Изкуствен интелект трансформира начина, по който планираме и генерираме съдържание. Освен това се отразява на начина, по който хората откриват материал, от това, което търсят в Google, до това, което гледат в Netflix.
По-важното е, че за търговците на съдържание, това позволява на екипите да растат чрез автоматизиране на някои видове генериране на съдържание и анализиране на текущия материал, за да подобрите това, което предоставяте, и да отговаряте по-добре на намеренията на клиента.
Има няколко движещи се части в AI и машинно обучение процеси. Задавали ли сте някога въпрос на интелигентен асистент (като Siri или Alexa)?
Отговорът най-вероятно е „да“, което предполага, че вече сте запознати с обработката на естествения език на някакво ниво (NLP).
Алън Тюринг е име, за което всеки техник е чувал. Добре известният тест на Тюринг е създаден за първи път през 1950 г. от известния математик и компютърен учен Алън Тюринг.
Твърдеше в работата си Изчислителна техника и интелигентност че една машина е изкуствено интелигентна, ако може да разговаря с човек и да го заблуди да мисли, че разговаря с човек.
Това послужи като основа за НЛП технологията. Една ефективна НЛП система ще може да разбере запитването и неговия контекст, да го анализира, да избере най-добрия курс на действие и да отговори на език, който потребителят ще разбере.
Световните стандарти за изпълнение на задачи върху данни включват техники за изкуствен интелект и машинно обучение. Но какво да кажем за човешкия език?
Полетата за генериране на естествен език (NLG), разбиране на естествен език (NLU) и обработка на естествен език (NLP) привлякоха много внимание през последните години.
Но тъй като тримата имат различни отговорности, от решаващо значение е да се избегне объркване. Мнозина вярват, че разбират тези идеи в тяхната цялост.
Тъй като естественият език вече присъства в имената, всичко, което човек прави, е да го обработва, разбира и произвежда. Решихме обаче, че може да е полезно да отидем малко по-дълбоко, като се има предвид колко често срещаме тези фрази, използвани взаимозаменяемо.
Следователно, нека започнем, като разгледаме отблизо всеки от тях.
Какво представлява обработката на естествен език?
Всеки естествен език се счита от компютрите за текст в свободна форма. От това следва, че при въвеждане на данни няма фиксирани ключови думи на фиксирани места. Освен че е неструктуриран, естественият език има и разнообразни възможности за изразяване. Вземете тези три фрази като илюстрация:
- Времето е как е днес?
- Днес има ли шанс за дъжд?
- Днес изисква ли се да нося чадър?
Всяко едно от тези твърдения пита за прогнозата за времето за днес, което е общият знаменател.
Като хора можем почти веднага да видим тези фундаментални връзки и да действаме по подходящ начин.
Това обаче е a предизвикателство за компютри тъй като всеки алгоритъм изисква въвеждането да следва конкретен формат и трите израза имат различни структури и формати.
И нещата ще станат много трудни много скоро, ако се опитаме да кодифицираме правила за всяка комбинация от думи във всеки естествен език, за да помогнем на компютъра да разбере. НЛП се намесва в тази ситуация.
Обработка на естествен език (NLP), която се опитва да модел на естествения човешки език данни, произхождащи от компютърната лингвистика.
Освен това НЛП се концентрира върху използването на подходи за машинно обучение и задълбочено обучение, като същевременно обработва значително количество човешка информация. Често се използва във философията, лингвистиката, компютърните науки, информационните системи и комуникациите.
Компютърната лингвистика, анализът на синтаксиса, разпознаването на реч, машинният превод и други подполета на НЛП са само няколко. Обработката на естествения език трансформира неструктуриран материал в подходящ формат или структуриран текст, за да функционира.
За да разбере какво има предвид потребителят, когато каже нещо, той изгражда алгоритъма и обучава модела, използвайки огромни количества данни.
Той работи чрез групиране на отделни обекти заедно за идентификация (известно като разпознаване на обекти) и чрез разпознаване на шаблони на думи. Техниките за лематизация, токенизация и произтичащи от корен се използват за намиране на модели на думи.
Извличане на информация, гласово разпознаване, маркиране на части от речта и синтактичен анализ са само някои от задачите, които НЛП върши.
В реалния свят НЛП се използва за задачи, включително попълване на онтология, езиково моделиране, анализ на чувствата, извличане на теми, разпознаване на именуван обект, маркиране на части от речта, извличане на връзка, машинен превод и автоматизиран отговор на въпроси.
Какво е разбиране на естествен език?
Малка част от обработката на естествения език е разбирането на естествения език. След като езикът е опростен, компютърният софтуер трябва да разбере, изведе значението и евентуално дори да извърши анализ на настроението.
Един и същи текст може да има няколко значения, няколко фрази могат да имат едно и също значение или значението може да се променя в зависимост от обстоятелствата.
Алгоритмите на NLU използват изчислителни методи за обработка на текст от много източници, за да разберат въведения текст, което може да бъде толкова основно, колкото да знаете какво означава дадена фраза, или толкова сложно, колкото интерпретирането на разговор между двама души.
Вашият текст се трансформира в машинно четим формат. В резултат на това NLU използва изчислителни техники за дешифриране на текста и генериране на резултат.
NLU може да се прилага в различни ситуации, като например разбиране на разговор между двама души, определяне на това как някой се чувства относно определено обстоятелство и други ситуации от подобно естество.
