Inteligenza artificiale hè trasfurmendu a manera di pianificà è generà cuntenutu. Affetta ancu cumu a ghjente scopre materiale, da ciò chì cercanu in Google à ciò chì binge-watch in Netflix.
A più cruciale, per i cummercializatori di cuntenutu, permette à e squadre di cresce automatizendu certi tipi di generazione di cuntenutu è analizendu u materiale attuale per migliurà ciò chì offre è megliu cuncordà l'intenzioni di u cliente.
Ci sò parechji pezzi muvimenti in l'AI è machine learning prucessi. Avete mai dumandatu à un assistente intelligente (cum'è Siri o Alexa) una quistione?
A risposta hè più prubabile "sì", chì suggerisce chì site digià cunniscenza di u processu di lingua naturale à un certu livellu (NLP).
Alan Turing hè un nome chì ogni techie hà intesu parlà. U famosu Test di Turing hè statu ideatu per a prima volta in u 1950 da u rinumatu matematicu è informaticu Alan Turing.
Hà dichjaratu in u so travagliu Macchinari di l'informatica è l'intelligenza chì una macchina hè artificialmente intelligente s'ellu pò cunversà cù una persona è ingannà ellu in pinsà ch'ellu sta parlando cù un umanu.
Questu hè stata a basa per a tecnulugia NLP. Un sistema NLP efficiente serà capaci di capisce a quistione è u so cuntestu, analizà, sceglie u megliu cursu d'azzione, è risponde in una lingua chì l'utilizatore capisce.
I standard mundiali per cumpiendu i travaglii nantu à e dati includenu l'intelligenza artificiale è e tecniche di apprendimentu automaticu. E a lingua umana, però?
I campi di a generazione di a lingua naturale (NLG), a comprensione di a lingua naturale (NLU) è l'elaborazione di a lingua naturale (NLP) anu guadagnatu assai attenzione in l'ultimi anni.
Ma perchè i trè anu diverse rispunsabilità, hè cruciale per evità a cunfusione. Parechje crede chì capiscenu queste idee in tuttu.
Siccomu a lingua naturale hè digià presente in i nomi, tuttu ciò chì si faci hè di trasfurmà, capisce è pruduce. Avemu decisu chì puderia esse utile per andà un pocu più in fondu, però, datu quantu frequentemente scontru sti frasi usati in modu intercambiable.
In cunseguenza, cuminciamu à piglià un ochju attentu à ognunu di elli.
Cosa hè u Trattamentu di a Lingua Naturale?
Ogni lingua naturali hè cunsiderata cum'è un testu in forma libera da l'urdinatori. Ne segue chì mentre inserite dati, ùn ci sò micca parole chjave fissi in lochi fissi. In più di esse micca strutturatu, a lingua naturali hà ancu una varietà di opzioni di spressione. Pigliate sti trè frasi cum'è illustrazione:
- U tempu hè cumu hè oghje ?
- Ci hè oghje una probabilità di pioggia ?
- Ci vole oghje ch'e porti u mo ombrello?
Ognuna di sti dichjarazioni dumanda nantu à a previsione di u tempu per oghje, chì hè u denominatore cumunu.
Cum'è l'omu, pudemu quasi immediatamente vede sti cunnessione fundamentali è agisce in modu adattatu.
Tuttavia, questu hè un sfida per l'urdinatori postu chì ogni algoritmu richiede l'input per seguità un furmatu specificu, è tutti i trè dichjarazioni anu strutture è formate diverse.
E cose diventeranu assai difficili assai prestu si pruvemu di codificà e regule per ogni cumminazione di parole in ogni lingua naturale per aiutà un computer à capisce. NLP entra in a stampa in questa situazione.
Trattamentu di a lingua naturale (NLP), chì prova mudellu di lingua umana naturale data, urigginatu da a linguistica computazionale.
Inoltre, NLP si cuncentra nantu à l'usu di l'apprendimentu automaticu è l'approcciu di apprendimentu profondu mentre trasfurmeghja una quantità significativa di input umanu. Hè spessu impiegatu in filusufìa, linguistica, informatica, sistemi d'infurmazione è cumunicazioni.
Linguistica computazionale, analisi di sintassi, ricunniscenza di parlà, traduzzione automatica, è altri subcampi di NLP sò solu uni pochi. U trattamentu di a lingua naturale trasforma u materiale micca strutturatu in u formatu adattatu o un testu strutturatu per funziunà.
