ሰው ሰራሽነት ይዘትን የምናወጣበትን እና የምናወጣበትን መንገድ እየለወጠ ነው። እንዲሁም ሰዎች በGoogle ላይ ከሚፈልጓቸው ነገሮች ጀምሮ በኔትፍሊክስ ላይ ከመጠን በላይ የሚመለከቱትን ነገሮች እንዴት እንደሚያገኙ ላይ ተጽእኖ እያሳደረ ነው።
በይበልጥ ለይዘት ገበያተኞች ቡድኖችን አንዳንድ የይዘት ማመንጨትን በራስ-ሰር በማዘጋጀት እና አሁን ያሉ ነገሮችን በመተንተን የሚያቀርቡትን ለማሻሻል እና ከደንበኛ ፍላጎት ጋር በተሻለ ሁኔታ እንዲዛመዱ ያስችላቸዋል።
በ AI እና ውስጥ በርካታ ተንቀሳቃሽ ቁርጥራጮች አሉ የማሽን መማር ሂደቶች. ብልህ ረዳት (እንደ Siri ወይም Alexa ያሉ) ጥያቄ ጠይቀህ ታውቃለህ?
ምላሹ ምናልባት “አዎ” ነው፣ ይህም እርስዎ በተወሰነ ደረጃ (NLP) ከተፈጥሮአዊ ቋንቋ ሂደት ጋር መተዋወቅዎን ይጠቁማል።
አለን Turing እያንዳንዱ ቴክኒሻን የሰማው ስም ነው። ታዋቂው የቱሪንግ ፈተና እ.ኤ.አ. በ1950 እ.ኤ.አ.
በስራው ገልጿል። የኮምፒውተር ማሽን እና ኢንተለጀንስ ማሽኑ ከሰው ጋር መነጋገር ከቻለ እና ከሰው ጋር እየተወያየን ነው ብሎ በማታለል ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ እንዳለው ያሳያል።
ይህ ለ NLP ቴክኖሎጂ መሰረት ሆኖ አገልግሏል. ቀልጣፋ የኤን.ኤል.ፒ. ስርዓት መጠይቁን እና አገባቡን ተረድቶ፣ መተንተን፣ የተሻለውን የተግባር መንገድ መምረጥ እና ተጠቃሚው በሚረዳው ቋንቋ ሊመልስ ይችላል።
በመረጃ ላይ ያሉ ተግባራትን ለማጠናቀቅ አለምአቀፍ ደረጃዎች አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ እና የማሽን መማሪያ ቴክኒኮችን ያካትታሉ። ስለ ሰው ቋንቋ ግን ምን ማለት ይቻላል?
የተፈጥሮ ቋንቋ ማፍለቅ (NLG)፣ የተፈጥሮ ቋንቋ መረዳት (NLU) እና የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ (NLP) በቅርብ ዓመታት ውስጥ ብዙ ትኩረት አግኝተዋል።
ነገር ግን ሦስቱ የተለያዩ ኃላፊነቶች ስላሏቸው ግራ መጋባትን ለማስወገድ በጣም አስፈላጊ ነው. ብዙዎች እነዚህን ሀሳቦች ሙሉ በሙሉ እንደተረዱት ያምናሉ።
ተፈጥሯዊ ቋንቋ በስሞቹ ውስጥ ስላለ አንድ ሰው እየሠራው ያለው ማቀናበር፣ መረዳት እና ማምረት ነው። እነዚህ ሐረጎች በተለዋዋጭነት ጥቅም ላይ በሚውሉበት ጊዜ ምን ያህል ጊዜ እንደምናገኛቸው በመገመት ትንሽ ወደ ጥልቀት መሄድ ጠቃሚ ሊሆን እንደሚችል ወስነናል።
ስለዚህ፣ እያንዳንዳቸውን በቅርበት በመመልከት እንጀምር።
የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት ምንድን ነው?
ማንኛውም የተፈጥሮ ቋንቋ በኮምፒዩተሮች ነፃ የሆነ ጽሑፍ ተደርጎ ይቆጠራል። መረጃን በሚያስገቡበት ጊዜ, በቋሚ ቦታዎች ላይ ምንም ቋሚ ቁልፍ ቃላት የሉም. የተፈጥሮ ቋንቋ ካልተዋቀረ በተጨማሪ የተለያዩ የመግለፅ አማራጮችም አሉት። እነዚህን ሦስት ሐረጎች እንደ ምሳሌ ውሰድ፡-
- አየሩ ዛሬ እንዴት ነው?
