Mesterséges intelligencia megváltoztatja a tartalom tervezésének és generálásának módját. Ez azt is befolyásolja, hogy az emberek hogyan fedeznek fel anyagokat, kezdve attól, hogy mit keresnek a Google-on, egészen addig, amit a Netflixen túlkapva néznek.
Ami még fontosabb, a tartalommarketingesek számára lehetővé teszi a csapatok növekedését bizonyos típusú tartalomgenerálás automatizálásával és az aktuális anyagok elemzésével, hogy javítsa az Ön által szállított tartalmat, és jobban megfeleljen az ügyfelek szándékainak.
Az AI-ban több mozgó darab található és gépi tanulás folyamatokat. Feltett már kérdést egy okos asszisztensnek (például Sirinek vagy Alexának)?
A válasz valószínűleg „igen”, ami arra utal, hogy valamilyen szinten már ismeri a természetes nyelvi feldolgozást (NLP).
Alan Turing ez a név, amelyről minden technikus hallott. A jól ismert Turing-tesztet először 1950-ben dolgozta ki Alan Turing, a neves matematikus és informatikus.
Művében azt állította Számítástechnikai gépek és intelligencia hogy a gép akkor mesterségesen intelligens, ha képes beszélgetni egy személlyel, és megtéveszteni azt gondolja, hogy egy emberrel cseveg.
Ez szolgált az NLP technológia alapjául. Egy hatékony NLP rendszer képes megragadni a lekérdezést és kontextusát, elemezni azt, kiválasztani a legmegfelelőbb cselekvési módot, és olyan nyelven válaszolni, amelyet a felhasználó megért.
Az adatokkal kapcsolatos feladatok elvégzésének világszintű szabványai közé tartozik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási technikák. De mi a helyzet az emberi nyelvvel?
A természetes nyelvgenerálás (NLG), a természetes nyelvi megértés (NLU) és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) területei mind-mind nagy figyelmet kapott az elmúlt években.
De mivel hármuknak más-más felelősségük van, kulcsfontosságú az összetévesztés elkerülése. Sokan úgy vélik, hogy teljes egészükben megértik ezeket a gondolatokat.
Mivel a természetes nyelv már jelen van a nevekben, az ember csak feldolgozza, megérti és előállítja azt. Úgy döntöttünk, hogy hasznos lehet egy kicsit mélyebbre menni, tekintettel arra, hogy milyen gyakran találkozunk ezekkel a felcserélhető kifejezésekkel.
Következésképpen kezdjük azzal, hogy alaposan megvizsgáljuk mindegyiket.
Mi az a természetes nyelvi feldolgozás?
A számítógépek bármilyen természetes nyelvet szabad formájú szövegnek tekintenek. Ebből következik, hogy az adatok bevitele során nincsenek rögzített helyeken fix kulcsszavak. Amellett, hogy strukturálatlan, a természetes nyelvnek számos kifejezési lehetősége is van. Vegyük ezt a három kifejezést illusztrációnak:
- Milyen az időjárás ma?
- Van esély ma esőre?
- Kell-e ma hoznom az esernyőmet?
Ezen állítások mindegyike a mai időjárás-előrejelzésre kérdez rá, ami a közös nevező.
Emberként szinte azonnal látjuk ezeket az alapvető összefüggéseket, és megfelelően cselekszünk.
Ez azonban a kihívás a számítógépek számára mivel minden algoritmus megköveteli, hogy a bemenet egy meghatározott formátumot kövessen, és mindhárom utasítás eltérő szerkezetű és formátumú.
És a dolgok hamarosan nagyon nehézzé válnak, ha megpróbálunk minden egyes szóösszetételre kodifikálni szabályokat minden természetes nyelven, hogy segítsük a számítógép megértését. Az NLP ebben a helyzetben a képbe lép.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP), amely megpróbálja minta a természetes emberi nyelv adatok, a számítógépes nyelvészetből származnak.
Ezenkívül az NLP a gépi tanulás és a mély tanulási megközelítések alkalmazására összpontosít, miközben jelentős mennyiségű emberi inputot dolgoz fel. Gyakran alkalmazzák a filozófiában, a nyelvészetben, a számítástechnikában, az információs rendszerekben és a kommunikációban.
A számítógépes nyelvészet, a szintaktikai elemzés, a beszédfelismerés, a gépi fordítás és az NLP egyéb részterületei csak néhány. A természetes nyelvi feldolgozás a strukturálatlan anyagot a megfelelő formátumba vagy strukturált szöveggé alakítja a működés érdekében.
