Maskininlärning

Maskininlärning har funnits i alla tider. Det är svårt att föreställa sig, men innan räknemaskiner kom ut på marknaden utfördes beräkningar av människor, och yrket "beräknare" existerade. Under de senaste åren har vi framför allt sett detta inom området för språkförståelse, men datorer kan även hantera bilder och ljud allt bättre.

Språkmodeller: att lära en maskin att läsa

I många undersökningar når vi insikter baserade på statistik. Ibland är de nödvändiga siffrorna inte tillgängliga i strukturerad form, utan i ostrukturerad text. På så sätt kan vi samla in data om de färdigheter som efterfrågas på arbetsmarknaden baserat på jobbannonser. Genom textklassificering kan detta automatiseras och en dator kan automatiskt tilldela en "etikett" till en text. De algoritmer vi har utvecklat är pålitliga och motståndskraftiga mot (till exempel) stavfel.

I det följande exemplet visar vi hur enkelt det är att lära en dator att skilja mellan holländska pojkar- och flickornamn. Vi använder den programvara och maskininlärningsmodeller som Dialogic själv har utvecklat.

Med textklassificering kan stora mängder text analyseras. Ett exempel är att analysera stora mängder litteratur för att se i vilken utsträckning artiklar från en universitet har relevans för hållbarhetsmål (SDG:er). Nedan visas resultaten för ett holländskt universitet.