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KI und maschinelles Lernen haben uns wunderbare Dinge beschenkt. NLP oder Natural Language Processing ist eine davon. Es ist eine der bekanntesten Anwendungen von KI. Wir verwenden diese Technologie in unserem täglichen Leben, ohne es zu wissen. Übersetzer, Spracherkennungs-Apps, Chatbots sind eigentlich NLP-basierte Produkte. Technologiegiganten wie Google und Microsoft entwickeln jedes Jahr neue Entwicklungen im Bereich NLP. Wenn Sie ein KI-Enthusiast sind, sollten Sie tief in NLP eintauchen. Ausruhen! Wir haben Sie abgedeckt. Lesen Sie einfach den Artikel durch und erfahren Sie mehr über die wichtigsten NLP-Trends, über die die meisten Datenwissenschaftler sprechen talking.
Top-Trends bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
NLP ist eine erlernbare Fähigkeit. Dazu müssen Sie eine Vorstellung von KI, ML, ML-Algorithmen und Metriken haben. Außerdem muss man wissen, mit welcher Art von NLP-Modellen die heutigen Data Scientists arbeiten. Deshalb haben wir die Top 10 der NLP-Trends aufgelistet, die Sie für zukünftige Fortschritte verfolgen können.
01. Stimmungsanalyse
Für jede Marke ist es wichtig zu wissen, was die Leute über ihre Produkte denken. Social Media ist eine riesige Plattform, um die Perspektiven der Menschen zu beobachten. Aber es wird schwierig sein, den Vorgang manuell durchzuführen. Hoffentlich haben wir NLP. Es automatisiert den gesamten Prozess. Jetzt können Sie die Meinungen von Leuten aus Kommentaren und Posts zu einem Produkt in sozialen Medien extrahieren.
Der Prozess wird als Sentimentanalyse bezeichnet. Es analysiert die Ansichten, Meinungen und Ansichten von Menschen zu jedem Thema. Marktforschung ist durch den Prozess komfortabler geworden. Wenn Sie ein Unternehmen gründen möchten, verwenden Sie die Sentiment-Analyse und gestalten Sie Ihr Produkt nach den Bedürfnissen der Menschen. Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Produkt scheitert, ist geringer, wenn Sie die Ansichten der Menschen mithilfe der Stimmungsanalyse untersuchen study.
02. Mehrsprachiges NLP
Mehrsprachiges NLP ist ein wichtiger NLP-Trend. Einsprachige Modelle können mit einer einzigen Sprache umgehen, während mehrsprachige Modelle mehrere Sprachen gleichzeitig verarbeiten können. Die Übersetzung einer Sprache in eine andere ist ein Beispiel für mehrsprachiges NLP. Sie können englische Wörter nur mit regulären NLP-Modellen erkennen. Aber mit mehrsprachigen Modellen können Sie Wörter sowohl in Englisch als auch in Spanisch, Französisch und Portugiesisch identifizieren.
Facebook hat mit dem M2M-100 ein mehrsprachiges Modell vorgestellt, das 100 Sprachen verarbeiten kann, ohne auf Englisch angewiesen zu sein. Microsoft hat ein ähnliches Modell entwickelt, das Turing-Modell. Es ist das größte jemals veröffentlichte Modell mit 17 Milliarden Parametern. Das Modell übertrifft die meisten verfügbaren State-of-the-Art-Modelle. Diese Arten von mehrsprachigem NLP haben den Austausch von Gefühlen auf der ganzen Welt erleichtert.
03. Chatbots und virtuelle Assistenten
Aufgrund der COVID-19-Situation hat es in allen Branchen einen Anstieg der Kundensupport-Tickets gegeben. Es ist eine ziemliche Herausforderung, all diese Tickets manuell zu verwalten. Chatbots und virtuelle Assistenten sind speziell geschult, um mehrere Kunden gleichzeitig und effektiver zu bearbeiten. Der Betrieb von Kundentickets kostet viel Zeit. Chatbots entlasten die Agenten jedoch von dieser Aufgabe und ermöglichen ihnen, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.
