Umělá inteligence mění způsob, jakým plánujeme a vytváříme obsah. Ovlivňuje také to, jak lidé objevují materiál, od toho, co hledají na Googlu, až po to, co sledují na Netflixu.
Ještě důležitější je, že pro obchodníky s obsahem umožňuje týmům růst díky automatizaci některých typů generování obsahu a analýze aktuálního materiálu, aby se zlepšilo to, co dodáváte, a lépe odpovídaly záměrům zákazníků.
V AI je několik pohyblivých kusů strojové učení procesy. Už jste někdy položili chytrému asistentovi (jako je Siri nebo Alexa) otázku?
Odpověď je s největší pravděpodobností „ano“, což naznačuje, že jste již obeznámeni se zpracováním přirozeného jazyka na určité úrovni (NLP).
Alan Turing je jméno, o kterém už slyšel každý technik. Známý Turingův test poprvé vymyslel v roce 1950 renomovaný matematik a počítačový vědec Alan Turing.
Tvrdil ve svém díle Výpočetní technika a inteligence že stroj je uměle inteligentní, pokud dokáže konverzovat s člověkem a oklamat ho, aby si myslel, že si povídá s člověkem.
To posloužilo jako základ pro technologii NLP. Efektivní NLP systém bude schopen uchopit dotaz a jeho kontext, analyzovat jej, zvolit nejlepší postup a odpovědět v jazyce, kterému bude uživatel rozumět.
Mezi celosvětové standardy pro dokončování úkolů na datech patří umělá inteligence a techniky strojového učení. Ale co lidská řeč?
Oblasti generování přirozeného jazyka (NLG), porozumění přirozenému jazyku (NLU) a zpracování přirozeného jazyka (NLP) si v posledních letech získaly velkou pozornost.
Ale protože tito tři mají různé odpovědnosti, je důležité vyhnout se zmatkům. Mnozí věří, že chápou tyto myšlenky v jejich celistvosti.
Protože přirozený jazyk je již přítomen ve jménech, jediné, co člověk dělá, je jeho zpracování, pochopení a vytvoření. Rozhodli jsme se, že by mohlo být užitečné jít trochu hlouběji, vzhledem k tomu, jak často se setkáváme s těmito frázemi používanými zaměnitelně.
Začněme tedy tím, že se na každou z nich blíže podíváme.
Co je zpracování přirozeného jazyka?
Jakýkoli přirozený jazyk je počítačem považován za volně tvarovaný text. Z toho vyplývá, že při zadávání dat nejsou na pevných místech žádná pevná klíčová slova. Kromě toho, že je přirozený jazyk nestrukturovaný, má také různé možnosti vyjádření. Vezměte si tyto tři fráze jako ilustraci:
- Počasí jaké je dnes?
- Je dnes šance, že bude pršet?
- Vyžaduje dnešek, abych si přinesl deštník?
Každé z těchto tvrzení se ptá na předpověď počasí na dnešek, což je společný jmenovatel.
Jako lidé můžeme téměř okamžitě vidět tyto základní souvislosti a jednat přiměřeně.
Toto je však výzva pro počítače protože každý algoritmus vyžaduje, aby vstup měl určitý formát, a všechny tři příkazy mají různé struktury a formáty.
A věci se velmi brzy zkomplikují, pokud se pokusíme kodifikovat pravidla pro každou jednotlivou slovní kombinaci v každém přirozeném jazyce, abychom pomohli počítači v porozumění. V této situaci vstupuje do obrazu NLP.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP), které se snaží model přirozeného lidského jazyka data, pocházející z počítačové lingvistiky.
Kromě toho se NLP soustředí na používání přístupů strojového učení a hlubokého učení při zpracování značného množství lidských vstupů. Často se používá ve filozofii, lingvistice, informatice, informačních systémech a komunikacích.
Počítačová lingvistika, syntaktická analýza, rozpoznávání řeči, strojový překlad a další podoblasti NLP jsou jen některé. Zpracování přirozeného jazyka transformuje nestrukturovaný materiál do vhodného formátu nebo strukturovaného textu, aby fungoval.