- ዛሬ የዝናብ እድል አለ?
- ዛሬ ዣንጥላዬን እንዳመጣ ይጠይቃል?
እያንዳንዳቸው እነዚህ መግለጫዎች ለዛሬው የአየር ሁኔታ ትንበያ እየጠየቁ ነው, እሱም የጋራ መለያው ነው.
ሰዎች እንደመሆናችን መጠን ወዲያውኑ እነዚህን መሰረታዊ ግንኙነቶች አይተን በአግባቡ መስራት እንችላለን።
ሆኖም ፣ ይህ ሀ ለኮምፒዩተሮች ፈተና እያንዳንዱ አልጎሪዝም ግብአቱ የተወሰነ ቅርጸት እንዲከተል ስለሚፈልግ እና ሦስቱም መግለጫዎች የተለያዩ አወቃቀሮች እና ቅርፀቶች አሏቸው።
እና ኮምፒዩተሩ እንዲረዳው እንዲረዳን በእያንዳንዱ የተፈጥሮ ቋንቋ ለእያንዳንዱ እና ለእያንዳንዱ የቃላት ቅንጅት ህጎችን ለመቅረጽ ከሞከርን ነገሮች በጣም አስቸጋሪ ይሆናሉ። NLP በዚህ ሁኔታ ውስጥ ወደ ስዕሉ ይሄዳል.
የሚሞክረው የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት (NLP) የተፈጥሮ የሰው ቋንቋ ሞዴል መረጃ፣ ከስሌት ቋንቋዎች የመነጨ።
በተጨማሪም፣ NLP ከፍተኛ መጠን ያለው የሰውን ግብአት በማቀናበር የማሽን መማር እና ጥልቅ የመማር አቀራረቦችን በመጠቀም ላይ ያተኩራል። በተደጋጋሚ በፍልስፍና፣ በቋንቋ፣ በኮምፒውተር ሳይንስ፣ በመረጃ ሥርዓቶች እና በመገናኛዎች ውስጥ ተቀጥሮ ይሰራል።
የስሌት ሊንጉስቲክስ፣ የአገባብ ትንተና፣ የንግግር ማወቂያ፣ የማሽን ትርጉም እና ሌሎች የNLP ንዑስ መስኮች ጥቂቶቹ ናቸው። ተፈጥሯዊ ቋንቋ ማቀነባበር ያልተዋቀረ ነገርን ወደ ተገቢው ቅርጸት ወይም ወደተዘጋጀው ጽሑፍ ይለውጣል።
ተጠቃሚው ማንኛውንም ነገር ሲናገር ምን ማለት እንደሆነ ለመረዳት ስልተ ቀመሩን ይገነባል እና ብዙ መረጃዎችን በመጠቀም ሞዴሉን ያሰለጥናል።
የተለያዩ አካላትን ለመለየት (የህጋዊ አካል ማወቂያ በመባል የሚታወቀው) እና የቃላት ቅጦችን በማወቅ አንድ ላይ በማሰባሰብ ይሰራል። የቃላት ቅጦችን ለማግኘት Lemmatization፣ tokenization እና stemming ቴክኒኮች ጥቅም ላይ ይውላሉ።
መረጃ ማውጣት፣ ድምጽ ማወቂያ፣ የንግግር ክፍል መለያ መስጠት እና መተንተን NLP ከሚሰራቸው ጥቂቶቹ ስራዎች ናቸው።
በገሃዱ ዓለም NLP ኦንቶሎጂን መብዛት፣ የቋንቋ ሞዴሊንግ፣ ስሜት ትንተና፣ ርዕስ ማውጣት ፣ የተሰየመ አካል ማወቂያ ፣ የንግግር ክፍሎች መለያ መስጠት ፣ የግንኙነት ማውጣት ፣ የማሽን ትርጉም እና በራስ ሰር የጥያቄ መልስ።
የተፈጥሮ ቋንቋ መረዳት ምንድን ነው?
