keunstmjittige yntelliginsje feroaret de manier wêrop wy ynhâld plannen en generearje. It hat ek ynfloed op hoe't minsken materiaal ûntdekke, fan wat se sykje op Google oant wat se binge-sjogge op Netflix.
Krúsjaaler, foar ynhâldmarketers, stelt it teams yn steat om te groeien troch guon soarten ynhâldgeneraasje te automatisearjen en aktueel materiaal te analysearjen om te ferbetterjen wat jo leverje en better oerienkomme mei de yntinsje fan klanten.
D'r binne ferskate bewegende stikken yn 'e AI en masine learen prosessen. Hawwe jo ea in tûke assistint (lykas Siri of Alexa) in fraach steld?
It antwurd is nei alle gedachten "ja", wat suggerearret dat jo al bekend binne mei natuerlike taalferwurking op in bepaald nivo (NLP).
Alan Turing is in namme dêr't elke technyk fan heard hat. De bekende Turing Test waard foar it earst betocht yn 1950 troch de ferneamde wiskundige en kompjûterwittenskipper Alan Turing.
Hy easke yn syn wurk Computing masines en yntelliginsje dat in masine is keunstmjittich yntelligint as it kin converse mei in persoan en ferrifelje him te tinken dat er petear ha mei in minske.
Dit tsjinne as basis foar NLP-technology. In effisjint NLP-systeem sil de fraach en har kontekst kinne begripe, analysearje, de bêste rin fan aksje kieze en antwurdzje yn in taal dy't de brûker sil begripe.
Wrâldwide noarmen foar it foltôgjen fan taken op gegevens omfetsje keunstmjittige yntelliginsje en techniken foar masine learen. Mar hoe sit it mei de minsklike taal?
De fjilden natuerlike taalgeneraasje (NLG), natuerlik taalferstean (NLU), en natuerlike taalferwurking (NLP) hawwe de lêste jierren allegear in soad omtinken krigen.
Mar om't de trije ferskillende ferantwurdlikheden hawwe, is it krúsjaal om betizing te foarkommen. In protte leauwe dat se dizze ideeën yn har gehiel begripe.
Sûnt natuerlike taal is al oanwêzich yn 'e nammen, is alles wat men docht is it ferwurkjen, begripen en produsearjen. Wy besletten dat it nuttich kin wêze om in bytsje djipper te gean, lykwols, sjoen hoe faak wy dizze útinoar brûkte útdrukkingen tsjinkomme.
Litte wy dêrom begjinne mei elk fan har nau te besjen.
Wat is natuerlike taalferwurking?
Elke natuerlike taal wurdt troch kompjûters as in frije foarm beskôge. It folget dat by it ynfieren fan gegevens gjin fêste kaaiwurden binne op fêste plakken. Natuerlike taal hat njonken ûnstrukturearre ek in ferskaat oan útdrukkingsopsjes. Nim dizze trije útdrukkingen as yllustraasje:
- It waar is hoe is it hjoed?
- Hat hjoed kâns op rein?
- Fereaskje hjoed dat ik myn paraplu bring?
Elk fan dizze útspraken freget oer de waarfoarsizzing foar hjoed, dat is de mienskiplike neamer.
As minsken kinne wy dizze fûnemintele ferbiningen hast fuortendaliks sjen en passend hannelje.
Dit is lykwols in útdaging foar kompjûters om't elk algoritme de ynfier fereasket om in spesifyk formaat te folgjen, en alle trije útspraken hawwe ferskillende struktueren en formaten.
En dingen sille heul lestich wurde as wy besykje regels te kodifisearjen foar elke wurdkombinaasje yn elke natuerlike taal om in kompjûter te helpen by it begripen. NLP stapt yn dizze situaasje yn it byld.
Natuerlike taalferwurking (NLP), dy't besiket te model natuerlike minsklike taal data, ûntstien út komputertaalkunde.
Derneist konsintrearret NLP him op it brûken fan masine learen en oanpak foar djippe learen by it ferwurkjen fan in signifikante hoemannichte minsklike ynput. It wurdt faak brûkt yn filosofy, taalkunde, kompjûterwittenskip, ynformaasjesystemen en kommunikaasje.
Komputasjonele taalkunde, syntaksisanalyse, spraakherkenning, masine-oersetting en oare subfjilden fan NLP binne mar in pear. Natuerlike taalferwurking transformearret ûnstrukturearre materiaal yn it passende formaat of in strukturearre tekst om te funksjonearjen.
