umjetna inteligencija mijenja način na koji planiramo i stvaramo sadržaj. Također utječe na to kako ljudi otkrivaju materijal, od onoga što pretražuju na Googleu do onoga što pretjeruju na Netflixu.
Što je još važnije, za marketinške stručnjake sadržaja omogućuje timovima rast automatiziranjem nekih vrsta generiranja sadržaja i analizom trenutnog materijala kako biste poboljšali ono što isporučujete i bolje uskladili namjere kupaca.
Postoji nekoliko pokretnih dijelova u AI i stroj za učenje procesima. Jeste li ikada pametnom asistentu (kao što je Siri ili Alexa) postavili pitanje?
Odgovor je najvjerojatnije "da", što sugerira da ste već upoznati s obradom prirodnog jezika na nekoj razini (NLP).
Alan Turing je ime za koje je čuo svaki tehničar. Dobro poznati Turingov test prvi je osmislio 1950. godine poznati matematičar i informatičar Alan Turing.
Tvrdio je u svom radu Računalni strojevi i inteligencija da je stroj umjetno inteligentan ako može razgovarati s osobom i prevariti je da misli da razgovara s čovjekom.
To je poslužilo kao osnova za NLP tehnologiju. Učinkovit NLP sustav moći će shvatiti upit i njegov kontekst, analizirati ga, odabrati najbolji način djelovanja i odgovoriti na jeziku koji će korisnik razumjeti.
Svjetski standardi za izvršavanje zadataka na podacima uključuju tehnike umjetne inteligencije i strojnog učenja. Ali što je s ljudskim jezikom?
Polja stvaranja prirodnog jezika (NLG), razumijevanja prirodnog jezika (NLU) i obrade prirodnog jezika (NLP) posljednjih su godina privukla veliku pozornost.
Ali budući da njih troje imaju različite odgovornosti, ključno je izbjeći zabunu. Mnogi vjeruju da te ideje shvaćaju u cijelosti.
Budući da je prirodni jezik već prisutan u imenima, sve što radimo je njegova obrada, razumijevanje i proizvodnja. Odlučili smo da bi moglo biti od pomoći da idemo malo dublje, s obzirom na to koliko često susrećemo te izraze koji se koriste kao sinonimi.
Shodno tome, počnimo pobliže pogledati svaku od njih.
Što je obrada prirodnog jezika?
Svaki prirodni jezik računala smatraju tekstom slobodnog oblika. Iz toga slijedi da prilikom unosa podataka nema fiksnih ključnih riječi na fiksnim mjestima. Osim što je nestrukturiran, prirodni jezik također ima različite mogućnosti izražavanja. Uzmite ove tri fraze kao ilustraciju:
- Vrijeme je kakvo je danas?
- Ima li danas šanse za kišu?
- Zahtijeva li danas ponijeti svoj kišobran?
Svaka od ovih izjava postavlja pitanje vremenske prognoze za danas, koja je zajednički nazivnik.
Kao ljudi, možemo gotovo odmah uočiti te temeljne veze i djelovati na odgovarajući način.
Međutim, ovo je izazov za računala budući da svaki algoritam zahtijeva da ulaz slijedi određeni format, a sva tri iskaza imaju različite strukture i formate.
A stvari će vrlo brzo postati vrlo teške ako pokušamo kodificirati pravila za svaku kombinaciju riječi u svakom prirodnom jeziku kako bismo pomogli računalu u razumijevanju. NLP stupa na scenu u ovoj situaciji.
Obrada prirodnog jezika (NLP), koja pokušava da model prirodnog ljudskog jezika podaci, proizašli iz računalne lingvistike.
Dodatno, NLP se koncentrira na korištenje pristupa strojnog učenja i dubokog učenja dok obrađuje značajnu količinu ljudskog unosa. Često se koristi u filozofiji, lingvistici, informatici, informacijskim sustavima i komunikacijama.
Računalna lingvistika, analiza sintakse, prepoznavanje govora, strojno prevođenje i druga potpodručja NLP-a samo su neka od njih. Obrada prirodnog jezika pretvara nestrukturirani materijal u odgovarajući format ili strukturirani tekst kako bi funkcionirao.
