Kunstig intelligens transformerer den måde, vi planlægger og genererer indhold på. Det påvirker også, hvordan folk opdager materiale, lige fra det, de søger efter på Google, til det, de ser på Netflix.
Mere afgørende for indholdsmarkedsførere gør det muligt for teams at vokse ved at automatisere nogle typer indholdsgenerering og analysere aktuelt materiale for at forbedre det, du leverer, og bedre matche kundernes hensigter.
Der er flere bevægelige brikker i AI og machine learning processer. Har du nogensinde stillet en smart assistent (såsom Siri eller Alexa) et spørgsmål?
Svaret er højst sandsynligt "ja", hvilket antyder, at du allerede er bekendt med naturlig sprogbehandling på et eller andet niveau (NLP).
Alan Turing er et navn, som enhver tekniker har hørt om. Den velkendte Turing-test blev først udtænkt i 1950 af den kendte matematiker og datalog Alan Turing.
hævdede han i sit arbejde Computermaskiner og intelligens at en maskine er kunstigt intelligent, hvis den kan tale med en person og bedrage ham til at tro, at han chatter med et menneske.
Dette tjente som grundlag for NLP-teknologi. Et effektivt NLP-system vil være i stand til at forstå forespørgslen og dens kontekst, analysere den, vælge den bedste fremgangsmåde og svare på et sprog, som brugeren vil forstå.
Verdensomspændende standarder for udførelse af opgaver på data omfatter kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker. Men hvad med det menneskelige sprog?
Områderne naturlig sproggenerering (NLG), naturlig sprogforståelse (NLU) og naturlig sprogbehandling (NLP) har alle fået stor opmærksomhed i de senere år.
Men fordi de tre har forskellige ansvarsområder, er det afgørende at undgå forvirring. Mange tror, at de forstår disse ideer i deres helhed.
Da naturligt sprog allerede er til stede i navnene, er alt, hvad man gør, at behandle, forstå og producere det. Vi besluttede dog, at det kunne være nyttigt at gå lidt dybere, i betragtning af hvor ofte vi støder på disse sætninger, der bruges i flæng.
Lad os derfor starte med at se nærmere på hver af dem.
Hvad er naturlig sprogbehandling?
Ethvert naturligt sprog anses for at være en fri-form tekst af computere. Det følger heraf, at mens der indtastes data, er der ingen faste nøgleord på faste steder. Udover at være ustruktureret har naturligt sprog også en række forskellige udtryksmuligheder. Tag disse tre sætninger som en illustration:
- Hvordan er vejret i dag?
- Er der nogen chance for regn i dag?
- Kræver i dag, at jeg medbringer min paraply?
Hvert eneste af disse udsagn spørger om vejrudsigten for i dag, som er fællesnævneren.
Som mennesker kan vi næsten med det samme se disse grundlæggende sammenhænge og handle hensigtsmæssigt.
Dette er dog en udfordring for computere da hver algoritme kræver input for at følge et bestemt format, og alle tre udsagn har forskellige strukturer og formater.
Og tingene bliver meget vanskelige meget snart, hvis vi forsøger at kodificere regler for hver eneste ordkombination i alle naturlige sprog for at hjælpe en computer med at forstå. NLP træder ind i billedet i denne situation.
Naturlig sprogbehandling (NLP), som forsøger at mønster naturligt menneskeligt sprog data, der stammer fra computerlingvistik.
Derudover koncentrerer NLP sig om at bruge maskinlæring og deep learning-tilgange, mens de behandler en betydelig mængde menneskelig input. Det er ofte ansat i filosofi, lingvistik, datalogi, informationssystemer og kommunikation.
Beregningslingvistik, syntaksanalyse, talegenkendelse, maskinoversættelse og andre underområder af NLP er kun nogle få. Naturlig sprogbehandling transformerer ustruktureret materiale til det passende format eller en struktureret tekst for at fungere.
