ဘယ်လို NLP အဆိုပါ Tech မှကမ္ဘာ့ဖလား၏အနာဂတ်ပုံဖော်ကြမည်နည်း
သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့, ဒါမှမဟုတ် NLP ကွန်ပျူတာများနှင့်လူသားဆက်ဆံသောနည်းလမ်းများအပေါ်အများအပြားအရေးကြီးသောသက်ရောက်မှုရှိကြောင်းအတုထောက်လှမ်းရေး၏ဌာနခွဲဖြစ်ပါသည်။ နှစ်ပေါင်းထောင်ပေါင်းများစွာ၏ထောင်ပေါင်းများစွာကျော်ဖွံ့ဖြိုးပြီးလူ့ဘာသာစကား, မကြာခဏတစ်ဦးတည်းစကားတို့ကိုကျော်လွန်ကြောင်းအချက်အလက်များ၏ဥစ္စာဓနသယ်ဆောင်ကြောင်းဆက်သွယ်ရေး၏ပျော့ပြောင်းပုံစံဖြစ်လာသည်။ NLP လူ့ဆက်သွယ်ရေးနှင့်ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာများအကြားကွာဟချက်ကိုပေါင်းကူးဆက်သွယ်အတွက်အရေးပါသောနည်းပညာဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။ ဒီနေရာတွင်ကသဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့လာနှစ်များတွင်အသုံးပြုပါလိမ့်မည် 5 နည်းလမ်းတွေရှိပါတယ်။
05 ၏ 01
စက်ကိုဘာသာပြန်စာပေ
ကမ္ဘာ့သတင်းအချက်အလက်အဖြစ်, အွန်လိုင်းဒေတာသုံးစွဲနိုင် ပို. ပို. အရေးပါလာသည်ဟုအောင်၏လုပ်ငန်းတာဝန်ဖြစ်ပါတယ်။ လူတိုင်းကမ္ဘာ့သတင်းအချက်အလက်ရယူနိုင်အောင်၏စိန်ခေါ်မှု, ဘာသာစကားအတားအဆီးကိုဖြတ်ပြီး, ရိုးရှင်းစွာလူ့ဘာသာပြန်ချက်များအတွက်စွမ်းရည် outgrown သိရသည်။ Duolingo တူသောဆန်းသစ်ကုမ္ပဏီများမှအသစ်တစ်ခုဘာသာစကားသင်ယူခြင်းနှင့်အတူဘာသာပြန်ချက်အားထုတ်မှုအချိန်နဲ့တိုက်ဆိုင်အသုံးပြုပုံအထောက်အကူပြုလူတွေကိုပမာဏစုဆောင်းဖို့မျှော်လင့်နေကြတာပါ။ ဒါပေမယ့်စက်ဘာသာပြန်ချက်ကမ္ဘာ့သတင်းအချက်အလက်ညီဖို့ ပို. ပင်၏အရွယ်မှာအခြားရွေးချယ်စရာပေးထားပါတယ်။ Google ကယင်း၏ Google ကဘာသာပြန်ဆိုဝန်ဆောင်မှုများအတွက်စီးပွားဖြစ်စာရင်းအင်းအင်ဂျင်သုံးပြီးစက်ကိုဘာသာပြန်ချက်၏ရှေ့တန်းမှမှာကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ စက်ဘာသာပြန်ချက်နည်းပညာများနှင့်အတူစိန်ခေါ်မှုစကားလုံးများကိုဘာသာပြန်ဆိုအတွက်, ဒါပေမယ့်စာကြောင်းများ၏အဓိပ္ပါယ်ကို, NLP ၏စိတ်နှလုံးမှာသောရှုပ်ထွေးသောနည်းပညာဆိုင်ရာပြဿနာထိန်းသိမ်းအတွက်မဟုတ်ပါဘူး။
05 ၏ 02
ပမ် Fighting
