A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) hatékony eszköz,
amely segíthet a vállalatoknak nagy mennyiségű szövegből értéket kinyerni. Az NLP az a gépi tanulás (ML) ága, amely a számítógépek írott nyelven történő megértésére koncentrál, amely képesség az ember számára természetes, de a gépek számára történelmileg nagyon nehéz volt. Sok vállalat munkafolyamatainak központjában a természetes nyelv áll. Legyen szó hírcikkek olvasásáról, jogi dokumentumok rendezéséről, mintázatok kereséséről hívásleiratokban, vagy írott jelentések megértéséről, a legtöbb cég nagy mennyiségű szöveggel dolgozik. Ebben a cikkben néhány módszert fogunk tárgyalni, hogy mikor lehet az NLP-t használni a természetes nyelvi munkafolyamatok gyorsítására és hatékonnyá tételére.
1. Méret
A méret az első szempont az NLP alkalmazások azonosításánál vállalatunkon belül. Ha egyetlen alkalmazott naponta egy órát tölt el a dokumentumok kategóriákba sorolásával, egy ML modell talán segíthet neki ezt a munkát gyorsabban elvégezni, de egy ilyen kis használati esethez modellt vásárolni, építeni és karbantartani annyiba kerül, hogy ez messze meghaladja a hasznot.
Az ML megoldások akkor hoznak a legtöbb értéket, ha nagy méretben futtatják őket. Ha száz alkalmazott tölt naponta órákat a dokumentumok osztályozásával, akkor az NLP modell alkalmazása már megfontolandó. Az NLP-t használják elemzőknek, hogy megértsék a trendeket olyan nagy volumenű és nagy sebességű adat tájakon, mint a hírfolyamok, a kiberbiztonsági naplók és a közösségi média hírfolyamai. Ezek olyan esetek, ahol a természetes nyelvű szöveg olyan nagy, hogy feldolgozásához hatalmas mennyiségű emberi munkaórára lenne szükség. Az NLP modellek képesek ezzel az adattal kezelhetővé és költséghatékonnyá tenni a dolgokat.
2. Probléma típusa
Az NLP a diszkrét problémák megoldására a legalkalmasabb. Egy diszkrét problémának világos bemenete és kimenete van, valamint egyértelmű „helyes válasza”. Gyakran a természetes nyelvvel kapcsolatos munkafolyamatokat több diszkrét feladatra kell bontani az NLP alkalmazásához.
Például vegyük a feladatot, hogy megértsük a piaci jeleket a hírfolyamokból. Egy ezen a feladaton dolgozó ember valószínűleg sok kisebb részfeladatot végez, gyakran anélkül, hogy őket diszkrét problémákként gondolná, mint például releváns cikkek keresése, a cikkekben szereplő cégek azonosítása, pénzügyi mutatók kivonása és trendek ábrázolása. Bár egyetlen modell nem automatizálhatja ezt az egész folyamatot, az ML-t alkalmazhatjuk minden lépésnél: egy szövegosztályozó modell azonosíthatja a pénzügyi piacokról szóló cikkeket, egy névvel ellátott entitásfelismerő modell kiemelheti a cégeket és számokat, és egy lineáris regressziós modell felfedezheti az adatokban idővel mutatkozó mintázatokat. Bonyolult munkafolyamatokat lebontva diszkrét feladatokra, az NLP-t ott alkalmazhatjuk, ahol a legtöbb értéket hozhatja.
3. Pontosság
A pontosság a harmadik és utolsó szempont az NLP vállalaton belüli alkalmazásának megítélésénél. Bár a modern gépi tanulás kutatások előrehaladása olyan modelleket hozott létre, amelyek időnként az emberi teljesítményt hozzák egyes feladatokban, még az iparág legjobb NLP megoldásai is tökéletlenek, és óvatosan kell használni őket.
- Forrás: insidebigdata.com