gervigreind er að breyta því hvernig við skipuleggjum og búum til efni. Það hefur líka áhrif á hvernig fólk uppgötvar efni, allt frá því sem það leitar að á Google til þess sem það horfir á á Netflix.
Meira afgerandi, fyrir markaðsfólk á efni, gerir það teymum kleift að vaxa með því að gera sumar tegundir efnisframleiðslu sjálfvirkar og greina núverandi efni til að bæta það sem þú ert að skila og passa betur við ásetning viðskiptavina.
Það eru nokkrir hreyfingar í gervigreindinni og vél nám ferlar. Hefur þú einhvern tíma spurt snjöllan aðstoðarmann (eins og Siri eða Alexa) spurningar?
Svarið er líklegast „já,“ sem bendir til þess að þú hafir þegar kynnst náttúrulegri málvinnslu á einhverju stigi (NLP).
Alan Turing er nafn sem allir tæknimenn hafa heyrt um. Hið þekkta Turing próf var fyrst hugsað árið 1950 af hinum virta stærðfræðingi og tölvunarfræðingi Alan Turing.
Hann hélt því fram í starfi sínu Tölvuvélar og upplýsingaöflun að vél sé gervigreind ef hún getur talað við mann og blekkt hana til að halda að hún sé að spjalla við mann.
Þetta þjónaði sem grundvöllur fyrir NLP tækni. Skilvirkt NLP kerfi mun geta skilið fyrirspurnina og samhengi hennar, greint hana, valið bestu leiðina og svarað á tungumáli sem notandinn skilur.
Alþjóðlegir staðlar til að ljúka verkefnum um gögn innihalda gervigreind og vélanámstækni. En hvað um mannamál?
Sviðin náttúruleg tungumálamyndun (NLG), náttúrumálskilningur (NLU) og náttúruleg málvinnsla (NLP) hafa öll vakið mikla athygli á undanförnum árum.
En vegna þess að þeir þrír hafa mismunandi ábyrgð er mikilvægt að forðast rugling. Margir telja sig skilja þessar hugmyndir í heild sinni.
Þar sem náttúrulegt tungumál er þegar til staðar í nöfnunum er allt sem maður gerir er að vinna úr, skilja og framleiða það. Við ákváðum að það gæti verið gagnlegt að fara aðeins dýpra í ljósi þess hversu oft við lendum í þessum orðasamböndum sem notuð eru til skiptis.
Þar af leiðandi skulum við byrja á því að skoða hvert þeirra vandlega.
Hvað er náttúruleg málvinnsla?
Sérhvert náttúrulegt tungumál er talið vera frjálst form texta af tölvum. Af því leiðir að þegar gögn eru slegin inn eru engin föst leitarorð á föstum stöðum. Auk þess að vera ómótað hefur náttúrulegt tungumál einnig margvíslega tjáningarmöguleika. Tökum þessar þrjár setningar sem dæmi:
- Hvernig er veðrið í dag?
- Er einhver möguleiki á rigningu í dag?
- Krefst dagsins í dag að ég komi með regnhlífina mína?
Í öllum þessum fullyrðingum er spurt um veðurspána í dag, sem er samnefnari.
Sem manneskjur getum við næstum strax séð þessar grundvallartengingar og hegðað okkur á viðeigandi hátt.
Hins vegar er þetta a áskorun fyrir tölvur þar sem hvert reiknirit krefst þess að inntakið fylgi ákveðnu sniði og allar þrjár fullyrðingarnar hafa mismunandi uppbyggingu og snið.
Og hlutirnir verða mjög erfiðir mjög fljótlega ef við reynum að setja reglur fyrir hverja og eina orðasamsetningu á hverju náttúrulegu tungumáli til að auðvelda tölvu að skilja. NLP stígur inn í myndina í þessum aðstæðum.
Náttúruleg málvinnsla (NLP), sem reynir að fyrirmynd náttúrulegs mannamáls gögn, upprunnin úr tölvumálvísindum.
Að auki einbeitir NLP sér að því að nota vélanám og djúpnámsaðferðir á meðan unnið er úr umtalsverðu magni mannlegs inntaks. Það er oft notað í heimspeki, málvísindum, tölvunarfræði, upplýsingakerfum og samskiptum.
Tölvumálvísindi, setningafræðigreining, talgreining, vélþýðing og önnur undirsvið NLP eru aðeins nokkur. Náttúruleg málvinnsla umbreytir óskipulögðu efni í viðeigandi snið eða skipulagðan texta til að virka.