Aby pochopil, co uživatel myslí, když něco říká, sestaví algoritmus a trénuje model pomocí obrovského množství dat.
Funguje tak, že seskupuje různé entity k identifikaci (známé jako rozpoznávání entit) a rozpoznávání slovních vzorů. K nalezení vzorů slov se používají techniky lemmatizace, tokenizace a stemmingu.
Extrakce informací, rozpoznávání hlasu, značkování slovních druhů a analýza jsou jen některé z úloh, které NLP dělá.
V reálném světě se NLP používá pro úkoly včetně naplňování ontologií, jazykového modelování, analýza sentimentu, extrakce témat, rozpoznávání pojmenovaných entit, značkování slovních druhů, extrakce spojení, strojový překlad a automatické odpovídání na otázky.
Co je porozumění přirozenému jazyku?
Menší část zpracování přirozeného jazyka je porozumění přirozenému jazyku. Po zjednodušení jazyka musí počítačový software pochopit, odvodit význam a případně i provést analýzu sentimentu.
Stejný text může mít několik významů, několik frází může mít stejný význam nebo se význam může měnit v závislosti na okolnostech.
Algoritmy NLU používají výpočetní metody ke zpracování textu z mnoha zdrojů, aby porozuměly vstupnímu textu, což může být tak základní, jako znalost toho, co fráze znamená, nebo tak složité, jako je interpretace rozhovoru mezi dvěma jednotlivci.
Váš text je převeden do strojově čitelného formátu. V důsledku toho NLU využívá výpočetní techniky k dešifrování textu a generování výsledku.
NLU lze použít v různých situacích, jako je porozumění rozhovoru mezi dvěma lidmi, určení toho, jak se někdo cítí v určitých okolnostech, a další situace podobné povahy.
Konkrétně existují čtyři jazykové úrovně k pochopení NLU:
- Syntaxe: Toto je proces určování, zda je gramatika využívána správně a jak jsou věty sestaveny. Například je třeba vzít v úvahu kontext a gramatiku věty, aby bylo možné určit, zda dává smysl.
- Sémantika: Když zkoumáme text, jsou zde kontextové významové nuance, jako je tenor slovesa nebo volba slov mezi dvěma osobami. Tyto bity informací mohou být také použity algoritmem NLU k poskytování výsledků z jakéhokoli scénáře, ve kterém by bylo možné použít stejné mluvené slovo.
- Rozdělení významu slova: Je to proces zjišťování, co každé slovo ve frázi znamená. V závislosti na kontextu dává pojmu jeho význam.
- Pragmatická analýza: Pomáhá pochopit prostředí a účel práce.
NLU je významné vědci s údaji protože bez něj postrádají schopnost extrahovat význam z technologií, jako jsou chatboti a software pro rozpoznávání řeči.
Koneckonců, lidé jsou zvyklí konverzovat s botem, který podporuje řeč; počítače na druhou stranu tento luxus jednoduchosti nemají.
NLU navíc dokáže rozpoznat emoce a vulgární výrazy v řeči přesně tak, jak to dokážete vy. To znamená, že datoví vědci mohou užitečně zkoumat různé formáty obsahu a klasifikovat text pomocí schopností NLU.
NLG funguje v přímém protikladu k porozumění přirozenému jazyku, jehož cílem je organizovat a dávat smysl nestrukturovaným datům, aby je bylo možné převést na použitelná data. Dále definujeme NLG a prozkoumáme způsoby, jak je datoví vědci používají v praktických případech použití.
Co je generování přirozeného jazyka?
Zpracování přirozeného jazyka zahrnuje i produkci přirozeného jazyka. Počítače mohou psát pomocí produkce přirozeného jazyka, ale porozumění přirozenému jazyku se zaměřuje na čtení s porozuměním.
