Tekoäly muuttaa tapaamme suunnitella ja luoda sisältöä. Se vaikuttaa myös siihen, miten ihmiset löytävät materiaalia Google-hakuista Netflixissä katsomaansa.
Vielä tärkeämpää on, että sisältömarkkinoijille se mahdollistaa tiimien kasvun automatisoimalla tietyntyyppiset sisällöntuotannot ja analysoimalla nykyistä materiaalia, jotta voit parantaa toimittamaasi ja vastata paremmin asiakkaiden aikomuksiin.
Tekoälyssä on useita liikkuvia kappaleita ja koneoppiminen prosessit. Oletko koskaan kysynyt älykkäältä avustajalta (kuten Siriltä tai Alexalta) kysymyksen?
Vastaus on todennäköisesti "kyllä", mikä viittaa siihen, että olet jo perehtynyt luonnollisen kielen käsittelyyn jollakin tasolla (NLP).
Alan Turing on nimi, jonka jokainen teknikko on kuullut. Tunnetun Turingin testin kehitti ensimmäisen kerran vuonna 1950 tunnettu matemaatikko ja tietojenkäsittelytieteilijä Alan Turing.
Hän väitti työssään Tietokoneet ja älykkyys että kone on keinotekoisesti älykäs, jos se voi keskustella henkilön kanssa ja pettää hänet ajattelemaan, että hän juttelee ihmisen kanssa.
Tämä toimi NLP-tekniikan perustana. Tehokas NLP-järjestelmä pystyy ymmärtämään kyselyn ja sen kontekstin, analysoimaan sitä, valitsemaan parhaan toimintatavan ja vastaamaan kielellä, jota käyttäjä ymmärtää.
Maailmanlaajuiset standardit datatehtävien suorittamiselle sisältävät tekoälyn ja koneoppimistekniikat. Entä sitten ihmisten kieli?
Luonnollisen kielen generoinnin (NLG), luonnollisen kielen ymmärtämisen (NLU) ja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) alat ovat kaikki saaneet paljon huomiota viime vuosina.
Mutta koska näillä kolmella on erilaiset vastuut, on tärkeää välttää sekaannuksia. Monet uskovat ymmärtävänsä nämä ideat kokonaisuudessaan.
Koska luonnollinen kieli on jo läsnä nimissä, ei muuta kuin sen käsittelyä, ymmärtämistä ja tuottamista. Päätimme kuitenkin, että voisi olla hyödyllistä mennä hieman syvemmälle, kun otetaan huomioon, kuinka usein näitä ilmauksia käytetään keskenään.
Aloitetaan siis tarkastelemalla tarkasti kutakin niistä.
Mikä on luonnollisen kielen käsittely?
Tietokoneet pitävät mitä tahansa luonnollista kieltä vapaamuotoisena tekstinä. Tästä seuraa, että tietoja syötettäessä ei ole kiinteitä avainsanoja kiinteissä paikoissa. Luonnollisella kielellä on jäsentymättömyyden lisäksi myös erilaisia ilmaisuvaihtoehtoja. Ota nämä kolme lausetta esimerkkinä:
- Millainen sää on tänään?
- Onko tänään sateen mahdollisuus?
- Edellyttääkö tänään, että tuon sateenvarjoni?
Jokainen näistä väitteistä kysyy tämän päivän sääennustetta, joka on yhteinen nimittäjä.
Ihmisinä voimme melkein välittömästi nähdä nämä perustavanlaatuiset yhteydet ja toimia asianmukaisesti.
Tämä on kuitenkin haaste tietokoneille koska jokainen algoritmi edellyttää syötteen noudattavan tiettyä muotoa, ja kaikilla kolmella lauseella on erilaiset rakenteet ja muodot.
Ja asiat vaikeutuvat hyvin pian, jos yritämme kodifioida säännöt jokaiselle sanayhdistelmälle jokaisella luonnollisella kielellä auttamaan tietokonetta ymmärtämään. NLP astuu tässä tilanteessa kuvaan.
Luonnollisen kielen käsittely (NLP), joka yrittää malli luonnollista ihmiskieltä laskennallisesta lingvistiikasta peräisin olevaa dataa.
Lisäksi NLP keskittyy koneoppimisen ja syväoppimisen lähestymistapojen käyttöön ja käsittelee samalla huomattavan määrän ihmisen panosta. Sitä käytetään usein filosofiassa, kielitieteessä, tietojenkäsittelytieteessä, tietojärjestelmissä ja viestinnässä.
Laskennallinen lingvistiikka, syntaksianalyysi, puheentunnistus, konekäännös ja muut NLP:n osa-alueet ovat vain muutamia. Luonnollisen kielen käsittely muuttaa jäsentämättömän materiaalin sopivaan muotoon tai jäsennellyksi tekstiksi toimiakseen.
