Штучны інтэлект змяняе спосаб планавання і стварэння кантэнту. Гэта таксама ўплывае на тое, як людзі знаходзяць матэрыял, ад таго, што яны шукаюць у Google, да таго, што яны глядзяць на Netflix.
Што яшчэ больш важна для маркетолагаў кантэнту, гэта дазваляе камандам расці за кошт аўтаматызацыі некаторых тыпаў генерацыі кантэнту і аналізу бягучых матэрыялаў, каб палепшыць тое, што вы прапануеце, і лепш адпавядаць намерам кліентаў.
У ІІ і ёсць некалькі рухомых частак навучанне з дапамогай машыны працэсаў. Вы калі-небудзь задавалі пытанне разумнаму памочніку (напрыклад, Siri або Alexa)?
Адказ, хутчэй за ўсё, "так", што сведчыць аб тым, што вы ўжо знаёмыя з апрацоўкай натуральнай мовы на пэўным узроўні (НЛП).
Алан Т'юрынг гэта імя, пра якое чуў кожны тэхнар. Вядомы тэст Цьюрынга быў упершыню распрацаваны ў 1950 годзе вядомым матэматыкам і інфарматыкам Аланам Цьюрынгам.
Ён сцвярджаў у сваёй працы Вылічальная тэхніка і інтэлект што машына з'яўляецца штучным інтэлектам, калі яна можа размаўляць з чалавекам і прымушаць яго думаць, што ён размаўляе з чалавекам.
Гэта паслужыла асновай для тэхналогіі НЛП. Эфектыўная сістэма НЛП зможа зразумець запыт і яго кантэкст, прааналізаваць яго, выбраць найлепшы курс дзеянняў і адказаць на мове, зразумелай карыстальніку.
Сусветныя стандарты для выканання задач на даных ўключаюць штучны інтэлект і метады машыннага навучання. Але як наконт чалавечай мовы?
Полі генерацыі натуральнай мовы (NLG), разумення натуральнай мовы (NLU) і апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) прыцягнулі вялікую ўвагу ў апошнія гады.
Але паколькі ўсе трое маюць розныя абавязкі, вельмі важна пазбегнуць блытаніны. Многія лічаць, што разумеюць гэтыя ідэі ва ўсёй іх паўнаце.
Паколькі натуральная мова ўжо прысутнічае ў імёнах, усё, што мы робім, гэта апрацоўка, разуменне і вытворчасць. Аднак мы вырашылі, што можа быць карысна паглыбіцца крыху глыбей, улічваючы, як часта мы сустракаем гэтыя фразы, якія выкарыстоўваюцца як узаемазаменныя.
Такім чынам, давайце пачнем з таго, што ўважліва разгледзім кожны з іх.
Што такое апрацоўка натуральнай мовы?
Любую натуральную мову кампутары разглядаюць як тэкст у вольнай форме. З гэтага вынікае, што пры ўводзе даных няма фіксаваных ключавых слоў у фіксаваных месцах. Акрамя таго, што натуральная мова неструктураваная, яна таксама мае мноства варыянтаў выражэння. Вазьміце гэтыя тры фразы ў якасці ілюстрацыі:
- Якое надвор'е сёння?
- Ці ёсць сёння шанец на дождж?
- Сёння мне трэба браць з сабой парасон?
Кожнае з гэтых выказванняў запытвае пра прагноз надвор'я на сёння, які з'яўляецца агульным назоўнікам.
Як людзі, мы можам амаль адразу ўбачыць гэтыя фундаментальныя сувязі і дзейнічаць належным чынам.
Аднак гэта выклік для кампутараў паколькі кожны алгарытм патрабуе, каб увод прытрымліваўся пэўнага фармату, і ўсе тры заявы маюць розныя структуры і фарматы.
І вельмі хутка ўсё стане вельмі складана, калі мы паспрабуем кадыфікаваць правілы для кожнага спалучэння слоў у кожнай натуральнай мове, каб дапамагчы кампутару ў разуменні. НЛП уключаецца ў гэтую сітуацыю.
Апрацоўка натуральнай мовы (NLP), якая спрабуе мадэль натуральнай чалавечай мовы дадзеных, узнікла з камп’ютарнай лінгвістыкі.
Акрамя таго, НЛП канцэнтруецца на выкарыстанні падыходаў машыннага і глыбокага навучання пры апрацоўцы значнай колькасці ўводу чалавека. Ён часта выкарыстоўваецца ў філасофіі, лінгвістыцы, інфарматыцы, інфармацыйных сістэмах і камунікацыях.
Кампутарная лінгвістыка, аналіз сінтаксісу, распазнаванне прамовы, машынны пераклад і іншыя падполля НЛП - гэта толькі некаторыя з іх. Апрацоўка натуральнай мовы ператварае неструктураваны матэрыял у адпаведны фармат або структураваны тэкст, каб функцыянаваць.