Per capisce ciò chì l'utilizatore significa quandu dicenu qualcosa, custruisce l'algoritmu è furmà u mudellu utilizendu una grande quantità di dati.
Opera raggruppendu entità distinte inseme per l'identificazione (cunnisciutu cum'è ricunniscenza di l'entità) è ricunnoscendu mudelli di parolle. Lemmatizazione, tokenizazione è tecniche di stemming sò usati per truvà i mudelli di parolle.
L'estrazione di l'infurmazioni, u ricunniscenza di voce, l'etichettatura in parte di u discorsu è l'analisi sò solu uni pochi di i travaglii chì NLP faci.
In u mondu reale, a NLP hè aduprata per i travaglii cumpresi a populazione di l'ontulugia, a mudelu di lingua, analisi di sintimentu, estrazione di temi, ricunniscenza di l'entità chjamata, tagging di parti di discorsu, estrazione di cunnessione, traduzzione automatica è risposta automatizata à e dumande.
Chì ghjè l'intelligenza di a lingua naturale?
Una parte minore di l'elaborazione di a lingua naturale hè a comprensione di a lingua naturale. Dopu chì a lingua hè stata simplificata, u software di l'informatica deve capisce, deduce u significatu, è possibbilmente ancu fà l'analisi di sentimentu.
U listessu testu pò avè parechji significati, parechje frasi ponu avè u stessu significatu, o u significatu pò cambià sicondu a circustanza.
L'algoritmi NLU utilizanu metudi di calculu per processà u testu da parechje fonti per capiscenu u testu di input, chì pò esse basu cum'è sapè ciò chì significa una frase o cum'è complicatu cum'è interpretà una conversazione trà dui individui.
U vostru testu hè trasfurmatu in un furmatu leggibile da a macchina. In cunsiquenza, NLU impiega tecniche computazionali per decifrare u testu è generà un risultatu.
NLU pò esse appiicata in una varietà di situazioni, cum'è capiscenu una conversazione trà duie persone, determinendu cumu si sente qualcunu annantu à una certa circustanza, è altre situazioni di natura simili.
In particulare, ci sò quattru livelli di lingua per capisce NLU:
- Sintassi: Questu hè u prucessu di determinà se a grammatica hè stata aduprata in modu adattatu è cumu si mette in frasi. Per esempiu, u cuntestu di una frase è a grammatica deve esse cunsideratu per stabilisce s'ellu hè sensu.
- Semantica: Quandu esaminemu u testu, ci sò sfumature di significatu cuntestuale cum'è u tenore di u verbu o a scelta di a parolla trà duie persone. Questi pezzi d'infurmazioni ponu ancu esse impiegati da un algoritmu NLU per furnisce i risultati da qualsiasi scenariu in quale a stessa parolla pò esse usata.
- Disambiguazione di u sensu di a parolla: hè u prucessu di capisce ciò chì significa ogni parolla in una frase. Sicondu u cuntestu, dà un termu u so significatu.
- Analisi pragmatica: Aiuta à capisce u locu è u scopu di u travagliu.
NLU hè significativu per scientifichi di dati perchè, senza ellu, ùn anu micca a capacità di caccià u significatu da tecnulugia cum'è chatbots è software di ricunniscenza di parlà.
Dopu tuttu, a ghjente hè abituata à avè una conversazione cù un bot abilitatu per a parolla; L'urdinatori, invece, ùn anu micca stu lussu di facilità.
Inoltre, NLU pò ricunnosce emozioni è profanità in un discorsu esattamente cum'è pudete. Questu implica chì i scientisti di dati ponu esaminà utilmente diversi formati di cuntenutu è classificà u testu utilizendu e capacità di NLU.
NLG travaglia in uppusizione diretta à a cunniscenza di a lingua naturale, chì hà u scopu di urganizà è dà sensu di dati non strutturati per cunvertisce in dati utili. In seguitu, definiscemu NLG è scopre i modi chì i scientisti di dati l'utilizanu in casi pratichi d'usu.
Cosa hè a generazione di lingua naturale?
U processu di lingua naturale include ancu a produzzione di lingua naturale. L'urdinatori ponu scrive aduprendu a produzzione di lingua naturale, ma a cunniscenza di a lingua naturale si cuncentra nantu à a comprensione di lettura.
