Die Zukunft von NLP

Inhaltsverzeichnis

🔍 Einleitung
🛠️ Hintergrund
🔬 Die Herausforderungen der NLP
🤖 Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen, NLP und Deep Learning
🌟 Aktueller Stand der NLP
🚀 Trends in der NLP für 2019 und die nahe Zukunft
🤔 FAQ
🔗 Ressourcen

Einleitung

Willkommen in Stockholm, Katie! Willkommen in Schweden zur vierten jährlichen Ausgabe des Data Innovation Summit. Wir freuen uns sehr, dass du bei uns bist, und danken Reddit, dass sie uns begleiten. Bevor wir weitermachen, erzähl uns doch bitte mehr über dich und deinen Hintergrund.

Hintergrund

Ursprünglich hatte ich vor, Linguistin zu werden. Am Ende führte mich mein Weg jedoch zu vielen statistischen Techniken und Modellierungen, die ich unglaublich spannend fand. Ich wollte mehr davon tun und bewegte mich daher in Richtung der Computerlinguistik und der natürlichen Sprachverarbeitung. Von dort aus habe ich mich dann in Richtung einer allgemeineren Datenrolle entwickelt und eine Zeit lang in der Suche nach natürlicher Sprache gearbeitet.

Die Herausforderungen der NLP

Eine der größten Herausforderungen für mich kommt daher, dass es schwierig ist, Sprachdaten gut zu repräsentieren. Informationen in Sprache sind unglaublich dicht. Es gibt so viele Ebenen der Bedeutung, von den tatsächlichen Klängen der Wörter selbst bis hin zum sozialen Kontext oder der Art des Schreibens. Die Fähigkeit, Sprachdaten auf eine Weise zu repräsentieren, die alle relevanten Informationen erfasst, ist definitiv die größte Herausforderung.

Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen, NLP und Deep Learning

Künstliche Intelligenz (KI) ist größtenteils ein Buzzword. Es gibt Dinge, die wir heute haben, die in der Vergangenheit als KI betrachtet worden wären. Maschinelles Lernen ist definitiv konkreter. Es nimmt Daten und verwendet sie, um Muster zu finden und Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine Reihe von Tools und Techniken zur Umwandlung von Sprachdaten, die etwas unstrukturiert sind, in etwas Maschinenlesbares. Deep Learning ist eine spezifische Art von maschinellem Lernen, die auf neuronalen Netzen basiert.

Aktueller Stand der NLP

Es ist viel besser als früher, aber ob es menschenähnlich genau ist, hängt wirklich von der Aufgabe ab, die Sie versuchen zu erfüllen. Es gibt einige Dinge, bei denen ein NLP-Algorithmus besser sein könnte als ein Mensch, aber es gibt auch viele andere Dinge, bei denen Menschen besser sind.

Trends in der NLP für 2019 und die nahe Zukunft

In den kommenden Jahren werden wir wahrscheinlich bessere Darstellungen sehen. Einige der neuesten Modelle wie Bert erfassen mehr Teile der Sprache und werden hoffentlich bei der Durchführung von Aufgaben unterstützen. Außerdem könnten Modelle auf noch größeren Datensätzen trainiert werden, was sich positiv auf die Genauigkeit und Effizienz auswirken wird.

FAQ

Frage: Wie genau kann NLP sein?
Antwort: Es ist viel besser als früher, aber ob es menschenähnlich genau ist, hängt wirklich von der Aufgabe ab.

Frage: Was sind die Hauptunterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen, NLP und Deep Learning?
Antwort: KI ist größtenteils ein Buzzword, während maschinelles Lernen konkreter ist. NLP ist eine Reihe von Tools und Techniken zur Umwandlung von Sprachdaten, und Deep Learning ist eine spezifische Art von maschinellem Lernen, die auf neuronalen Netzen basiert.

Ressourcen:

• Data Innovation Summit
• Reddit