intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui pianifichiamo e generiamo contenuti. Influisce anche sul modo in cui le persone scoprono il materiale, da ciò che cercano su Google a ciò che guardano in modo abbuffato su Netflix.
Ancora più cruciale, per i marketer di contenuti, consente ai team di crescere automatizzando alcuni tipi di generazione di contenuti e analizzando il materiale attuale per migliorare ciò che stai offrendo e soddisfare meglio le intenzioni dei clienti.
Ci sono diversi pezzi mobili nell'IA e machine learning processi. Hai mai fatto una domanda a un assistente intelligente (come Siri o Alexa)?
La risposta è molto probabilmente "sì", il che suggerisce che hai già familiarità con l'elaborazione del linguaggio naturale a un certo livello (PNL).
Alan Turing è un nome di cui ogni tecnico ha sentito parlare. Il famoso Test di Turing è stato ideato per la prima volta nel 1950 dal famoso matematico e informatico Alan Turing.
Ha affermato nel suo lavoro Macchinari e intelligenza informatica che una macchina è artificialmente intelligente se può conversare con una persona e indurla a pensare che stia chattando con un essere umano.
Questo è servito come base per la tecnologia NLP. Un efficiente sistema NLP sarà in grado di cogliere la query e il suo contesto, analizzarla, scegliere la migliore linea d'azione e rispondere in un linguaggio comprensibile all'utente.
Gli standard mondiali per il completamento delle attività sui dati includono l'intelligenza artificiale e le tecniche di apprendimento automatico. E il linguaggio umano, però?
I campi della generazione del linguaggio naturale (NLG), della comprensione del linguaggio naturale (NLU) e dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) hanno tutti guadagnato molta attenzione negli ultimi anni.
Ma poiché i tre hanno responsabilità diverse, è fondamentale evitare confusione. Molti credono di comprendere queste idee nella loro interezza.
Poiché il linguaggio naturale è già presente nei nomi, tutto ciò che si fa è elaborarlo, comprenderlo e produrlo. Abbiamo deciso che potrebbe essere utile approfondire un po', data la frequenza con cui incontriamo queste frasi usate in modo intercambiabile.
Di conseguenza, iniziamo dando un'occhiata da vicino a ciascuno di essi.
Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
Qualsiasi linguaggio naturale è considerato un testo in formato libero dai computer. Ne consegue che durante l'inserimento dei dati, non ci sono parole chiave fisse in luoghi fissi. Oltre ad essere non strutturato, il linguaggio naturale ha anche una varietà di opzioni di espressione. Prendi queste tre frasi come illustrazione:
- Il tempo è come è oggi?
- Oggi c'è qualche possibilità di pioggia?
- Oggi mi richiede di portare il mio ombrello?
Ognuna di queste affermazioni chiede delle previsioni meteo per oggi, che è il comune denominatore.
Come esseri umani, possiamo vedere quasi immediatamente queste connessioni fondamentali e agire in modo appropriato.
Tuttavia, questo è un file sfida per i computer poiché ogni algoritmo richiede che l'input segua un formato specifico e tutte e tre le istruzioni hanno strutture e formati diversi.
E le cose diventeranno molto difficili molto presto se proviamo a codificare regole per ogni singola combinazione di parole in ogni linguaggio naturale per aiutare un computer nella comprensione. La PNL entra in scena in questa situazione.
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL), che tenta di farlo modello del linguaggio umano naturale dati, originati dalla linguistica computazionale.
Inoltre, la PNL si concentra sull'utilizzo di approcci di machine learning e deep learning mentre elabora una quantità significativa di input umano. È spesso impiegato in filosofia, linguistica, informatica, sistemi informativi e comunicazioni.
Linguistica computazionale, analisi della sintassi, riconoscimento vocale, traduzione automatica e altri sottocampi della PNL sono solo alcuni. L'elaborazione del linguaggio naturale trasforma il materiale non strutturato nel formato appropriato o un testo strutturato per funzionare.