Utilizendu certi input di dati, NLG crea una risposta scritta in lingua umana. I servizii di testu à voce pò ancu esse usatu per trasfurmà stu testu in discorsu.
Quandu i scientisti di dati furnisce un sistema NLG cù dati, u sistema analizà e dati per pruduce narrazioni chì ponu esse cumpresu attraversu u dialogu.
In essenza, NLG cunverte i setti di dati in una lingua chì avemu capitu tramindui, chjamata lingua naturale. Per pudè furnisce un output studiatu cù cura è precisu à a massima misura fattibile, NLG hè dotatu di l'esperienza di un umanu reale.
Stu metudu, chì pò esse rintracciatu à parechji scritti di Alan Turing chì avemu digià discututu, hè cruciale per cunvince l'omu chì un computer cunversa cun elli in una manera plausibile è naturali, indipendentemente da u sughjettu in manu.
NLG pò esse aduprata da l'urganisazione per pruduce narrazioni di conversazione chì ponu esse aduprate da tutti in l'impresa.
NLG, chì hè più spessu utilizatu per i dashboards di l'intelligenza cummerciale, a produzzione automatizzata di cuntenutu è l'analisi di dati più efficaci, pò esse un grande aiutu à i prufessiunali chì travaglianu in divisioni cum'è marketing, risorse umane, vendite è tecnulugia di l'infurmazione.
Chì rolu ghjucanu NLU è NGL in NLP?
NLP pò esse usatu da i scientisti di dati è ntilliggenza artificiali i prufessiunali per cunvertisce insemi di dati micca strutturati in forme chì l'urdinatori ponu traduce in discorsu è testu - ponu ancu custruisce risposte chì sò cuntextualmente adattate à una quistione chì li dumandate (pensate torna à l'assistenti virtuali cum'è Siri è Alexa).
Ma induve NLU è NLG entranu in NLP?
Ancu s'elli ghjucanu tutti un rolu diversu, tutti i trè disciplini anu una cosa in cumunu : tutti trattanu di lingua naturale. Allora, chì hè a distinzione trà i trè?
Cunsiderate cusì: mentri NLU hà u scopu di capisce a lingua chì l'omu usanu, NLP identifica i dati più cruciali è l'urganizza in cose cum'è testu è numeri.
Pò ancu aiutà cù cumunicazioni criptate dannusu. NLG, invece, usa cullezzione di dati non strutturati per pruduce storie chì pudemu interpretà cum'è significativu.
L'avvene di a PNL
Ancu se a NLP hà numerosi usi cummirciali attuali, assai imprese anu truvatu difficiule per aduttà largamente.
Questu hè soprattuttu à causa di i seguenti prublemi: Un prublema chì affetta spessu l'urganisazioni hè a sovraccarica d'infurmazioni, chì face sfida per elli à identificà quali setti di dati sò cruciali in mezu à un mare apparentemente senza fine di più dati.
Inoltre, per utilizà a NLP in modu efficace, l'urganisazioni anu spessu bisognu di certi metudi è equipaghji chì li permettenu di catturà infurmazioni preziose da e dati.
Infine, ma micca menu, NLP implica chì e cumpagnie necessitanu macchinari d'avanguardia se volenu trattà è mantene e cullezzione di dati da diverse fonti di dati chì utilizanu NLP.
Malgradu l'ostaculi chì impediscenu à a maiò parte di l'imprese di aduttà NLP, pare prubabilmente chì queste stesse urganisazioni abbracceranu infine NLP, NLU è NLG per permette à i so robot di sustene interazzioni è discussioni realistiche, simili à l'umani.
A semantica è a sintassi sò dui sottocampi di ricerca NLP chì ricevenu assai attenzione.
cunchiusioni
Pigliendu ciò chì avemu discututu finu à avà in cunsiderazione: Assignendu significatu à a voce è a scrittura, NLU leghje è capisce a lingua naturale, è NLG sviluppa è produce una nova lingua cù l'aiutu di e macchine.
A lingua hè aduprata da NLU per estrae fatti, mentri NLG usa l'intuizioni ottenute da NLU per pruduce a lingua naturale.
Attenti à i principali attori in l'industria IT cum'è Apple, Google è Amazon per cuntinuà à investisce in NLP per pudè sviluppà sistemi chì imitanu u cumpurtamentu umanu.
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