Data science

แนวโน้มและการคาดการณ์การประมวลผลภาษาธรรมชาติยอดนิยม (NLP) สำหรับปี 2022

โดย 2022 แนวโน้มและการคาดการณ์ของ NLP จะช่วยเพิ่มอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นหนึ่งในสาขาที่ร้อนแรงที่สุดในปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ในขณะนี้ อุตสาหกรรม NLP ทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง US$.04 พันล้านโดย 2026 โดยมี CAGR 04 5% ตาม Mordor Intelligence การขยายตัวอย่างรวดเร็วของ NLP ส่งผลให้เกิดแนวโน้มและความก้าวหน้าใหม่ๆ ในสาขานี้ มาดูแนวโน้ม NLP ที่ควรระวังกัน 42 การโอนย้ายการเรียนรู้ การโอนย้ายการเรียนรู้คือแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองสำหรับงานหนึ่งงาน แล้วนำแบบจำลองนั้นไปใช้กับกิจกรรมที่เกี่ยวข้อง แทนที่จะพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง ใช้เวลานาน และต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก คุณอาจปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมมาแล้ว ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงสามารถทำงาน NLP ได้สำเร็จเร็วขึ้นและมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับน้อยลง การโอนย้ายการเรียนรู้ ซึ่งได้รับความนิยมครั้งแรกในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ บัดนี้ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชัน NLP เช่น การจำแนกประเภทเจตนา การวิเคราะห์ความรู้สึก และการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ ข่าวปลอมและ NLP การตรวจจับการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการตรวจจับและป้องกันการแพร่กระจายของข่าวปลอมและการบิดเบือนข้อมูล ประหยัดเวลาและความพยายาม เราได้เห็นวิธีการที่น่าสนใจหลายอย่างในการระบุข่าวปลอมโดยอัตโนมัติในปีนี้ และเราน่าจะเห็นวิธีการนี้มากขึ้นใน 2022 พร้อมข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมากมายเกี่ยวกับโควิด-19 หมุนเวียน การตรวจจับการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตเป็นอีกวิธีหนึ่งที่ใช้ NLP เพื่อสร้างอิทธิพลที่ดี บนโซเชียลมีเดีย ตัวแยกประเภทได้รับการพัฒนาเพื่อตรวจจับการใช้ภาษาที่ไม่เหมาะสมและเสื่อมเสีย ตลอดจนคำพูดแสดงความเกลียดชัง การตรวจสอบโซเชียลมีเดียโดยใช้ NLP In 2022 การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือที่เรียกว่าการทำเหมืองความคิดเห็นจะยังคงมีบทบาทสำคัญต่อไป ทำให้ธุรกิจต่างๆ สามารถติดตามโซเชียลมีเดียและรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ของตน การใช้เครื่องมือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อประเมินความรู้สึกของแบรนด์สามารถช่วยธุรกิจในการระบุจุดที่ต้องปรับปรุง ตรวจจับความคิดเห็นเชิงลบได้ทันที (และตอบสนองในเชิงรุก) และเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน การวิเคราะห์ผลกระทบของความพยายามทางการตลาดและการประเมินว่าผู้บริโภคมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อเหตุการณ์ต่างๆ เช่น การแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่ เป็นกรณีการใช้งานที่น่าสนใจอีกสองกรณีสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการเฝ้าติดตามโซเชียลมีเดีย โมเดลการฝึกอบรมการเรียนรู้การเสริมแรง การเรียนรู้การเสริมกำลังเป็นฟิลด์ย่อยการเรียนรู้ของเครื่องที่คาดว่าจะขยายตัวใน 2021 โดยพื้นฐานแล้วอัลกอริธึมการเสริมกำลังเรียนรู้โดยการทำโดยใช้กระบวนการลองผิดลองถูกที่รวมเอาข้อมูลจากการกระทำและประสบการณ์ในอดีต การเรียนรู้การเสริมแรงอาจใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเพิ่มความเร็วให้กับงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการสรุป ในปัจจุบัน อัลกอริธึมที่มีการควบคุมดูแลถูกใช้เพื่อฝึกโมเดล NLP ซึ่งจะมีการปรับแต่งในภายหลังด้วยการเรียนรู้การเสริมแรง การใช้ NLP หลายภาษาจะเพิ่มขึ้น ความก้าวหน้าของ NLP ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ภาษาอังกฤษ ในทางกลับกัน บริษัทต่างๆ เช่น Google และ Facebook กำลังเปิดตัวโมเดลหลายภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งทำงานได้ดีพอๆ กับหรือดีกว่ารุ่นที่ใช้ภาษาเดียว ไลบรารีโอเพนซอร์สกำลังเดินตามรอยเท้าของ Google และ Facebook ด้วยการปรับปรุงล่าสุดในการฝังประโยคที่ไม่เชื่อเรื่องภาษา การเรียนรู้แบบไม่มีช็อต