Արհեստական բանականություն փոխում է մեր պլանավորման և բովանդակության ստեղծման ձևը: Այն նաև ազդում է այն բանի վրա, թե ինչպես են մարդիկ հայտնաբերում նյութը՝ Google-ում որոնումներից մինչև Netflix-ում դիտումների ժամանակ:
Ավելի կարևոր է, որ բովանդակության շուկայավարների համար այն թիմերին հնարավորություն է տալիս զարգանալ՝ ավտոմատացնելով բովանդակության ստեղծման որոշ տեսակներ և վերլուծելով ընթացիկ նյութը՝ բարելավելու ձեր մատուցածը և ավելի լավ համապատասխանեցնելու հաճախորդների մտադրությունը:
AI-ում կան մի քանի շարժվող կտորներ և Machine Learning գործընթացները։ Երբևէ հարց տվե՞լ եք խելացի օգնականին (օրինակ՝ Siri կամ Alexa):
Պատասխանը, ամենայն հավանականությամբ, «այո» է, ինչը հուշում է, որ դուք արդեն ծանոթ եք բնական լեզվի մշակմանը որոշ մակարդակով (NLP):
Alan Turing անուն է, որի մասին յուրաքանչյուր տեխնոլոգ լսել է: Հայտնի Թյուրինգի թեստն առաջին անգամ մշակվել է 1950 թվականին հայտնի մաթեմատիկոս և համակարգչային գիտնական Ալան Թյուրինգի կողմից:
Նա իր աշխատանքում պնդում էր Հաշվողական մեքենաներ և բանականություն որ մեքենան արհեստականորեն խելացի է, եթե այն կարող է զրուցել մարդու հետ և խաբել նրան՝ մտածելով, որ նա զրուցում է մարդու հետ:
Սա հիմք է ծառայել NLP տեխնոլոգիայի համար: Արդյունավետ NLP համակարգը կկարողանա հասկանալ հարցումը և դրա համատեքստը, վերլուծել այն, ընտրել գործողության լավագույն ընթացքը և պատասխանել օգտագործողին հասկանալի լեզվով:
Տվյալների վրա առաջադրանքների կատարման համաշխարհային ստանդարտները ներառում են արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցման տեխնիկա: Ինչ վերաբերում է մարդկային լեզվին, սակայն:
Բնական լեզվի ստեղծման (NLG), բնական լեզվի ըմբռնման (NLU) և բնական լեզվի մշակման (NLP) ոլորտները բոլորն էլ մեծ ուշադրություն են գրավել վերջին տարիներին:
Բայց քանի որ երեքն ունեն տարբեր պարտականություններ, շատ կարևոր է խուսափել շփոթությունից: Շատերը կարծում են, որ իրենք ըմբռնում են այս գաղափարներն ամբողջությամբ:
Քանի որ բնական լեզուն արդեն առկա է անուններում, այն ամենը, ինչ անում է մեկը, այն մշակելն է, ըմբռնելը և արտադրելը: Մենք որոշեցինք, որ կարող է օգտակար լինել մի փոքր ավելի խորանալը, սակայն, հաշվի առնելով, թե որքան հաճախ ենք հանդիպում այս արտահայտությունները փոխադարձաբար օգտագործվող:
Հետևաբար, եկեք սկսենք նրանցից յուրաքանչյուրին ուշադիր նայելով:
Ի՞նչ է բնական լեզվի մշակումը:
Ցանկացած բնական լեզու համակարգչի կողմից համարվում է ազատ ձևի տեքստ: Հետևում է, որ տվյալներ մուտքագրելիս ֆիքսված հիմնաբառեր չկան ֆիքսված վայրերում: Բնական լեզուն, անկազմակերպ լինելուց բացի, ունի նաև արտահայտման բազմազան տարբերակներ: Որպես օրինակ վերցրեք այս երեք արտահայտությունները.
