فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
هوش مصنوعی روش برنامه ریزی و تولید محتوا را تغییر می دهد. همچنین بر نحوه کشف مطالب افراد، از آنچه در Google جستجو میکنند تا آنچه در Netflix تماشا میکنند، تأثیر میگذارد.
مهمتر از آن، برای بازاریابان محتوا، تیمها را قادر میسازد تا با خودکار کردن برخی از انواع تولید محتوا و تجزیه و تحلیل مطالب فعلی برای بهبود آنچه ارائه میدهید و مطابقت بهتر با هدف مشتری، رشد کنند.
چندین قطعه متحرک در هوش مصنوعی و فراگیری ماشین فرآیندها آیا تا به حال از یک دستیار هوشمند (مانند سیری یا الکسا) سوالی پرسیده اید؟
پاسخ به احتمال زیاد "بله" است، که نشان می دهد شما قبلاً با پردازش زبان طبیعی در سطحی (NLP) آشنا هستید.
آلن تورینگ نامی است که هر متخصصی آن را شنیده است. تست معروف تورینگ اولین بار در سال 1950 توسط ریاضیدان و دانشمند کامپیوتر مشهور آلن تورینگ ابداع شد.
او در کار خود ادعا کرد ماشین آلات و اطلاعات رایانه ای اگر ماشینی بتواند با یک نفر مکالمه کند و او را فریب دهد که فکر کند با یک انسان چت می کند، به طور مصنوعی هوشمند است.
این به عنوان پایه ای برای فناوری NLP عمل کرد. یک سیستم NLP کارآمد قادر خواهد بود پرس و جو و زمینه آن را درک کند، آن را تجزیه و تحلیل کند، بهترین مسیر عمل را انتخاب کند و به زبانی که کاربر درک کند پاسخ دهد.
استانداردهای جهانی برای تکمیل وظایف روی داده ها شامل تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. اما در مورد زبان انسان چطور؟
زمینه های تولید زبان طبیعی (NLG)، درک زبان طبیعی (NLU) و پردازش زبان طبیعی (NLP) همه در سال های اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده اند.
اما از آنجا که این سه مسئولیت متفاوتی دارند، اجتناب از سردرگمی بسیار مهم است. بسیاری معتقدند که این ایده ها را به طور کامل درک می کنند.
از آنجایی که زبان طبیعی از قبل در نام ها وجود دارد، تمام کاری که فرد انجام می دهد پردازش، درک و تولید آن است. با توجه به اینکه چقدر با این عبارات به جای یکدیگر استفاده میشوند، تصمیم گرفتیم کمی عمیقتر برویم.
در نتیجه، اجازه دهید با نگاهی دقیق به هر یک از آنها شروع کنیم.
پردازش زبان طبیعی چیست؟
هر زبان طبیعی توسط کامپیوترها به عنوان یک متن آزاد در نظر گرفته می شود. نتیجه این است که هنگام وارد کردن داده ها، هیچ کلمه کلیدی ثابتی در مکان های ثابت وجود ندارد. زبان طبیعی علاوه بر اینکه ساختاری ندارد، گزینه های بیان مختلفی نیز دارد. این سه عبارت را به عنوان مثال در نظر بگیرید:
- هوا امروز چطوره؟
- آیا امروز احتمال بارندگی وجود دارد؟
- آیا امروز لازم است که چترم را بیاورم؟
هر یک از این گزاره ها در مورد پیش بینی آب و هوا برای امروز سوال می کنند که وجه مشترک آن است.
ما به عنوان انسان تقریباً بلافاصله می توانیم این ارتباطات اساسی را ببینیم و به درستی عمل کنیم.
با این حال ، این یک چالش برای کامپیوتر از آنجایی که هر الگوریتم نیاز به ورودی دارد تا از یک قالب خاص پیروی کند و هر سه عبارت ساختار و قالب های متفاوتی دارند.
و اگر بخواهیم قوانینی را برای هر ترکیب کلمه در هر زبان طبیعی تدوین کنیم تا به کامپیوتر در فهم کمک کنیم، خیلی زود همه چیز سخت می شود. NLP در این شرایط وارد تصویر می شود.
پردازش زبان طبیعی (NLP)، که تلاش می کند الگوی زبان طبیعی انسان داده ها از زبان شناسی محاسباتی نشات گرفته اند.
علاوه بر این، NLP بر روی استفاده از یادگیری ماشین و رویکردهای یادگیری عمیق تمرکز می کند در حالی که مقدار قابل توجهی از ورودی های انسانی را پردازش می کند. اغلب در فلسفه، زبانشناسی، علوم کامپیوتر، سیستمهای اطلاعاتی و ارتباطات استفاده میشود.
زبانشناسی محاسباتی، تجزیه و تحلیل نحو، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی و سایر زیرشاخههای NLP تنها تعداد کمی هستند. پردازش زبان طبیعی، مواد بدون ساختار را به قالب مناسب یا متن ساختاریافته تبدیل می کند تا بتواند کار کند.
