Chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về lợi ích của dữ liệu lớn trong những lĩnh vực như tiếp thị, khách sạn và an ninh mạng. Ở bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về ý nghĩa của dữ liệu lớn đối với một lĩnh vực vô cùng mới mẻ, viết kỹ thuật, một lĩnh vực chịu ảnh hưởng rất lớn bởi những tiến bộ trong dữ liệu lớn nhưng không được đề cập đến thường xuyên.
Học máy ảnh hưởng đến viết kỹ thuật như thế nào?
Hiểu một cách đơn giản, viết kỹ thuật là viết hoặc soạn thảo những phương thức để truyền đạt thông tin khoa học - kỹ thuật. Nó được sử dụng trong các lĩnh vực nghề nghiệp như phần cứng - phần mềm máy tính, kỹ thuật, hóa học, hàng không, robot, tài chính, y tế, công nghệ sinh học,... Nghề viết kỹ thuật có trước học máy gần một thế kỷ nhưng giờ đây nó phát triển cùng với những xu hướng của dữ liệu lớn. Có rất nhiều công cụ trợ giúp tác giả mới hiện đang dựa vào dữ liệu lớn.
Dưới đây là một số lý do mà các nhà văn kỹ thuật cần bắt kịp những tiến bộ mới trong học máy.
Học máy đang giúp các nhà văn trong mọi lĩnh vực hoàn thiện ngữ pháp của mình
Mọi nhà văn đều cần tinh chỉnh ngữ pháp trong những bài viết của mình. Người đọc mong đợi các từ xuất hiện trên màn hình hoặc những trang sách không có lỗi sao chép.
Tuy nhiên, một số nhà văn gặp khó khăn trong việc đấu tranh với vấn đề này nhiều hơn những người khác. Các nhà văn kỹ thuật thường có nền tảng là kiến trúc sư hoặc kỹ thuật viên. Họ không phải là nhà văn chuyên nghiệp do vậy họ có thể không hiểu tất cả các quy tắc ngữ pháp của ngôn ngữ.
Đây là nơi học máy thể hiện giá trị của mình. Các công cụ kiểm tra ngữ pháp đáng tin cậy nhất, như Grammarly, đều sử dụng công nghệ học máy phức tạp.
Công nghệ này có thể rà soát những khối văn bản lớn và xác định lỗi ngữ pháp. Thoạt nhìn, điều này có vẻ không phải một sự phát triển đặc biệt thú vị. Các công cụ kiểm tra chính tả và ngữ pháp đã xuất hiện trong khoảng 20 năm, rất lâu trước khi khái niệm học máy và dữ liệu lớn được phổ biến rộng rãi.
Tuy nhiên, học máy cải thiện đáng kể hiệu suất của những công cụ này. Một điểm khác biệt là các thuật toán học máy được tích hợp vào những công cụ kiểm tra ngữ pháp và chính tả hiện đại chú ý đến các thay đổi được chấp nhận đồng thời nhận ra những thay đổi được đề xuất thường bị người dùng từ chối. Dần dần, nó sẽ học được những gợi ý nào là không hữu ích để từ đó đưa ra các giải pháp hữu ích hơn.
Các nhà văn kỹ thuật thường ở vị trí bất lợi khi kiểm tra ngữ pháp và những công cụ kiểm tra ngữ pháp máy học này tạo ra sự khác biệt rất lớn.
Học máy có thể tạo ra mẫu văn bản cho các hướng dẫn
Khi bạn viết hướng dẫn kỹ thuật, bạn sẽ nhận thấy rằng có rất nhiều nội dung tương tự nhau. Bạn vẫn cần thực hiện các chỉnh sửa nhưng bạn có thể giảm bớt công việc bằng cách có sẵn một mẫu chung.
Vấn đề là bạn phải biết được mẫu nào nên sử dụng. Bạn có thể cần hàng chục hoặc hàng trăm mẫu, tùy thuộc vào phạm vi của các tài liệu kỹ thuật mà bạn cần xử lý. Tất nhiên, vì bạn luôn cần phải thay đổi bài viết của mình nên việc tìm đúng mẫu là rất quan trọng.
Công nghệ máy học có thể hỗ trợ việc này. Bằng việc truy cập vào cơ sở dữ liệu của hàng ngàn hướng dẫn kỹ thuật, thuật toán học máy sẽ tìm kiếm sự tương đồng giữa nội dung ban đầu của bạn với các bài báo và hướng dẫn kỹ thuật trước đó, sau đó đưa ra mẫu phù hợp nhất với yêu của bạn.
Tìm dữ liệu để thêm vào nội dung của bạn
Đây có thể là lợi ích quan trọng nhất của việc sử dụng học máy cho việc viết kỹ thuật. Bạn sẽ cần sử dụng số liệu thống kê và dữ liệu thực nghiệm để hỗ trợ các luận điểm của mình. Công nghệ máy học có thể tìm kiếm tất cả các tập dữ liệu đã biết cho thông tin này rồi chuyển tiếp thông tin có liên quan để bạn kết hợp vào bài viết của mình.
Dữ liệu lớn đang thay đổi nghề viết
Trở thành một nhà văn kỹ thuật là không dễ dàng. Học máy đang có tác động sâu sắc đến lĩnh vực này. Bạn có thể sử dụng công nghệ học máy theo một số cách để làm cho bài viết kỹ thuật của mình hiệu quả hơn.
.png "5 lý do để tăng cường bảo mật mạng")