- Եղանակն ինչպիսի՞ն է այսօր։
- Այսօր անձրևի հավանականություն կա՞:
- Արդյո՞ք այսօր պահանջում է, որ ես բերեմ իմ հովանոցը:
Այս հայտարարություններից յուրաքանչյուրը հարցնում է այսօրվա եղանակի կանխատեսման մասին, որն ընդհանուր հայտարարն է:
Որպես մարդիկ, մենք կարող ենք գրեթե անմիջապես տեսնել այս հիմնարար կապերը և գործել համապատասխան կերպով:
Այնուամենայնիվ, սա ա մարտահրավեր համակարգիչների համար քանի որ յուրաքանչյուր ալգորիթմ պահանջում է, որ մուտքագրումը կատարվի որոշակի ձևաչափով, և բոլոր երեք հայտարարություններն ունեն տարբեր կառուցվածքներ և ձևաչափեր:
Եվ ամեն ինչ շատ շուտով կդժվարանա, եթե մենք փորձենք կանոններ սահմանել յուրաքանչյուր բառակապակցության համար յուրաքանչյուր բնական լեզվով, որպեսզի օգնենք համակարգչին հասկանալու: NLP-ն այս իրավիճակում ներխուժում է պատկերը:
Բնական լեզվի մշակումը (NLP), որը փորձում է մարդկային բնական լեզվի մոդել տվյալներ, որոնք առաջացել են հաշվողական լեզվաբանությունից։
Բացի այդ, NLP-ն կենտրոնանում է մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մոտեցումների օգտագործման վրա՝ միաժամանակ մշակելով մարդկային ներդրումների զգալի քանակություն: Այն հաճախ օգտագործվում է փիլիսոփայության, լեզվաբանության, համակարգչային գիտության, տեղեկատվական համակարգերի և հաղորդակցության ոլորտներում:
Հաշվարկային լեզվաբանությունը, շարահյուսության վերլուծությունը, խոսքի ճանաչումը, մեքենայական թարգմանությունը և NLP-ի այլ ենթաոլորտները ընդամենը մի քանիսն են: Բնական լեզվի մշակումը գործելու համար փոխակերպում է չկառուցված նյութը համապատասխան ձևաչափի կամ կառուցվածքային տեքստի:
Հասկանալու համար, թե ինչ նկատի ունի օգտատերը, երբ նրանք որևէ բան են ասում, նա կառուցում է ալգորիթմը և վարժեցնում մոդելը՝ օգտագործելով հսկայական քանակությամբ տվյալներ:
Այն գործում է՝ խմբավորելով տարբեր կազմավորումները՝ նույնականացման համար (հայտնի է որպես էության ճանաչում) և ճանաչելով բառերի օրինաչափությունները: Բառի օրինաչափությունները գտնելու համար օգտագործվում են լեմմատիզացիայի, նշանավորման և բխող տեխնիկան:
Տեղեկատվության արդյունահանումը, ձայնի ճանաչումը, խոսքի մասի հատկորոշումը և վերլուծությունը NLP-ի գործերից ընդամենը մի քանիսն են:
Իրական աշխարհում NLP-ն օգտագործվում է առաջադրանքների համար, ներառյալ գոյաբանության համալրումը, լեզվի մոդելավորումը, զգայական վերլուծություն, թեմայի արդյունահանում, անվանված միավորի ճանաչում, խոսքի մասերի հատկորոշում, կապի արդյունահանում, մեքենայական թարգմանություն և ավտոմատացված հարցերի պատասխանում։
Ի՞նչ է բնական լեզվի ըմբռնումը:
Բնական լեզվի մշակման մի փոքր մասը բնական լեզվի ըմբռնումն է: Լեզուն պարզեցնելուց հետո համակարգչային ծրագրաշարը պետք է ըմբռնի, եզրակացնի իմաստը և, հնարավոր է, նույնիսկ կատարի զգացմունքների վերլուծություն:
Միևնույն տեքստը կարող է ունենալ մի քանի իմաստ, մի քանի բառակապակցություն կարող է ունենալ նույն իմաստը, կամ իմաստը կարող է փոխվել՝ կախված հանգամանքից։
NLU ալգորիթմներն օգտագործում են հաշվողական մեթոդներ բազմաթիվ աղբյուրներից տեքստ մշակելու համար՝ մուտքագրված տեքստը հասկանալու համար, որը կարող է լինել նույնքան հիմնական, որքան իմանալը, թե ինչ է նշանակում արտահայտությունը կամ նույնքան բարդ, որքան երկու անհատների միջև խոսակցությունը մեկնաբանելը:
Ձեր տեքստը փոխակերպվում է մեքենայաընթեռնելի ձևաչափի: Որպես հետևանք, NLU-ն օգտագործում է հաշվողական տեխնիկա՝ տեքստը վերծանելու և արդյունք ստեղծելու համար:
NLU-ն կարող է կիրառվել տարբեր իրավիճակներում, ինչպիսիք են՝ հասկանալով երկու մարդկանց միջև խոսակցությունը, որոշել, թե ինչ-որ մեկը զգում է որոշակի հանգամանքի վերաբերյալ և նման բնույթի այլ իրավիճակներ:
Մասնավորապես, NLU-ն ընկալելու համար կա չորս լեզվական մակարդակ.