برای درک اینکه کاربر وقتی چیزی می گوید چه معنایی دارد، الگوریتم را می سازد و مدل را با استفاده از مقادیر زیادی داده آموزش می دهد.
با گروه بندی موجودیت های متمایز با هم برای شناسایی (که به عنوان شناسایی موجودیت شناخته می شود) و با شناسایی الگوهای کلمه عمل می کند. برای یافتن الگوهای کلمه از تکنیکهای Lemmatization، Tokenization و stemming استفاده میشود.
استخراج اطلاعات، تشخیص صدا، تگ بخشی از گفتار و تجزیه تنها تعدادی از کارهایی هستند که NLP انجام می دهد.
در دنیای واقعی، NLP برای کارهایی از جمله پر کردن هستی شناسی، مدل سازی زبان، تجزیه و تحلیل احساساتاستخراج موضوع، شناسایی موجودیت نامگذاری شده، برچسبگذاری بخشهای گفتار، استخراج اتصال، ترجمه ماشینی و پاسخگویی خودکار به سؤالات.
درک زبان طبیعی چیست؟
بخش کوچکی از پردازش زبان طبیعی، درک زبان طبیعی است. پس از اینکه زبان ساده شد، نرم افزار کامپیوتری باید معنا را درک کند، استنتاج کند، و احتمالاً حتی تحلیل احساسات را انجام دهد.
یک متن می تواند چندین معنی داشته باشد، چندین عبارت می تواند یک معنی داشته باشد، یا بسته به شرایط ممکن است معنی تغییر کند.
الگوریتمهای NLU از روشهای محاسباتی برای پردازش متن از منابع متعدد به منظور درک متن ورودی استفاده میکنند، که میتواند به همان اندازه ابتدایی باشد که معنی یک عبارت یا به اندازه تفسیر مکالمه بین دو نفر پیچیده باشد.
متن شما به یک قالب قابل خواندن توسط ماشین تبدیل می شود. در نتیجه، NLU از تکنیک های محاسباتی برای رمزگشایی متن و ایجاد نتیجه استفاده می کند.
NLU را می توان در موقعیت های مختلفی به کار برد، مانند درک مکالمه بین دو نفر، تعیین احساس شخصی در مورد یک شرایط خاص، و موقعیت های مشابه دیگر.
به طور خاص، چهار سطح زبان برای درک NLU وجود دارد:
- نحو: این فرآیند تعیین اینکه آیا گرامر به درستی استفاده می شود و چگونه جملات کنار هم قرار می گیرند. به عنوان مثال، متن و دستور زبان یک جمله باید در نظر گرفته شود تا مشخص شود که آیا معنی دارد یا خیر.
- معناشناسی: وقتی متن را بررسی می کنیم، ظرایف معنایی متنی مانند تنور فعل یا انتخاب کلمه بین دو شخص وجود دارد. این بیتهای اطلاعات همچنین میتوانند توسط یک الگوریتم NLU برای ارائه نتایج از هر سناریویی که در آن از همان کلمه گفتاری استفاده شود، استفاده شود.
- ابهامزدایی از معنای کلمه: فرآیندی است که در آن معنی هر کلمه در یک عبارت را مییابیم. بسته به زمینه، به یک اصطلاح معنی می دهد.
- تحلیل عملی: به درک موقعیت و هدف کار کمک می کند.
NLU قابل توجه است دانشمندان داده زیرا بدون آن، توانایی استخراج معنا از فناوری هایی مانند چت بات ها و نرم افزارهای تشخیص گفتار را ندارند.
از این گذشته، مردم به گفتگو با یک ربات دارای گفتار عادت دارند. از سوی دیگر، کامپیوترها این تجمل آسان را ندارند.
علاوه بر این، NLU می تواند احساسات و ناسزاها را در یک سخنرانی دقیقاً همانطور که می توانید تشخیص دهد. این بدان معناست که دانشمندان داده می توانند به طور مفید فرمت های مختلف محتوا را بررسی کرده و متن را با استفاده از قابلیت های NLU طبقه بندی کنند.
NLG در تقابل مستقیم با درک زبان طبیعی است، که هدف آن سازماندهی و معنا بخشیدن به داده های بدون ساختار به منظور تبدیل آنها به داده های قابل استفاده است. در مرحله بعد، اجازه دهید NLG را تعریف کنیم و روش هایی را که دانشمندان داده از آن در موارد استفاده عملی استفاده می کنند، بررسی کنیم.
تولید زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی شامل تولید زبان طبیعی نیز می شود. کامپیوترها می توانند با استفاده از تولید زبان طبیعی بنویسند، اما درک زبان طبیعی بر درک مطلب تمرکز دارد.
با استفاده از ورودی داده خاص، NLG یک پاسخ مکتوب به زبان انسان ایجاد می کند. خدمات تبدیل متن به گفتار همچنین می توان از این متن برای تبدیل این متن به گفتار استفاده کرد.
