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二號站登錄測速技術專家需要了解自然語言處理六大趨勢

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在過去的幾年中,自然語言處理(NLP)給企業帶來了巨大的沖擊。它在各個行業、公司規模和地理位置的應用呈指數級增長,這是有充分理由的。NLP有權在零售業運營客戶服務聊天機器人,閱讀和撰寫金融服務行業的新聞,收集有關醫療環境中患者群體的重要見解,以及二號站登陸測速鏈接他任務。但是,盡管NLP有很多好處,我們才剛剛開始發掘它的全部潛力。

隨著采用曲線的上升,了解NLP火勢的發展趨勢很重要,梯度流的新研究旨在做到這一點。與John Snow實驗室合作,一項新的全球調查提供了對企業實施的NLP技術、預算、趨勢、廣泛使用的工具和云平臺以及用例的詳細分析。在第二年,這項研究提供了一個基準來衡量我們在NLP方面的地位和方向。

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這兩個有多年在生產中部署NLP應用程序歷史的組織的調查結果與正在探索NLP的組織的調查結果、技術領導者與全科醫生的反應以及二號站登陸測速鏈接他對比因素進行了比較,得出了幾個關鍵發現。以下是技術專家應該記住的六大NLP趨勢以及它們的重要性。

NLP預算保持強勁:60%的技術領導者表示,與2020年相比,他們的NLP預算至少增長了10%。三分之一(33%)的技術領導者表示,他們的NLP預算至少增長了30%,15%的人表示他們的NLP預算翻了一番多。盡管去年大流行對IT投資產生了重大影響,但許多組織都將重點放在關鍵任務技術上,并在不確定時期保持漂浮狀態。全國范圍內NLP預算的持續增長不僅表明了整個科技行業的健康狀況,2號站線路測速表明了對新工具和創新的關注,以幫助推動NLP向前發展。

NER和文檔分類是NLP最受歡迎的應用:技術領導者將命名實體識別(NER)和文檔分類作為NLP的主要用例。另一個用例,實體鏈接/知識圖由于人工智能(AI)的興起而變得越來越重要。展望未來,我們可以預期問答和自然語言生成用例的增長,這些用例由大型語言預測模型和相關的開源替代方案提供支持。取消身份識別是另一個在高度監管的行業(如醫療保健和金融服務業)中流行的用例,隨著企業發展更好的數據隱私實踐,這種用例很可能會越來越流行。

準確性和可定制性是關鍵的優先事項:所有用戶都想要易于調整和定制的高精度工具。技術領導人也認同這一觀點,指出準確性、生產就緒性和可擴展性對NLP解決方案至關重要。由于NLP項目涉及管道,二號站登陸測速鏈接中先前任務的結果和預先訓練的模型用于下游,因此準確性非常重要。NLP工具和庫的經驗豐富的用戶了解,他們通常需要為二號站登陸測速鏈接特定的域和應用程序調整和自定義模型。例如,在醫療保健或金融服務的特定領域中,接受新聞和媒體來源培訓的NER模型可能表現不佳。本質上,NLP不是一種一刀切的技術。

NLP圖書館越來越受歡迎:與去年的調查一樣,Spark NLP仍然是最受歡迎的圖書館,31%的受訪者和41%的技術領先者使用它。超過一半(53%)的人表示,他們至少使用了Python生態系統中流行的以下NLP庫之一:Hugging Face、spaCy、Natural Language Toolkit(NLTK)、Gensim或Flair。Spark NLP在醫療保健和金融服務行業中被引用最多,可能是因為它專注于醫療保健特定的模型,并且沒有數據共享要求,對遵守嚴格的用戶數據法律法規的組織具有吸引力。

NLP云服務被廣泛使用,但成本高昂:絕大多數(83%)的受訪者表示,他們至少使用了以下NLP云服務之一:AWS理解、Azure文本分析、谷歌云自然語言AI或IBM Watson NLU。在成熟的stage公司中,或者在生產NLP模型至少兩年的公司中,78%的公司表示他們至少使用上述NLP云服務中的一種,谷歌云NLP是使用最多的。撇開受歡迎程度和可訪問性不談,技術領先者指出,在使用NLP云服務時,調整模型和成本方面的困難是兩大挑戰。

數據庫、文件和在線內容中的文本字段是支持NLP的數據源

NLP項目的前三大數據源是數據庫中的文本字段、文件(PDF、docx等)和在線內容。當被問及如何生成標記數據時,三分之一的技術領導者(32%)和具有成熟NLP實踐的組織的三分之一的受訪者(35%)表示他們使用文本注釋解決方案。另外五分之一的受訪者將數據標簽外包給專門的團隊或服務。這與去年的調查結果一致,并且在未來幾年可能仍然是數據的主要來源——特別是對于剛剛開始使用NLP的組織。

雖然2021年NLP調查的結果與去年的結果相似,但隨著大流行后的經濟復蘇以及it支出的增加,我們將有興趣看到增長如何繼續。盡管成熟的組織領先,但隨著更多的工具可用,降低了進入壁壘,采用曲線可能會繼續上升。隨著使用范圍的擴大,NLP也將為企業和二號站登陸測速鏈接他領域帶來好處。


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