For at forstå, hvad brugeren mener, når de siger noget, bygger den algoritmen og træner modellen ved hjælp af enorme mængder data.
Det fungerer ved at gruppere forskellige enheder sammen til identifikation (kendt som entitetsgenkendelse) og ved at genkende ordmønstre. Lemmatisering, tokenisering og stemmingsteknikker bruges til at finde ordmønstrene.
Informationsekstraktion, stemmegenkendelse, mundtlig tagging og parsing er blot nogle få af de opgaver, som NLP udfører.
I den virkelige verden bruges NLP til opgaver, herunder ontologibefolkning, sprogmodellering, følelser analyse, emneudtræk, navngivne enhedsgenkendelse, orddelsmærkning, forbindelsesudtrækning, maskinoversættelse og automatisk besvarelse af spørgsmål.
Hvad er naturlig sprogforståelse?
En mindre del af naturlig sprogbehandling er naturlig sprogforståelse. Efter at sproget er blevet forenklet, skal computersoftwaren forstå, udlede mening og muligvis endda udføre følelsesanalyse.
Den samme tekst kan have flere betydninger, flere sætninger kan have samme betydning, eller betydningen kan ændre sig afhængigt af omstændighederne.
NLU-algoritmer bruger beregningsmetoder til at behandle tekst fra mange kilder for at forstå inputteksten, hvilket kan være lige så grundlæggende som at vide, hvad en sætning betyder, eller så kompliceret som at fortolke en samtale mellem to personer.
Din tekst omdannes til et maskinlæsbart format. Som en konsekvens anvender NLU beregningsteknikker til at dechifrere teksten og generere et resultat.
NLU kan anvendes i en række forskellige situationer, såsom at forstå en samtale mellem to mennesker, bestemme, hvordan nogen har det om en bestemt omstændighed og andre situationer af lignende karakter.
Der er især fire sprogniveauer til at forstå NLU:
- Syntaks: Dette er processen til at bestemme, om grammatikken bliver brugt korrekt, og hvordan sætninger er sat sammen. For eksempel skal en sætnings kontekst og grammatik tages i betragtning for at afgøre, om det giver mening.
- Semantik: Når vi undersøger teksten, er kontekstuelle betydningsnuancer som verbtenor eller ordvalg mellem to personer der. Disse informationsbidder kan også bruges af en NLU-algoritme til at give resultater fra ethvert scenarie, hvor det samme talte ord kunne bruges.
- Disambiguation af ordsans: Det er processen med at finde ud af, hvad hvert ord i en sætning betyder. Afhængigt af konteksten giver det et udtryk sin betydning.
- Pragmatisk analyse: Det hjælper med at forstå omgivelserne og formålet med arbejdet.
NLU er væsentlig for data forskere fordi de uden det mangler evnen til at udtrække mening fra teknologier som chatbots og talegenkendelsessoftware.
Folk er jo vant til at have en samtale med en taleaktiveret bot; computere, på den anden side, har ikke denne luksus af lethed.
Derudover kan NLU genkende følelser og bandeord i en tale præcis, som du kan. Dette indebærer, at dataforskere med fordel kan undersøge forskellige indholdsformater og klassificere tekst ved hjælp af NLU's muligheder.
NLG arbejder i direkte modsætning til naturlig sprogforståelse, som har til formål at organisere og give mening i ustrukturerede data for at konvertere dem til brugbare data. Lad os derefter definere NLG og udforske, hvordan datavidenskabsmænd bruger det i praktiske tilfælde.
Hvad er Natural Language Generation?
Naturlig sprogbehandling omfatter også naturlig sprogproduktion. Computere kan skrive ved hjælp af naturlig sprogproduktion, men naturlig sprogforståelse fokuserer på læseforståelse.
Ved at bruge visse datainput skaber NLG et skriftligt svar på menneskeligt sprog. Tekst-til-tale tjenester kan også bruges til at omdanne denne tekst til tale.