Ahhoz, hogy megértse, mire gondol a felhasználó, amikor bármit mond, összeállítja az algoritmust, és hatalmas mennyiségű adat felhasználásával betanítja a modellt.
Úgy működik, hogy különálló entitásokat csoportosít az azonosítás céljából (entitásfelismerésként ismert) és szóminták felismerésével működik. Lemmatizációs, tokenizációs és törzsképző technikákat használnak a szóminták megtalálásához.
Az információkinyerés, a hangfelismerés, a beszédrész-címkézés és az elemzés csak néhány az NLP által végzett munkák közül.
A való világban az NLP-t olyan feladatokhoz használják, mint az ontológia feltöltése, nyelvi modellezés, hangulat elemzés, témakivonat, elnevezett entitásfelismerés, beszédrészek címkézése, kapcsolatkivonás, gépi fordítás és automatizált kérdésmegválaszolás.
Mi a természetes nyelv megértése?
A természetes nyelvi feldolgozás kisebb része a természetes nyelvi megértés. A nyelv egyszerűsítése után a számítógépes szoftvernek meg kell értenie, le kell vezetnie a jelentést, és esetleg érzéselemzést is kell végeznie.
Ugyanannak a szövegnek több jelentése is lehet, több kifejezésnek is lehet ugyanaz a jelentése, vagy a jelentés a körülményektől függően változhat.
Az NLU algoritmusok számítási módszereket használnak a számos forrásból származó szöveg feldolgozására, hogy megértsék a bemeneti szöveget, ami lehet olyan alapvető, mint egy kifejezés jelentésének ismerete, vagy olyan bonyolult, mint két személy közötti beszélgetés értelmezése.
A szövege géppel olvasható formátumba kerül. Következésképpen az NLU számítási technikákat alkalmaz a szöveg megfejtésére és az eredmény generálására.
Az NLU különféle helyzetekben alkalmazható, például két ember közötti beszélgetés megértésében, annak meghatározásában, hogy valaki hogyan érez egy bizonyos körülményt, és más hasonló helyzetekben.
Az NLU megértéséhez négy nyelvi szint van:
- Szintaxis: Ez a folyamat annak meghatározására, hogy a nyelvtant megfelelően használják-e, és hogyan állítják össze a mondatokat. Például egy mondat kontextusát és nyelvtanát figyelembe kell venni annak meghatározásához, hogy van-e értelme.
- Szemantika: Amikor a szöveget vizsgáljuk, ott vannak olyan kontextuális jelentésárnyalatok, mint az igetenor vagy a két személy közötti szóválasztás. Ezeket az információbiteket egy NLU-algoritmus is felhasználhatja, hogy bármilyen forgatókönyvből eredményt biztosítson, amelyben ugyanaz a kimondott szó használható.
- Szóértelmű egyértelműsítés: Ez az a folyamat, amelynek során kitaláljuk, mit jelentenek egy kifejezésben szereplő egyes szavak. A szövegkörnyezettől függően megadja a kifejezés jelentését.
- Pragmatikai elemzés: Segít a munka környezetének és céljának megértésében.
Az NLU jelentőségteljes adatkutatók mert enélkül nincs lehetőségük arra, hogy értelmet vonjanak ki az olyan technológiákból, mint a chatbotok és a beszédfelismerő szoftverek.
Hiszen az emberek hozzászoktak ahhoz, hogy beszédképes bottal folytassanak beszélgetést; a számítógépek viszont nem rendelkeznek ezzel a könnyedség luxusával.
Ezenkívül az NLU pontosan úgy tudja felismerni az érzelmeket és a káromkodásokat egy beszédben, ahogy Ön tudja. Ez azt jelenti, hogy az adattudósok hasznosan vizsgálhatják meg a különböző tartalomformátumokat, és osztályozhatják a szöveget az NLU képességei segítségével.
Az NLG közvetlen ellentétben áll a természetes nyelv megértésével, amelynek célja a strukturálatlan adatok rendszerezése és értelmessé tétele, hogy használható adatokká alakítsa azokat. Ezután határozzuk meg az NLG-t, és vizsgáljuk meg, hogyan használják az adattudósok a gyakorlati felhasználási esetekben.
Mi az a természetes nyelvgeneráció?
A természetes nyelvi feldolgozás magában foglalja a természetes nyelvi produkciót is. A számítógépek képesek írni a természetes nyelvi produkció segítségével, de a természetes nyelvi megértés a szövegértésre összpontosít.
Bizonyos adatbevitel használatával az NLG emberi nyelven írott választ hoz létre. Szövegfelolvasó szolgáltatások e szöveg beszéddé alakítására is használható.