Kako bi razumio što korisnik misli kada kaže bilo što, izrađuje algoritam i trenira model koristeći ogromne količine podataka.
Djeluje grupiranjem različitih entiteta zajedno radi identifikacije (poznato kao prepoznavanje entiteta) i prepoznavanjem uzoraka riječi. Za pronalaženje uzoraka riječi koriste se tehnike lematizacije, tokenizacije i korijena riječi.
Izdvajanje informacija, prepoznavanje glasa, označavanje dijelova govora i raščlanjivanje samo su neki od poslova koje NLP obavlja.
U stvarnom svijetu NLP se koristi za zadatke uključujući popunjavanje ontologije, modeliranje jezika, sentiment analiza, izdvajanje tema, prepoznavanje imenovanih entiteta, označavanje dijelova govora, izdvajanje veze, strojno prevođenje i automatsko odgovaranje na pitanja.
Što je razumijevanje prirodnog jezika?
Manji dio obrade prirodnog jezika je razumijevanje prirodnog jezika. Nakon što je jezik pojednostavljen, računalni softver mora shvatiti, zaključiti značenje, a možda čak i provesti analizu osjećaja.
Isti tekst može imati više značenja, nekoliko fraza može imati isto značenje ili se značenje može mijenjati ovisno o okolnostima.
NLU algoritmi koriste računalne metode za obradu teksta iz mnogih izvora kako bi razumjeli ulazni tekst, što može biti osnovno poput poznavanja izraza ili komplicirano kao tumačenje razgovora između dvije osobe.
Vaš se tekst pretvara u strojno čitljiv format. Kao posljedica toga, NLU koristi računalne tehnike za dešifriranje teksta i generiranje rezultata.
NLU se može primijeniti u različitim situacijama, kao što je razumijevanje razgovora između dvoje ljudi, određivanje što netko osjeća o određenoj okolnosti i drugim situacijama slične prirode.
Konkretno, postoje četiri jezične razine za razumijevanje NLU-a:
- Sintaksa: Ovo je proces utvrđivanja koristi li se gramatika na odgovarajući način i kako su rečenice sastavljene. Na primjer, kontekst i gramatika rečenice moraju se uzeti u obzir kako bi se utvrdilo ima li smisla.
- Semantika: Kada ispitujemo tekst, prisutne su nijanse kontekstualnog značenja poput glagolskog tenora ili izbora riječi između dvije osobe. Ove bitove informacija također može koristiti NLU algoritam za pružanje ishoda iz bilo kojeg scenarija u kojem bi se mogla koristiti ista izgovorena riječ.
- Razlučivanje smisla riječi: To je proces odgonetanja što svaka riječ u izrazu znači. Ovisno o kontekstu, daje pojmu njegovo značenje.
- Pragmatička analiza: pomaže u razumijevanju okruženja i svrhe rada.
NLU je značajan za znanstvenici podataka jer bez toga nemaju sposobnost izvlačenja značenja iz tehnologija poput chatbota i softvera za prepoznavanje govora.
Uostalom, ljudi su navikli razgovarati s botom s omogućenim govorom; računala, s druge strane, nemaju taj luksuz lakoće.
Osim toga, NLU može prepoznati emocije i vulgarnosti u govoru točno kao i vi. To implicira da znanstvenici podataka mogu korisno ispitati različite formate sadržaja i klasificirati tekst koristeći mogućnosti NLU-a.
NLG djeluje u izravnoj suprotnosti s razumijevanjem prirodnog jezika, čiji je cilj organizirati i dati smisao nestrukturiranim podacima kako bi ih se pretvorilo u upotrebljive podatke. Zatim, definirajmo NLG i istražimo načine na koje ga znanstvenici koriste u praktičnim slučajevima upotrebe.
Što je generiranje prirodnog jezika?
Obrada prirodnog jezika također uključuje proizvodnju prirodnog jezika. Računala mogu pisati koristeći produkciju prirodnog jezika, ali razumijevanje prirodnog jezika fokusira se na razumijevanje pročitanog.
