Будущее обработки естественного языка: Тенденции и прогнозы

Обработка естественного языка (NLP) важна для развития искусственного интеллекта. Её успехи включают предварительно обученные модели, улучшение перевода и голосовых ассистентов. Инвестиции в исследования NLP растут, а многоязычность и диалоговые модели становятся ключевыми. Внедрение NLP в компании обещает лучший сервис и новые возможности.

Обработка естественного языка (NLP) — это раздел искусственного интеллекта, который занимается взаимодействием между компьютерами и человеческими языками.

Она включает в себя методы анализа, создания и понимания человеческого языка, чтобы обеспечить общение между людьми и машинами.

В последнее время в области NLP произошел значительный прогресс, и теперь это направление стало неотъемлемой частью многих приложений. От этого прогресса выиграли переводы языков, голосовые помощники и чат-боты.

В этой статье мы рассмотрим текущее состояние NLP, а также будущие тенденции и прогнозы в этой области. Также обсудим вызовы и возможности, которые появляются в этом быстро развивающемся направлении.

Каково современное состояние NLP?

NLP сильно продвинулась с момента своего создания. Раньше системы NLP работали на основе заранее заданных правил, и создать эти правила требовалось много ручного труда.

С развитием машинного обучения в NLP появилось больше автоматизации, что сделало её более точной.

Одним из прорывов в NLP стало создание векторных представлений слов, так называемых эмбеддингов. Эмбеддинги — это плотные векторы, которые представляют слова в непрерывном векторном пространстве и отражают семантические связи между фразами.

Эмбеддинги улучшили результаты многих задач NLP, таких как перевод языков, моделирование и классификация текстов.

Ещё одним значительным достижением в NLP стало глубокое обучение. Глубокое обучение привело к разработке мощных моделей нейронных сетей, которые могут учиться на больших объемах данных.

Такие модели, как LSTM (долгосрочная, кратковременная память) и трансформеры, показали лучшие результаты во многих задачах NLP. Они стали основой многих современных систем NLP.

Одно ясно: будущее обработки естественного языка обещает быть интересным и, возможно, принесет неожиданные открытия.

Остаётся открытым вопрос, как мы будем использовать эту технологию в будущем? Посмотрите на наши восемь прогнозов ниже и попробуйте угадать.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

8 тенденций и прогнозов в NLP

1. Увеличение использования предварительно обученных моделей

Одной из значительных тенденций в NLP является использование предварительно обученных моделей. Эти модели обучаются на больших объемах данных, что делает их легко адаптируемыми для конкретных задач.

Предварительно обученные модели имеют несколько преимуществ:

Им нужно меньше времени на обучение
Они показывают лучшую производительность
Могут справляться с широким спектром задач

Ярким примером является BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) от Google. BERT — это предварительно обученная модель, которая показывает передовые результаты во многих задачах NLP, таких как понимание языка, перевод и ответы на вопросы.

Сообщество NLP активно приняло эту модель, и теперь она стала основным инструментом для многих задач.

2. Продолжающееся улучшение в переводе языков

Перевод языков — важное применение NLP, и в последние годы в этой области наблюдаются значительные успехи. Системы машинного перевода стали гораздо точнее и теперь могут работать с множеством языков.

Одна из важных тенденций в переводе языков — использование нейронного машинного перевода (NMT). Этот метод перевода использует нейронные сети для изучения взаимосвязей между исходным и целевым языками. NMT значительно улучшил качество перевода и стал доминирующим подходом в машинном переводе.

3. Большое распространение голосовых ассистентов

Голосовые ассистенты, такие как Amazon Alexa и Google Assistant, становятся всё более популярными в последние годы. Эксперты считают, что этот тренд будет продолжаться.

Прогнозы говорят, что к 2024 году количество голосовых ассистентов превысит численность человеческого населения (более 8.4 миллиарда). Эти ассистенты используют NLP для понимания и реагирования на голосовые команды и запросы.

