Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã là một lĩnh vực nghiên cứu trong nhiều thập kỷ, nhưng gần đây nó đã thu hút được sự chú ý chưa từng có do những tiến bộ nhanh chóng trong học sâu. liên quan đến việc sử dụng máy tính để diễn giải, hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Trong những ngày đầu tiên, NLP dựa vào các hệ thống dựa trên quy tắc, vốn bị hạn chế về khả năng xử lý các sắc thái của ngôn ngữ. NLP Tuy nhiên, với sự ra đời của máy học và học sâu, NLP đã có những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây. Ngày nay, từ các cuộc trò chuyện bằng văn bản đơn giản đến các video nâng cao, sức mạnh của AI liên tục dẫn đầu trong tất cả các nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội của chúng ta. Nhưng còn phía bên kia của cái phễu thì sao? Hình ảnh AI mà chúng tôi bắt gặp trong nguồn cấp dữ liệu của mình yêu cầu hàng terabyte hình ảnh lưu trữ để hiển thị trên màn hình của chúng tôi. Vậy làm thế nào để chúng ta chuyển từ nội dung độc đáo, do con người tạo ra thành thứ do máy tính phát triển? Cuộc cách mạng AI sáng tạo Trong khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã nhận được rất nhiều sự chú ý trong lĩnh vực AI, AI tổng quát cũng đang đạt được những bước tiến lớn. Từ việc tạo hình ảnh chân thực đến viết toàn bộ bài báo, AI sáng tạo có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta xử lý nội dung. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, các công ty nên cảm thấy bắt buộc phải tích hợp AI vào cách thức làm việc của họ. Bằng cách đó, họ có thể đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách tự động hóa các tác vụ và tạo nội dung trên quy mô lớn. Tuy nhiên, điều quan trọng là tiếp cận công nghệ này một cách tận tâm, để đảm bảo rằng nó được sử dụng bởi đúng người vì những lý do đúng đắn. Tại , chúng tôi tin tưởng vào sức mạnh của AI trong việc nâng cao và hợp lý hóa quy trình làm việc, nhưng chúng tôi cũng hiểu tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ này một cách có chủ đích — tạo ra các truy vấn tốt nhất trên dữ liệu tốt nhất — với phương pháp tiếp cận hướng đến hành động. Lettria Tầm quan trọng của NLP Đây là lúc NLP xuất hiện, chứng minh vị trí của Lettria trong cuộc cách mạng AI. Nội dung trực tuyến mà chúng tôi tạo và truyền cảm hứng từ các cộng đồng rộng lớn hơn của chúng tôi (email, nhận xét, đánh giá, bản ghi âm giọng nói, v.v.) có thể tạo thành lượng dữ liệu không thể vượt qua. Một người, thậm chí cả một nhóm lớn, không thể . có một quan điểm giải thích cho tất cả các thông tin này Các nhà khoa học dữ liệu phát triển các dự án NLP để phân tích dữ liệu văn bản phi cấu trúc theo các tham số được hiệu chỉnh cụ thể. Họ thường dành nhiều tháng để tinh chỉnh các tham số này và phát triển các thuật toán được hiệu chỉnh cụ thể cho bộ dữ liệu của họ. Những thách thức của NLP Dự án Trước khi các nhóm dữ liệu thậm chí có thể đi đến điểm chú thích và truy vấn dữ liệu của họ, họ phải biên dịch mọi thứ vào một cơ sở dữ liệu duy nhất — thường tính đến nhiều định dạng. Đây chỉ là một vài bước trong số rất nhiều bước mà các chuyên gia phải vượt qua trong giai đoạn đầu của dự án và thường nó yêu cầu nhiều người có các bộ kỹ năng khác nhau, mỗi người làm việc với các ngôn ngữ mã hóa và bộ công cụ riêng biệt. Từ góc độ kinh doanh, các nguồn lực cần thiết để triển khai các dự án chuyên sâu này có thể nhanh chóng vượt quá tầm kiểm soát. Như chúng ta thường đề cập, 85% các dự án NLP đều thất bại. Từ chi phí của các giải pháp phần mềm đến lượng thời gian khổng lồ mà các nhóm dữ liệu của chúng tôi cần để phát triển một quy trình dự án, chỉ 53% trong số các dự án này sẽ chuyển từ tạo mẫu sang sản xuất.