Большие языковые модели развиваются стремительно. Мультимодальность, повышение эффективности и снижение стоимости делают их более доступными. LLM демонстрируют значительный прогресс, и их применение будет расти по мере появления новых сценариев использования.
Предлагаю, некоторые задачи применения библиотек и моделей с обработкой естественного языка (NLP):
Машинный перевод (Machine Translation)
Анализ тональности (Sentiment Analysis) - определение настроения, чувства или мнения, выраженного в тексте.
Извлечение информации (Information Extraction)
Автоматическое обобщение текста (Automatic Text Summarization)
Ответы на вопросы (Question Answering)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition) - определение и классификация именованных сущностей в тексте, таких как имена людей, организаций, мест и т. д.
Классификация текста (Text Classification)
Чат-боты (Chatbots)
Поиск информации (Information Retrieval)
Распознавание речи (Speech Recognition) - преобразование речи в текст.
Синтез речи (Text-to-Speech) - преобразование текста в речь.
Автоматическое генерирование текста (Text Generation)
Анализ социальных сетей (Social Media Analysis) - извлечение информации и анализ настроений из социальных сетей.
Обработка медицинских текстов (Clinical Text Processing)
Образование (Education) - создание персонализированных учебных материалов.
Юриспруденция (Law) - анализ юридических документов.
Бизнес (Business) - анализ клиентских отзывов, автоматизация маркетинговых задач и многое другое.
Это лишь некоторые из многих возможных задач применения библиотек и моделей с обработкой естественного языка.
NLP является быстро развивающейся областью, и новые возможности для бизнеса будут появляться постоянно.
Для успешного применения NLP требуется иметь четкое понимание своих целей и задач, выбрать подходящие инструменты и технологии, иметь доступ к качественным данным, обладать достаточной квалификацией для работы с NLP-моделями.
При правильном подходе NLP - мощный инструмент для достижения бизнес-целей.