Til að skilja hvað notandinn meinar þegar hann segir eitthvað, byggir það reikniritið og þjálfar líkanið með því að nota mikið magn af gögnum.
Það starfar með því að flokka aðgreindar einingar saman til auðkenningar (þekkt sem einingarviðurkenning) og með því að þekkja orðmynstur. Lemmatization, tokenization, og stemming tækni eru notuð til að finna orð mynstur.
Upplýsingaútdráttur, raddþekking, merking á orði og flokkun eru aðeins nokkrar af þeim störfum sem NLP sinnir.
Í hinum raunverulega heimi er NLP notað fyrir verkefni þar á meðal verufræðifjölgun, tungumálalíkön, viðhorfsgreining, efnisútdráttur, viðurkenning á nafngreindum aðila, merkingu á orðhluta, útdráttur tenginga, vélþýðing og sjálfvirk spurningasvörun.
Hvað er náttúrulega tungumálaskilningur?
Minni hluti af náttúrulegri málvinnslu er náttúrulegur málskilningur. Eftir að tungumálið hefur verið einfaldað verður tölvuhugbúnaðurinn að skilja, leiða merkingu og hugsanlega jafnvel framkvæma tilfinningagreiningu.
Sami texti getur haft nokkra merkingu, nokkrir orðasambönd geta haft sömu merkingu eða merkingin getur breyst eftir aðstæðum.
NLU reiknirit nota reikniaðferðir til að vinna úr texta úr mörgum áttum til að skilja inntakstextann, sem getur verið eins undirstöðuatriði og að vita hvað setning þýðir eða eins flókið og að túlka samtal milli tveggja einstaklinga.
Textanum þínum er breytt í véllesanlegt snið. Þar af leiðandi notar NLU reiknitækni til að ráða textann og búa til niðurstöðu.
NLU er hægt að beita í ýmsum aðstæðum, svo sem að skilja samtal tveggja manna, ákvarða hvernig einhverjum finnst um ákveðnar aðstæður og aðrar svipaðar aðstæður.
Sérstaklega eru fjögur tungumálastig til að skilja NLU:
- Setningafræði: Þetta er ferlið við að ákvarða hvort málfræðin sé notuð á viðeigandi hátt og hvernig setningar eru settar saman. Til dæmis verður að taka tillit til samhengis setningar og málfræði til að ákvarða hvort það sé skynsamlegt.
- Merkingarfræði: Þegar við skoðum textann eru samhengisleg merkingarblæ eins og sögn tenór eða orðaval á milli tveggja einstaklinga til staðar. Þessar upplýsingar geta einnig verið notaðar af NLU reiknirit til að veita niðurstöður úr hvaða atburðarás sem hægt er að nota sama talað orð.
- Orðaskilgreining: Það er ferlið við að finna út hvað hvert orð í setningu þýðir. Það fer eftir samhenginu og gefur hugtaki merkingu þess.
- Raunhæf greining: Það hjálpar til við að skilja umgjörð og tilgang verksins.
NLU er mikilvæg fyrir gagnafræðingar vegna þess að án þess skortir þeir getu til að draga merkingu úr tækni eins og spjallbotum og talgreiningarhugbúnaði.
Þegar öllu er á botninn hvolft er fólk vant því að eiga samtal við spjallforrit sem er virkt fyrir tal; tölvur hafa aftur á móti ekki þennan lúxus af vellíðan.
Að auki getur NLU þekkt tilfinningar og blótsyrði í ræðu nákvæmlega eins og þú getur. Þetta felur í sér að gagnafræðingar geta skoðað ýmis efnissnið og flokkað texta með því að nota hæfileika NLU.
NLG vinnur í beinni andstöðu við náttúrulegan málskilning sem miðar að því að skipuleggja og skilja óskipulögð gögn til að breyta þeim í nothæf gögn. Næst skulum við skilgreina NLG og kanna hvernig gagnafræðingar nota það í hagnýtum notkunartilfellum.
Hvað er Natural Language Generation?
Náttúruleg málvinnsla felur einnig í sér náttúrulega málframleiðslu. Tölvur geta skrifað með því að nota náttúrulega málframleiðslu, en náttúrulegur málskilningur leggur áherslu á lesskilning.
Með því að nota ákveðin gagnainnslátt býr NLG til skriflegt svar á mannamáli. Texta-í-tal þjónusta er einnig hægt að nota til að breyta þessum texta í tal.