Ymmärtääkseen, mitä käyttäjä tarkoittaa sanoessaan mitä tahansa, se rakentaa algoritmin ja kouluttaa mallia käyttämällä valtavia tietomääriä.
Se toimii ryhmittelemällä erilliset entiteetit yhteen tunnistamista varten (tunnetaan entiteetin tunnistamisena) ja tunnistamalla sanakuvioita. Lemmatisaatio-, tokenisointi- ja stemming-tekniikoita käytetään sanamallien löytämiseen.
Tietojen poiminta, äänentunnistus, puheen osan merkitseminen ja jäsentäminen ovat vain muutamia NLP:n tehtävistä.
Reaalimaailmassa NLP:tä käytetään tehtäviin, kuten ontologian populaatioon, kielen mallintamiseen, tunteiden analyysi, aiheen purkaminen, nimettyjen entiteettien tunnistus, puheen osien merkitseminen, yhteyden purkaminen, konekäännös ja automaattinen kysymyksiin vastaaminen.
Mitä on luonnollisen kielen ymmärtäminen?
Pieni osa luonnollisen kielen käsittelystä on luonnollisen kielen ymmärtämistä. Kielen yksinkertaistamisen jälkeen tietokoneohjelmiston on ymmärrettävä, pääteltävä merkitys ja mahdollisesti jopa suoritettava tunneanalyysi.
Samalla tekstillä voi olla useita merkityksiä, useilla lauseilla voi olla sama merkitys tai merkitys voi muuttua olosuhteiden mukaan.
NLU-algoritmit käyttävät laskennallisia menetelmiä monista lähteistä peräisin olevan tekstin käsittelyyn syötetyn tekstin ymmärtämiseksi, mikä voi olla yhtä perustavanlaatuista kuin lauseen merkitys tai yhtä monimutkaista kuin kahden henkilön välisen keskustelun tulkinta.
Tekstisi muunnetaan koneellisesti luettavaan muotoon. Tämän seurauksena NLU käyttää laskentatekniikoita tekstin tulkitsemiseen ja tuloksen luomiseen.
NLU:ta voidaan soveltaa monissa tilanteissa, kuten kahden ihmisen välisen keskustelun ymmärtämisessä, sen määrittämisessä, miten joku suhtautuu tiettyyn seikkaan, ja muissa vastaavissa tilanteissa.
Erityisesti NLU:n ymmärtämiseen on neljä kielitasoa:
- Syntaksi: Tämä on prosessi, jolla määritetään, käytetäänkö kielioppia asianmukaisesti ja miten lauseet kootaan. Esimerkiksi lauseen konteksti ja kielioppi on otettava huomioon, jotta voidaan määrittää, onko siinä järkeä.
- Semantiikka: Kun tarkastelemme tekstiä, siinä on kontekstuaalisia merkityksen vivahteita, kuten verbin tenori tai sanavalinta kahden henkilön välillä. NLU-algoritmi voi myös käyttää näitä tietobittejä tuottamaan tuloksia mistä tahansa skenaariosta, jossa samaa puhuttua sanaa voitaisiin käyttää.
- Sanan merkityksen yksiselitteisyys: Se on prosessi, jossa selvitetään, mitä jokainen lauseen sana tarkoittaa. Kontekstista riippuen se antaa termille merkityksen.
- Pragmaattinen analyysi: Se auttaa ymmärtämään työn asetelman ja tarkoituksen.
NLU on merkittävä tietojen tutkijat koska ilman sitä heillä ei ole kykyä poimia merkityksiä sellaisista teknologioista kuin chatbotit ja puheentunnistusohjelmistot.
Loppujen lopuksi ihmiset ovat tottuneet keskustelemaan puhekäyttöisen botin kanssa; tietokoneissa sen sijaan ei ole tätä helppouden ylellisyyttä.
Lisäksi NLU tunnistaa tunteita ja kiroiluja puheessa juuri niin kuin sinä voit. Tämä tarkoittaa, että datatieteilijät voivat tutkia erilaisia sisältömuotoja ja luokitella tekstiä NLU:n ominaisuuksien avulla.
NLG vastustaa suoraan luonnollisen kielen ymmärtämistä, jonka tavoitteena on organisoida ja järkeistää jäsentämätöntä dataa, jotta se muunnetaan käyttökelpoiseksi dataksi. Seuraavaksi määritellään NLG ja tutkitaan tapoja, joilla datatieteilijät käyttävät sitä käytännön käyttötapauksissa.
Mikä on luonnollisen kielen sukupolvi?
Luonnollisen kielen prosessointi sisältää myös luonnollisen kielen tuotannon. Tietokoneet voivat kirjoittaa luonnollisen kielen tuotannon avulla, mutta luonnollisen kielen ymmärtäminen keskittyy luetun ymmärtämiseen.
Tiettyä datasyöttöä käyttämällä NLG luo kirjallisen vastauksen ihmiskielellä. Tekstistä puheeksi -palvelut voidaan käyttää myös tämän tekstin muuttamiseksi puheeksi.
