תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
אינטליגנציה מלאכותית משנה את הדרך בה אנו מתכננים ומייצרים תוכן. זה גם משפיע על האופן שבו אנשים מגלים חומר, ממה שהם מחפשים בגוגל ועד למה שהם צופים בבולמוס בנטפליקס.
חשוב יותר, עבור משווקי תוכן, זה מאפשר לצוותים לצמוח על ידי אוטומציה של סוגים מסוימים של יצירת תוכן וניתוח החומר הנוכחי כדי לשפר את מה שאתה מספק ולהתאים טוב יותר את כוונת הלקוח.
יש כמה חלקים נעים ב-AI ו למידת מכונה תהליכים. האם אי פעם שאלת עוזר חכם (כגון סירי או אלקסה) שאלה?
סביר להניח שהתשובה היא "כן", מה שמרמז שאתה כבר מכיר את עיבוד השפה הטבעית ברמה מסוימת (NLP).
אלן טיורינג זה שם שכל טכנאי שמע עליו. מבחן טיורינג הידוע הוקם לראשונה בשנת 1950 על ידי המתמטיקאי ומדען המחשב הנודע אלן טיורינג.
הוא טען בעבודתו מכונות מחשוב ומודיעין שמכונה היא אינטליגנטית באופן מלאכותי אם היא יכולה לשוחח עם אדם ולהונות אותו לחשוב שהוא מפטפט עם אדם.
זה שימש בסיס לטכנולוגיית NLP. מערכת NLP יעילה תוכל לתפוס את השאילתה ואת ההקשר שלה, לנתח אותה, לבחור את דרך הפעולה הטובה ביותר ולענות בשפה שהמשתמש יבין.
סטנדרטים עולמיים להשלמת משימות על נתונים כוללים בינה מלאכותית וטכניקות למידת מכונה. אבל מה עם השפה האנושית?
התחומים של יצירת שפה טבעית (NLG), הבנת שפה טבעית (NLU) ועיבוד שפה טבעית (NLP) זכו כולם לתשומת לב רבה בשנים האחרונות.
אבל מכיוון שלשלושה יש אחריות שונה, חיוני להימנע מבלבול. רבים מאמינים שהם מבינים את הרעיונות הללו בשלמותם.
מכיוון ששפה טבעית כבר קיימת בשמות, כל מה שעושים זה לעבד, להבין ולהפיק אותה. החלטנו שאולי יעזור להעמיק קצת יותר, בהתחשב בתדירות שבה אנו נתקלים בביטויים אלה המשמשים לסירוגין.
כתוצאה מכך, בואו נתחיל בהסתכלות מקרוב על כל אחד מהם.
מהו עיבוד שפה טבעית?
כל שפה טבעית נחשבת לטקסט חופשי על ידי מחשבים. מכאן נובע שבזמן הזנת נתונים, אין מילות מפתח קבועות במקומות קבועים. בנוסף להיותה לא מובנית, לשפה הטבעית יש גם מגוון אפשרויות הבעה. קח את שלושת הביטויים האלה כהמחשה:
- מזג האוויר איך הוא היום?
- האם היום יש סיכוי לגשם?
- האם היום צריך להביא את המטריה שלי?
כל אחת מההצהרות הללו שואלת על תחזית מזג האוויר להיום, שהיא המכנה המשותף.
כבני אדם, אנו יכולים לראות כמעט מיד את הקשרים הבסיסיים הללו ולפעול כראוי.
עם זאת, זהו א אתגר למחשבים מכיוון שכל אלגוריתם דורש את הקלט כדי לעקוב אחר פורמט מסוים, ולכל שלושת ההצהרות יש מבנים ופורמטים שונים.
והדברים יתקשו מאוד בקרוב מאוד אם ננסה להגדיר כללים עבור כל צירוף מילים ומילים בכל שפה טבעית כדי לסייע למחשב בהבנה. NLP נכנס לתמונה במצב זה.
עיבוד שפה טבעית (NLP), אשר מנסה מודל שפה אנושית טבעית נתונים, שמקורם בבלשנות חישובית.
בנוסף, NLP מתרכז בשימוש בגישות למידת מכונה ולמידה עמוקה תוך עיבוד כמות משמעותית של קלט אנושי. הוא מועסק לעתים קרובות בפילוסופיה, בלשנות, מדעי המחשב, מערכות מידע ותקשורת.
בלשנות חישובית, ניתוח תחביר, זיהוי דיבור, תרגום מכונה ותתי תחומים אחרים של NLP הם רק מעטים. עיבוד שפה טבעית הופך חומר לא מובנה לפורמט המתאים או לטקסט מובנה על מנת לתפקד.
