人工知能 コンテンツを計画し、生成する方法を変革しています。 また、Google で検索するものから Netflix で一気に視聴するものまで、人々がコンテンツを発見する方法にも影響を与えています。
さらに重要なのは、コンテンツ マーケティング担当者にとって、一部の種類のコンテンツ生成を自動化し、現在の素材を分析して提供する内容を改善し、顧客の意図によりよく一致させることで、チームの成長を可能にすることです。
AI にはいくつかの可動部分があり、 機械学習 プロセス。 スマート アシスタント (Siri や Alexa など) に質問したことがありますか?
答えはおそらく「はい」です。これは、あなたがすでにある程度のレベル (NLP) の自然言語処理に精通していることを示唆しています。
アラン·チューリング 技術者なら誰もが聞いたことのある名前です。 有名なチューリング テストは、1950 年に著名な数学者でコンピューター科学者のアラン チューリングによって初めて考案されました。
彼は作品の中でこう主張した コンピューティング機械とインテリジェンス 機械が人間と会話し、人間と会話していると思わせることができれば、その機械は人工知能であると言えます。
これは NLP テクノロジーの基礎となりました。 効率的な NLP システムは、クエリとそのコンテキストを把握し、分析し、最適な行動方針を選択し、ユーザーが理解できる言語で回答することができます。
データに基づいてタスクを完了するための世界標準には、人工知能と機械学習技術が含まれます。 では、人間の言語についてはどうでしょうか?
自然言語生成 (NLG)、自然言語理解 (NLU)、および自然言語処理 (NLP) の分野はすべて、近年大きな注目を集めています。
ただし、XNUMX つは異なる責任を負っているため、混乱を避けることが重要です。 多くの人は、これらの考えを完全に理解していると信じています。
自然言語は名前の中にすでに存在しているので、人がやっているのはそれを処理し、理解し、生成することだけです。 ただし、同じ意味で使用されるこれらのフレーズに頻繁に遭遇することを考えると、もう少し詳しく調べることが役立つかもしれないと判断しました。
したがって、それぞれを詳しく見てみましょう。
自然言語処理とは何ですか?
コンピュータでは、自然言語はすべて自由形式のテキストと見なされます。 データを入力する際、決まった場所に決まったキーワードが存在しないことになります。 自然言語は非構造化であることに加えて、さまざまな表現オプションもあります。 以下の XNUMX つのフレーズを例として挙げます。
- 今日の天気はどうですか?
- 今日は雨が降る可能性はありますか?
- 今日は傘を持っていく必要がありますか?
これらの発言はどれも今日の天気予報について尋ねており、それが共通点です。
人間として、私たちはこれらの基本的なつながりをほぼ即座に認識し、適切に行動することができます。
ただし、これは コンピューターへの挑戦 すべてのアルゴリズムでは入力が特定の形式に従う必要があり、XNUMX つのステートメントはすべて異なる構造と形式を持っているためです。
そして、コンピューターの理解を助けるために、あらゆる自然言語のあらゆる単語の組み合わせのルールを成文化しようとすると、事態はすぐに非常に困難になるでしょう。 NLP はこの状況に介入します。
自然言語処理 (NLP) は、次のことを試みます。 人間の自然言語をモデル化する 計算言語学に由来するデータ。
さらに、NLP は、大量の人的入力を処理しながら、機械学習と深層学習のアプローチを使用することに重点を置いています。 哲学、言語学、コンピューターサイエンス、情報システム、コミュニケーションの分野でよく使用されます。
計算言語学、構文分析、音声認識、機械翻訳、その他の NLP の下位分野はほんの一部です。 自然言語処理は、機能するために非構造化マテリアルを適切な形式または構造化テキストに変換します。
ユーザーが何かを言ったときの意味を理解するために、アルゴリズムを構築し、膨大な量のデータを使用してモデルをトレーニングします。
これは、識別 (エンティティ認識として知られる) のために別個のエンティティをグループ化し、単語パターンを認識することによって機能します。 単語パターンを見つけるには、見出し語化、トークン化、ステミング手法が使用されます。
情報抽出、音声認識、品詞のタグ付け、解析は、NLP が行う仕事のほんの一部です。
現実の世界では、NLP はオントロジーの入力、言語モデリング、 感情分析、トピック抽出、固有表現認識、品詞タグ付け、接続抽出、機械翻訳、自動質問応答。
自然言語理解とは何ですか?
