intelixencia artificial está a transformar a forma en que planificamos e xeramos contido. Tamén está a afectar a forma en que a xente descobre material, desde o que busca en Google ata o que ven en Netflix.
O máis importante é que para os comerciantes de contidos, permite aos equipos crecer automatizando algúns tipos de xeración de contido e analizando o material actual para mellorar o que estás entregando e adaptar mellor a intención do cliente.
Hai varias pezas móbiles na IA e aprendizaxe de máquina procesos. Algunha vez fixeches algunha pregunta a un asistente intelixente (como Siri ou Alexa)?
O máis probable é que a resposta sexa "si", o que suxire que xa estás familiarizado co procesamento da linguaxe natural nalgún nivel (PNL).
Alan Turing é un nome do que todos os técnicos xa oíron falar. A coñecida proba de Turing foi ideada por primeira vez en 1950 polo recoñecido matemático e informático Alan Turing.
Reclamou no seu traballo Maquinaria Informática e Intelixencia que unha máquina é artificialmente intelixente se pode conversar cunha persoa e enganala para que crea que está a falar cun humano.
Isto serviu como base para a tecnoloxía PNL. Un sistema eficiente de PNL poderá captar a consulta e o seu contexto, analizala, escoller o mellor curso de acción e responder nun idioma que o usuario entenda.
Os estándares mundiais para completar tarefas sobre datos inclúen técnicas de intelixencia artificial e aprendizaxe automática. Pero que pasa coa linguaxe humana?
Os campos da xeración da linguaxe natural (NLG), da comprensión da linguaxe natural (NLU) e do procesamento da linguaxe natural (NLP) gañaron moita atención nos últimos anos.
Pero como os tres teñen responsabilidades diferentes, é fundamental evitar confusións. Moitos cren comprender estas ideas na súa totalidade.
Dado que a linguaxe natural xa está presente nos nomes, todo o que está a facer é procesala, comprendela e producila. Porén, decidimos que podería ser útil profundizar un pouco máis, dada a frecuencia con que atopamos estas frases usadas indistintamente.
En consecuencia, comecemos por observar cada un deles.
Que é o procesamento da linguaxe natural?
Calquera linguaxe natural considérase un texto de forma libre polos ordenadores. Polo tanto, ao introducir datos, non hai palabras clave fixas en lugares fixos. Ademais de non estar estruturada, a linguaxe natural tamén ten unha variedade de opcións de expresión. Tome estas tres frases como ilustración:
- O tempo é como está hoxe?
- Hoxe hai algunha posibilidade de choiva?
- Hoxe esixe que traia o meu paraugas?
Cada unha destas afirmacións pregunta pola previsión meteorolóxica para hoxe, que é o denominador común.
Como humanos, podemos ver case de inmediato estas conexións fundamentais e actuar adecuadamente.
Non obstante, isto é un desafío para ordenadores xa que cada algoritmo require que a entrada siga un formato específico e as tres instrucións teñen estruturas e formatos diferentes.
E as cousas serán moi difíciles moi pronto se tentamos codificar regras para todas e cada unha das combinacións de palabras en todas as linguas naturais para axudar a un ordenador a comprender. A PNL entra na imaxe nesta situación.
Procesamento da linguaxe natural (PNL), que intenta modelo de linguaxe humana natural datos, orixinados da lingüística computacional.
Ademais, a PNL céntrase no uso de enfoques de aprendizaxe automática e aprendizaxe profunda mentres procesa unha cantidade significativa de entrada humana. Emprégase con frecuencia en filosofía, lingüística, informática, sistemas de información e comunicacións.
A lingüística computacional, a análise de sintaxe, o recoñecemento de voz, a tradución automática e outros subcampos da PNL son só algúns. O procesamento da linguaxe natural transforma o material non estruturado no formato axeitado ou nun texto estruturado para que funcione.
Para comprender o que quere dicir o usuario cando di algo, constrúe o algoritmo e adestra o modelo utilizando grandes cantidades de datos.
Funciona agrupando distintas entidades para a súa identificación (coñecido como recoñecemento de entidades) e recoñecendo patróns de palabras. Utilízanse técnicas de lematización, tokenización e derivación para atopar os patróns de palabras.
A extracción de información, o recoñecemento de voz, a etiquetaxe de parte da voz e a análise son só algúns dos traballos que realiza a PNL.
No mundo real, a PNL úsase para tarefas que inclúen o poboamento de ontoloxías, o modelado da linguaxe, análise de sentimentos, extracción de temas, recoñecemento de entidades con nome, etiquetado de partes do discurso, extracción de conexións, tradución automática e resposta automática de preguntas.
Que é a comprensión da linguaxe natural?
Unha parte menor do procesamento da linguaxe natural é a comprensión da linguaxe natural. Despois de simplificar a linguaxe, o software informático debe comprender, deducir o significado e, posiblemente, incluso realizar análises de sentimentos.
Un mesmo texto pode ter varios significados, varias frases poden ter o mesmo significado ou o significado pode cambiar segundo a circunstancia.
Os algoritmos NLU usan métodos computacionais para procesar texto de moitas fontes co fin de comprender o texto introducido, o que pode ser tan básico como saber o que significa unha frase ou tan complicado como interpretar unha conversación entre dous individuos.
O teu texto transfórmase nun formato lexible por máquina. Como consecuencia, NLU emprega técnicas computacionais para descifrar o texto e xerar un resultado.
A NLU pódese aplicar nunha variedade de situacións, como comprender unha conversación entre dúas persoas, determinar como se sente alguén ante unha determinada circunstancia e outras situacións similares.