Unternehmen erkennen jetzt die Bedeutung und Effektivität von Chatbots. Um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden, bringen Entwickler jeden Tag neue Funktionen mit. Chatbots lernen auf der Flucht. Je mehr sie Kunden befragen, desto mehr steigt ihre Effizienz. Sie können jetzt komplexe Gespräche führen und völlig neue Aufgaben ohne vorherige Anweisungen erledigen.
04. Überwachung von Marktinformationen
Es ist sehr wichtig, über sich schnell ändernde Branchenentwicklungen und -anforderungen auf dem Laufenden zu bleiben. Was gestern berühmt war, kann morgen nicht mehr gebraucht werden. NLP ist ein unverzichtbares Werkzeug für die Überwachung und Verwaltung von Marktforschungsberichten, um wichtige Informationen für strategisches Wachstum zu extrahieren. Dieser NLP-Trend leitet Finanzexperten an, die Marktsituation zu analysieren und relevante Entscheidungen zu treffen.
Das Monitoring-Verfahren ist bereits in vielen Branchen im Einsatz. Die Stimmungsanalyse wird bei diesem Trend auch verwendet, um die Produktnachfrage zu kennen. In Zukunft werden sich Unternehmen in hohem Maße auf NLP verlassen, um weitere Fortschritte zu erzielen. NLP hat den Marktüberwachungsprozess relativ einfach gemacht.
05. Deep Learning im NLP
Es gab eine Zeit, in der im NLP leichte und flache Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet wurden. Allerdings integrieren Entwickler jetzt tiefe neuronale Netze in die Lösung natürlicher Sprachverarbeitungsprobleme. Traditionelles ML im NLP hatte einige Mängel. Deep Learning hat diese Nachteile beseitigt und die Effektivität erhöht.
RNN, CNN und rekursive neuronale Netze optimieren NLP-Modelle und Produktattribute wie semantische Rollenkennzeichnung, kontextbezogene Einbettung und maschinelle Übersetzungen. Rekurrente neuronale Netze (RNN) werden hauptsächlich im NLP verwendet. Sie helfen dem Modell, Texte genau zu klassifizieren. Die Verwendung von RNN im NLP wird unter Data Scientists bald zum Trend, da die Dokumentenklassifizierung dadurch sehr effizient wird.
06. Kombination von überwachten und unüberwachten Methoden
Das Trainieren eines Modells mit gekennzeichneten Daten wird als überwachtes Lernen bezeichnet. Auf der anderen Seite ist Training ohne Label unbeaufsichtigtes Lernen. Beim Training eines NLP-Modells führt die Kombination beider Methoden zu einer Verbesserung. Überwachtes Lernen wird in der Regel bei der Themenklassifizierung angewendet. Das Modell muss mehrmals trainiert werden, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen.
Unüberwachtes Lernen hat die Fähigkeit, Muster zu erkennen. Es gruppiert Objekte basierend auf Ähnlichkeit. Wenn Sie beide Lernmethoden in NLP-Modellen verwenden, erhöht sich die Leistung des Modells. Entwickler verwenden diese Art von Modellen insbesondere für die Textanalyse. Beim überwachten Lernen werden die komplizierten Begriffe in einem Text und Wortarten erkannt, beim unüberwachten Lernen wird der Zusammenhang zwischen ihnen untersucht.
07. Fake News und Cybermobbing erkennen
Die Leute verbreiten immer Fake News im Internet. Das Befolgen unzuverlässiger Informationen kann einer Person und einem Unternehmen schaden. Sie können nicht einfach einen Artikel lesen und in Sekundenschnelle entscheiden, ob er gefälscht ist. Aber NLP kann. Es kann innerhalb von Sekunden erkennen, ob die Nachrichten gefälscht sind oder nicht. Somit spart die Methode Zeit und menschlichen Aufwand und vermeidet die Verbreitung von Fake News.
Viele Websites und soziale Medien verwenden NLP, um Cybermobbing zu erkennen. Es hat sich zu einem großen NLP-Trend entwickelt. Facebook und Twitter verwenden Klassifikatoren des maschinellen Lernens, um Hassreden oder beleidigende Sprache zu unterscheiden. Entwickler haben daran gearbeitet, Cybermobbing durch die Implementierung von NLP zu stoppen und das Internet zu einem sicheren Ort zu machen.