Om te begripen wat de brûker betsjut as se wat sizze, bout it it algoritme en traint it model mei grutte hoemannichten gegevens.
It wurket troch ûnderskate entiteiten byinoar te groepearjen foar identifikaasje (bekend as entiteitsherkenning) en troch wurdpatroanen te werkennen. Lemmatisaasje, tokenisaasje, en stemmingstechniken wurde brûkt om de wurdpatroanen te finen.
Ynformaasje ekstraksje, stimherkenning, diel-of-speech tagging, en parsing binne mar in pear fan 'e banen dy't NLP docht.
Yn 'e echte wrâld wurdt NLP brûkt foar taken ynklusyf ontologybefolking, taalmodellering, sentimint analyse, ûnderwerp ekstraksje, erkenning fan neamde entiteiten, tagging fan spraakwurden, ferbining ekstraksje, masine oersetting, en automatyske antwurd op fraach.
Wat is Natural Language Understanding?
In lyts part fan natuerlike taalferwurking is natuerlik taalbegryp. Nei't de taal ferienfâldige is, moat de kompjûtersoftware begrype, betsjutting ôfliede, en mooglik sels sentimintanalyze útfiere.
Deselde tekst kin ferskate betsjuttingen hawwe, ferskate frases kinne deselde betsjutting hawwe, of de betsjutting kin ôfhinklik fan de omstannichheid feroarje.
NLU-algoritmen brûke berekkeningsmetoaden om tekst út in protte boarnen te ferwurkjen om de ynfiertekst te begripen, wat sa basysk kin wêze as witten wat in sin betsjut of sa yngewikkeld as it ynterpretearjen fan in petear tusken twa persoanen.
Jo tekst wurdt omfoarme ta in masine-lêsber formaat. As gefolch brûkt NLU komputaasjetechniken om de tekst te ûntsiferjen en in resultaat te generearjen.
NLU kin tapast wurde yn in ferskaat oan situaasjes, lykas it begripen fan in petear tusken twa minsken, bepale hoe't immen fielt oer in bepaalde omstannichheid, en oare situaasjes fan deselde aard.
Yn it bysûnder binne d'r fjouwer taalnivo's om NLU te begripen:
- Syntaksis: Dit is it proses om te bepalen as de grammatika passend brûkt wurdt en hoe't sinnen wurde gearstald. Bygelyks, de kontekst en grammatika fan in sin moatte rekken holden wurde om te bepalen oft it sin makket.
- Semantyk: As wy de tekst ûndersykje, binne kontekstuele betsjuttingsnuânses lykas tiidwurdtenoar of wurdkar tusken twa persoanen der. Dizze stikjes ynformaasje kinne ek brûkt wurde troch in NLU-algoritme om resultaten te leverjen fan elk senario wêryn itselde sprutsen wurd koe wurde brûkt.
- Disambiguation fan wurdsin: It is it proses om út te finen wat elk wurd yn in sin betsjut. Ofhinklik fan 'e kontekst jout it in term syn betsjutting.
- Pragmatyske analyze: It helpt by it begripen fan 'e ynstelling en doel fan it wurk.
NLU is wichtich foar data wittenskippers om't se sûnder it de mooglikheid hawwe om betsjutting te heljen út technologyen lykas chatbots en software foar spraakherkenning.
Ommers, minsken binne wend om in petear mei in spraak-ynskeakele bot; kompjûters, oan 'e oare kant, hawwe net dizze lúkse fan gemak.
Derneist kin NLU emoasjes en profanities yn in taspraak werkenne krekt sa't jo kinne. Dit hâldt yn dat gegevenswittenskippers nuttich ferskate ynhâldformaten kinne ûndersiikje en tekst klassifisearje mei de mooglikheden fan NLU.
NLG wurket yn direkte opposysje mei natuerlik taalferstean, dat as doel hat om ûnstrukturearre gegevens te organisearjen en sin te meitsjen om dy om te setten yn brûkbere gegevens. Litte wy dan NLG definiearje en ûndersykje hoe't gegevenswittenskippers it brûke yn gefallen fan praktysk gebrûk.
Wat is natuerlike taalgeneraasje?
Natuertaalferwurking omfettet ek natuerlike taalproduksje. Kompjûters kinne skriuwe mei help fan natuerlike taalproduksje, mar natuerlik taalbegryp rjochtet him op lêsbegrip.
Troch it brûken fan bepaalde gegevensynfier makket NLG in skriftlik antwurd yn minsklike taal. Tekst-nei-spraak tsjinsten kin ek brûkt wurde om dizze tekst yn spraak te transformearjen.