Per comprendere cosa intende l'utente quando dice qualcosa, costruisce l'algoritmo e addestra il modello utilizzando grandi quantità di dati.
Funziona raggruppando entità distinte insieme per l'identificazione (noto come riconoscimento di entità) e riconoscendo i modelli di parole. Lemmatizzazione, tokenizzazione e tecniche di stemming vengono utilizzate per trovare i modelli di parole.
Estrazione di informazioni, riconoscimento vocale, tagging di parte del discorso e analisi sono solo alcuni dei lavori che svolge la PNL.
Nel mondo reale, la PNL viene utilizzata per compiti che includono la compilazione dell'ontologia, la modellazione del linguaggio, sentiment analysis, estrazione di argomenti, riconoscimento di entità nominative, tagging di parti del discorso, estrazione di connessioni, traduzione automatica e risposta automatica alle domande.
Che cos'è la comprensione del linguaggio naturale?
Una parte minore dell'elaborazione del linguaggio naturale è la comprensione del linguaggio naturale. Dopo che il linguaggio è stato semplificato, il software del computer deve comprendere, dedurre il significato e possibilmente anche eseguire analisi del sentimento.
Lo stesso testo può avere più significati, più frasi possono avere lo stesso significato, oppure il significato può cambiare a seconda delle circostanze.
Gli algoritmi NLU utilizzano metodi di calcolo per elaborare il testo da molte fonti al fine di comprendere il testo di input, che può essere semplice come sapere cosa significa una frase o complicato come interpretare una conversazione tra due individui.
Il tuo testo viene trasformato in un formato leggibile dalla macchina. Di conseguenza, NLU utilizza tecniche di calcolo per decifrare il testo e generare un risultato.
La NLU può essere applicata in una varietà di situazioni, come comprendere una conversazione tra due persone, determinare come si sente qualcuno riguardo a una determinata circostanza e altre situazioni di natura simile.
In particolare, ci sono quattro livelli linguistici per comprendere la NLU:
- Sintassi: Questo è il processo per determinare se la grammatica viene utilizzata in modo appropriato e come le frasi vengono messe insieme. Ad esempio, il contesto e la grammatica di una frase devono essere presi in considerazione per determinare se ha senso.
- Semantica: quando esaminiamo il testo, ci sono sfumature di significato contestuale come il tenore del verbo o la scelta delle parole tra due persone. Questi bit di informazioni possono anche essere utilizzati da un algoritmo NLU per fornire risultati da qualsiasi scenario in cui potrebbe essere utilizzata la stessa parola parlata.
- Disambiguazione del senso delle parole: è il processo per capire cosa significa ogni parola in una frase. A seconda del contesto, dà a un termine il suo significato.
- Analisi pragmatica: aiuta a comprendere l'impostazione e lo scopo del lavoro.
NLU è importante per data scientist perché, senza di essa, non hanno la capacità di estrarre significato da tecnologie come chatbot e software di riconoscimento vocale.
Dopotutto, le persone sono abituate a conversare con un bot abilitato alla sintesi vocale; i computer, d'altra parte, non hanno questo lusso di agio.
Inoltre, la NLU è in grado di riconoscere emozioni e parolacce in un discorso esattamente come te. Ciò implica che i data scientist possono esaminare utilmente vari formati di contenuto e classificare il testo utilizzando le capacità di NLU.
NLG lavora in diretta opposizione alla comprensione del linguaggio naturale, che mira a organizzare e dare un senso ai dati non strutturati per convertirli in dati utilizzabili. Successivamente, definiamo NLG ed esploriamo i modi in cui i data scientist lo utilizzano nei casi d'uso pratici.
Cos'è la generazione del linguaggio naturale?
L'elaborazione del linguaggio naturale include anche la produzione del linguaggio naturale. I computer possono scrivere utilizzando la produzione del linguaggio naturale, ma la comprensione del linguaggio naturale si concentra sulla comprensione della lettura.
Utilizzando determinati input di dati, NLG crea una risposta scritta in linguaggio umano. Servizi di sintesi vocale può anche essere usato per trasformare questo testo in discorso.
