Pandangan ke Depan untuk NLP pada tahun 2022

Pandangan ke Depan untuk NLP pada tahun 2022

2021 tercatat di pragmaticcasino telah menjadi tahun pertumbuhan yang besar untuk pemrosesan bahasa alami (NLP). Saat teknologi menjadi lebih umum, kami mulai melihat adopsi yang lebih besar di seluruh industri, yang mengarah ke kasus penggunaan baru dan inovatif. Meskipun momentum ini tampaknya tidak melambat, NLP bukannya tanpa tantangan, dan untuk mengatasinya, hambatan masuk harus diturunkan secara signifikan.

Dunia menghadapi kekurangan bakat AI global , jadi sementara ada permintaan besar untuk implementasi NLP, pasokan ilmuwan data yang dibutuhkan untuk menghidupkan proyek ini terbatas. Ini terutama bermasalah ketika Anda mempertimbangkan bahwa saluran pipa NLP, di mana hasil dari tugas sebelumnya dan model pra-pelatihan digunakan hilir, perlu terus dipantau dan disesuaikan agar tetap akurat.

Tetapi bagaimana jika kita bisa mendemokratisasikan NLP, mengurangi kebutuhan akan intervensi ilmuwan data? Bagaimana jika kita dapat menempatkan teknologi ini ke tangan beragam pengguna untuk memicu tindakan dan inovasi di berbagai bidang? Untungnya, sekarang ini mungkin, dan ini adalah salah satu faktor yang akan mendorong pertumbuhan NLP di tahun mendatang.

Solusi tanpa kode, yang tidak memerlukan pengalaman pemrograman, adalah salah satu kontributor utama bagi kemajuan NLP. Selain itu, kemajuan dalam menyetel model dan menerapkannya dalam skala besar, dan pertumbuhan alat multimodal — misalnya, menggunakan NLP yang dipasangkan dengan visi komputer untuk hasil yang lebih akurat — juga akan bersinar pada tahun 2022. Namun pertama-tama, kita perlu memahami alasannya.

NLP tanpa kode

Kode rendah telah menjadi tren besar selama beberapa tahun terakhir. Sementara solusi kode rendah tentu saja membuat pekerjaan lebih mudah bagi para teknolog, itu hanya setengah dari pertempuran. Mengurangi beban pada ilmuwan data yang terlalu banyak bekerja adalah langkah positif, tetapi tidak sampai ke akar masalah. Pertama, ada kesenjangan keterampilan AI yang sangat nyata. Kedua, ilmuwan data tidak selalu paling cocok untuk melakukan pekerjaan itu.

Sebagai alternatif, solusi tanpa kode semakin berkembang dan akan membuat AI dan ML lebih mudah didekati oleh pengguna dengan tingkat kompetensi apa pun. Dengan menempatkan lebih banyak kekuatan di tangan pakar domain, Anda menghilangkan kebutuhan akan keahlian pemrograman yang sangat didambakan, membuat akses ke NLP lebih adil. Ini mirip dengan perbedaan antara membayar ilmuwan data untuk menulis kode dan menggunakan Excel. Pengguna non-teknis sekarang memiliki titik masuk ke NLP, dan itu akan membantu bidang tersebut matang.

Pembelajaran Multimodal

Pembelajaran Multimodal

Teknik pembelajaran multimodal adalah bidang lain yang akan membawa NLP ke tingkat berikutnya di tahun baru. Sementara model NLP hebat dalam memproses teks, banyak aplikasi kata nyata menggunakan dokumen dengan format yang lebih kompleks. Misalnya, kantor hukum mungkin memiliki pekerjaan kasus yang mencakup komponen visual, laporan polisi, kontrak hukum, dan dokumen pindaian lainnya. Ketika NLP digunakan sendiri untuk pemahaman dokumen, tata letak dan gaya dapat dikompromikan.

Model pembelajaran multimodal dapat belajar dari teks dalam dokumen melalui NLP dan tata letak visual melalui teknologi seperti visi komputer. Menggabungkan beberapa teknologi ke dalam solusi tertentu untuk memungkinkan hasil yang lebih baik akan membuat teknologi lebih akurat, yang seharusnya memberi pengguna lebih percaya diri pada alat yang mereka gunakan, baik pengembang berpengalaman atau pakar domain yang baru memulai.

Penerapan dalam Skala

Sementara kemajuan seperti teknik pembelajaran multimodal membantu memberikan hasil yang lebih akurat, model penyetelan terus-menerus adalah tugas yang diperlukan dalam hal NLP. Itu berarti pemantauan dan penyesuaian terus menerus dari waktu ke waktu untuk mencegah degradasi model saat lingkungan produksi berkembang. Untungnya, kami semakin baik dalam hal ini, dan peralihan bertahap dari ilmuwan data ke pakar domain hanya akan membantu penerapan skala besar lebih lanjut.

Dengan mengaktifkan pakar domain untuk menyesuaikan model, kami memungkinkan mereka untuk menyesuaikan model dengan benar ke situasi tertentu. Misalnya, model yang dibuat untuk memprediksi gagal jantung mungkin berkinerja kurang akurat di berbagai pusat medis yang memiliki protokol dan proses berbeda. Mempertimbangkan bagaimana model akan berperilaku di lingkungan yang berbeda sangat penting untuk kemanjurannya. Dan siapa yang lebih baik untuk menyempurnakan model ini selain pakar domain — dalam hal ini, profesional medis?

Tanpa kode, teknik pembelajaran multimodal, dan peningkatan dengan penerapan skala besar akan mendorong pertumbuhan NLP pada tahun 2022. Dengan alat yang lebih akurat dan sekumpulan profesional yang lebih luas untuk menggunakan NLP, akan menarik untuk melihat kasus penggunaan baru dan kemajuan yang kami lakukan selama 12 bulan ke depan.

Lihat Juga: Apa Itu Linguistik Secara Tehnik Ilmiah dan Penerapannya.