¹ Sự ra đời của Lettria Một báo cáo năm 2019 của McKinsey & Company cho thấy chỉ 8% công ty có thể mở rộng thành công AI trong các tổ chức của họ.² Lettria được hình thành để giải quyết những vấn đề này bằng cách thống nhất tất cả các bước riêng biệt mà các dự án NLP yêu cầu trong lịch sử và dân chủ hóa dự án để mọi người từ bên ngoài, nhóm dữ liệu có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc của họ, cho phép rút ngắn thời gian từ nhiều tháng xuống chỉ còn vài tuần. Kể từ khi thành lập Lettria bốn năm trước, ngành này đã phát triển và chúng tôi đã điều chỉnh phần mềm của mình để suy nghĩ trước và mở rộng giải pháp của chúng tôi theo hướng mà các công ty yêu cầu. Bằng cách phát triển sự hiểu biết phức tạp về các trường hợp sử dụng và ứng dụng thường truyền cảm hứng cho các dự án NLP, Lettria đã sắp xếp hợp lý quy trình dự án để bao gồm các bước cuối cùng và cung cấp thông tin chi tiết quan trọng trong ứng dụng. Giải pháp của Lettria Từ các khả năng của tự động quét bản ghi âm thanh cho các khách hàng xử lý dữ liệu trung tâm cuộc gọi đến điều phối các danh mục sản phẩm để các chuyên gia thương mại điện tử có thể nâng cao danh mục sản phẩm của họ nhằm cho phép bán chéo, chúng tôi đã tự động hóa một số nhu cầu phổ biến nhất mà doanh nghiệp hiện đại phải đối mặt. Voice2CRM Các nền tảng không mã đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây và Lettria đã áp dụng phương pháp này để cho phép các cộng tác viên không có kinh nghiệm lập trình xây dựng các ứng dụng phức tạp, từ quản lý đến sản xuất. Nó cho phép các doanh nghiệp nhanh chóng tạo nguyên mẫu, thử nghiệm và triển khai sản phẩm của họ mà không cần nhiều nhà phát triển — dân chủ hóa các dự án — bằng cách kết hợp chuyên môn bên ngoài và liên quan trực tiếp đến nhiều bộ phận trong quy trình. Chuyên môn kỹ thuật của Lettria Chúng tôi đã phát triển chuyên môn kỹ thuật của Lettria trong 4 năm lịch sử khởi nghiệp của chúng tôi, tích hợp các Nhà ngôn ngữ học và Chuyên gia sản phẩm để đưa ra các giải pháp tiên tiến nhất có thể. Theo kịp những tiến bộ sáng tạo trong AI tổng quát, nhóm phát triển của Lettria hoàn toàn thích nghi với các xu hướng mới nhất trong học sâu, cho phép chúng tôi tạo ra các mô hình vượt trội so với các phương pháp NLP truyền thống. Về đầu ra, chúng tôi đã phát triển các giải pháp cho phép người dùng tự động tạo biểu đồ tri thức và trực quan hóa thông tin chi tiết để người quản lý có thể nhanh chóng triển khai các giải pháp và kích hoạt các tác nhân cần thiết trong tổ chức của họ. Chúng tôi cũng đã đồng bộ hóa phần mềm của mình với các nhu yếu phẩm hàng ngày của bạn như Shopify, Salesforce và Tableau — cho phép các nhóm bán hàng và bộ phận kinh doanh thông minh tận dụng Lettria một cách trực tiếp mà không phải hy sinh bất kỳ thời gian quý báu nào của nhóm dữ liệu. Từ trải nghiệm người dùng mới được cải tiến của chúng tôi đến các thuật toán máy học của Lettria được mở rộng quy mô cùng với nhóm Ngôn ngữ học của chúng tôi, việc triển khai NLP chưa bao giờ đơn giản hơn thế. Tìm hiểu thêm về Lettria Đọc thêm về công việc ngôn ngữ, câu chuyện thành công và chiến lược phát triển sản phẩm của chúng tôi trên trang web của chúng tôi. Quan tâm đến việc phần mềm NLP của chúng tôi có thể làm việc cho bạn như thế nào? . Hãy liên lạc và đặt một bản demo ngay hôm nay 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.ashx Hình ảnh chính cho bài viết này được tạo bởi của HackerNoon thông qua lời nhắc "ai Revolution". Trình tạo hình ảnh AI
