L'elaborazione del linguaggio naturale o PNL è una branca dell'intelligenza artificiale che ha molte implicazioni importanti sui modi in cui i computer e gli esseri umani interagiscono. Il linguaggio umano, sviluppato in migliaia e migliaia di anni, è diventato una forma sfumata di comunicazione che porta una ricchezza di informazioni che spesso trascende le sole parole. La PNL diventerà una tecnologia importante per colmare il divario tra comunicazione umana e dati digitali. Ecco 5 modi in cui l'elaborazione del linguaggio naturale verrà utilizzata negli anni a venire.
Traduzione automatica
Poiché l'informazione mondiale è online, il compito di rendere tali dati diventa sempre più importante. La sfida di rendere le informazioni del mondo accessibili a tutti, attraverso le barriere linguistiche, ha semplicemente superato la capacità di traduzione umana. Aziende innovative come Duolingo stanno cercando di reclutare grandi quantità di persone per contribuire, coincidendo con gli sforzi di traduzione con l'apprendimento di una nuova lingua. Ma la traduzione automatica offre un'alternativa ancora più scalabile per armonizzare le informazioni del mondo. Google è un'azienda all'avanguardia nella traduzione automatica, che utilizza un motore statistico proprietario per il suo servizio di traduzione di Google. La sfida con le tecnologie di traduzione automatica non è nel tradurre le parole, ma nel preservare il significato delle frasi, un complesso problema tecnologico che è al centro della PNL.
Spam combattente
I filtri antispam sono diventati importanti come prima linea di difesa contro il problema sempre più grande di e-mail indesiderate. Ma quasi tutti coloro che utilizzano l'e-mail in modo estensivo hanno sofferto per le e-mail indesiderate che vengono ancora ricevute o per le e-mail importanti che sono state accidentalmente catturate nel filtro. I problemi di falsi positivi e falsi negativi dei filtri di spam sono al centro della tecnologia di PNL, ancora una volta ributtanti alla sfida di estrarre il significato da stringhe di testo. Una tecnologia che ha ricevuto molta attenzione è il filtraggio dello spam bayesiano, una tecnica statistica in cui l'incidenza delle parole in un'e-mail è misurata rispetto alla sua tipica presenza in un insieme di e-mail spam e non spam.
Estrazione di informazioni
Molte decisioni importanti nei mercati finanziari si stanno allontanando sempre più dalla supervisione e dal controllo umani. Il trading algoritmico sta diventando più popolare, una forma di investimento finanziario interamente controllata dalla tecnologia. Ma molte di queste decisioni finanziarie sono influenzate dalle notizie, dal giornalismo che è ancora presentato prevalentemente in inglese. Un compito importante, quindi, della PNL è diventato quello di prendere questi annunci di testo in chiaro e di estrarre le informazioni pertinenti in un formato che può essere preso in considerazione in decisioni di trading algoritmiche. Ad esempio, le notizie di una fusione tra aziende possono avere un grande impatto sulle decisioni di trading e la velocità con cui i particolari della fusione, i giocatori, i prezzi, chi acquisisce chi può essere incorporato in un algoritmo di trading possono avere implicazioni di profitto nel milioni di dollari.
Summarization
Il sovraccarico di informazioni è un vero fenomeno nella nostra era digitale, e già il nostro accesso alla conoscenza e alle informazioni supera di gran lunga la nostra capacità di comprenderlo. Questa è una tendenza che non mostra alcun segno di rallentamento, e quindi la capacità di sintetizzare il significato di documenti e informazioni sta diventando sempre più importante. Questo è importante non solo consentendoci di riconoscere e assorbire le informazioni pertinenti da grandi quantità di dati. Un altro risultato desiderato è comprendere i significati emotivi più profondi, ad esempio, sulla base di dati aggregati dai social media, una società può determinare il sentimento generale per la sua ultima offerta di prodotti? Questo ramo della PNL diventerà sempre più utile come preziosa risorsa di marketing.
Domanda risposta
I motori di ricerca mettono a portata di mano la ricchezza di informazioni del mondo, ma sono ancora generalmente piuttosto primitivi quando si tratta di rispondere a domande specifiche poste dagli umani. Google ha visto la frustrazione che ciò ha causato negli utenti, che spesso hanno bisogno di provare una serie di risultati di ricerca diversi per trovare la risposta che stanno cercando. Un grande obiettivo degli sforzi di Google in NLP è stato quello di riconoscere le domande in lingua naturale, estrarne il significato e fornire la risposta, e l'evoluzione della pagina dei risultati di Google ha mostrato questa attenzione. Anche se sicuramente migliorando, questa rimane una sfida importante per i motori di ricerca, e una delle principali applicazioni della ricerca sull'elaborazione del linguaggio naturale.