ပမ် filter များမလိုချင်တဲ့အီးမေးလ်စဉ်တိုးပွားလာပြဿနာဆန့်ကျင်ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ၏ပထမလိုင်းအဖြစ်အရေးကြီးသောဖြစ်လာကြပါပြီ။ သို့သော်အီးမေးလ်ကိုအသုံးပြုလူတိုင်းနီးပါးကျယ်ပြန့်နေဆဲလက်ခံရရှိဖြစ်ကြောင်းမလိုချင်တဲ့အီးမေးလ်များ, သို့မဟုတ်မတော်တဆ filter ကိုဖမ်းမိခဲ့ကြောင်းအရေးကြီးသောအီးမေးလ်များကိုကျော်သောဝဒေနာကြုံတွေ့ခဲ့သည်။ spam များကို filter များ၏ the-မှားယွင်းသောအပြုသဘောနှင့်မှားယွင်းသော-အနုတ်လက္ခဏာကိစ္စများနောက်တဖန်စာသားညှို့ကနေအဓိပ္ပာယ်ကို extracting ၏စိန်ခေါ်မှုဆင်းဆူပွက်, NLP နည်းပညာ၏စိတ်နှလုံးမှာရှိပါတယ်။ အများကြီးအာရုံစိုက်မှုလက်ခံရရှိကြောင်းတစ်ဦးကနည်းပညာ Bayesian spam များကို စီစစ်ခြင်း, အီးမေးလ်တွင်စကားများဖြစ်ပွားမှုကိုစပမ်နှင့် Non-spam များကိုအီးမေးလ်များကိုတစ် Corpus အတွက်၎င်း၏ပုံမှန်ဖြစ်ပျက်မှုဆန့်ကျင်တိုင်းတာသောအတွက်စာရင်းအင်း technique ကို။
05 ၏ 03
ပြန်ကြားရေး Extraction
ဘဏ္ဍာရေးစျေးကွက်များတွင်အတော်များများအရေးကြီးသောဆုံးဖြတ်ချက်များ ပို. ပို. ဝေးလူ့ကြီးကြပ်ခြင်းနှင့်ထိန်းချုပ်ခြင်းကနေပြောင်းရွှေ့နေကြသည်။ algorithm ကုန်သွယ်, လုံးဝနည်းပညာကထိန်းချုပ်ထားကြောင်းဘဏ္ဍာရေးရင်းနှီးမြှုပ်နှံတဲ့ပုံစံကိုပိုမိုလူကြိုက်များဖြစ်လာနေသည်။ သို့သော်ဤငွေကြေးဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်များအများအပြားနေဆဲအင်္ဂလိပ်ဘာသာအများစုတင်ပြသောသတင်းစာပညာအသုံးပြုပုံသတင်းကြောင့်ထိခိုက်နေကြသည်။ NLP ၏အဓိကလုပ်ငန်းတာဝန်, ထို့နောက်ဤလွင်ပြင်စာသားကိုကြေညာချက်များကိုယူပြီးနှင့် algorithmic ကုန်သွယ်ဆုံးဖြတ်ချက်များသို့ factored နိုင် format တစ်ခုထဲတွင်ဆိုင်တဲ့အချက်အလက်ကို extracting ဖြစ်လာသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, ကုမ္ပဏီများသည်အကြားပေါင်းစည်းသတင်းကုန်သွယ်ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ်ကြီးမားတဲ့အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်ကို၎င်း, ကုမ္ပဏီနှစ်ခုမပေါင်း၏အရာမှာအထူးသဖြင့်အမြန်နှုန်း, တစ်ဦးကုန်သွယ် algorithm ကိုထည့်သွင်းနိုင်ပါသည်သူကိုလက်မှတ်ထိုးခိုင်းတဲ့သူကစားသမားများ, စျေးနှုန်းများ, အအတွက်အမြတ်အစွန်းသက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပါသည် ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာ။
05 ၏ 04
summarization
