Бизнес вкладывает значительные средства в различные формы искусственного интеллекта, но в последние несколько месяцев интерес к обработке естественного языка (НЛП) растет особенно быстро.
Во многом это связано с появлением чат-ботов и интеллектуальных помощников в центрах обработки вызовов, справочных службах, колл-центрах и других приложениях поддержки клиентов, но это вряд ли единственные способы применения NLP. Функции бэк-офиса, начиная от разработки программного обеспечения и анализа данных и заканчивая управлением системами и оценкой рисков, становятся гораздо более эффективными и действенными, когда люди могут просто высказывать свои желания, а не вводить их или щелкать по бесконечным меню.
Однако к такому результату нельзя приблизиться в одночасье. Хотя в последнее время NLP добился больших успехов в плане точности и эффективности, ему все еще предстоит пройти определенный путь, прежде чем он станет ценным членом команды.
NLP следует за деньгами
Тем не менее за последний год корпорации проявили повышенную готовность открыть свои кошельки немного шире для финансирования различных проектов NLP. Согласно новому исследованию, проведенному разработчиком NLP John Snow Labs’ и фирмой по анализу данных Gradient Flow, 60% технических руководителей сообщили об увеличении финансирования НЛП по крайней мере на 10%, при этом около трети сообщили о скачках на 30% или более. Здравоохранение, технологии, образование и финансовые услуги находятся на переднем крае этой кривой, а такие приложения, как распознавание имен и классификация документов, были одними из основных вариантов использования.
Привлекательность NLP в значительной степени заключается в его способности перерабатывать большие объемы неструктурированных данных, которые, как давно догадывались ученые, содержат важные фрагменты информации и скрытые шаблоны данных и при правильном использовании могут творить чудеса для развития бизнеса, производительности и конкурентоспособности. Менеджер по науке о данных Service Express Джим Карсон недавно сообщил Data Center Frontier , что NLP по существу заполняет пробел между пониманием компьютера и пониманием человека. Это может привести к значительному улучшению широкого спектра корпоративных процессов, таких как управление электронной почтой и анализ контрактов, а также регистрация оборудования и мониторинг инфраструктуры центров обработки данных.
NLP также может внести значительный вклад в развитие предприятия в сочетании с другими формами искусственного интеллекта, такими как машинное обучение. CIO.com недавно осветил работу из Лаборатории вычислительной техники Университета Вермонта, чья работа в области анализа настроений основана на интеграции NLP, МL и других методов для выявления эмоционального контекста общения. Проект лаборатории “Гедонометр” в настоящее время оценивает 50 000 твитов в день, чтобы рассчитать ежедневный «показатель счастья». В то время как система использует элементарную парадигму оценки «плюс-минус» для достижения своих выводов, более совершенные алгоритмы однажды смогут давать более сложные анализы и ориентироваться на конкретные данные для отслеживания таких вещей, как популярность бренда и потребительские тенденции.
Новое понимание NLP
Между тем IBM Watson остается одной из ведущих разговорных итераций NLP, и компания добавила ряд новых возможностей с тех пор, как платформа стала чемпионом по рискам 10 лет назад. Она также работает над извлечением более сложного смысла из ведущих форматов документов, таких как PDF-файлы, продвигает области многоязычной коммуникации и расширяет возможности экспертов по предмету с помощью анализа данных и развития знаний. NLP также оснащен новыми функциями настройки, которые упрощают процессы обучения ИИ.
Все эти разработки, похоже, движутся в одном направлении: к созданию полностью разговорного пользовательского интерфейса, который делает доступ к огромным вычислительным мощностям таким же простым, как общение с коллегой. Мы еще не пришли к этому, но в скором времени ожидаем увидеть нового члена команды предприятия, по сути, само предприятие, беседующее на собраниях, отвечающее на запросы пользователей и, возможно, даже делящееся шуткой у кулера с водой.
Как новому сотруднику, ему придется многому научиться, но он уже демонстрирует огромный потенциал.
Источник: https://venturebeat.com/2021/12/23/nlp-is-the-heart-of-the-intelligent-enterprise/