По-специално, има четири езикови нива за разбиране на NLU:
- Синтаксис: Това е процесът на определяне дали граматиката се използва правилно и как изреченията се сглобяват. Например контекстът и граматиката на изречението трябва да бъдат взети под внимание, за да се определи дали има смисъл.
- Семантика: Когато изследваме текста, има нюанси на контекстуално значение като тенор на глагола или избор на дума между две лица. Тези битове информация могат също да бъдат използвани от NLU алгоритъм за предоставяне на резултати от всеки сценарий, в който може да се използва същата изговорена дума.
- Разграничаване на смисъла на думата: Това е процес на разбиране какво означава всяка дума във фраза. В зависимост от контекста, той дава на термина неговото значение.
- Прагматичен анализ: Помага за разбирането на обстановката и целта на работата.
NLU е важен за учени по данни защото без него им липсва способността да извличат смисъл от технологии като чатботове и софтуер за разпознаване на реч.
В края на краищата хората са свикнали да водят разговор с бот с активиран говор; компютрите, от друга страна, нямат този лукс на лекота.
В допълнение, NLU може да разпознае емоции и ругатни в реч точно както вие можете. Това означава, че специалистите по данни могат полезно да изследват различни формати на съдържание и да класифицират текст, използвайки възможностите на NLU.
NLG работи в пряка опозиция на разбирането на естествения език, което има за цел да организира и осмисли неструктурираните данни, за да ги преобразува в използваеми данни. След това нека да дефинираме NLG и да проучим начините, по които специалистите по данни го използват в случаи на практическа употреба.
Какво е генериране на естествен език?
Обработката на естествения език също включва производство на естествен език. Компютрите могат да пишат, използвайки продукция на естествен език, но разбирането на естествения език се фокусира върху разбирането при четене.
Използвайки въведени определени данни, NLG създава писмен отговор на човешки език. Услуги за синтезиран говор може също да се използва за трансформиране на този текст в реч.
Когато специалистите по данни доставят данни на NLG система, системата анализира данните, за да създаде разкази, които могат да бъдат разбрани чрез диалог.
По същество NLG преобразува набори от данни в език, който и двамата разбираме, наречен естествен език. За да може да предостави резултат, който е внимателно проучен и точен до максималната възможна степен, NLG е надарен с опита на човек от реалния живот.
Този метод, който може да бъде проследен до някои от писанията на Алън Тюринг, които вече обсъдихме, е от решаващо значение за убеждаването на хората, че компютърът разговаря с тях по правдоподобен и естествен начин, независимо от темата.
NLG може да се използва от организации за създаване на разговорни разкази, които могат да се използват от всеки в компанията.
NLG, който най-често се използва за табла за бизнес разузнаване, автоматизирано производство на съдържание и по-ефективен анализ на данни, може да бъде голяма помощ за професионалисти, работещи в отдели като маркетинг, човешки ресурси, продажби и информационни технологии.
Каква роля играят NLU и NGL в НЛП?
НЛП може да се използва от специалисти по данни и изкуствен интелект професионалисти, за да преобразуват неструктурирани набори от данни във форми, които компютрите могат да превеждат в реч и текст – те дори могат да конструират отговори, които са контекстуално подходящи за въпрос, който им задавате (помислете отново за виртуални асистенти като Siri и Alexa).
Но къде NLU и NLG се вписват в NLP?
Въпреки че всички те играят различни роли, и трите дисциплини имат едно общо нещо: всички те се занимават с естествения език. И така, каква е разликата между трите?
Разгледайте го по следния начин: докато NLU има за цел да разбере езика, който хората използват, NLP идентифицира най-важните данни и ги организира в неща като текст и числа.
Може дори да помогне с вредни криптирани комуникации. NLG, от друга страна, използва колекции от неструктурирани данни, за да създаде истории, които можем да тълкуваме като смислени.
Бъдещето на НЛП
Въпреки че НЛП има многобройни настоящи комерсиални приложения, много фирми са открили, че е трудно да го възприемат широко.
Това се дължи най-вече на следните проблеми: Един проблем, който често засяга организациите, е претоварването с информация, което ги прави предизвикателство да идентифицират кои набори от данни са от решаващо значение сред привидно безкрайното море от повече данни.
Освен това, за да използват НЛП ефективно, организациите често се нуждаят от определени методи и оборудване, които им позволяват да извличат ценна информация от данните.
Не на последно място, НЛП предполага, че компаниите се нуждаят от авангардни машини, ако искат да обработват и съхраняват колекции от данни от различни източници на данни, използващи НЛП.
Въпреки пречките, възпрепятстващи по-голямата част от фирмите да приемат НЛП, изглежда вероятно същите тези организации в крайна сметка да приемат НЛП, НЛУ и НЛГ, за да дадат възможност на своите роботи да поддържат реалистични, човешки взаимодействия и дискусии.
Семантиката и синтаксисът са две НЛП подполета на изследване, които получават много внимание.
Заключение
Като вземем под внимание това, което обсъждахме досега: Придавайки значение на гласа и писането, NLU чете и разбира естествения език, а NLG разработва и извежда нов език с помощта на машини.
Езикът се използва от NLU за извличане на факти, докато NLG използва прозренията, получени от NLU, за да създаде естествен език.
Внимавайте за големи играчи в ИТ индустрията като Apple, Google и Amazon да продължат да инвестират в НЛП, за да могат разработване на системи които имитират човешкото поведение.
Оставете коментар