Når dataforskere forsyner et NLG-system med data, analyserer systemet dataene for at producere fortællinger, der kan forstås gennem dialog.
I det væsentlige konverterer NLG datasæt til et sprog, som vi begge forstår, kaldet naturligt sprog. For at det kan levere output, der er omhyggeligt undersøgt og nøjagtigt i størst muligt omfang, er NLG udstyret med oplevelsen af et virkeligt menneske.
Denne metode, som kan spores tilbage til nogle af Alan Turings skrifter, som vi allerede har diskuteret, er afgørende for at overbevise mennesker om, at en computer taler med dem på en plausibel og naturlig måde, uanset emnet.
NLG kan bruges af organisationer til at producere samtalefortællinger, som kan bruges af alle i virksomheden.
NLG, som oftest bruges til business intelligence-dashboards, automatiseret indholdsproduktion og mere effektiv dataanalyse, kan være en stor hjælp for fagfolk, der arbejder i divisioner som marketing, menneskelige ressourcer, salg og informationsteknologi.
Hvilken rolle spiller NLU og NGL i NLP?
NLP kan bruges af data scientists og kunstig intelligens fagfolk til at konvertere ustrukturerede datasæt til formularer, som computere kan oversætte til tale og tekst – de kan endda konstruere svar, der er kontekstuelt passende til et spørgsmål, du stiller dem (tænk tilbage på virtuelle assistenter som Siri og Alexa).
Men hvor passer NLU og NLG ind i NLP?
Selvom de alle spiller forskellige roller, har alle disse tre discipliner én ting til fælles: de beskæftiger sig alle med naturligt sprog. Så hvad er forskellen mellem de tre?
Overvej det på denne måde: Mens NLU sigter mod at forstå det sprog, som mennesker bruger, identificerer NLP de mest afgørende data og organiserer dem i ting som tekst og tal.
Det kan endda hjælpe med skadelig krypteret kommunikation. NLG bruger på den anden side samlinger af ustrukturerede data til at producere historier, som vi kan fortolke som meningsfulde.
Fremtiden for NLP
Selvom NLP har adskillige nuværende kommercielle anvendelser, har mange virksomheder haft svært ved at anvende det bredt.
Dette skyldes hovedsagelig følgende problemer: Et problem, der ofte påvirker organisationer, er informationsoverbelastning, hvilket gør det udfordrende for dem at identificere, hvilke datasæt der er afgørende midt i et tilsyneladende uendeligt hav af flere data.
For at kunne bruge NLP effektivt har organisationer ofte brug for visse metoder og udstyr, der gør dem i stand til at udtrække værdifuld information fra data.
Sidst, men ikke mindst, indebærer NLP, at virksomheder har brug for banebrydende maskiner, hvis de ønsker at håndtere og fastholde indsamlinger af data fra forskellige datakilder ved hjælp af NLP.
På trods af forhindringer, der forhindrer størstedelen af virksomhederne i at vedtage NLP, ser det ud til, at de samme organisationer i sidste ende vil omfavne NLP, NLU og NLG for at sætte deres robotter i stand til at opretholde realistiske, menneskelignende interaktioner og diskussioner.
Semantik og syntaks er to NLP-underfelter af forskning, der får meget opmærksomhed.
Konklusion
I betragtning af det, vi hidtil har diskuteret: Ved at give mening til stemme og skrift læser og forstår NLU naturligt sprog, og NLG udvikler og udsender nyt sprog ved hjælp af maskiner.
Sprog bruges af NLU til at udtrække fakta, hvorimod NLG bruger indsigten opnået af NLU til at producere naturligt sprog.
Hold øje med store aktører i it-branchen som Apple, Google og Amazon for at fortsætte med at investere i NLP, så de kan udvikle systemer der efterligner menneskelig adfærd.
Giv en kommentar