Обработка естественного языка (NLP) - один из самых быстрорастущих секторов в области искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). По прогнозам Mordor Intelligence , к 2026 году мировой рынок НЛП достигнет 42,04 миллиарда долларов, при этом среднегодовой темп роста составит 21,5%.
Этот экспоненциальный рост НЛП также привел к появлению новых тенденций и инноваций в отрасли. Давайте рассмотрим некоторые тенденции НЛП, на которые следует обратить внимание в 2021 году.
Трансферное обучение
Трансферное обучение (transfer learning) относится к технике машинного обучения (ML), при которой модель обучается для основной задачи, а затем перенаправляется для другой, аналогичной задачи. Таким образом, вместо разработки и обучения новой модели с нуля вы можете просто обновить существующую модель, что значительно экономит время и требует гораздо меньше данных.
Например, если вы научите классификатор предсказывать, есть ли на изображении продукты питания, вы также можете обучить его распознавать напитки. Точно так же, если вы научите классификатор распознавать одежду, вы также можете научить его распознавать обувь.
Сокращение затрат будет одним из главных приоритетов для компаний, движущихся вперед, трансфертное обучение станет основной тенденцией НЛП в 2021 году.
Развитие мультиязычного НЛП
Крупные международные компании выступают инициаторами внедрения предварительно обученных мультиязычных моделей НЛП.
Facebook представил XLM-R в 2019 году и M2M-100 совсем недавно, что является первой многоязычной моделью перевода. Он может переводить на 100 языков без какого-либо английского ввода или данных.
Расцвет Low-Code инструментов
Раньше, если вы хотели разработать модель НЛП, вам требовались глубокие знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения, программирования, библиотек с открытым исходным кодом и многого другого. Больше нет, поскольку Low-Code инструменты упрощают задачу.
MonkeyLearn, SaaS-компания, стремится демократизировать ML и NLP, делая их доступными для нетехнических пользователей. Компания разработала конструктор моделей «point-and-click», который позволяет создавать, обучать и интегрировать модели анализа и классификации текста.
Взаимодействие контролируемого и неконтролируемого обучения
Контролируемое обучение - это процесс машинного обучения, который включает сопоставление ввода и вывода на основе примеров пар ввода-вывода. С другой стороны, обучение без учителя не включает пары ввода-вывода или модели обучения. Модель работает сама по себе, чтобы раскрыть потенциальные возможности обучения.
Как контролируемое, так и неконтролируемое обучение имеют свои преимущества и недостатки. Хотя контролируемое обучение является более конкретным и может быть полезным при решении задач классификации, его способность справляться со сложными задачами ограничена. С другой стороны, обучение без учителя полезно, поскольку не требуется данных для маркировки, что ускоряет задачу классификации. Но с другой стороны, это не позволяет вам отображать или оценивать результаты.
Чтобы преодолеть этот разрыв между контролируемым и неконтролируемым обучением, разработчики решений НЛП комбинируют две модели обучения. Это объединение двух моделей показало, что производительность моделей машинного обучения повышается.
Анализ настроений в социальных сетях
Социальные сети больше не место, где люди делятся фотографиями из отпуска и тем, что они ели на обед. Он стал источником данных для компаний, поскольку каждый день на платформах социальных сетей генерируется огромное количество данных. Однако данные необработанные, и понять всю информацию вручную невозможно.
Язык, который люди используют в социальных сетях, отличается от того, на котором они пишут электронное письмо или оставляют отзыв о продукте. Традиционные модели НЛП могут с трудом различать нюансы одного и того же слова.
Чтобы преодолеть это препятствие разработчики работают над созданием модели анализа настроений в социальных сетях.
НЛП в действии - лучшие примеры использования
За прошедшие годы поставщики решений НЛП придумали инновационные способы использования НЛП. Вот некоторые из лучших примеров:
Нейронный машинный перевод (NML): NML значительно улучшил попытки имитации профессионального перевода. Microsoft Bing представила концепцию NML, которая сейчас используется Amazon, Google и другими технологическими гигантами.
Оценка кредитоспособности: банки в развивающихся странах отказались от процедур ручной оценки кредитоспособности. Теперь они используют алгоритмы НЛП, которые анализируют активность в социальных сетях, данные геолокации, поведение при просмотре страниц и другую информацию, которая помогает банкам принимать обоснованные решения по оценке кредитоспособности.
Чат-боты: Чат-боты существуют уже много лет, и они только становятся умнее. Juniper Research прогнозирует, что к 2022 году чат-боты смогут обрабатывать 75-90% запросов. Чат-боты - один из лучших вариантов использования НЛП в сочетании с распознаванием голоса.
Анализ настроений: как уже говорилось, анализ настроений является важным приложением НЛП. Компании по всему миру работают чтобы построить модели анализа настроений, чтобы лучше понять своих клиентов.
Вывод
Поскольку приложения NLP продолжают расти, можно с уверенностью прогнозировать, что NLP будет играть важную роль в общем функционировании и принятии решений в бизнесе. Организации будут продолжать внедрять ИИ в свою деятельность, чтобы получить преимущества в конкурентной борьбе.
Источник: whatech