02.04.2019 Экспертиза, Искусственный интеллектСемантика на базе машинного обучения и обработки естественного языка расширит возможности аналитики, пишет на портале InformationWeek вице-президент компании Tableau по маркетингу продуктов Марк Джуэтт. Машинное обучение и обработка естественного языка (NLP) обещают более адекватные ответы на вопросы любознательных людей. Если это так, они расширят применение аналитики и донесут ее до тех, кто не очень уверенно использует данные. Все это поможет машинам научиться понимать намерения людей. Ключом является семантика. Иногда намерения просты и понятны. Например, когда Siri или Alexa спрашивают, вылетит ли самолет по расписанию. В вопрос заложено четкое намерение. Ответ прост — сообщение о статусе рейса. Подобная простота редко встречается при анализе данных. Обычно вопросы имеют больше нюансов, и трудно угадать, что в действительности ищет пользователь. Еще труднее машине понять естественный язык с его обилием неоднозначных слов. Машине трудно понять также наше намерение в ограниченном контексте. У машины имеются данные, но отсутствует более широкая картина, которая имеется у человека, хорошо знакомого с данной сферой. «Каковы мои продажи на северо-востоке?». Это гораздо более неопределенный вопрос, чем в примере со статусом рейса. Неоднозначность — не новая проблема в анализе данных. У разных групп в организации могут быть различные определения одних и тех же слов или разные способы подсчета, например, для термина «прибыльность». Некоторые организации используют единые словари ...
читать далее.