- Շարահյուսություն. Սա այն գործընթացն է, որը որոշում է, թե արդյոք քերականությունը ճիշտ է օգտագործվում և ինչպես են նախադասությունները միավորվում: Օրինակ, նախադասության համատեքստը և քերականությունը պետք է հաշվի առնվեն՝ որոշելու համար, թե արդյոք այն իմաստ ունի:
- Իմաստաբանություն. Երբ մենք ուսումնասիրում ենք տեքստը, կան համատեքստային նշանակության նրբերանգներ, ինչպիսիք են բայի տենորը կամ բառի ընտրությունը երկու անձանց միջև: Տեղեկատվության այս մասնիկները կարող են օգտագործվել նաև NLU ալգորիթմի կողմից՝ ցանկացած սցենարից արդյունքներ ապահովելու համար, որտեղ կարող է օգտագործվել նույն խոսակցական խոսքը:
- Բառի իմաստի անսխալացում. Դա արտահայտության յուրաքանչյուր բառի իմաստը պարզելու գործընթաց է: Կախված համատեքստից, այն տալիս է տերմինի իր նշանակությունը:
- Պրագմատիկ վերլուծություն. այն օգնում է հասկանալ աշխատանքի շրջանակը և նպատակը:
NLU-ը նշանակալի է տվյալների գիտնականներ քանի որ, առանց դրա, նրանք չունեն իմաստ կորզելու կարողություն այնպիսի տեխնոլոգիաներից, ինչպիսիք են չաթ-բոտերը և խոսքի ճանաչման ծրագրերը:
Ի վերջո, մարդիկ սովոր են զրույց վարել խոսակցական բոտի հետ; Մյուս կողմից, համակարգիչները չունեն հեշտության այս շքեղությունը:
Բացի այդ, NLU-ն կարող է ճանաչել զգացմունքներն ու հայհոյանքները ելույթում ճիշտ այնպես, ինչպես դուք կարող եք: Սա ենթադրում է, որ տվյալների գիտնականները կարող են օգտակար կերպով ուսումնասիրել բովանդակության տարբեր ձևաչափեր և դասակարգել տեքստը՝ օգտագործելով NLU-ի հնարավորությունները:
NLG-ն ուղղակիորեն հակադրվում է բնական լեզվի ըմբռնմանը, որի նպատակն է կազմակերպել և իմաստավորել չկառուցված տվյալները՝ դրանք օգտագործելի տվյալների վերածելու համար: Հաջորդը, եկեք սահմանենք NLG-ն և ուսումնասիրենք տվյալների գիտնականների կողմից այն օգտագործելու գործնական օգտագործման դեպքերում:
Ի՞նչ է բնական լեզվի սերունդը:
Բնական լեզվի մշակումը ներառում է նաև բնական լեզվի արտադրությունը։ Համակարգիչները կարող են գրել՝ օգտագործելով բնական լեզվի արտադրությունը, բայց բնական լեզվի ըմբռնումը կենտրոնանում է ընթերցանության ըմբռնման վրա:
Օգտագործելով որոշակի տվյալների մուտքագրում, NLG-ն ստեղծում է գրավոր պատասխան մարդկային լեզվով: Տեքստից խոսքի ծառայություններ կարող է օգտագործվել նաև այս տեքստը խոսքի վերածելու համար:
Երբ տվյալների գիտնականները NLG համակարգին տրամադրում են տվյալներ, համակարգը վերլուծում է տվյալները՝ երկխոսության միջոցով ընկալելի պատմություններ ստեղծելու համար:
Ըստ էության, NLG-ն տվյալների հավաքածուները փոխակերպում է մի լեզվի, որը մենք երկուսս էլ հասկանում ենք, որը կոչվում է բնական լեզու: Որպեսզի այն կարողանա ապահովել մանրակրկիտ ուսումնասիրված և ճշգրիտ արդյունք՝ առավելագույն հնարավոր չափով, NLG-ն օժտված է իրական մարդու փորձով:
Այս մեթոդը, որը կարելի է հետևել Ալան Թյուրինգի որոշ գրություններին, որոնք մենք արդեն քննարկել ենք, շատ կարևոր է մարդկանց համոզելու համար, որ համակարգիչը նրանց հետ զրուցում է խելամիտ և բնական ձևով՝ անկախ քննարկվող թեմայից:
NLG-ն կարող է օգտագործվել կազմակերպությունների կողմից՝ ստեղծելու խոսակցական պատմություններ, որոնք կարող են օգտագործվել բոլորի կողմից ընկերության ներսում:
