mercoledì, Ottobre 20, 2021
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Cosa c'è all'orizzonte per l'elaborazione del linguaggio naturale

L'intelligenza artificiale (AI) e il suo potenziale per il futuro sono inquietanti. Una delle innovazioni più significative della tecnologia AI è l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere le query ei comandi degli utenti. I progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale, così come le sue moderne applicazioni, sono sbalorditivi.

Qui, esploreremo i progressi in questa tecnologia e ciò che è all'orizzonte per la PNL.

Progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale è in aumento. Utilizzando Python e altri linguaggi di codifica, Natural Language Processing ha la capacità di contestualizzare, comprendere e tradurre il linguaggio umano in tre aree chiave. Questi sono:

1) Linguistica

I dati hanno guidato la comprensione linguistica della PNL negli ultimi anni. Con sistemi che rilevano e analizzano il linguaggio in base a morfologia, sintassi, semantica e pragmatica, la capacità di questa intelligenza di analizzare il linguaggio in base al contesto è arrivata lontano.

Il team di ricerca della Virginia Tech ha analizzato 6.500 recensioni di prodotti a base di whisky utilizzando i sistemi PNL per aiutare a contestualizzare e analizzare il modo in cui percepiamo il gusto. Le implicazioni di ciò per il marketing sono enormi, poiché descrittori migliori aiutano a indirizzare i prodotti e guidare i clienti.

Grandi campioni di dati possono essere setacciati dalla tecnologia AI per trovare punti in comune e contesto nel linguaggio. Questo aiuta a migliorare la comprensione della macchina e ad acquisire modelli di cui noi umani potremmo non essere nemmeno a conoscenza, oltre a consentire l'automazione di alcuni processi comunicativi.

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2) Traduzione

Chiunque abbia utilizzato Google Traduttore sa che l'intelligenza artificiale a cui abbiamo attualmente accesso è tutt'altro che perfetta quando si tratta di tradurre il testo da una lingua all'altra. I progressi nella PNL sperano di cambiare la situazione.

Lo Stanford Natural Language Processing Group ha compiuto progressi significativi con un sistema chiamato Minimum Error Rate Training (MERT). Questo sistema utilizza algoritmi per rilevare errori nell'elaborazione del linguaggio e ottimizzare l'output.

Anche se un futuro in cui è possibile inserire una lunga stringa di testo in uno strumento gratuito come Google Traduttore e ottenere un risultato comprensibile potrebbe essere ancora lontano, non è troppo distante. Gli strumenti di PNL come MERT migliorano questi processi continuamente.

3) Trasferire l'apprendimento

Un'innovazione popolare nel campo della PNL è trasferire l'apprendimento o prendere un modello linguistico pre-addestrato e trasferirlo in un ambiente diverso.

Il transfer learning è particolarmente utile quando gli utenti non dispongono di un set di dati sufficientemente ampio per iniziare un processo di deep learning da zero. Un modello pre-addestrato ha già appreso fino a un certo punto, che può quindi essere trasferito in un ambiente simile per risultati migliori e più rapidi.

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Applicazioni per il futuro

Lo sviluppo della PNL ha fatto passi da gigante negli ultimi anni. In un mondo pieno di preoccupazioni etiche nell'intelligenza artificiale come pregiudizi di genere o razziali, discriminazione e disinformazione comunemente denominati “ notizie false '', il potere della PNL di comprendere e contestualizzare queste informazioni potrebbe portare a un futuro in cui possiamo meglio segnalare le inesattezze .

In futuro, possiamo tradurre istantaneamente testi o insegnare alle macchine a comprendere lingue e comandi. Ci sono cose brillanti all'orizzonte per Natural Language Processing.

Forse un giorno presto, questa tecnologia ci permetterà di vivere in un mondo senza il tipo di barriere create dalle differenze linguistiche e dai problemi di comunicazione.

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