As gegevenswittenskippers in NLG-systeem mei gegevens leverje, analysearret it systeem de gegevens om narrativen te meitsjen dy't troch dialooch begrepen wurde kinne.
Yn essinsje konvertearret NLG datasets yn in taal dy't wy beide begripe, natuerlike taal neamd. Sadat it útfier kin leverje dy't soarchfâldich studearre en akkuraat is oant de maksimale mooglik, is NLG begiftigd mei de ûnderfining fan in echte minske.
Dizze metoade, dy't werom te finen is nei guon fan 'e skriften fan Alan Turing dy't wy al hawwe besprutsen, is krúsjaal om minsken te oertsjûgjen dat in kompjûter mei har praat op in plausibele en natuerlike manier, nettsjinsteande it ûnderwerp oan 'e hân.
NLG kin brûkt wurde troch organisaasjes om konversaasjeferhalen te produsearjen dy't troch elkenien binnen it bedriuw kinne wurde brûkt.
NLG, dat it meast brûkt wurdt foar dashboards foar saaklike yntelliginsje, automatisearre ynhâldproduksje, en effektiver gegevensanalyse, kin in grutte help wêze foar professionals dy't wurkje yn divyzjes as marketing, minsklike boarnen, ferkeap en ynformaasjetechnology.
Hokker rol spylje NLU en NGL yn NLP?
NLP kin brûkt wurde troch gegevenswittenskippers en keunstmjittige yntelliginsje professionals om ûnstrukturearre datasets te konvertearjen yn foarmen dy't kompjûters kinne oersette nei spraak en tekst - se kinne sels antwurden konstruearje dy't kontekstueel passend binne foar in fraach dy't jo har stelle (tink nochris werom nei firtuele assistinten lykas Siri en Alexa).
Mar wêr passe NLU en NLG yn NLP?
Ek al spylje se allegear ferskillende rollen, alle trije dissiplines hawwe ien ding gemien: se dogge allegear mei natuerlike taal. Dus, wat is it ferskil tusken de trije?
Beskôgje it sa: wylst NLU as doel hat de taal te begripen dy't minsken brûke, identifisearret NLP de meast krúsjale gegevens en organisearret it yn dingen lykas tekst en sifers.
It kin sels helpe by skealike fersifere kommunikaasje. NLG, oan 'e oare kant, brûkt kolleksjes fan net-strukturearre gegevens om ferhalen te meitsjen dy't wy as sinfol ynterpretearje kinne.
Takomst fan NLP
Hoewol NLP in protte hjoeddeistige kommersjele gebrûk hat, hawwe in protte bedriuwen it lestich fûn om it breed oan te nimmen.
Dit komt foaral troch de folgjende problemen: Ien probleem dat organisaasjes faak treft is ynformaasjeoerlêst, wat it foar har útdaagjend makket om te identifisearjen hokker datasets krúsjaal binne te midden fan in skynber ûneinige see fan mear gegevens.
Derneist, om NLP effektyf te brûken, hawwe organisaasjes faak bepaalde metoaden en apparatuer nedich dy't har yn steat meitsje om weardefolle ynformaasje út gegevens te ekstrahearjen.
As lêste, mar net it minste, ymplisearret NLP dat bedriuwen moderne masines fereaskje as se kolleksjes fan gegevens wolle behannelje en behâlde fan ferskate gegevensboarnen mei NLP.
Nettsjinsteande obstakels dy't it grutste part fan bedriuwen foarkomme om NLP oan te nimmen, liket it wierskynlik dat deselde organisaasjes úteinlik NLP, NLU en NLG sille omearmje om har robots yn steat te stellen realistyske, minsklike ynteraksjes en diskusjes te ûnderhâlden.
Semantyk en syntaksis binne twa NLP-subfjilden fan ûndersyk dy't in protte oandacht krije.
Konklúzje
Mei it each op wat wy oant no ta besprutsen hawwe: betsjutting tawize oan stim en skriuwen, NLU lêst en begrypt natuerlike taal, en NLG ûntwikkelet en bringt nije taal mei help fan masines út.
Taal wurdt brûkt troch NLU om feiten út te heljen, wylst NLG de ynsjoggen fan NLU brûkt om natuerlike taal te produsearjen.
Sjoch út foar grutte spilers yn 'e IT-sektor lykas Apple, Google en Amazon om troch te gean mei ynvestearjen yn NLP sadat se kinne ûntwikkeljen systemen dat mimike minsklik gedrach.
Leave a Reply