NLG-ն, որն առավել հաճախ օգտագործվում է բիզնես ինտելեկտի վահանակների, ավտոմատացված բովանդակության արտադրության և տվյալների ավելի արդյունավետ վերլուծության համար, կարող է մեծ օգնություն լինել այն մասնագետներին, ովքեր աշխատում են այնպիսի բաժիններում, ինչպիսիք են մարքեթինգը, մարդկային ռեսուրսները, վաճառքը և տեղեկատվական տեխնոլոգիաները:
Ի՞նչ դեր են խաղում NLU-ն և NGL-ը NLP-ում:
NLP-ն կարող է օգտագործվել տվյալների գիտնականների և Արհեստական բանականություն մասնագետները՝ չկառուցված տվյալների հավաքածուները փոխակերպելու ձևերի, որոնք համակարգիչները կարող են թարգմանել խոսքի և տեքստի. նրանք նույնիսկ կարող են ձևակերպել պատասխաններ, որոնք համատեքստում համապատասխանում են ձեր տված հարցին (կրկին մտածեք վիրտուալ օգնականների մասին, ինչպիսիք են Siri-ն և Alexa-ն):
Բայց որտե՞ղ են NLU-ն և NLG-ն տեղավորվում NLP-ի մեջ:
Չնայած նրանք բոլորն էլ տարբեր դերեր են խաղում, այս երեք առարկաներն էլ ունեն մեկ ընդհանուր բան. նրանք բոլորն էլ զբաղվում են բնական լեզվով: Այսպիսով, ո՞րն է տարբերությունը երեքի միջև:
Մտածեք այսպես. մինչդեռ NLU-ն նպատակ ունի հասկանալու լեզուն, որն օգտագործում են մարդիկ, NLP-ն նույնացնում է ամենակարևոր տվյալները և կազմակերպում դրանք տեքստի և թվերի մեջ:
Այն կարող է նույնիսկ օգնել վնասակար կոդավորված հաղորդակցություններին: NLG-ն, մյուս կողմից, օգտագործում է չկառուցված տվյալների հավաքածուներ՝ ստեղծելու պատմություններ, որոնք մենք կարող ենք մեկնաբանել որպես իմաստալից:
NLP-ի ապագան
Չնայած NLP-ն ունի բազմաթիվ ընթացիկ առևտրային կիրառումներ, շատ բիզնեսներ դժվարացել են լայնորեն ընդունել այն:
Սա հիմնականում պայմանավորված է հետևյալ խնդիրների պատճառով. Մի խնդիր, որը հաճախ ազդում է կազմակերպությունների վրա, տեղեկատվության գերբեռնվածությունն է, ինչը նրանց համար դժվար է դարձնում պարզել, թե որ տվյալների հավաքածուներն են կարևոր՝ թվացյալ անվերջանալի թվացող տվյալների ֆոնին:
Բացի այդ, NLP-ն արդյունավետ օգտագործելու համար կազմակերպություններին հաճախ անհրաժեշտ են որոշակի մեթոդներ և սարքավորումներ, որոնք հնարավորություն են տալիս տվյալներից արժեքավոր տեղեկատվություն կորզել:
Վերջապես, բայց ոչ պակաս կարևոր, NLP-ն ենթադրում է, որ ընկերությունները պահանջում են նորագույն մեքենաներ, եթե նրանք ցանկանում են մշակել և պահպանել տվյալների հավաքածուներ տարբեր տվյալների աղբյուրներից, օգտագործելով NLP:
Չնայած այն խոչընդոտներին, որոնք թույլ չեն տալիս ընկերությունների մեծ մասը ընդունել NLP, հավանական է թվում, որ այս նույն կազմակերպությունները, ի վերջո, կընդունեն NLP-ն, NLU-ն և NLG-ն, որպեսզի իրենց ռոբոտներին հնարավորություն ընձեռեն պահպանել իրատեսական, մարդկային փոխազդեցություններ և քննարկումներ:
Իմաստաբանությունը և շարահյուսությունը NLP հետազոտության երկու ենթաոլորտ են, որոնք մեծ ուշադրության են արժանանում:
Եզրափակում
Հաշվի առնելով այն, ինչ մենք մինչ այժմ քննարկել ենք. ձայնին և գրելուն իմաստ տալը, NLU-ն կարդում և հասկանում է բնական լեզուն, իսկ NLG-ն մեքենաների օգնությամբ մշակում և թողարկում է նոր լեզու:
Լեզուն օգտագործվում է NLU-ի կողմից փաստեր հանելու համար, մինչդեռ NLG-ն օգտագործում է NLU-ի կողմից ստացված պատկերացումները՝ բնական լեզու արտադրելու համար:
Զգուշացեք ՏՏ ոլորտի խոշոր խաղացողներից, ինչպիսիք են Apple-ը, Google-ը և Amazon-ը, որպեսզի շարունակեն ներդրումներ կատարել NLP-ում, որպեսզի նրանք կարողանան զարգացնել համակարգեր որոնք ընդօրինակում են մարդու վարքը:
Թողնել գրառում