ပြန်ကြားရေး Overload ကျွန်တော်တို့ရဲ့ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်တစ်ဦးကိုမှန်ကန်ဖြစ်ရပ်ဆန်းဖြစ်ပြီး, ပြီးသားအသိပညာနှင့်သတင်းအချက်အလက်များငါတို့၏ကိုယ်လက်လှမ်းဝေးကနားလည်ရန်ကျွန်တော်တို့ရဲ့စွမ်းရည်ကိုကျော်လွန်နေပါသည်။ ဒီအနှေးနှင့်စာရွက်စာတမ်းများနှင့်အချက်အလက်များ၏အဓိပ္ပာယ်ကိုအကျဉ်းချုပ်ဖို့စွမ်းရည်ပိုမိုအရေးကြီးသောဖြစ်လာမရှိနိမိတ်လက္ခဏာကိုပြသတဲ့လမ်းကြောင်းသစ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဤသည်ကိုအအချက်အလက်များ၏ကျယ်ပြန့်ပမာဏကနေဆိုင်တဲ့သတင်းအချက်အလက်တွေကိုအသိအမှတ်ပြုရန်နှင့်စုပ်ယူနိုင်စွမ်းခွင့်ပြုမယ့်အရေးပါသည်။ နောက်ထပ်တပ်မက်လိုချင်သောရလဒ်ကိုပိုမိုနက်ရှိုင်းစိတ်ခံစားမှုအဓိပ္ပါယ်များကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်ဖြစ်ပါသည်, ဥပမာအားဖြင့်, ကနေစုပေါင်းဒေတာအပေါ်အခြေခံပြီး လူမှုမီဒီယာ တစ်ခုကုမ္ပဏီသည်၎င်း၏နောက်ဆုံးပေါ်ထုတ်ကုန်ရာယဇ်ဘို့ယေဘုယျစိတ်ဓါတ်များကိုဆုံးဖြတ်ရန်နိုင်သလဲ NLP ၏ဒီ Branch တန်ဖိုးရှိသောစျေးကွက်ပိုင်ဆိုင်မှုအဖြစ် ပို. ပို. အသုံးဝင်သောဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။
05 ၏ 05
မေးခွန်းတစ်ခုကိုဖြေဆိုခြင်း
search engines ကျွန်တော်တို့ရဲ့လက်ချောင်းထိပ်မှာအချက်အလက်များ၏ကမ္ဘာ့ချမ်းသာကြွယ်ဝမှုကိုသွင်းထားပေမယ့်အမှန်တကယ်လူသားမြားသညျကအန္တရာယ်တိကျတဲ့မေးခွန်းများကိုဖြေဆိုခြင်းမှကြွလာသောအခါယေဘုယျအားဖြင့်နေဆဲအတော်လေးစရိုက်ဖြစ်ကြသည်။ Google ကဒီမကြာခဏသူတို့ရှာဖွေနေတဲ့အဖြေကိုရှာတွေ့မှကွဲပြားခြားနားသောရှာဖွေရေးရလဒ်များနံပါတ်ကြိုးစားကြဖို့လိုအပ်သူကိုသုံးစွဲသူများအတွက်စေသောဟာစိတ်ပျက်လျက်ရှိသည်။ NLP အတွက် Google ရဲ့ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများ၏ကြီးမားသောအာရုံစိုက်, သဘာဝဘာသာစကားမေးခွန်းများကိုအသိအမှတ်ပြုရန်အဓိပ္ပာယ်ကို extract နှင့်အဖြေကိုပေးခဲ့ပြီနှင့် Google ရဲ့ရလဒ်တွေကိုစာမျက်နှာ၏ဆင့်ကဲဒီအာရုံကိုပြသထားသည်။ ဆက်ဆက်တိုးတက်အောင်သော်လည်း, ဒီရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များအတွက်အဓိကစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်နေဆဲ, နှင့်သဘာဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့သုတေသန၏အဓိက applications များတဦး။