自然言語処理 (NLP) は何十年にもわたって研究されてきた分野ですが、ディープ ラーニングの急速な進歩により、最近では前例のないほどの注目を集めています。 では、コンピュータを使用して人間の言語を解釈、理解、生成します。初期の NLP はルールベースのシステムに依存しており、言語のニュアンスを処理する能力が限られていました。 NLP しかし、機械学習とディープ ラーニングの出現により、NLP は近年大きな進歩を遂げています。 今日、単純なテキストの会話から高度なビデオまで、AI の力は常にすべてのソーシャル メディア フィードの上位に表示されています。しかし、じょうごの反対側はどうでしょうか。フィードで目にする AI 画像を画面に表示するには、数テラバイトのストック画像が必要です。では、人間が作成した独自のコンテンツから、コンピューターによって開発されたコンテンツに移行するにはどうすればよいでしょうか。 ジェネレーティブ AI 革命 自然言語処理は AI の分野で大きな注目を集めていますが、ジェネレーティブ AI も大きな進歩を遂げています。写真のようにリアルな画像の作成からニュース記事全体の作成まで、ジェネレーティブ AI は、コンテンツの処理方法に革命をもたらす可能性を秘めています。 このテクノロジーが発展し続けるにつれて、企業は AI を自分たちの働き方に統合する義務があると感じるはずです。そうすることで、タスクを自動化し、コンテンツを大規模に作成することで、競争上の優位性を得ることができます。ただし、このテクノロジに誠実に取り組み、適切な人が適切な理由で使用していることを確認することが重要です。 では、ワークフローを強化および合理化する AI の力を信じていますが、このテクノロジを意図的に使用すること (最高のデータに対して最高のクエリを実行すること) の重要性も理解しています。 Lettria NLP の重要性 これが NLP の出番であり、AI 革命における Lettria の立ち位置を示しています。 私たちが作成し、幅広いコミュニティからインスピレーションを得て作成したオンライン コンテンツ (メール、コメント、レビュー、音声録音など) は、合計すると、計り知れない量のデータになる可能性があります。 たとえ大規模なチームであっても、1 人では不可能です。 このすべての情報を説明する視点を取ることは、 データ サイエンティストは、特別に調整されたパラメーターに従って非構造化テキスト データを分析する NLP プロジェクトを開発します。多くの場合、これらのパラメーターを改良し、データセットに合わせて特別に調整されたアルゴリズムを開発するのに何ヶ月も費やします。 NLP の課題 プロジェクト データ チームは、データに注釈を付けてクエリを実行する前に、すべてを 1 つのデータベースにコンパイルする必要があります。多くの場合、複数の形式を考慮に入れます。これらは、専門家がプロジェクトの初期段階で克服しなければならない多くのステップのほんの一部であり、通常、それぞれが別々のコーディング言語とツールキットで作業する、さまざまなスキルセットを持つ複数の人が必要です。 ビジネスの観点から見ると、これらの詳細なプロジェクトを展開するために必要なリソースはすぐに手に負えなくなります。よく言われるように、NLP プロジェクトの 85% は失敗する運命にあります。ソフトウェア ソリューションのコストから、当社のデータ チームがプロジェクト パイプラインを開発するために必要とする膨大な時間まで、これらのプロジェクトの 53% だけがプロトタイピングから生産まで完了します。¹ レトリアの誕生 McKinsey & Company による 2019 年のレポートによると、組織全体で AI のスケーリングに成功した企業はわずか 8% でした。外部のデータ チームが洞察をもたらすことができるため、タイムラインを数か月からわずか数週間に短縮できます。 4 年前に Lettria を設立して以来、業界は成長しており、私たちは先を見越して企業が必要とする方向にソリューションを拡張できるようにソフトウェアを適応させてきました。 Lettria は、NLP プロジェクトに頻繁に影響を与えるユースケースとアプリケーションの複雑な理解を深めることで、プロジェクト パイプラインを合理化し、最終ステップを含め、アプリ内で重要な洞察を提供しています。 レトリアのソリューション コールセンターのデータを処理するクライアントの音声トランスクリプトを自動的にスキャンする 機能から、製品カタログの調整まで、e コマースの専門家が製品カタログを強化してクロスセルを可能にすることができます。現代のビジネスが直面している。 Voice2CRM 近年、ノーコード プラットフォームが人気を博しており、レトリアはこのアプローチを採用して、プログラミング経験のない共同作業者が管理から本番まで複雑なアプリケーションを構築できるようにしました。外部の専門知識を取り入れ、パイプラインに複数の部門を直接関与させることにより、企業は複数の開発者を必要とせずに製品のプロトタイプ作成、テスト、展開を迅速に行うことができます (プロジェクトの民主化)。 レトリアの技術力 Lettria の技術的専門知識は、スタートアップの歴史の 4 年にわたって成長し、リンギストとプロダクト エキスパートを統合して、可能な限り最先端のソリューションを提供してきました。ジェネレーティブ AI の革新的な進歩に遅れずについていくことで、レトリアの開発チームはディープ ラーニングの最新トレンドに完全に適応し、従来の NLP メソッドよりも優れたモデルを作成できるようになっています。 出力に関しては、ユーザーがナレッジ グラフを自動的に生成して洞察を視覚化できるソリューションを開発しました。これにより、マネージャーはソリューションを迅速に展開し、組織内で必要なアクターを活性化できます。また、ソフトウェアを Shopify、Salesforce、Tableau などの日常の必需品と同期させ、データ チームの貴重な時間を犠牲にすることなく、営業チームやビジネス インテリジェンス部門が Lettria を直接活用できるようにしました。 新しく刷新されたユーザー エクスペリエンスから、言語チームと協力して拡張された Lettria の機械学習アルゴリズムまで、NLP の展開はかつてないほど簡単になりました。 Lettria の詳細については、Web サイトで言語に関する取り組み、成功事例、製品開発戦略をご覧ください。当社の NLP ソフトウェアがどのように機能するか興味がありますか? 。 連絡を取って、今すぐデモを予約してください 1. https://www.infoworld.com/article/3639028/why-ai-investments-fail-to-deliver.html 2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business Functions/McKinsey Digital/Our Insights/Getting to scale with Artificial Intelligence/Getting-to-scale-with-artificial-intelligence.ashx この記事のリード画像は、HackerNoon の によってプロンプト「ai Revolution」を介して生成されました。 AI Image Generator