Þegar gagnafræðingar útvega NLG kerfi gögn, greinir kerfið gögnin til að búa til frásagnir sem hægt er að skilja með samræðum.
Í raun breytir NLG gagnasettum í tungumál sem við skiljum bæði, sem kallast náttúrulegt tungumál. Til þess að það geti veitt framleiðslu sem er vandlega rannsakað og nákvæm að því marki sem mögulegt er, er NLG gæddur reynslu raunverulegs manns.
Þessi aðferð, sem má rekja til nokkurra rita Alan Turing sem við höfum þegar fjallað um, skiptir sköpum til að sannfæra menn um að tölva sé að tala við þá á trúverðugan og eðlilegan hátt, burtséð frá viðfangsefninu.
NLG er hægt að nota af samtökum til að framleiða samtalsfrásagnir sem allir innan fyrirtækisins geta notað.
NLG, sem er oftast notað fyrir mælaborð fyrir viðskiptagreind, sjálfvirka efnisframleiðslu og skilvirkari gagnagreiningu, getur verið mikil hjálp fyrir fagfólk sem starfar á sviðum eins og markaðssetningu, mannauði, sölu og upplýsingatækni.
Hvaða hlutverki gegna NLU og NGL í NLP?
NLP er hægt að nota af gagnafræðingum og gervigreind fagfólk til að umbreyta óskipulögðum gagnasettum í form sem tölvur geta þýtt yfir í tal og texta – þeir geta jafnvel búið til svör sem eru samhengislega viðeigandi við spurningu sem þú spyrð þá (hugsaðu aftur til sýndaraðstoðarmanna eins og Siri og Alexa).
En hvar passa NLU og NLG inn í NLP?
Jafnvel þó þær gegni mismunandi hlutverkum eiga allar þessar þrjár greinar eitt sameiginlegt: þær fjalla allar um náttúrulegt tungumál. Svo, hver er munurinn á þessu þrennu?
Líttu á það á þennan hátt: á meðan NLU miðar að því að skilja tungumálið sem menn nota, auðkennir NLP mikilvægustu gögnin og skipuleggur þau í hluti eins og texta og tölur.
Það getur jafnvel aðstoðað við skaðleg dulkóðuð samskipti. NLG, aftur á móti, notar söfn ómótaðra gagna til að framleiða sögur sem við getum túlkað sem merkingarbærar.
Framtíð NLP
Þrátt fyrir að NLP hafi fjölmarga núverandi viðskiptanotkun, hefur mörgum fyrirtækjum reynst erfitt að tileinka sér það í stórum dráttum.
Þetta er aðallega vegna eftirfarandi mála: Eitt mál sem hefur oft áhrif á fyrirtæki er ofhleðsla upplýsinga, sem gerir það erfitt fyrir þau að greina hvaða gagnasöfn skipta sköpum innan um óendanlegan sjó af fleiri gögnum.
Að auki, til þess að nota NLP á áhrifaríkan hátt, þurfa stofnanir oft ákveðnar aðferðir og búnað sem gerir þeim kleift að vinna dýrmætar upplýsingar úr gögnum.
Síðast en ekki síst felur NLP í sér að fyrirtæki þurfa háþróaða vélar ef þau vilja meðhöndla og varðveita gagnasöfn frá ýmsum gagnaveitum sem nýta NLP.
Þrátt fyrir hindranir sem koma í veg fyrir að meirihluti fyrirtækja geti tekið upp NLP, virðist líklegt að þessar sömu stofnanir muni á endanum faðma NLP, NLU og NLG til að gera vélmennum sínum kleift að halda uppi raunhæfum, mannlegum samskiptum og umræðum.
Merkingarfræði og setningafræði eru tvö NLP undirsvið rannsókna sem fá mikla athygli.
Niðurstaða
Með hliðsjón af því sem við höfum rætt hingað til: Að gefa rödd og skrift merkingu, NLU les og skilur náttúrulegt tungumál og NLG þróar og gefur út nýtt tungumál með hjálp véla.
Tungumál er notað af NLU til að draga fram staðreyndir, en NLG notar innsýn sem NLU fær til að framleiða náttúrulegt tungumál.
Gættu þess að stórir leikmenn í upplýsingatækniiðnaðinum eins og Apple, Google og Amazon haldi áfram að fjárfesta í NLP svo þeir geti það þróa kerfi sem líkja eftir mannlegri hegðun.
Skildu eftir skilaboð