כדי להבין למה המשתמש מתכוון כשהוא אומר משהו, הוא בונה את האלגוריתם ומאמן את המודל תוך שימוש בכמויות אדירות של נתונים.
היא פועלת על ידי קיבוץ ישויות נפרדות יחד לזיהוי (המכונה זיהוי ישויות) ועל ידי זיהוי תבניות מילים. נעשה שימוש בטכניקות למטיזציה, אסימון וצביעה כדי למצוא את דפוסי המילה.
חילוץ מידע, זיהוי קולי, תיוג חלקי דיבור וניתוח הם רק חלק מהעבודות ש-NLP עושה.
בעולם האמיתי, NLP משמש למשימות כולל אכלוס אונטולוגיה, מודלים של שפות, ניתוח הסנטימנט, חילוץ נושאים, זיהוי ישות בשם, תיוג חלקי דיבור, חילוץ חיבורים, תרגום מכונה ומענה אוטומטי לשאלות.
מהי הבנת שפה טבעית?
חלק קטן מעיבוד השפה הטבעית הוא הבנת השפה הטבעית. לאחר פישוט השפה, על תוכנת המחשב להבין, להסיק משמעות ואולי אף לבצע ניתוח סנטימנטים.
לאותו טקסט יכולות להיות מספר משמעויות, למספר ביטויים יכולה להיות אותה משמעות, או שהמשמעות יכולה להשתנות בהתאם לנסיבות.
אלגוריתמי NLU משתמשים בשיטות חישוביות כדי לעבד טקסט ממקורות רבים על מנת להבין את טקסט הקלט, שיכול להיות בסיסי כמו לדעת מה פירוש ביטוי או מסובך כמו פירוש שיחה בין שני אנשים.
הטקסט שלך הופך לפורמט קריא במכונה. כתוצאה מכך, NLU משתמש בטכניקות חישוביות כדי לפענח את הטקסט וליצור תוצאה.
ניתן ליישם NLU במגוון מצבים, כגון הבנת שיחה בין שני אנשים, קביעת איך מישהו מרגיש לגבי נסיבות מסוימות ומצבים אחרים בעלי אופי דומה.
בפרט, ישנן ארבע רמות שפה לתפיסת NLU:
- תחביר: זהו התהליך של קביעה אם הדקדוק מנוצל כראוי וכיצד מורכבים משפטים. לדוגמה, יש לקחת בחשבון את ההקשר והדקדוק של המשפט כדי לקבוע אם הוא הגיוני.
- סמנטיקה: כאשר אנו בוחנים את הטקסט, קיימים ניואנסים של משמעות הקשרית כמו טנור הפועל או בחירת מילים בין שני אנשים. ניתן להשתמש בפיסות מידע אלה גם על ידי אלגוריתם NLU כדי לספק תוצאות מכל תרחיש שבו ניתן להשתמש באותה מילה מדוברת.
- ביעור מובן של מילים: זהו תהליך של הבנת המשמעות של כל מילה בביטוי. בהתאם להקשר, הוא נותן למונח את משמעותו.
- ניתוח פרגמטי: הוא מסייע בהבנת המסגרת ומטרת העבודה.
NLU הוא משמעותי עבור מדעני נתונים כי בלעדיו אין להם את היכולת לחלץ משמעות מטכנולוגיות כמו צ'טבוטים ותוכנות זיהוי דיבור.
אחרי הכל, אנשים רגילים לנהל שיחה עם בוט המאפשר דיבור; למחשבים, לעומת זאת, אין את הלוקסוס הזה של קלות.
בנוסף, NLU יכול לזהות רגשות וניבולי פה בנאום בדיוק כפי שאתה יכול. זה מרמז שמדעני נתונים יכולים לבחון בצורה שימושית פורמטי תוכן שונים ולסווג טקסט באמצעות היכולות של NLU.
NLG פועלת בניגוד ישיר להבנת השפה הטבעית, שמטרתה לארגן ולהבין נתונים לא מובנים על מנת להמיר אותם לנתונים שימושיים. לאחר מכן, בואו נגדיר NLG ונחקור את הדרכים שבהן מדעני נתונים משתמשים בו במקרים של שימוש מעשי.
מהו יצירת שפה טבעית?
עיבוד שפה טבעית כולל גם הפקת שפה טבעית. מחשבים יכולים לכתוב באמצעות הפקת שפה טבעית, אך הבנת השפה הטבעית מתמקדת בהבנת הנקרא.
