi penting dalam menjembatani kesenjangan antara komunikasi manusia dan data digital. Berikut ini 5 cara pemrosesan bahasa alami yang akan digunakan di tahun-tahun mendatang.
01 05
Mesin penerjemah
Karena informasi dunia sedang online, tugas membuat data yang dapat diakses menjadi semakin penting. Tantangan untuk membuat informasi dunia dapat diakses oleh semua orang, melintasi hambatan bahasa, telah melampaui kapasitas penerjemahan manusia. Perusahaan yang inovatif seperti Duolingo mencari untuk merekrut sejumlah besar orang untuk berkontribusi, dengan upaya penerjemahan yang bersamaan dengan belajar bahasa baru. Tetapi terjemahan mesin menawarkan alternatif yang lebih skalabel untuk menyelaraskan informasi dunia. Google adalah perusahaan yang terdepan dalam penerjemahan mesin, menggunakan mesin statistik eksklusif untuk layanan terjemahan Google-nya. Tantangan dengan teknologi terjemahan mesin tidak dalam menerjemahkan kata-kata, tetapi dalam melestarikan makna kalimat, masalah teknologi kompleks yang merupakan inti dari NLP.
02 dari 05
Memerangi Spam
Filter spam telah menjadi penting sebagai garis pertahanan pertama terhadap masalah yang semakin meningkat dari email yang tidak diinginkan. Namun hampir semua orang yang menggunakan email secara ekstensif mengalami kesedihan atas email yang tidak diinginkan yang masih diterima, atau email penting yang secara tidak sengaja tertangkap dalam filter. Isu-isu positif palsu dan negatif palsu dari filter spam berada di jantung teknologi NLP, sekali lagi mendidih ke tantangan untuk mengekstraksi makna dari string teks. Sebuah teknologi yang telah menerima banyak perhatian adalah pemfilteran spam Bayesian , teknik statistik di mana kejadian kata-kata dalam email diukur terhadap kejadian yang khas dalam korpus email spam dan non-spam.
03 dari 05
Ekstraksi Informasi
Banyak keputusan penting di pasar keuangan semakin menjauh dari pengawasan dan kendali manusia. Perdagangan algoritmik menjadi lebih populer, suatu bentuk investasi keuangan yang sepenuhnya dikendalikan oleh teknologi. Tetapi banyak dari keputusan keuangan ini dipengaruhi oleh berita, oleh jurnalisme yang masih disajikan terutama dalam bahasa Inggris. Tugas utama, kemudian, NLP telah menjadi mengambil pengumuman teks biasa ini, dan mengekstraksi info terkait dalam format yang dapat diperhitungkan dalam keputusan perdagangan algoritmik. Sebagai contoh, berita merger antara perusahaan dapat memiliki dampak besar pada keputusan perdagangan, dan kecepatan di mana hal-hal khusus dari merger, pemain, harga, yang mengakuisisi siapa, dapat dimasukkan ke dalam algoritma perdagangan dapat memiliki implikasi laba di jutaan dolar.
04 dari 05
Summarization
Informasi yang berlebihan adalah fenomena nyata di era digital kami, dan sudah akses kami ke pengetahuan dan informasi jauh melebihi kemampuan kami untuk memahaminya. Ini adalah tren yang tidak menunjukkan tanda-tanda perlambatan, sehingga kemampuan meringkas makna dokumen dan informasi menjadi semakin penting. Hal ini penting tidak hanya dalam memungkinkan kami untuk mengenali dan menyerap informasi terkait dari sejumlah besar data. Hasil lain yang diinginkan adalah untuk memahami makna emosional yang lebih dalam, misalnya, berdasarkan data agregat dari media sosial , dapatkah sebuah perusahaan menentukan sentimen umum untuk penawaran produk terbaru? Cabang NLP ini akan menjadi semakin berguna sebagai aset pemasaran yang berharga.
05 dari 05
Pertanyaan Menjawab
Mesin pencari menyimpan informasi kekayaan dunia di ujung jari kita, tetapi pada umumnya masih cukup primitif ketika benar-benar menjawab pertanyaan spesifik yang diajukan oleh manusia. Google telah melihat kekecewaan yang disebabkan oleh pengguna, yang sering kali perlu mencoba sejumlah hasil pencarian yang berbeda untuk menemukan jawaban yang mereka cari. Fokus besar dari upaya Google dalam NLP adalah untuk mengenali pertanyaan bahasa alami, mengekstrak makna, dan memberikan jawabannya, dan evolusi halaman hasil Google telah menunjukkan fokus ini. Meskipun tentu saja membaik, ini tetap menjadi tantangan utama bagi mesin pencari, dan salah satu aplikasi utama dari penelitian pemrosesan bahasa alami.