Sztuczna Inteligencja (AI) od dawna jest fascynującym obszarem badawczym, który przeplata wiele dyscyplin naukowych, w tym matematykę, informatykę, psychologię i językoznawstwo. Jednym z fascynujących obszarów, w których te dyscypliny się łączą, jest analiza języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP). Dzisiaj przyjrzymy się, jak „L jak Lingwistyka” wpływa na rozwój i zastosowania SI w kontekście NLP. 

Analiza Języka Naturalnego to obszar informatyki i sztucznej inteligencji, który koncentruje się na interakcjach pomiędzy komputerami a językiem ludzkim. W praktyce NLP umożliwia maszynom zrozumienie, interpretację, generowanie i reagowanie na język ludzki w sposób, który jest zarówno zrozumiały, jak i użyteczny dla ludzi.  AI odgrywa kluczową rolę w NLP, pomagając maszynom zrozumieć skomplikowane aspekty języka, które są dla nas, ludzi, naturalne. To obejmuje takie elementy, jak sarkazm, kontekst, wieloznaczność czy dialekty. Wykorzystując techniki uczenia maszynowego, SI może analizować duże ilości danych językowych (tekstów), uczyć się od nich i na tej podstawie generować odpowiedzi lub przewidywać wyniki. 

Przykłady zastosowań AI w analizie języka naturalnego: 

Tłumaczenie maszynowe: Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w NLP jest tłumaczenie maszynowe, takie jak Google Translate. Algorytmy SI analizują i uczą się z milionów stron tłumaczeń, aby zrozumieć, jak przetłumaczyć tekst z jednego języka na drugi. 

Asystenci głosowi: Siri, Alexa, Google Assistant – wszyscy korzystają z AI do zrozumienia poleceń głosowych i generowania odpowiedzi. To wymaga zrozumienia nie tylko słów, ale także intencji użytkownika. 

Analiza sentymentu: SI jest również wykorzystywana do analizy tonu lub emocji w tekście, co jest szczególnie użyteczne w obszarach takich jak obsługa klienta i monitorowanie mediów społecznościowych. 

Autokorekta i predykcja tekstu: Funkcje, które często spotykamy podczas pisania na smartfonach lub komputerach, są również oparte na AI. Dzięki analizie dużej ilości tekstów, algorytmy są w stanie przewidzieć, co planujemy napisać oraz sugerować poprawki błędów. 

Pomimo wielu postępów, jakie dokonano w NLP dzięki AI, istnieją nadal wyzwania, które naukowcy próbują pokonać. Język jest niezwykle złożony i dynamiczny. Nieustannie się zmienia, ewoluuje i jest pełen niuansów, które są trudne do zrozumienia dla maszyn. Slang, dialekty, a nawet różnice kulturowe mogą wpływać na znaczenie słów i fraz, co komplikuje proces analizy języka naturalnego. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.