2021年值得期待的7大NLP趨勢 - analyticsindiamag

社交媒體情感分析
社交媒體上的每時每刻都會生成大量資料。這也帶來了一個特殊的問題，即無法完全手動生成所產生的所有這些資訊。 
事實證明，自然語言處理是這方面的重要工具。作為情感分析工具，NLP透過分析情感，語言和理解對話的緊迫性，幫助越來越多的公司快速瞭解客戶對其品牌的感覺。 
但是，NLP仍無法區分同一單詞的不同含義。包括單詞與句子的上下文含義，以及如何識別諷刺或諷刺性陳述。NLP當前面臨的另一個挑戰是分析具有多種含義（通常是矛盾的）的語句。 
雖然不能絕對肯定地說這些問題可以在2021年以後解決，但在這方面NLP技術有很大的改進空間，可以在社交媒體上更好地進行情感和情感分析。
 

多語言NLP
到目前為止，大多數NLP的進步都集中在英語上。但是，像Google和Facebook這樣的大型科技公司現在正在推出經過預訓練的多語言模型，其效能與單語言模型相當。 
這個方向上最重要的一些創新是Microsoft的Turing模型和Facebook的M2M-100模型。圖靈多語種語言模型結合了跨語言模型的資訊理論框架預訓練，以進行語言理解和生成，以表示相同向量空間中的94種語言。 
來自Facebook的M2M模型已經接受了2200種語言的培訓，並且可以直接翻譯任何100對語言，而無需使用英語資料。
有了這樣的創新以及語言不可知的句子嵌入和零學習的最新進展，我們可以期望在不久的將來在多語言NLP模型空間中看到更多的創新。
 

聊天機器人和客戶助理被帶到下一個層次
隨著NLP的進步和客戶服務需求的增長，人們可以期待向下一代機器人邁出重要的一步，該機器人可以進行復雜的對話，自我完善並學習如何執行以前沒有經過培訓的任務。
由於2020年遠端工作情況的增加，各行各業的客戶支援服務單也大量增加。處理越來越多的機票並快速響應緊急查詢已成為一項主要任務。人們可以期望將NLP工具與幫助臺軟體相整合，以執行諸如標記和路由客戶支援請求之類的任務，從而僅需人工干預即可獲得更高價值的任務。
 

NLP中的自動化
自動化機器學習或autoML在有效解決實際問題方面的成功促使研究人員開發了更多的自動化和無程式碼工具和平臺。
這樣的領域之一是自然語言處理中的自動化。藉助AutoNLP，使用者僅需幾行基本程式碼即可構建情感分析等模型。這鼓勵了機器學習社群的更廣泛的參與，以前被認為僅限於開發人員和工程師。
AutoNLP有助於自動化過程，例如詞幹，標記化和詞條化等。它還可以幫助為給定的資料集選擇最佳模型。
我們可以預期，不久的將來會有更多的企業在NLP中採用自動化和低程式碼技術。
 

結合有監督和無監督方法
NLP模型分別在有監督和無監督的方法上訓練。 
監督學習通常用於需要大量標記資料和大量迭代以使模型做出準確預測（例如主題分類）的任務。
在無監督學習的情況下，該模型從輸入資料中學習並檢測模式以對看不見的資料進行預測，例如在聚類的情況下。
接下來，NLP模型將結合有監督和無監督學習來提高諸如文字分析之類的任務的效能。
 

NLP中的深度學習
過去，解決NLP問題的機器學習方法主要基於諸如SVM和邏輯迴歸等淺層模型。但是，最近的趨勢表明，正在朝著使用神經網路在NLP任務上產生卓越結果的方向轉變。 
傳統的基於機器學習的NLP系統基於時間精心學習的功能，這既費時又常常不完整。此類缺陷可透過與深度學習相關的模型克服，更具體地說，是卷積神經網路（CNN），遞迴神經網路（RNN）和遞迴神經網路。一份研究檔案名稱為“最新趨勢深度學習基於自然語言處理”中指出：最佳化深學習技術的功能有：命名實體識別、語義角色標註、情感分類、機器翻譯、情景嵌入和對話系統NLP模型。 
NLP中深度學習的未來創新主要可以預期在兩個方面-相似性和相關性之間的區別以及詞歧義性。在前者的情況下，當前的深度學習方法仍基於相關程度而不是預期的意義，這可能會轉化為不良的實際應用；相反，單詞歧義指的是同一個單詞，但含義不同。
 

市場情報監測
各個組織，利益相關者，政府和監管機構之間的市場知識和資訊交換會影響商業市場。不可否認，及時瞭解瞬息萬變的市場趨勢和標準非常重要。在這方面，自然語言處理是跟蹤和監視市場情報報告以提取構建策略所需的重要資訊的重要工具。NLP已在金融營銷中使用，可以幫助確定市場狀況，就業變化，與招標相關的資訊，從大型儲存庫中提取資訊等。 
 

總結
2021年，人​​們認為NLP將在商業組織的運作中發揮更重要的作用。預計它將進入市場監控領域。企業將嚴重依賴NLP來計劃未來的步驟。其他應用程式例如信譽管理，神經機器翻譯，人才培養，資料視覺化，甚至流程自動化都將包含NLP。