የተፈጥሮ ቋንቋን የማቀናበር ትንሽ ክፍል የተፈጥሮ ቋንቋ ግንዛቤ ነው። ቋንቋው ከተቃለለ በኋላ የኮምፒዩተር ሶፍትዌሩ መረዳት፣ ትርጉሙን መቀነስ እና ምናልባትም ስሜትን መመርመር አለበት።
ተመሳሳዩ ጽሑፍ ብዙ ትርጉሞች ሊኖሩት ይችላል ፣ ብዙ ሀረጎች ተመሳሳይ ትርጉም ሊኖራቸው ይችላል ፣ ወይም እንደ ሁኔታው ትርጉሙ ሊለወጥ ይችላል።
የNLU ስልተ ቀመሮች የግብአት ፅሁፉን ለመረዳት ከብዙ ምንጮች ጽሑፍን ለማስኬድ የስሌት ዘዴዎችን ይጠቀማሉ፣ ይህም አንድ ሀረግ ምን ማለት እንደሆነ ማወቅ ወይም በሁለት ግለሰቦች መካከል የሚደረግን ውይይት እንደ መተርጎም ውስብስብ ሊሆን ይችላል።
ጽሑፍህ በማሽን-ሊነበብ ወደሚችል ቅርጸት ተለውጧል። በውጤቱም፣ NLU ጽሑፉን ለመፍታት እና ውጤት ለማምጣት የሂሳብ ቴክኒኮችን ይጠቀማል።
NLU በተለያዩ ሁኔታዎች ውስጥ ሊተገበር ይችላል, ለምሳሌ በሁለት ሰዎች መካከል ያለውን ውይይት መረዳት, አንድ ሰው ስለ አንድ ሁኔታ ምን እንደሚሰማው መወሰን, እና ሌሎች ተመሳሳይ ተፈጥሮ ሁኔታዎች.
በተለይም NLUን ለመረዳት አራት የቋንቋ ደረጃዎች አሉ፡
- አገባብ፡ ይህ ሰዋሰው በአግባቡ ጥቅም ላይ እየዋለ መሆኑን እና ዓረፍተ ነገሮች እንዴት እንደሚጣመሩ የመወሰን ሂደት ነው። ለምሳሌ፣ የዓረፍተ ነገሩ አገባብ እና ሰዋሰው ትርጉም ያለው መሆኑን ለማወቅ ግምት ውስጥ መግባት አለባቸው።
- ትርጉም፡ ጽሑፉን በምንመረምርበት ጊዜ፣ ዐውደ-ጽሑፋዊ ፍቺዎች እንደ ግሥ አስታራቂ ወይም የቃል ምርጫ በሁለት ሰዎች መካከል አሉ። እነዚህ ትንንሽ መረጃዎች በNLU ስልተ ቀመር ተቀጥረው ከየትኛውም ሁኔታ ተመሳሳይ የንግግር ቃል ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል።
- የቃላት ስሜትን ማዛባት፡- እያንዳንዱ ቃል በአረፍተ ነገር ውስጥ ምን ማለት እንደሆነ የመለየት ሂደት ነው። እንደ ዐውደ-ጽሑፉ፣ የቃሉን ትርጉም ይሰጣል።
- ተግባራዊ ትንተና፡ የሥራውን መቼት እና ዓላማ ለመረዳት ይረዳል።
NLU ጠቃሚ ነው። የውሂብ ሳይንቲስቶች ምክንያቱም ያለሱ፣ እንደ ቻትቦቶች እና የንግግር ማወቂያ ሶፍትዌር ካሉ ቴክኖሎጂዎች ትርጉም የማውጣት አቅም የላቸውም።
ደግሞም ሰዎች በንግግር ከነቃ ቦት ጋር ለመነጋገር ጥቅም ላይ ይውላሉ; በሌላ በኩል ኮምፒውተሮች ይህን የቅንጦት ምቾት የላቸውም.