Голосовые ассистенты имеют потенциал радикально изменить способ взаимодействия с компьютерами и устройствами. Они предлагают более естественный и удобный способ общения с машинами и, вероятно, станут неотъемлемой частью многих приложений в будущем.

4. Более интеллектуальные чат-боты

Чат-боты — это компьютерные программы, которые используют обработку естественного языка (NLP), чтобы общаться с людьми на понятном им языке. Если вы хоть немного знакомы с современными технологиями, то знаете, какое влияние чат-боты оказали на обслуживание клиентов. Чат-боты изменили обслуживание клиентов, продажи и другие сферы, автоматизируя взаимодействие с клиентами.

Раньше компании общались со своими клиентами по телефону или другими менее традиционными способами. Чат-боты коренным образом изменили бизнес-коммуникации, хотя они ещё только на начальном этапе своего развития. Действительно, исследование одной маркетинговой платформы показало, что 80% клиентов остались довольны взаимодействием с чат-ботами.

В будущем ещё больше чат-ботов будет зависеть от NLP для своей работы. Поэтому развитие технологий NLP также изменит то, как компании используют свои чат-боты.

Более умные чат-боты могут стать обыденностью в будущем.

5. Больше компаний будут инвестировать в технологии NLP

Трудно представить, чтобы это не произошло. Многие компании уже включились в движение, связанное с технологиями искусственного интеллекта. Однако использование NLP пока не стало таким широким.

Но это может измениться, так как по прогнозам исследований рынка отрасль NLP может достичь стоимости в 50 миллиардов долларов к 2027 году. Такие гиганты индустрии, как Google и Facebook, будут инвестировать больше средств в эту технологию для достижения новых успехов.

Прогресс в машинном обучении и технологиях искусственного интеллекта будет стимулировать этот рост.

6. Появление лучших моделей трансформеров

Модель BERT от Google уже давно с нами, но всё больше компаний инвестируют в улучшение моделей трансформеров. Недавно разработанный Open AI GPT-3, ChatGPT, может серьезно превзойти многие существующие модели трансформеров.

GPT-3 может легко вести диалог с людьми, переводить, извлекать информацию и выполнять множество других функций NLP.

Возможно, самым известным примером возможностей GPT-3 является ChatGPT. ChatGPT — это чат-бот, который буквально взорвал мир с момента своего запуска несколько месяцев назад.

Этот чат-бот использует подкрепленное и контролируемое обучение для ответов на вопросы и ведения диалога с людьми. Он все еще находится в стадии тестирования и поэтому доступен для использования бесплатно, но он уже вызвал большой резонанс.

7. Дальнейшее развитие многоязычного NLP

Сейчас всё больше внимания уделяется разработке моделей NLP, которые могут работать с несколькими языками, благодаря использованию многоязычных предварительно обученных моделей или техникам трансферного обучения.

Это может стать значительным прорывом в NLP на ближайшие годы из-за его важности для многих прикладных задач. Большинство социальных сетей и поисковых систем работают с текстовыми данными на различных языках и их вариациях.

Техники трансферного обучения и использование предварительно обученных моделей будут на передовой этого развития. Они уже используются, но их возможности могут только улучшаться.

8. Google, Facebook и модели диалогов

Где есть технологии, там всегда присутствуют Google и Facebook. Действительно, эти два технологических гиганта инвестируют миллионы долларов в исследования улучшенных моделей диалогов, которые могут стать будущим NLP.

Google разработал систему разговорного ИИ LAMDA, которая использует ограничения чат-ботов. Эта система способна вести более глубокие разговоры и может стать тем нововведением, которое захотят использовать специалисты поддержки клиентов и техподдержки в будущем.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Обработка естественного языка имеет большое будущее

Хотя NLP сильно продвинулась с момента своего создания, есть еще много возможностей для роста. Постоянные инвестиции в исследования NLP приведут к новым достижениям в этой области.

Не удивительно, если многие компании начнут использовать NLP, стремясь предложить клиентам лучший сервис.