هنگامی که دانشمندان داده یک سیستم NLG را با دادهها عرضه میکنند، سیستم دادهها را تجزیه و تحلیل میکند تا روایتهایی تولید کند که از طریق گفتگو قابل درک باشد.
در اصل، NLG مجموعه داده ها را به زبانی تبدیل می کند که هر دو ما آن را می فهمیم، به نام زبان طبیعی. به طوری که NLG بتواند خروجی هایی را ارائه دهد که با دقت مطالعه شده و تا حد امکان دقیق باشد، NLG دارای تجربه یک انسان واقعی است.
این روش، که میتوان آن را در برخی از نوشتههای آلن تورینگ که قبلاً مورد بحث قرار دادیم، ردیابی کرد، برای متقاعد کردن انسانها مبنی بر اینکه کامپیوتر بدون توجه به موضوع مورد بحث، به شیوهای معقول و طبیعی با آنها صحبت میکند، بسیار مهم است.
سازمانها میتوانند از NLG برای تولید روایتهای محاورهای استفاده کنند که برای همه افراد داخل شرکت قابل استفاده باشد.
NLG که بیشتر برای داشبوردهای هوش تجاری، تولید محتوای خودکار و تجزیه و تحلیل موثرتر دادهها استفاده میشود، میتواند کمک بزرگی به متخصصانی باشد که در بخشهایی مانند بازاریابی، منابع انسانی، فروش و فناوری اطلاعات کار میکنند.
NLU و NGL چه نقشی در NLP دارند؟
NLP می تواند توسط دانشمندان داده و هوش مصنوعی حرفه ای ها برای تبدیل مجموعه داده های بدون ساختار به فرم هایی که رایانه ها می توانند به گفتار و متن ترجمه کنند - آنها حتی می توانند پاسخ هایی بسازند که از نظر متنی برای سؤالی که از آنها می پرسید (دوباره به دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا فکر کنید).
اما NLU و NLG در کجای NLP قرار می گیرند؟
اگرچه همه آنها نقش های متفاوتی را ایفا می کنند، اما هر سه این رشته ها یک ویژگی مشترک دارند: همه آنها با زبان طبیعی سروکار دارند. بنابراین، تفاوت بین این سه چیست؟
به این صورت در نظر بگیرید: در حالی که هدف NLU درک زبانی است که انسان ها استفاده می کنند، NLP مهم ترین داده ها را شناسایی می کند و آنها را در مواردی مانند متن و اعداد سازماندهی می کند.
حتی می تواند به ارتباطات رمزگذاری شده مضر کمک کند. از سوی دیگر، NLG از مجموعهای از دادههای بدون ساختار برای تولید داستانهایی استفاده میکند که میتوانیم آنها را معنادار تفسیر کنیم.
آینده NLP
اگرچه NLP کاربردهای تجاری متعددی دارد، اما بسیاری از کسبوکارها به سختی از آن استفاده میکنند.
این بیشتر به دلیل مسائل زیر است: یکی از مسائلی که اغلب سازمانها را تحت تأثیر قرار میدهد، اضافه بار اطلاعات است، که تشخیص اینکه کدام مجموعه دادهها در میان دریای بهظاهر بیپایان دادههای بیشتر حیاتی هستند، برای آنها چالش برانگیز است.
علاوه بر این، برای استفاده موثر از NLP، سازمان ها اغلب به روش ها و تجهیزات خاصی نیاز دارند که آنها را قادر می سازد اطلاعات ارزشمندی را از داده ها استخراج کنند.
در نهایت، NLP به این معناست که اگر شرکتها بخواهند مجموعهای از دادهها را از منابع مختلف داده با استفاده از NLP مدیریت و نگهداری کنند، به ماشینآلات پیشرفته نیاز دارند.
علیرغم موانعی که اکثر شرکت ها را از پذیرش NLP باز می دارد، به نظر می رسد که همین سازمان ها در نهایت NLP، NLU و NLG را در آغوش خواهند گرفت تا روبات های خود را قادر سازند تا تعاملات و بحث های واقعی و انسانی را حفظ کنند.
معناشناسی و نحو دو زیرشاخه تحقیق NLP هستند که بسیار مورد توجه قرار گرفته اند.
نتیجه
با در نظر گرفتن آنچه تاکنون در مورد آن بحث کردهایم: اختصاص دادن معنا به صدا و نوشتن، NLU زبان طبیعی را میخواند و میفهمد، و NLG زبان جدیدی را با کمک ماشینها توسعه داده و خروجی میدهد.
زبان توسط NLU برای استخراج حقایق استفاده می شود، در حالی که NLG از بینش های به دست آمده توسط NLU برای تولید زبان طبیعی استفاده می کند.
مراقب بازیگران اصلی صنعت IT مانند اپل، گوگل و آمازون باشید تا به سرمایه گذاری در NLP ادامه دهند تا بتوانند توسعه سیستم ها که تقلید از رفتار انسان است.
پاسخ دهید