በተጨማሪም NLU በንግግር ውስጥ ስሜቶችን እና ጸያፍ ቃላትን በትክክል ማወቅ ይችላል። ይህ የሚያመለክተው የውሂብ ሳይንቲስቶች የNLUን አቅም በመጠቀም የተለያዩ የይዘት ቅርጸቶችን በጠቃሚነት መመርመር እና ጽሑፍን መመደብ ይችላሉ።
NLG ከተፈጥሮ የቋንቋ ግንዛቤ ጋር በቀጥታ ይቃረናል፣ ዓላማውም ያልተዋቀረ መረጃን ወደ ሊጠቅም የሚችል ውሂብ ለመቀየር የማደራጀት እና ትርጉም ያለው ነው። በመቀጠል NLGን እንገልፃለን እና የውሂብ ሳይንቲስቶች በተግባራዊ አጠቃቀም ጉዳዮች ላይ የሚጠቀሙባቸውን መንገዶች እንመርምር።
የተፈጥሮ ቋንቋ ማመንጨት ምንድነው?
የተፈጥሮ ቋንቋን ማቀነባበር የተፈጥሮ ቋንቋን ማምረትንም ይጨምራል። ኮምፒውተሮች ተፈጥሯዊ የቋንቋ አመራረትን በመጠቀም ሊጽፉ ይችላሉ, ነገር ግን የተፈጥሮ ቋንቋ መረዳት ማንበብን መረዳት ላይ ያተኩራል.
የተወሰነ የውሂብ ግብዓት በመጠቀም NLG በሰው ቋንቋ የጽሁፍ መልስ ይፈጥራል። የጽሑፍ-ወደ-ንግግር አገልግሎቶች ይህንን ጽሑፍ ወደ ንግግር ለመቀየርም ሊያገለግል ይችላል።
የውሂብ ሳይንቲስቶች የNLG ስርዓትን በመረጃ ሲያቀርቡ ስርዓቱ በውይይት ሊረዱ የሚችሉ ትረካዎችን ለማዘጋጀት ውሂቡን ይመረምራል።
በመሠረቱ፣ NLG የውሂብ ስብስቦችን ሁለታችንም ወደምንረዳው ቋንቋ ይለውጣል፣ የተፈጥሮ ቋንቋ ይባላል። በጥንቃቄ የተጠና እና ትክክለኛ ውጤትን በተቻለ መጠን ለማቅረብ እንዲችል NLG የእውነተኛ ህይወት የሰው ልጅ ልምድ ተሰጥቶታል።
ይህ ዘዴ ቀደም ሲል ከተነጋገርናቸው አንዳንድ የአላን ቱሪንግ ፅሁፎች ጋር በመነሳት ኮምፒዩተር ከነሱ ጋር በምክንያታዊ እና ተፈጥሯዊ በሆነ መንገድ እየተነጋገረ እንደሆነ ለማሳመን በጣም አስፈላጊ ነው ፣ ምንም አይነት ርዕሰ ጉዳይ ምንም ይሁን ምን።
NLG በኩባንያው ውስጥ ያሉ ሁሉም ሰዎች ሊጠቀሙባቸው የሚችሉ የንግግር ትረካዎችን ለማዘጋጀት በድርጅቶች ሊጠቀሙበት ይችላሉ።
NLG፣ ለንግድ ኢንተለጀንስ ዳሽቦርዶች፣ አውቶሜትድ የይዘት ምርት እና የበለጠ ውጤታማ የመረጃ ትንተና በብዛት ጥቅም ላይ የሚውለው እንደ ግብይት፣ የሰው ሃይል፣ ሽያጭ እና የመረጃ ቴክኖሎጂ ባሉ ክፍሎች ውስጥ ለሚሰሩ ባለሙያዎች ትልቅ እገዛ ሊሆን ይችላል።
NLU እና NGL በ NLP ውስጥ ምን ሚና ይጫወታሉ?
NLP በመረጃ ሳይንቲስቶች እና ሰው ሰራሽ እውቀት ባለሙያዎች ያልተዋቀሩ የውሂብ ስብስቦችን ኮምፒውተሮች ወደ ንግግር እና ጽሑፍ ሊተረጉሟቸው ወደሚችሉት ቅጾች እንዲቀይሩ - እንዲያውም እርስዎ ለሚጠይቋቸው ጥያቄ ከዐውደ-ጽሑፉ ጋር የሚስማሙ ምላሾችን መገንባት ይችላሉ (እንደ Siri እና Alexa ላሉ ምናባዊ ረዳቶች እንደገና ያስቡ)።
ግን NLU እና NLG ወደ NLP የሚገቡት የት ነው?