Kun datatieteilijät toimittavat NLG-järjestelmään dataa, järjestelmä analysoi dataa tuottaakseen narratiiveja, jotka voidaan ymmärtää dialogin avulla.
Pohjimmiltaan NLG muuntaa tietojoukot kieleksi, jota me molemmat ymmärrämme, jota kutsutaan luonnolliseksi kieleksi. Jotta NLG voi tuottaa huolellisesti tutkittua ja mahdollisimman tarkkaa tulosta, sillä on tosielämän ihmisen kokemus.
Tämä menetelmä, joka voidaan jäljittää joihinkin Alan Turingin kirjoituksiin, joista olemme jo keskustelleet, on ratkaisevan tärkeä, jotta ihmiset saadaan vakuuttuneiksi siitä, että tietokone keskustelee heidän kanssaan uskottavalla ja luonnollisella tavalla käsiteltävästä aiheesta riippumatta.
Organisaatiot voivat käyttää NLG:tä tuottamaan keskustelukertomuksia, joita voivat käyttää kaikki yrityksen sisällä.
NLG, jota käytetään yleisimmin liiketoimintatiedon hallintapaneeleihin, automatisoituun sisällöntuotantoon ja tehokkaampaan data-analyysiin, voi olla suureksi avuksi markkinoinnin, henkilöstöresurssien, myynnin ja tietotekniikan aloilla työskenteleville ammattilaisille.
Mikä rooli NLU:lla ja NGL:llä on NLP:ssä?
NLP:tä voivat käyttää datatieteilijät ja tekoäly Ammattilaiset voivat muuntaa jäsentämättömät tietojoukot muodoiksi, jotka tietokoneet voivat kääntää puheeksi ja tekstiksi – he voivat jopa rakentaa vastauksia, jotka sopivat asiayhteyteen heille esittämääsi kysymykseen (muista vielä kerran virtuaalisia avustajia, kuten Siri ja Alexa).
Mutta mihin NLU ja NLG sopivat NLP:hen?
Vaikka niillä kaikilla on eri rooleja, kaikilla näillä kolmella tieteenalalla on yksi yhteinen piirre: ne kaikki käsittelevät luonnollista kieltä. Joten, mikä on ero näiden kolmen välillä?
Ajattele asiaa näin: kun NLU pyrkii ymmärtämään ihmisten käyttämää kieltä, NLP tunnistaa tärkeimmät tiedot ja järjestää ne esimerkiksi tekstiksi ja numeroiksi.
Se voi jopa auttaa haitallisessa salatussa viestinnässä. Toisaalta NLG käyttää strukturoimattoman datan kokoelmia tuottaakseen tarinoita, jotka voimme tulkita merkityksellisiksi.
NLP:n tulevaisuus
Vaikka NLP:llä on lukuisia nykyisiä kaupallisia käyttötarkoituksia, monien yritysten on ollut vaikea omaksua se laajasti.
Tämä johtuu enimmäkseen seuraavista ongelmista: Yksi organisaatioihin usein vaikuttava ongelma on tiedon ylikuormitus, minkä vuoksi niiden on haastavaa tunnistaa, mitkä tietojoukot ovat ratkaisevan tärkeitä keskellä näennäisesti loputonta lisää tietoa.
Lisäksi organisaatiot tarvitsevat usein tiettyjä menetelmiä ja laitteita käyttääkseen NLP:tä tehokkaasti, jotta ne voivat poimia arvokasta tietoa tiedoista.
Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä, NLP tarkoittaa, että yritykset tarvitsevat huippuluokan koneita, jos ne haluavat käsitellä ja säilyttää tietokokoelmia eri tietolähteistä käyttämällä NLP:tä.
Huolimatta esteistä, jotka estävät suurimman osan yrityksistä ottamasta käyttöön NLP:tä, näyttää todennäköiseltä, että nämä samat organisaatiot omaksuvat lopulta NLP:n, NLU:n ja NLG:n, jotta heidän robottinsa voivat ylläpitää realistista, ihmisen kaltaista vuorovaikutusta ja keskustelua.
Semantiikka ja syntaksi ovat kaksi NLP-tutkimuksen ala-alaa, jotka saavat paljon huomiota.
Yhteenveto
Ottaen huomioon tähän mennessä keskustelemamme: Äänen ja kirjoittamisen merkityksen antaminen NLU lukee ja ymmärtää luonnollista kieltä ja NLG kehittää ja tuottaa uutta kieltä koneiden avulla.
NLU käyttää kieltä faktojen poimimiseen, kun taas NLG käyttää NLU:n saamia oivalluksia luonnollisen kielen tuottamiseen.
Varo IT-alan suuria toimijoita, kuten Apple, Google ja Amazon, jatkavat investointeja NLP:hen, jotta he voivat kehittää järjestelmiä jotka matkivat ihmisen käyttäytymistä.
Jätä vastaus