และความพร้อมใช้งานของการฝังหลายภาษา ดังนั้นเราจึงคาดว่าจะเห็นแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในโมเดล NLP หลายภาษาใน ปีหน้า 2022. การใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบผสมภายใต้การดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล การผสมผสานวิธีการที่มีการดูแลและไม่ได้รับการดูแลสำหรับการพัฒนาแบบจำลองสำหรับ NLP ดูเหมือนจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น การเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่งมักใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่หัวข้อ จำเป็นต้องมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากรวมถึงการทำซ้ำหลายครั้งก่อนที่แบบจำลองจะสามารถสร้างการคาดการณ์ที่ดีได้ ไม่มีข้อมูลกำกับในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนและสามารถรับรู้รูปแบบและสรุปผลข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ด้วยตัวเอง การทำคลัสเตอร์เป็นตัวอย่างหนึ่งของสิ่งนี้ ซึ่งไอเท็มที่เกี่ยวข้องถูกรวมกลุ่มเข้าด้วยกัน การผสมผสานการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการตีความข้อความ การบริการลูกค้าแบบอัตโนมัติ: การติดแท็กตั๋วและยุคใหม่ของ Chatbots การผสานรวมเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ากับซอฟต์แวร์ Help Desk อาจทำให้การดำเนินการที่ใช้เวลานานและลำบากเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การติดฉลากและการกำหนดเส้นทางปัญหาในการสนับสนุนลูกค้า ทำให้พนักงานมีอิสระในการทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น ในแนวหน้าของการบริการลูกค้า แชทบอทจะยังคงมีบทบาทสำคัญต่อไป แม้จะมีข้อจำกัดบางประการ แต่โดยทั่วไปแล้วพวกเขาสามารถสนทนาพื้นฐานและทำกิจกรรมที่ได้รับการฝึกอบรมได้ ด้วยความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และความต้องการบริการลูกค้าที่เพิ่มขึ้น เราสามารถคาดหวังว่าจะเห็นความก้าวหน้าที่สำคัญต่อแชทบ็อตรุ่นต่อไป ซึ่งสามารถพัฒนาตนเอง มีการสนทนาที่ซับซ้อนมากขึ้น และอาจเรียนรู้วิธีดำเนินการใหม่ให้เสร็จสมบูรณ์ งานโดยไม่ต้องฝึกอบรมล่วงหน้า การเพิ่มขึ้นของเครื่องมือ Low-Code ในอดีต การพัฒนาโมเดล NLP จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การเขียนโค้ด ไลบรารีโอเพนซอร์ส และหัวข้ออื่นๆ ไม่นานอีกต่อไป ต้องขอบคุณเทคโนโลยี low-code ที่ทำให้ชีวิตง่ายขึ้น แม้ว่าเครื่องมือแบบ low-code หรือ no-code จะมีมาระยะหนึ่งแล้ว แต่การใช้งานนั้นถูกจำกัดไว้เฉพาะการพัฒนาเว็บและซอฟต์แวร์เท่านั้น เราอาจเห็นการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีเหล่านี้ในพื้นที่ NLP เช่นกันใน 2022 MonkeyLearn ซึ่งเป็นบริษัท SaaS มีเป้าหมายเพื่อทำให้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นประชาธิปไตยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยทำให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงได้ บริษัทได้สร้างตัวสร้างแบบจำลองที่ช่วยให้คุณสามารถสร้าง ฝึกฝน และรวมการวิเคราะห์ทางอารมณ์และแบบจำลองการจัดประเภทข้อความโดยใช้อินเทอร์เฟซแบบชี้แล้วคลิก NLP จะต้องใช้กลยุทธ์ที่ครอบคลุม จากมุมมองทางการค้า องค์กรที่เข้าใจว่า AI จะทำงานอย่างไรภายในผลิตภัณฑ์ นอกเหนือจากทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นในการเปิดตัวและขยายโครงการ NLP จะทำได้ดีขึ้น เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ ทุกแผนกในองค์กรต้องเข้าใจถึงประโยชน์ของการรวม AI และผลกระทบต่อบทบาทของพวกเขาอย่างไร การริเริ่มหลายอย่างล้มเหลวเนื่องจากขาดการบูรณาการ AI แบบองค์รวม ซึ่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์ นักออกแบบ การตลาด พนักงานขาย และอื่นๆ ไม่ได้มีส่วนร่วมอย่างจริงจังในการปรับใช้ ในปีหน้า 42 การลงทุนโดยรวมในด้านความรู้ เวลา พลังงาน และการปฏิบัติทั่วทั้งองค์กรจะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จ Transformers Will Lead the Way: BERT & ELMO BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) และ ELMo (Embeddings from Language Models) จะเป็นจุดสนใจของชุมชน NLP ใน 2022 โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาล และสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของปัญหา NLP ที่หลากหลายได้อย่างมาก

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button