ምንም እንኳን ሁሉም የተለያየ ሚና ቢጫወቱም, እነዚህ ሦስቱም የትምህርት ዓይነቶች አንድ የሚያመሳስላቸው ነገር አለ: ሁሉም ከተፈጥሮ ቋንቋ ጋር የተያያዙ ናቸው. ታዲያ በሦስቱ መካከል ያለው ልዩነት ምንድን ነው?
በዚህ መንገድ አስቡበት፡ NLU ዓላማው ሰዎች የሚጠቀሙበትን ቋንቋ ለመረዳት፣ NLP በጣም ወሳኙን ውሂብ ይለያል እና እንደ ጽሑፍ እና ቁጥሮች ባሉ ነገሮች ያደራጃል።
ጎጂ ኢንክሪፕት የተደረጉ ግንኙነቶችን እንኳን ሊረዳ ይችላል። በሌላ በኩል NLG እንደ ትርጉም ልንተረጉማቸው የምንችላቸውን ታሪኮች ለማዘጋጀት ያልተዋቀሩ የውሂብ ስብስቦችን ይጠቀማል።
የ NLP የወደፊት
ምንም እንኳን NLP በአሁኑ ጊዜ በርካታ የንግድ አጠቃቀሞች ቢኖረውም ፣ ብዙ ንግዶች በሰፊው ለመጠቀም አስቸጋሪ ሆኖ አግኝተውታል።
ይህ ባብዛኛው በሚከተሉት ጉዳዮች ምክንያት ነው፡ ድርጅቶችን በተደጋጋሚ የሚነካው አንዱ ጉዳይ የመረጃ ከመጠን በላይ መጫን ሲሆን ይህም ማለቂያ የሌለው በሚመስለው የተጨማሪ መረጃ ባህር ውስጥ የትኞቹ የውሂብ ስብስቦች ወሳኝ እንደሆኑ ለመለየት ፈታኝ ያደርጋቸዋል።
በተጨማሪም፣ NLPን በብቃት ለመጠቀም፣ ድርጅቶች ጠቃሚ መረጃዎችን ከውሂብ ለማውጣት የሚያስችሏቸውን አንዳንድ ዘዴዎችን እና መሳሪያዎችን በተደጋጋሚ ይፈልጋሉ።
በመጨረሻ ግን ቢያንስ፣ NLP ኩባንያዎች NLPን በመጠቀም ከተለያዩ የመረጃ ምንጮች የተገኙ መረጃዎችን ለመሰብሰብ እና ለማቆየት ከፈለጉ በጣም ጥሩ ማሽነሪዎችን እንደሚያስፈልጋቸው ያሳያል።
ምንም እንኳን አብዛኛዎቹ ድርጅቶች NLPን እንዳይቀበሉ የሚከለክሉት መሰናክሎች ቢኖሩም፣ እነዚሁ ድርጅቶች ሮቦቶቻቸው እውነተኛ፣ ሰው መሰል ግንኙነቶችን እና ውይይቶችን እንዲቀጥሉ ለማስቻል በመጨረሻ NLPን፣ NLU እና NLGን የሚቀበሉ ይመስላል።
ሴማንቲክስ እና አገባብ ብዙ ትኩረት እያገኙ ያሉ ሁለት የኤንኤልፒ ንዑስ መስኮች ናቸው።
መደምደሚያ
እስካሁን የተወያየነውን ከግምት ውስጥ በማስገባት፡ ለድምፅ እና ለመፃፍ ትርጉም መስጠት፣ NLU የተፈጥሮ ቋንቋን ያነብባል እና ይረዳል፣ እና NLG በማሽን በመታገዝ አዲስ ቋንቋ ያዘጋጃል እና ያወጣል።
ቋንቋ በNLU ጥቅም ላይ የሚውለው እውነታዎችን ለማውጣት ሲሆን NLG ግን የተፈጥሮ ቋንቋን ለማምረት በNLU የተገኘውን ግንዛቤ ይጠቀማል።
እንደ አፕል፣ ጉግል እና አማዞን ባሉ የአይቲ ኢንዱስትሪ ውስጥ ያሉ ዋና ተዋናዮች እንዲችሉ በNLP ላይ ኢንቨስት ማድረጉን እንዲቀጥሉ ይጠንቀቁ ስርዓቶችን ማዳበር የሰውን ባህሪ የሚመስሉ።
መልስ ይስጡ