על ידי שימוש בקלט נתונים מסוים, NLG יוצר תשובה כתובה בשפה אנושית. שירותי טקסט לדיבור יכול לשמש גם כדי להפוך את הטקסט הזה לדיבור.
כאשר מדעני נתונים מספקים למערכת NLG נתונים, המערכת מנתחת את הנתונים כדי לייצר נרטיבים שניתן להבין באמצעות דיאלוג.
למעשה, NLG ממירה מערכי נתונים לשפה ששנינו מבינים, הנקראת שפה טבעית. כדי שהיא תוכל לספק תפוקה שנלמדת בקפידה ומדויקת במידה המרבית האפשרית, NLG ניחנת בניסיון של אדם אמיתי.
שיטה זו, שניתן לייחס לכמה מכתביו של אלן טיורינג שכבר דנו בהם, חיונית לשכנע בני אדם שמחשב משוחח איתם בצורה סבירה וטבעי, ללא קשר לנושא הנדון.
ארגונים יכולים להשתמש ב-NLG כדי לייצר נרטיבים של שיחה שיכולים לשמש את כולם בתוך החברה.
NLG, המשמשת לרוב עבור לוחות מחוונים של בינה עסקית, ייצור תוכן אוטומטי וניתוח נתונים יעיל יותר, יכולה להיות עזרה גדולה לאנשי מקצוע העובדים בחטיבות כמו שיווק, משאבי אנוש, מכירות וטכנולוגיית מידע.
איזה תפקיד ממלאים NLU ו- NGL ב-NLP?
NLP יכול לשמש מדעני נתונים ו בינה מלאכותית אנשי מקצוע להמיר מערכי נתונים לא מובנים לטפסים שמחשבים יכולים לתרגם לדיבור וטקסט - הם יכולים אפילו לבנות תשובות שמתאימות מבחינה הקשרית לשאלה שאתה שואל אותם (תחשוב שוב על עוזרות וירטואליות כמו סירי ואלקסה).
אבל איפה NLU ו-NLG משתלבים ב-NLP?
למרות שכולם ממלאים תפקידים שונים, לשלושת הדיסציפלינות הללו יש דבר אחד במשותף: כולם עוסקים בשפה טבעית. אז מה ההבדל בין השלושה?
חשבו על זה כך: בעוד NLU שואפת להבין את השפה בה משתמשים בני אדם, NLP מזהה את הנתונים החשובים ביותר ומארגנת אותם לדברים כמו טקסט ומספרים.
זה אפילו יכול לסייע בתקשורת מוצפנת מזיקה. NLG, לעומת זאת, משתמשת באוספים של נתונים לא מובנים כדי לייצר סיפורים שאנו יכולים לפרש כבעלי משמעות.
עתיד ה-NLP
למרות של-NLP יש שימושים מסחריים רבים עדכניים, עסקים רבים התקשו לאמץ אותו באופן רחב.
זה בעיקר בגלל הבעיות הבאות: נושא אחד שמשפיע תדיר על ארגונים הוא עומס מידע, מה שמקשה עליהם לזהות אילו מערכי נתונים הם חיוניים בתוך ים בלתי נגמר לכאורה של עוד נתונים.
בנוסף, על מנת להשתמש ב-NLP בצורה יעילה, ארגונים זקוקים לעתים קרובות לשיטות וציוד מסוימים המאפשרים להם לחלץ מידע בעל ערך מהנתונים.
אחרון חביב, NLP מרמז שחברות דורשות מכונות חדשניות אם הן רוצות לטפל ולשמר אוספי נתונים ממקורות נתונים שונים המשתמשים ב-NLP.
למרות המכשולים שמונעים מרוב החברות לאמץ NLP, נראה כי אותם ארגונים יאמצו בסופו של דבר את NLP, NLU ו-NLG כדי לאפשר לרובוטים שלהם לקיים אינטראקציות ודיונים מציאותיים כמו אנושיים.
סמנטיקה ותחביר הם שני תתי תחומי מחקר של NLP שזוכים לתשומת לב רבה.
סיכום
בהתחשב במה שדיברנו עד כה: הקצאת משמעות לקול ולכתיבה, NLU קורא ומבין שפה טבעית, ו-NLG מפתחת ומוציאה שפה חדשה בעזרת מכונות.
השפה משמשת את NLU כדי לחלץ עובדות, ואילו NLG משתמשת בתובנות שמתקבלות על ידי NLU כדי לייצר שפה טבעית.
היזהרו מהשחקנים הגדולים בתעשיית ה-IT כמו אפל, גוגל ואמזון שימשיכו להשקיע ב-NLP כדי שיוכלו לפתח מערכות שמחקים התנהגות אנושית.
השאירו תגובה