Amikor az adattudósok egy NLG-rendszert szolgáltatnak adatokkal, a rendszer elemzi az adatokat, hogy párbeszéden keresztül megérthető narratívákat hozzon létre.
Lényegében az NLG átalakítja az adatkészleteket egy általunk értett nyelvre, amelyet természetes nyelvnek nevezünk. Annak érdekében, hogy gondosan tanulmányozott és a lehető legnagyobb mértékben pontos eredményeket tudjon nyújtani, az NLG egy valós emberi tapasztalattal rendelkezik.
Ez a módszer, amely Alan Turing néhány általunk már tárgyalt írására vezethető vissza, kulcsfontosságú ahhoz, hogy meggyőzzük az embereket arról, hogy a számítógép elfogadható és természetes módon beszélget velük, függetlenül a szóban forgó témától.
Az NLG-t a szervezetek használhatják olyan társalgási narratívák előállítására, amelyeket a vállalaton belül mindenki használhat.
Az NLG, amelyet leggyakrabban üzleti intelligencia műszerfalakra, automatizált tartalomgyártásra és hatékonyabb adatelemzésre használnak, nagy segítséget jelenthet a marketing, a humán erőforrás, az értékesítés és az információs technológia területén dolgozó szakemberek számára.
Milyen szerepet játszik az NLU és az NGL az NLP-ben?
Az NLP-t adattudósok és mesterséges intelligencia A szakemberek a strukturálatlan adatkészleteket olyan formákká alakíthatják át, amelyeket a számítógépek beszéddé és szöveggé lefordíthatnak – akár olyan válaszokat is alkothatnak, amelyek kontextus szerint megfelelnek a feltett kérdésnek (gondoljon vissza a virtuális asszisztensekre, mint például a Siri és az Alexa).
De hol illeszkedik az NLU és az NLG az NLP-be?
Annak ellenére, hogy mindannyian más-más szerepet töltenek be, mindhárom tudományágban van egy közös vonás: mindegyik a természetes nyelvvel foglalkozik. Szóval, mi a különbség a három között?
Tekintsük ezt így: míg az NLU célja, hogy megértse az emberek által használt nyelvet, az NLP azonosítja a legfontosabb adatokat, és olyan dolgokba rendezi, mint a szöveg és a számok.
Még a káros titkosított kommunikációban is segíthet. Az NLG ezzel szemben strukturálatlan adatok gyűjteményeit használja fel olyan történetek előállításához, amelyeket értelmesként értelmezhetünk.
Az NLP jövője
Bár az NLP-nek számos jelenlegi kereskedelmi felhasználása van, sok vállalkozás számára nehézséget okozott annak széles körű alkalmazása.
Ennek leginkább a következő problémák az okai: A szervezeteket gyakran érintő probléma az információs túlterheltség, ami kihívást jelent számukra, hogy azonosítsák, mely adatkészletek kulcsfontosságúak a látszólag véget nem érő adathalmazok közepette.
Ezenkívül az NLP hatékony használatához a szervezeteknek gyakran szükségük van bizonyos módszerekre és berendezésekre, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy értékes információkat nyerjenek ki az adatokból.
Végül, de nem utolsósorban, az NLP azt jelenti, hogy a vállalatoknak élvonalbeli gépekre van szükségük, ha az NLP segítségével kívánják kezelni és megőrizni a különböző adatforrásokból származó adatgyűjteményeket.
Annak ellenére, hogy a cégek nagy részét akadályok gátolják az NLP átvételében, valószínűnek tűnik, hogy ugyanezek a szervezetek végül magukévá teszik az NLP-t, az NLU-t és az NLG-t, hogy lehetővé tegyék robotjaik reális, emberszerű interakciók és viták fenntartását.
A szemantika és a szintaxis az NLP-kutatás két olyan alterülete, amelyek nagy figyelmet kapnak.
Következtetés
Figyelembe véve az eddigieket: A hangnak és az írásnak jelentést rendelve az NLU olvas és megérti a természetes nyelvet, az NLG pedig új nyelvet fejleszt és ad ki gépek segítségével.
Az NLU a nyelvet használja a tények kinyerésére, míg az NLG az NLU által nyert betekintést használja a természetes nyelv előállítására.
Ügyeljen arra, hogy az IT-ipar olyan jelentős szereplői, mint az Apple, a Google és az Amazon továbbra is befektessenek az NLP-be, hogy képesek legyenek rendszereket fejleszteni amelyek utánozzák az emberi viselkedést.
Hagy egy Válaszol