自然言語処理のごく一部は、自然言語理解です。 言語が簡素化された後は、コンピューター ソフトウェアが意味を理解し、推定し、場合によっては感情分析も実行する必要があります。
同じテキストが複数の意味を持ったり、複数のフレーズが同じ意味を持ったり、状況に応じて意味が変化したりすることがあります。
NLU アルゴリズムは、入力テキストを理解するために、計算手法を使用して多くのソースからのテキストを処理します。入力テキストは、フレーズの意味を知るという基本的なものから、XNUMX 人の個人間の会話を解釈するという複雑なものまであります。
テキストは機械可読形式に変換されます。 その結果、NLU は計算技術を使用してテキストを解読し、結果を生成します。
NLU は、XNUMX 人の間の会話を理解する、特定の状況や他の同様の状況について誰かがどのように感じているかを判断するなど、さまざまな状況に適用できます。
特に、NLU を理解するには XNUMX つの言語レベルがあります。
- 構文: これは、文法が適切に利用されているかどうか、および文がどのように組み立てられているかを判断するプロセスです。 たとえば、文が意味をなすかどうかを判断するには、文の文脈と文法を考慮する必要があります。
- 意味論: テキストを調べると、動詞のテノールや二人の間での単語の選択など、文脈上の意味のニュアンスが存在します。 これらの情報ビットは、NLU アルゴリズムで使用して、同じ話し言葉が使用されるシナリオからの結果を提供することもできます。
- 語義の曖昧さ回避: フレーズ内の各単語が何を意味するかを理解するプロセスです。 文脈に応じて、用語に意味が与えられます。
- 実践的な分析: 作品の設定と目的を理解するのに役立ちます。
NLU は次の点で重要です。 データサイエンティスト なぜなら、それがなければ、チャットボットや音声認識ソフトウェアなどのテクノロジーから意味を抽出する能力が欠けているからです。
結局のところ、人々は音声対応ボットと会話することに慣れています。 一方、コンピュータにはこのような簡単さはありません。
さらに、NLU はスピーチ内の感情や冒涜的な表現を可能な限り正確に認識できます。 これは、データ サイエンティストが NLU の機能を使用して、さまざまなコンテンツ形式を効果的に調査し、テキストを分類できることを意味します。
NLG は、非構造化データを整理して理解して使用可能なデータに変換することを目的とした自然言語理解とは真逆に機能します。 次に、NLG を定義し、データ サイエンティストが実際のユースケースで NLG を使用する方法を探ってみましょう。
自然言語生成とは何ですか?
自然言語処理には、自然言語生成も含まれます。 コンピューターは自然言語生成を使用して記述できますが、自然言語理解は読解に重点を置いています。
特定のデータ入力を使用して、NLG は人間の言葉で書かれた回答を作成します。 テキスト読み上げサービス このテキストを音声に変換するためにも使用できます。
データ サイエンティストが NLG システムにデータを提供すると、システムはデータを分析して、対話を通じて理解できる物語を生成します。
基本的に、NLG はデータ セットを、自然言語と呼ばれる、私たち双方が理解できる言語に変換します。 慎重に研究され、可能な限り正確な出力を提供できるように、NLG には現実の人間の経験が与えられています。
この方法は、すでに説明したアラン・チューリングの著作の一部にまで遡ることができ、目の前の主題に関係なく、コンピューターがもっともらしく自然な方法で人間と会話していると人間に納得させるために重要です。
NLG を組織は、社内の全員が使用できる会話形式の物語を作成するために使用できます。
NLG は、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、自動化されたコンテンツ制作、より効果的なデータ分析に最も頻繁に使用されており、マーケティング、人事、販売、IT などの部門で働く専門家にとって大きな助けとなります。
NLU と NGL は NLP においてどのような役割を果たしますか?
NLP はデータ サイエンティストやデータ サイエンティストによって使用できます。 人工知能 専門家は、非構造化データセットをコンピューターが音声やテキストに変換できる形式に変換します。また、ユーザーの質問に対して状況に応じて適切な応答を作成することもできます (Siri や Alexa などの仮想アシスタントを思い出してください)。
しかし、NLU と NLG は NLP のどこに当てはまるのでしょうか?
これら XNUMX つの分野はすべて異なる役割を果たしますが、共通点が XNUMX つあります。それは、すべて自然言語を扱うということです。 では、この XNUMX つの違いは何でしょうか?
このように考えてください。NLU が人間が使用する言語を理解することを目的としているのに対し、NLP は最も重要なデータを特定し、それをテキストや数値などに整理します。
有害な暗号化通信を支援することもあります。 一方、NLG は、非構造化データのコレクションを使用して、意味のあるものとして解釈できるストーリーを作成します。
NLP の将来
NLP は現在数多くの商業用途に利用されていますが、多くの企業は NLP を広く採用することが難しいと感じています。
これは主に次の問題によるものです。 組織に頻繁に影響を与える問題の XNUMX つは、情報過多です。そのため、無限に見えるデータの海の中でどのデータ セットが重要であるかを特定することが困難になります。
さらに、NLP を効果的に使用するために、組織は多くの場合、データから貴重な情報を抽出できる特定の方法と機器を必要とします。
最後に重要なことですが、NLP は、企業が NLP を利用してさまざまなデータ ソースからのデータのコレクションを処理および保持したい場合、最先端の機械を必要とすることを意味します。
多くの企業が NLP を導入するのを妨げる障害があるにもかかわらず、これらの同じ組織が最終的には NLP、NLU、NLG を採用して、ロボットが現実的で人間のような対話や議論を維持できるようにする可能性が高いと思われます。
セマンティクスと構文は、多くの注目を集めている NLP 研究の XNUMX つのサブフィールドです。
まとめ
これまで説明してきたことを考慮すると、音声と文字に意味を割り当て、NLU は自然言語を読み取って理解し、NLG は機械の助けを借りて新しい言語を開発して出力します。
NLU は事実を抽出するために言語を使用しますが、NLG は NLU によって得られた洞察を使用して自然言語を生成します。
Apple、Google、Amazon などの IT 業界の主要企業が NLP への投資を継続して、 システムを開発する 人間の行動を模倣するもの。
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