08. Intelligente semantische Suche
Intelligente semantische Suchtechnologie ist ein steigender Trend in der heutigen Welt. Wir suchen immer nach der Bedeutung eines Wortes oder eines Satzes im Internet. Suchmaschinen zeigen uns die beste Übersetzung. Aber es gibt Fälle, in denen wir die innere Bedeutung eines Satzes brauchen. Den Satz zu übersetzen, indem man einzelne Wortbedeutungen setzt, wird in diesem Fall nicht ausreichen.
Um dieses Problem zu lösen, wurde NLP in Suchmaschinen angewendet. Es ist jetzt möglich, das Modell mit Millionen von Dokumenten zu trainieren. Das Modell liefert semantisch ähnliche Bedeutungen. Früher suchten Suchmaschinen nach der wörtlichen Bedeutung des Wortes. Bei der semantischen Suche wird die Bedeutung jedoch anhand der inhaltlichen Herkunft des Wortes platziert. Dieser Prozess hat unsere Sucherfahrung sehr fruchtbar gemacht.
09. Transferlernen im NLP
Transfer Learning ist eine bekannte Methode des maschinellen Lernens. Angenommen, Sie möchten ein Modell erstellen. Aber Sie haben nicht genug Daten. In diesem Fall können Sie einen ähnlichen Modelltyp sammeln und Ihr Modell basierend auf dem vorherigen Modell trainieren. Diese Art, ein Modell von einem anderen Modell zu trainieren, wird Transfer Learning genannt.
Wenn Sie Transfer Learning verwenden, müssen Sie Ihr Modell nicht von Grund auf neu erstellen. Das spart viel Zeit und Mühe. Das einzige, was Sie tun müssen, ist die Feinabstimmung eines vortrainierten Modells. Sie können diese Methode im NLP verwenden. Entwickler können NLP-Aufgaben mit begrenztem Daten- und Zeitaufwand lösen. Deshalb ist es zu einem der Top-NLP-Trends in der heutigen Welt geworden.
10. Kundenspezifische Produktempfehlung
Die Welt bewegt sich in Richtung Online-Geschäft. Im Jahr 2020 wurden Online-Märkte aufgrund von COVID-19 sehr bekannt. Es ist wichtig, das Surfverhalten der Kunden zu analysieren. Unternehmen verwenden NLP-Techniken, um Einkaufstrends zu analysieren und die Kundenbindung zu erhöhen. Das Produktempfehlungssystem ist eine Anwendung von NLP.
Grundsätzlich ist eine Produktempfehlung eine Filtermethode, die versucht, die Produkte zu identifizieren und zu demonstrieren, die Verbraucher kaufen möchten. In den letzten Jahren haben Empfehlungssysteme an Popularität gewonnen. Sie werden in einer Reihe von Bereichen verwendet, darunter Filme, Nachrichten, Bücher, Forschungsarbeiten, Musik und andere Artikel.
Was nun?
Es ist glasklar, dass KI und ML die nächste Ära beherrschen werden. Jede Branche kommt auf den Geschmack von KI. Ein Unternehmen muss NLP verwenden, um die Erkenntnisse der Menschen über sein Produkt zu kennen. Darüber hinaus können Sie ohne NLP nicht erwarten, eine sichere und betrugsfreie Website zu erhalten. Von der Erkennung von Spam-E-Mails bis hin zur Spracherkennung ist NLP überall. Um sich damit vertraut zu machen, haben wir die wichtigsten NLP-Trends aufgelistet, die die meisten Data Scientists erforschen und die die meisten Unternehmen in ihrem Produkt anwenden.
Wir haben versucht, die trendigsten aufzunehmen. Der Artikel wird für Anfänger von Vorteil sein. Dennoch kann es einige Mängel geben. Teilen Sie uns Ihren Einblick in den Artikel mit. Und halten Sie sich auf dem Laufenden, indem Sie regelmäßig unsere Website besuchen.
