Episode 331 – Xu hướng xử lý ngôn ngữ tự nhiên năm 2019 - June 30 – 2019 Do Lê Quang Văn thực hiện

23:10
 
Chia sẻ
 

Series đã xóa ("Feed không hoạt động" status)

When? This feed was archived on May 03, 2022 12:42 (16d ago). Last successful fetch was on August 28, 2020 05:09 (1+ y ago)

Why? Feed không hoạt động status. Server của chúng tôi không thể lấy được feed hoạt động của podcast trong một khoảng thời gian.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 237223726 series 2410142
Thông tin tác giả Dang Van được phát hiện bởi Player FM và cộng đồng của chúng tôi - bản quyền thuộc sở hữu của nhà sản xuất (publisher), không thuộc về Player FM, và audio được phát trực tiếp từ máy chủ của họ. Bạn chỉ cần nhấn nút Theo dõi (Subscribe) để nhận thông tin cập nhật từ Player FM, hoặc dán URL feed vào các ứng dụng podcast khác.
Xu hướng xử lý ngôn ngữ tự nhiên năm 2019 Cơ chế xử lý ngôn ngữ tự nhiên này bao gồm ba quy trình: • Hiểu ngôn ngữ tự nhiên • Tạo ngôn ngữ tự nhiên • Tương tác ngôn ngữ tự nhiên Xu hướng NLP năm 2019 1. Học tập không giám sát và giám sát Chúng ta biết rằng với các ứng dụng của cả học tập có giám sát và không giám sát, đặc biệt là trong phân tích văn bản, học máy mang lại sự hỗ trợ đáng kể cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ngay khi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiểu thuật ngữ trong tài liệu và các phần của lời nói, việc học tập không giám sát có thể xác định mối quan hệ toán học giữa chúng. Học tập có giám sát sau đó dựa trên kết quả của việc xác định mối quan hệ của việc học tập không giám sát. 2. Học tăng cường Một số nhiệm vụ tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), chẳng hạn như tóm tắt văn bản, đang được khám phá bằng cách tiếp tục học tập củng cố. Mặc dù phương pháp học tăng cường cho thấy kết quả tiềm năng, nhưng chúng yêu cầu hành động quản lý phù hợp và không gian trạng thái, điều này có thể hạn chế sức mạnh và năng lực học tập đáng kể của các mô hình. 3. Học sâu Hỗ trợ ngôn ngữ tự nhiên của Deep Learning, cũng đáng kể vì nó có nhiều mặt. Các kỹ thuật như Mạng thần kinh tái phát có thể tận dụng để cung cấp cho bạn một phân loại rất chính xác để sử dụng kết quả phân tích cú pháp và do đó có được sự hiểu biết phổ biến trong các nền tảng phân tích văn bản nhất định để phân loại tài liệu và gắn thẻ thực thể. 4. Tìm kiếm ngữ nghĩa Yêu cầu tìm kiếm ngữ nghĩa là một xu hướng khác được dự đoán sẽ tác động đến xử lýngôn ngữ tự nhiên và học máy trong thời gian sắp tới. Tìm kiếm này tham gia vào cả Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có được sự hiểu biết chi tiết về các ý tưởng trung tâm có trong văn bản. Các tổ chức cần sàng lọc thông qua bộ sưu tập tài liệu của họ, muốn trí thông minh đến từ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Học máy cho khung dựa trên tìm kiếm, không chỉ đưa vào hoạt động mà còn phát triển ứng dụng tìm kiếm thông minh hoặc tìm kiếm ngữ nghĩa. 5. Giao tiếp nhận thức Phân tích văn bản dự kiến sẽ vẫn là trường hợp sử dụng rộng rãi nhất cho ngôn ngữ tự nhiên vào năm 2019. Tuy nhiên, các công nghệ này cũng sẽ trở nên phổ biến hơn trong các trường hợp sử dụng liên quan đến lời nói thành văn bản, chatbot thông minh và tìm kiếm ngữ nghĩa. Được thúc đẩy bởi các ứng dụng học tập sâu, học máy không giám sát và giám sát. Ngoài ra còn rất nhiều công nghệ ngôn ngữ tự nhiên sẽ tiếp tục hun đúc khả năng giao tiếp của điện toán nhận thức. Tương lai của thương mại điện tử với NLP Trong thế giới phát triển công nghệ ngày nay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP là một nỗ lực để tích hợp một liên lạc của con người với trải nghiệm internet. Nó cung cấp cho chương trình máy tính của bạn khả năng hiểu ngôn ngữ của con người theo cách nói. Có quá nhiều dữ liệu có sẵn trong thế giới hiện đại ngày nay được thúc đẩy bởi công nghệ và nó đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Dữ liệu này cần được sắp xếp thành các danh mục để đảm bảo rằng nó hiển thị khi được tìm kiếm. Nó rất quan trọng đặc biệt trong trường hợp các doanh nghiệp và nhà bán lẻ thương mại điện tử. Các công cụ tìm kiếm như Google và Bing đóng một vai trò quan trọng trong trường hợp này vì chúng giúp người dùng tìm kiếm các sản phẩm mong muốn. Lợi ích của NLP trong thương mại điện tử Với sự trợ giúp của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy móc có thể dễ dàng chọn ra những cụm từ và từ thường được con người sử dụng trong khi họ tìm kiếm một sản phẩm cụ thể. Nó giúp tùy chỉnh các tìm kiếm cho người dùng đang tương tác với hệ thống bằng công cụ tìm kiếm. Hệ thống tìm thấy những gì người dùng thực sự đang tìm kiếm bằng cách sử dụng những hiểu biết của nó về loại ngôn ngữ và cấu trúc câu được sử dụng. Nó phát hiện các mẫu và tạo liên kết giữa các thông điệp để rút ra ý nghĩa của các văn bản phi cấu trúc. 1. Phân tích tình cảm 2. Nhận dạng văn bản 3. Ngữ nghĩa 4. Động lực trung tâm dịch vụ khách hàng 5. Hiệu quả chi phí 6. Khám phá thông tin Có những lợi ích tuyệt vời khi sử dụng NLP trong Thương mại điện tử.

369 tập