Каб зразумець, што мае на ўвазе карыстальнік, калі што-небудзь кажа, ён будуе алгарытм і навучае мадэль, выкарыстоўваючы велізарную колькасць даных.
Ён працуе шляхам групоўкі розных аб'ектаў разам для ідэнтыфікацыі (вядомага як распазнаванне аб'ектаў) і распазнавання шаблонаў слоў. Для пошуку шаблонаў слоў выкарыстоўваюцца метады лематызацыі, токенізацыі і вылучэння корняў.
Выманне інфармацыі, распазнаванне голасу, пазначэнне часцін мовы і разбор - гэта толькі некаторыя з задач, якія выконвае НЛП.
У рэальным свеце НЛП выкарыстоўваецца для задач, уключаючы запаўненне анталогіі, мадэляванне мовы, аналіз настрояў, вылучэнне тэмы, распазнаванне названых аб'ектаў, пазначэнне частак мовы, вылучэнне злучэнняў, машынны пераклад і аўтаматычны адказ на пытанні.
Што такое разуменне натуральнай мовы?
Нязначная частка апрацоўкі натуральнай мовы - гэта разуменне натуральнай мовы. Пасля таго, як мова была спрошчана, камп'ютэрнае праграмнае забеспячэнне павінна зразумець, вывесці сэнс і, магчыма, нават правесці аналіз пачуццяў.
Адзін і той жа тэкст можа мець некалькі значэнняў, некалькі фраз могуць мець аднолькавы сэнс, або сэнс можа мяняцца ў залежнасці ад абставін.
Алгарытмы NLU выкарыстоўваюць вылічальныя метады для апрацоўкі тэксту з многіх крыніц, каб зразумець уведзены тэкст, які можа быць простым, як веданне значэння фразы, або такім складаным, як інтэрпрэтацыя размовы паміж двума людзьмі.
Ваш тэкст пераўтворыцца ў машыначытэльны фармат. Як следства, NLU выкарыстоўвае вылічальныя метады для расшыфроўкі тэксту і атрымання выніку.
NLU можа прымяняцца ў розных сітуацыях, такіх як разуменне размовы паміж двума людзьмі, вызначэнне таго, што хтосьці адчувае з нагоды пэўнай акалічнасці, і ў іншых сітуацыях падобнага характару.
У прыватнасці, ёсць чатыры моўныя ўзроўні для вывучэння NLU:
- Сінтаксіс: гэта працэс вызначэння таго, ці належным чынам выкарыстоўваецца граматыка і як складзены сказы. Напрыклад, трэба ўлічваць кантэкст і граматыку сказа, каб вызначыць, ці мае ён сэнс.
- Семантыка: калі мы даследуем тэкст, прысутнічаюць нюансы кантэкстуальнага значэння, такія як тэнар дзеяслова або выбар слова паміж двума асобамі. Гэтыя біты інфармацыі таксама могуць выкарыстоўвацца алгарытмам NLU для атрымання вынікаў любога сцэнарыя, у якім можа быць выкарыстана адно і тое ж прамоўленае слова.
- Неадназначнасць слова: гэта працэс высвятлення значэння кожнага слова ў фразе. У залежнасці ад кантэксту ён надае тэрміну яго значэнне.
- Прагматычны аналіз: ён дапамагае зразумець абстаноўку і мэту твора.
NLU мае значэнне для навукоўцы дадзеных таму што без гэтага ім не хапае магчымасці здабываць сэнс з такіх тэхналогій, як чат-боты і праграмнае забеспячэнне для распазнавання гаворкі.
У рэшце рэшт, людзі прывыклі весці размову з маўленчым ботам; кампутары, з іншага боку, не маюць такой раскошы лёгкасці.
Акрамя таго, NLU можа распазнаваць эмоцыі і ненарматыўную лексіку ў прамове гэтак жа, як і вы. Гэта азначае, што спецыялісты па апрацоўцы дадзеных могуць з карысцю даследаваць розныя фарматы кантэнту і класіфікаваць тэкст, выкарыстоўваючы магчымасці NLU.
NLG працуе ў прамой супрацьлегласці разуменню натуральнай мовы, якая накіравана на арганізацыю і асэнсаванне неструктураваных даных, каб пераўтварыць іх у прыдатныя для выкарыстання даныя. Далей давайце вызначым NLG і вывучым спосабы яго выкарыстання навукоўцамі ў практычных выпадках.
Што такое генерацыя натуральнай мовы?
Апрацоўка натуральнай мовы таксама ўключае вытворчасць натуральнай мовы. Кампутары могуць пісаць, выкарыстоўваючы вытворчасць натуральнай мовы, але разуменне натуральнай мовы сканцэнтравана на разуменні прачытанага.
Выкарыстоўваючы пэўны ўвод дадзеных, NLG стварае пісьмовы адказ на чалавечай мове. Паслугі пераўтварэння тэксту ў маўленне можа таксама выкарыстоўвацца для трансфармацыі гэтага тэксту ў маўленне.