Quando i data scientist forniscono dati a un sistema NLG, il sistema analizza i dati per produrre narrazioni che possono essere comprese attraverso il dialogo.
In sostanza, NLG converte i set di dati in un linguaggio che entrambi comprendiamo, chiamato linguaggio naturale. In modo che possa fornire un output attentamente studiato e accurato nella massima misura possibile, NLG è dotato dell'esperienza di un essere umano nella vita reale.
Questo metodo, che può essere ricondotto ad alcuni degli scritti di Alan Turing che abbiamo già discusso, è fondamentale per convincere gli esseri umani che un computer sta conversando con loro in modo plausibile e naturale, indipendentemente dall'argomento in questione.
NLG può essere utilizzato dalle organizzazioni per produrre narrazioni di conversazione che possono essere utilizzate da tutti all'interno dell'azienda.
NLG, che viene utilizzato più frequentemente per dashboard di business intelligence, produzione automatizzata di contenuti e analisi dei dati più efficaci, può essere di grande aiuto per i professionisti che lavorano in divisioni come marketing, risorse umane, vendite e tecnologia dell'informazione.
Che ruolo svolgono NLU e NGL nella PNL?
La PNL può essere utilizzata dai data scientist e intelligenza artificiale professionisti per convertire set di dati non strutturati in moduli che i computer possono tradurre in voce e testo: possono persino creare risposte contestualmente appropriate a una domanda che poni loro (ripensa agli assistenti virtuali come Siri e Alexa).
Ma dove si inseriscono NLU e NLG nella PNL?
Anche se svolgono ruoli diversi, tutte e tre queste discipline hanno una cosa in comune: si occupano tutte del linguaggio naturale. Allora, qual è la distinzione tra i tre?
Consideralo in questo modo: mentre la NLU mira a comprendere il linguaggio utilizzato dagli esseri umani, la NLP identifica i dati più cruciali e li organizza in cose come testo e numeri.
Può anche aiutare con comunicazioni crittografate dannose. NLG, d'altra parte, utilizza raccolte di dati non strutturati per produrre storie che possiamo interpretare come significative.
Futuro della PNL
Sebbene la PNL abbia numerosi usi commerciali attuali, molte aziende hanno avuto difficoltà ad adottarla ampiamente.
Ciò è dovuto principalmente ai seguenti problemi: un problema che colpisce frequentemente le organizzazioni è il sovraccarico di informazioni, che rende difficile per loro identificare quali set di dati sono cruciali in un mare apparentemente infinito di più dati.
Inoltre, per utilizzare efficacemente la NLP, le organizzazioni hanno spesso bisogno di determinati metodi e apparecchiature che consentano loro di estrarre informazioni preziose dai dati.
Ultimo ma non meno importante, la PNL implica che le aziende richiedano macchinari all'avanguardia se desiderano gestire e conservare raccolte di dati da varie fonti di dati che utilizzano la PNL.
Nonostante gli ostacoli che impediscono alla maggior parte delle aziende di adottare la NLP, sembra probabile che queste stesse organizzazioni alla fine abbracceranno NLP, NLU e NLG per consentire ai loro robot di sostenere interazioni e discussioni realistiche simili a quelle umane.
La semantica e la sintassi sono due sottocampi di ricerca della PNL che stanno ricevendo molta attenzione.
Conclusione
Prendendo in considerazione ciò che abbiamo discusso finora: assegnando un significato alla voce e alla scrittura, NLU legge e comprende il linguaggio naturale e NLG sviluppa e produce un nuovo linguaggio con l'aiuto di macchine.
Il linguaggio viene utilizzato da NLU per estrarre fatti, mentre NLG utilizza le informazioni ottenute da NLU per produrre il linguaggio naturale.
Fai attenzione ai principali attori del settore IT come Apple, Google e Amazon per continuare a investire nella PNL in modo che possano farlo sviluppare sistemi che imitano il comportamento umano.
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