Напредък на NLP
Transformer архитектурата, въведена през 2017 г., революционизира NLP. За разлика от предишните подходи, обработващи токени последователно, механизмът на вниманието осигурява контекстно-зависимо представяне на всеки токен, дефинирано от цялата входна последователност.
Основни задачи
Основните NLP задачи включват класификация (маркиране на текст с категории), разпознаване на именувани обекти (извличане на хора, организации, места), машинен превод, обобщение, отговаряне на въпроси и генериране на естествен текст.
Бизнес стойност
NLP позволява на компаниите да извличат стойност от неструктурирани данни, с които са наводнени, но не могат да обработят - имейли, клиентски проучвания, бележки от срещи, доклади и обратна връзка в социалните медии. Особено ценно за обслужването на клиенти, разговорите и пазарното проучване.