¿Cuál es el alcance del procesamiento del lenguaje natural para trabajos de investigación / tesis en maestrías?

Gracias por el A2A Habtamu!

Con el anuncio de financiación para DigitalGenius impulsado por IA el mes pasado, la inteligencia artificial, y particularmente el procesamiento del lenguaje natural (PNL), han estado en los titulares recientemente. Servicio al cliente impulsado por PNL? ¿Computadoras conversando con humanos y realmente guiándolos a través del embudo de ventas? Todo suena un poco futurista y aterrador, ¿verdad? Pero el hecho es que muchos de nosotros ya estamos usando PNL todos los días, tanto Siri como Google Now están impulsados ​​por la PNL.

Sin embargo, a pesar de lo digital que es DigitalGenius, solo insinúa el alcance de las capacidades de PNL. Sin embargo, antes de entrar en el futuro de la PNL, aclaremos algunos conceptos erróneos comunes. Hay muchas personas que piensan que saben sobre PNL, y aún más que no.

Concepto erróneo No. 1: PNL es reconocimiento de voz. Este es un concepto erróneo significativo. Claro, Google Now, Siri y Amazon Echo usan voz, pero esa es solo una de las aplicaciones de PNL. Además, no es el uso mejor o más preciso de la tecnología: NLP es mucho mejor para analizar datos basados ​​en texto.

Concepto erróneo No. 2: PNL es más útil para analizar pasivamente grandes cantidades de datos, como cuando se usa para medir el sentimiento de las publicaciones agregadas en las redes sociales. De nuevo, no es cierto. De hecho, la PNL se puede utilizar para analizar y “comprender” datos en tiempo real en pequeños fragmentos. La próxima ola de PNL probablemente se integrará en la interfaz de usuario de una aplicación, y eso hace que el futuro de la tecnología sea bastante emocionante.

Concepto erróneo No. 3: la PNL no es lo suficientemente madura como para ser realmente útil. Es un truco de salón digital . Esto está completamente fuera de lugar. Como lo demuestra el lanzamiento de DigitalGenius, tanto las empresas como los consumidores pueden beneficiarse del uso de PNL.

Pero si bien la PNL es una fuerza impulsora en el futuro del desarrollo web y de aplicaciones, su inteligencia no es ilimitada, y muchos de los casos de uso actuales exponen sus limitaciones. Las aplicaciones que proporcionan funcionalidad general y tienen la intención de emplear PNL como un diccionario para comprender cada palabra, intención e idioma decepcionarán y frustrarán a los usuarios.

La verdad es que no ha habido ningún uso comercial de PNL que sea verdaderamente inteligente. Nada ha capitalizado el pleno potencial de la PNL. En cambio, los desarrolladores confían en él principalmente para la traducción de voz a palabras clave, luego usan esas palabras clave para buscar información de Internet. Pero la PNL no puede ser todo para todas las personas; funciona mejor cuando está restringido a un solo contexto. Piense en ello como el Apple Store Genius Bar: un genio puede decirle todo sobre su producto Apple y repararlo. Pero no irías al Genius Bar y les pedirías el mejor lugar para comprar alitas de pollo o qué comprarle a tu cuñada para su baby shower. Si lo hicieras, la respuesta probablemente sería similar a la que obtendrías de Siri.

Hay, por otro lado, formas de usar PNL que pueden producir resultados prometedores e incluso emocionantes. Al reducir el alcance a un contexto único, como la atención al cliente para un producto en particular, la PNL se puede usar, junto con el aprendizaje automático, no solo para comprender lo que dijo, sino también aprender de las experiencias lo que no dijo y cuál es su intención real estaba. Una aplicación de viaje basada en PNL, por ejemplo, podría conocer sus aerolíneas, hoteles y horarios de vuelo favoritos a través de sus interacciones e historial, y, si lo solicita, tomar decisiones de viaje y presentarle itinerarios razonables para su próximo viaje.

El futuro de la PNL es brillante y conducirá a aplicaciones verdaderamente inteligentes en un futuro no muy lejano. Desde CRM hasta agentes de viajes virtuales, estas aplicaciones serán mucho más útiles que preguntarle a Siri sobre las leyes de la robótica.

Optar por un tema de investigación le daría a un investigador una ventaja sobre todos los demás en la cola.

¡Espero eso ayude!
Saludos 🙂

Alguien que desarrolle este campo debería intervenir. Aquí hay una respuesta para principiantes: el procesamiento del lenguaje natural puede ocuparse del análisis sintáctico de oraciones e incluso traducirlas a otro idioma, ya sea por reconocimiento de voz o texto. Esto permite que la computadora decodifique la estructura sintáctica del texto dependiendo de un corpus y la probabilidad de análisis sintácticamente correctos particulares, y a su vez puede conducir a la traducción del significado semántico general a la sintaxis de otro idioma. El programa agente necesita un corpus o cuerpo de literatura relevante para el análisis, así como uno para las traducciones correctas. Esto permite que la computadora evalúe las traducciones probables de acuerdo con la traducción humana.

Ve a por ello.

El procesamiento del lenguaje natural es UNA de las áreas más populares para perseguir a tus maestros.

La mayoría de las compañías tecnológicas están invirtiendo mucho para la investigación, ya que las metodologías que ahora conocemos son muy limitadas y existe la necesidad de algoritmos eficientes. Si vas a una universidad de investigación, también podrías obtener fondos para investigar mientras aprendes.

Espero que esto ayude. A2A!