Pomocí určitých datových vstupů vytváří NLG písemnou odpověď v lidské řeči. Služby převodu textu na řeč lze také použít k přeměně tohoto textu na řeč.
Když datoví vědci dodají systému NLG data, systém data analyzuje, aby vytvořil příběhy, které lze pochopit prostřednictvím dialogu.
NLG v podstatě převádí datové sady do jazyka, kterému oba rozumíme, nazývaného přirozený jazyk. Aby mohla poskytnout výstup, který je pečlivě prostudován a přesný v maximální možné míře, je NLG vybaven zkušenostmi skutečného člověka.
Tato metoda, kterou lze vysledovat zpět k některým spisům Alana Turinga, o kterých jsme již diskutovali, je klíčová pro přesvědčení lidí, že počítač s nimi konverzuje věrohodným a přirozeným způsobem, bez ohledu na předmět.
NLG mohou organizace používat k vytváření konverzačních příběhů, které mohou používat všichni uvnitř společnosti.
NLG, který se nejčastěji používá pro řídicí panely business intelligence, automatizovanou produkci obsahu a efektivnější analýzu dat, může být velkou pomocí pro profesionály pracující v divizích, jako je marketing, lidské zdroje, prodej a informační technologie.
Jakou roli hrají NLU a NGL v NLP?
NLP mohou používat datoví vědci a umělá inteligence profesionály, aby převedli nestrukturované datové sady do forem, které počítače dokážou přeložit do řeči a textu – mohou dokonce vytvořit odpovědi, které jsou kontextově vhodné pro otázku, kterou jim položíte (vzpomeňte si na virtuální asistenty, jako jsou Siri a Alexa).
Ale kde se NLU a NLG vejdou do NLP?
I když všechny hrají různé role, všechny tyto tři disciplíny mají jedno společné: všechny se zabývají přirozeným jazykem. Jaký je tedy rozdíl mezi těmito třemi?
Zvažte to takto: zatímco NLU má za cíl porozumět jazyku, který lidé používají, NLP identifikuje nejdůležitější data a organizuje je do věcí, jako je text a čísla.
Může dokonce pomoci se škodlivou šifrovanou komunikací. NLG na druhé straně používá sbírky nestrukturovaných dat k vytváření příběhů, které můžeme interpretovat jako smysluplné.
Budoucnost NLP
Ačkoli NLP má četné současné komerční využití, pro mnoho podniků bylo obtížné jej široce přijmout.
Je to většinou kvůli následujícím problémům: Jedním z problémů, který organizace často postihuje, je přetížení informací, kvůli kterému je pro ně obtížné určit, které datové soubory jsou klíčové uprostřed zdánlivě nekonečného množství dalších dat.
Kromě toho, aby mohly organizace efektivně využívat NLP, často potřebují určité metody a vybavení, které jim umožní extrahovat cenné informace z dat.
V neposlední řadě NLP znamená, že společnosti vyžadují nejmodernější stroje, pokud chtějí zpracovávat a uchovávat sbírky dat z různých zdrojů dat využívajících NLP.
Navzdory překážkám, které brání většině firem v přijetí NLP, se zdá pravděpodobné, že tytéž organizace nakonec přijmou NLP, NLU a NLG, aby umožnily svým robotům udržovat realistické interakce a diskuse podobné lidem.
Sémantika a syntaxe jsou dvě podoblasti výzkumu NLP, kterým je věnována velká pozornost.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Vezmeme-li v úvahu to, o čem jsme dosud diskutovali: Přiřazování významu hlasu a psaní, NLU čte a rozumí přirozenému jazyku a NLG vyvíjí a vydává nový jazyk pomocí strojů.
Jazyk používá NLU k získávání faktů, zatímco NLG využívá poznatky získané NLU k vytváření přirozeného jazyka.
Dejte si pozor na velké hráče v IT průmyslu, jako jsou Apple, Google a Amazon, aby i nadále investovali do NLP, aby mohli vyvíjet systémy které napodobují lidské chování.
Napsat komentář