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Talla:關于人工智能中的NLP的一切

Talla:關于人工智能中的NLP的一切

自然語言處理(NLP)是人工智能的一個令人興奮的子領域。在播客AI at work的第40集中,Basis Technology的首席運營官兼聯合創始人Steve Cohen與Talla的首席執行官兼聯合創始人Rob May一起,深入探討了NLP的最新趨勢和未來的可能性。

什么是NLP?Steve將其定義為人工智能的廣泛領域所包含的功能之一,專注于彌合人類語言和計算機處理之間的差距。

在過去20年中,NLP發生了巨大變化。在AI工具,機器學習和統計建模出現之前,該方法是經典的、基于規則的NLP。這涉及雇用語言學家并讓他們構建描述單詞之間關系的數據和規則的字典,構建復雜的基于規則的體系結構。

這種方法幾乎完全消失了,取而代之的是另一種基于規則的NLP。現在,機器弄清楚規則應該是什么。從本質上講,機器學習已經取代了之前手動構建基于規則的NLP基礎架構的語言學家。

實用的NLP應用程序

大多數人想到的第一個應用程序可能是機器翻譯。Steve分享了NLP的其他幾個有用的應用程序,包括能夠識別文本的語言(對下游處理非常有用)和提取,即命名的實體提取。

他解釋說,命名實體提取是公司有興趣從文本中尋找姓名的東西,通常是人,組織,地點,公司等。此外,提取或識別也可能與產品,事件,關系等等有關。在理解客戶的興趣或對特定產品或特定品牌興趣方面,情感分析尤其有用。

Talla:關于人工智能中的NLP的一切

多年來,NLP一直是國家安全工作的重要組成部分。2006年,一場恐怖主義陰謀企圖摧毀7架飛機,當時這7架飛機正載著走私的液體炸彈飛越大西洋。通過使用自然語言處理來分析截獲的信息,美國和英國當局發現了陰謀,最終阻止了可怕的事件。多虧了NLP,這七架飛機上的人得救了,這也是為什么我們不能攜帶超過3盎司的東西上飛機。事實上,正是Steve的公司開發了威脅檢測應用程序來揭露這個陰謀。

NLP的未來

NLP領域是否融合了一種可以用于許多不同事物的技術?并非如此。不同的NLP應用需要不同的方法,從MEMMS到神經網絡,但是沒有可以解決所有問題的靈丹妙藥,這取決于手頭的具體任務。

他們在近20年來一直遇到一個持久的上游問題,其中很大一部分是處理掃描的文檔或PDF。Steve說,PDF文檔的結構“旨在使打印變得容易。它的設計不是為了讓人們很容易理解內部發生的事情,對結構進行逆向工程,掃描文檔分割等等。

播客的最后一部分與哲學維度有關:人工智能的倫理,模型中的偏見,殺手機器人。

對于NLP和人工智能領域來說,還有更多的東西等待人們去挖掘。

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