Korištenjem određenih unosa podataka NLG stvara pisani odgovor na ljudskom jeziku. Usluge pretvaranja teksta u govor također se može koristiti za transformaciju ovog teksta u govor.
Kada znanstvenici podataka opskrbe NLG sustav podacima, sustav analizira podatke kako bi proizveo narative koji se mogu razumjeti kroz dijalog.
U biti, NLG pretvara skupove podataka u jezik koji oboje razumijemo, a zove se prirodni jezik. Kako bi mogao pružiti rezultate koji su pažljivo proučeni i točni u najvećoj mogućoj mjeri, NLG je obdaren iskustvom čovjeka iz stvarnog života.
Ova metoda, koja se može pratiti do nekih spisa Alana Turinga o kojima smo već raspravljali, ključna je za uvjeravanje ljudi da računalo s njima razgovara na uvjerljiv i prirodan način, bez obzira na temu o kojoj se radi.
NLG mogu koristiti organizacije za stvaranje konverzacijskih narativa koje mogu koristiti svi unutar tvrtke.
NLG, koji se najčešće koristi za nadzorne ploče poslovne inteligencije, automatiziranu proizvodnju sadržaja i učinkovitiju analizu podataka, može biti od velike pomoći stručnjacima koji rade u odjelima poput marketinga, ljudskih resursa, prodaje i informacijske tehnologije.
Kakvu ulogu igraju NLU i NGL u NLP-u?
NLP mogu koristiti podatkovni znanstvenici i umjetna inteligencija profesionalci za pretvaranje nestrukturiranih skupova podataka u oblike koje računala mogu prevesti u govor i tekst – mogu čak konstruirati odgovore koji su kontekstualno prikladni za pitanje koje im postavite (sjetite se opet virtualnih pomoćnika kao što su Siri i Alexa).
Ali gdje se NLU i NLG uklapaju u NLP?
Iako sve imaju različite uloge, sve tri discipline imaju jedno zajedničko: sve se bave prirodnim jezikom. Dakle, koja je razlika između to troje?
Razmotrite to na ovaj način: dok NLU ima za cilj razumjeti jezik koji ljudi koriste, NLP identificira najvažnije podatke i organizira ih u stvari poput teksta i brojeva.
Može čak pomoći i kod štetnih šifriranih komunikacija. NLG, s druge strane, koristi zbirke nestrukturiranih podataka za proizvodnju priča koje možemo protumačiti kao smislene.
Budućnost NLP-a
Iako NLP ima brojne trenutačne komercijalne namjene, mnoge tvrtke teško ga šire prihvaćaju.
To je uglavnom zbog sljedećih problema: Problem koji često pogađa organizacije je preopterećenost informacijama, zbog čega im je teško identificirati koji su skupovi podataka ključni usred naizgled beskrajnog mora podataka.
Osim toga, kako bi učinkovito koristile NLP, organizacije često trebaju određene metode i opremu koja im omogućuje izvlačenje vrijednih informacija iz podataka.
Posljednje, ali ne i najmanje važno, NLP podrazumijeva da tvrtke trebaju vrhunske strojeve ako žele rukovati i zadržati zbirke podataka iz različitih izvora podataka koji koriste NLP.
Unatoč preprekama koje većinu tvrtki sprječavaju da usvoje NLP, čini se vjerojatnim da će te iste organizacije u konačnici prihvatiti NLP, NLU i NLG kako bi svojim robotima omogućili održavanje realističnih interakcija i rasprava poput ljudskih.
Semantika i sintaksa dva su potpolja istraživanja NLP-a kojima se pridaje puno pozornosti.
Zaključak
Uzimajući u obzir ono o čemu smo dosad razgovarali: dodjeljivanje značenja glasu i pisanju, NLU čita i razumije prirodni jezik, a NLG razvija i ispisuje novi jezik uz pomoć strojeva.
NLU koristi jezik za izdvajanje činjenica, dok NLG koristi uvide koje je stekao NLU za proizvodnju prirodnog jezika.
Pripazite na glavne igrače u IT industriji poput Applea, Googlea i Amazona da nastave ulagati u NLP kako bi mogli razvijati sustave koji oponašaju ljudsko ponašanje.
Ostavi odgovor