En particular, hai catro niveis lingüísticos para comprender a NLU:
- Sintaxe: este é o proceso de determinar se a gramática está a ser utilizada adecuadamente e como se ensamblan as oracións. Por exemplo, hai que ter en conta o contexto e a gramática dunha oración para determinar se ten sentido.
- Semántica: cando examinamos o texto, hai matices de significado contextuais como o tenor do verbo ou a elección de palabras entre dúas persoas. Estes bits de información tamén poden ser empregados por un algoritmo NLU para proporcionar resultados de calquera escenario no que se poida usar a mesma palabra falada.
- Desambiguación do sentido da palabra: é o proceso de descubrir o que significa cada palabra dunha frase. Segundo o contexto, dálle a un termo o seu significado.
- Análise pragmática: axuda a comprender o contexto e o propósito do traballo.
NLU é importante para científicos de datos porque, sen ela, carecen da capacidade de extraer significado de tecnoloxías como chatbots e software de recoñecemento de voz.
Despois de todo, a xente está afeita a manter unha conversa cun bot habilitado para a voz; os ordenadores, en cambio, non teñen este luxo de facilidade.
Ademais, NLU pode recoñecer emocións e insultos nun discurso exactamente como podes. Isto implica que os científicos de datos poden examinar de xeito útil varios formatos de contido e clasificar texto utilizando as capacidades de NLU.
NLG traballa en oposición directa á comprensión da linguaxe natural, que ten como obxectivo organizar e dar sentido aos datos non estruturados para convertelos en datos utilizables. A continuación, imos definir NLG e explorar as formas en que os científicos de datos o usan en casos de uso práctico.
Que é a xeración da linguaxe natural?
O procesamento da linguaxe natural tamén inclúe a produción da linguaxe natural. Os ordenadores poden escribir utilizando a produción da linguaxe natural, pero a comprensión da linguaxe natural céntrase na comprensión lectora.
Ao usar certos datos de entrada, NLG crea unha resposta escrita en linguaxe humana. Servizos de texto a voz tamén se pode usar para transformar este texto en discurso.
Cando os científicos de datos proporcionan datos a un sistema NLG, o sistema analiza os datos para producir narracións que se poidan comprender mediante o diálogo.
En esencia, NLG converte conxuntos de datos nunha linguaxe que ambos entendemos, chamada linguaxe natural. Para que poida proporcionar resultados coidadosamente estudados e precisos na máxima medida posible, NLG está dotado da experiencia dun humano da vida real.
Este método, que se remonta a algúns dos escritos de Alan Turing que xa comentamos, é fundamental para convencer aos humanos de que un ordenador está a conversar con eles dun xeito plausible e natural, independentemente do tema que se trate.
NLG pode ser usado polas organizacións para producir narrativas conversacionais que poidan ser utilizadas por todos dentro da empresa.
NLG, que se usa con máis frecuencia para paneis de intelixencia empresarial, produción automatizada de contido e análise de datos máis eficaz, pode ser unha gran axuda para os profesionais que traballan en divisións como marketing, recursos humanos, vendas e tecnoloxía da información.
Que papel xogan a NLU e a NGL na PNL?
A PNL pode ser usada polos científicos de datos e intelixencia artificial profesionais para converter conxuntos de datos non estruturados en formularios que os ordenadores poden traducir a voz e texto; incluso poden construír respostas que sexan contextualmente adecuadas a unha pregunta que lles faga (reflexione de novo nos asistentes virtuais como Siri e Alexa).
Pero onde encaixan a NLU e a NLG na PNL?
Aínda que todas desempeñan papeis diferentes, as tres disciplinas teñen unha cousa en común: todas tratan sobre a linguaxe natural. Entón, cal é a distinción entre os tres?
Considerao deste xeito: mentres que NLU pretende comprender a linguaxe que usan os humanos, a PNL identifica os datos máis cruciais e organízaos en cousas como texto e números.
Incluso pode axudar con comunicacións cifradas prexudiciais. NLG, pola súa banda, utiliza coleccións de datos non estruturados para producir historias que podemos interpretar como significativas.
Futuro da PNL
Aínda que a PNL ten numerosos usos comerciais actuais, moitas empresas teñen dificultades para adoptala amplamente.
Isto débese principalmente aos seguintes problemas: Un problema que afecta con frecuencia ás organizacións é a sobrecarga de información, o que lles fai difícil identificar que conxuntos de datos son cruciais no medio dun mar de máis datos aparentemente interminable.
Ademais, para utilizar a PNL de forma eficaz, as organizacións necesitan con frecuencia certos métodos e equipos que lles permitan extraer información valiosa dos datos.
Por último, pero non menos importante, a PNL implica que as empresas requiren maquinaria de vangarda se queren xestionar e conservar coleccións de datos de varias fontes de datos utilizando a PNL.
A pesar dos obstáculos que impiden que a maior parte das empresas adopten a PNL, parece probable que estas mesmas organizacións adopten finalmente a PNL, NLU e NLG para permitir que os seus robots manteñan interaccións e discusións realistas e similares aos humanos.
A semántica e a sintaxe son dous subcampos de investigación da PNL que están a recibir moita atención.
Conclusión
Tendo en conta o que comentamos ata agora: Asignando significado á voz e á escritura, NLU le e comprende a linguaxe natural, e NLG desenvolve e emite novas linguaxes coa axuda de máquinas.
A linguaxe é usada pola NLU para extraer feitos, mentres que NLG usa as ideas obtidas por NLU para producir linguaxe natural.
Coidado cos principais actores da industria das TI como Apple, Google e Amazon para seguir investindo en PNL para que poidan desenvolver sistemas que imitan o comportamento humano.
Deixe unha resposta