Калі спецыялісты па апрацоўцы даных забяспечваюць сістэму NLG данымі, сістэма аналізуе даныя, каб стварыць апавяданні, якія можна зразумець праз дыялог.
Па сутнасці, NLG пераўтворыць наборы даных у мову, якую мы абодва разумеем, званую натуральнай мовай. Такім чынам, NLG надзелены вопытам рэальнага чалавека, каб атрымаць вынік, які старанна вывучаны і дакладны ў максімальна магчымай ступені.
Гэты метад, які можна прасачыць да некаторых з твораў Алана Цьюрынга, якія мы ўжо абмяркоўвалі, мае вырашальнае значэнне для пераканання людзей, што камп'ютар размаўляе з імі праўдападобным і натуральным спосабам, незалежна ад тэмы.
NLG можа выкарыстоўвацца арганізацыямі для стварэння размоўных апавяданняў, якімі могуць карыстацца ўсе ў кампаніі.
NLG, які найбольш часта выкарыстоўваецца для прыборных панэляў бізнес-аналітыкі, аўтаматызаванай вытворчасці кантэнту і больш эфектыўнага аналізу даных, можа быць вялікай дапамогай для спецыялістаў, якія працуюць у такіх аддзелах, як маркетынг, кадры, продажы і інфармацыйныя тэхналогіі.
Якую ролю гуляюць NLU і NGL у НЛП?
НЛП можа быць выкарыстаны навукоўцамі дадзеных і штучны інтэлект прафесіяналы для пераўтварэння неструктураваных набораў даных у формы, якія кампутары могуць перавесці ў маўленне і тэкст - яны нават могуць будаваць адказы, якія кантэкстуальна адпавядаюць пытанню, якое вы ім задаеце (успомніце яшчэ раз віртуальных памочнікаў, такіх як Siri і Alexa).
Але дзе NLU і NLG ўпісваюцца ў NLP?
Нягледзячы на тое, што ўсе яны выконваюць розныя ролі, усе гэтыя тры дысцыпліны маюць адну агульную рысу: усе яны маюць справу з натуральнай мовай. Такім чынам, у чым розніца паміж гэтымі трыма?
Разгледзім гэта так: у той час як NLU імкнецца зразумець мову, якой карыстаюцца людзі, NLP вызначае найбольш важныя дадзеныя і арганізуе іх у выглядзе тэксту і лічбаў.
Ён можа нават дапамагчы са шкоднымі зашыфраванымі камунікацыямі. З іншага боку, NLG выкарыстоўвае калекцыі неструктураваных даных для стварэння гісторый, якія мы можам трактаваць як значныя.
Будучыня НЛП
Нягледзячы на тое, што ў цяперашні час НЛП мае мноства камерцыйных мэтаў, многім прадпрыемствам было цяжка прыняць яго шырока.
У асноўным гэта адбываецца з-за наступных праблем: Адна з праблем, якая часта закранае арганізацыі, - гэта перагрузка інфармацыяй, з-за якой ім складана вызначыць, якія наборы даных маюць вырашальнае значэнне сярод, здавалася б, бясконцага мора даных.
Акрамя таго, для эфектыўнага выкарыстання НЛП арганізацыям часта патрэбны пэўныя метады і абсталяванне, якія дазваляюць здабываць каштоўную інфармацыю з даных.
І апошняе, але не менш важнае, НЛП азначае, што кампаніям патрабуецца перадавая тэхніка, калі яны жадаюць апрацоўваць і захоўваць калекцыі даных з розных крыніц з выкарыстаннем НЛП.
Нягледзячы на перашкоды, якія стрымліваюць большасць фірмаў ад прыняцця НЛП, здаецца, што гэтыя ж арганізацыі ў канчатковым рахунку прымуць НЛП, НЛУ і НЛГ, каб дазволіць іх робатам падтрымліваць рэалістычныя, чалавечыя ўзаемадзеяння і дыскусіі.
Семантыка і сінтаксіс - дзве падполля даследаванняў НЛП, якім надаецца шмат увагі.
заключэнне
Прымаючы да ўвагі тое, што мы абмяркоўвалі дагэтуль: надаючы значэнне голасу і пісьму, NLU чытае і разумее натуральную мову, а NLG распрацоўвае і выдае новую мову з дапамогай машын.
Мова выкарыстоўваецца NLU для здабывання фактаў, у той час як NLG выкарыстоўвае інфармацыю, атрыманую NLU, для стварэння натуральнай мовы.
Сачыце за буйнымі гульцамі ў ІТ-індустрыі, такімі як Apple, Google і Amazon, якія працягваюць інвеставаць у НЛП, каб яны маглі распрацоўваць сістэмы якія імітуюць паводзіны чалавека.
Пакінуць каментар