ხელოვნური ინტელექტი გარდაქმნის ჩვენ მიერ დაგეგმილ და გენერირებულ კონტენტს. ეს ასევე გავლენას ახდენს იმაზე, თუ როგორ აღმოაჩენენ ადამიანები მასალას, დაწყებული რასაც ეძებენ Google-ში და დამთავრებული Netflix-ზე უყურებს.
რაც უფრო მნიშვნელოვანია, კონტენტ მარკეტოლოგებისთვის ის გუნდებს საშუალებას აძლევს გაიზარდონ გარკვეული ტიპის კონტენტის გენერირების ავტომატიზაციით და მიმდინარე მასალის გაანალიზებით, რათა გააუმჯობესონ ის, რასაც თქვენ აწვდით და უკეთ შეესაბამებოდეს მომხმარებლის განზრახვას.
AI-ში რამდენიმე მოძრავი ნაწილია და მანქანა სწავლის პროცესები. ოდესმე დაუსვით კითხვა ჭკვიან ასისტენტს (როგორიცაა Siri ან Alexa)?
პასუხი, სავარაუდოდ, არის "დიახ", რაც გვაფიქრებინებს, რომ თქვენ უკვე იცნობთ ბუნებრივი ენის დამუშავებას გარკვეულ დონეზე (NLP).
ალან Turing ეს არის სახელი, რომელიც ყველა ტექნიკოსს სმენია. ცნობილი ტურინგის ტესტი პირველად 1950 წელს შეიმუშავა ცნობილმა მათემატიკოსმა და კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა.
თავის საქმიანობაში ამტკიცებდა გამოთვლითი მანქანები და დაზვერვა რომ მანქანა ხელოვნურად ინტელექტუალურია, თუ მას შეუძლია ადამიანთან საუბარი და მოატყუოს ის, რომ იფიქროს, რომ ის ესაუბრება ადამიანს.
ეს იყო NLP ტექნოლოგიის საფუძველი. ეფექტური NLP სისტემა შეძლებს გაითავისოს შეკითხვა და მისი კონტექსტი, გააანალიზოს იგი, აირჩიოს მოქმედების საუკეთესო გზა და უპასუხოს მომხმარებლისთვის გასაგებ ენაზე.
მონაცემთა დავალებების შესრულების მსოფლიო სტანდარტები მოიცავს ხელოვნურ ინტელექტს და მანქანათმცოდნეობის ტექნიკას. რაც შეეხება ადამიანის ენას?
ბუნებრივი ენის გენერირების სფეროებმა (NLG), ბუნებრივი ენის გაგებამ (NLU) და ბუნებრივი ენის დამუშავებამ (NLP) ყველამ დიდი ყურადღება მიიპყრო ბოლო წლებში.
მაგრამ იმის გამო, რომ სამივეს განსხვავებული პასუხისმგებლობა აქვს, გადამწყვეტია დაბნეულობის თავიდან აცილება. ბევრი თვლის, რომ მათ ეს იდეები სრულად ესმით.
იმის გამო, რომ ბუნებრივი ენა უკვე არის სახელებში, ყველაფერი რასაც აკეთებს არის მისი დამუშავება, გაგება და წარმოება. ჩვენ გადავწყვიტეთ, რომ შეიძლება სასარგებლო იყოს ცოტა უფრო ღრმად ჩასვლა, თუმცა იმის გათვალისწინებით, თუ რამდენად ხშირად ვხვდებით ამ ფრაზების ურთიერთშემცვლელ გამოყენებას.
შესაბამისად, დავიწყოთ თითოეული მათგანის დეტალური განხილვით.
რა არის ბუნებრივი ენის დამუშავება?
ნებისმიერი ბუნებრივი ენა ითვლება კომპიუტერის მიერ თავისუფალი ფორმის ტექსტად. აქედან გამომდინარეობს, რომ მონაცემების შეყვანისას ფიქსირებულ ადგილებში არ არის ფიქსირებული საკვანძო სიტყვები. გარდა იმისა, რომ არ არის სტრუქტურირებული, ბუნებრივ ენას ასევე აქვს გამოხატვის მრავალფეროვანი ვარიანტი. მიიღეთ ეს სამი ფრაზა ილუსტრაციად:
- დღეს როგორი ამინდია?
- არის დღეს წვიმის შანსი?
- მოითხოვს დღეს ქოლგა მოვიტანო?
ყოველი ეს განცხადება ეკითხება ამინდის პროგნოზს დღეს, რაც საერთო მნიშვნელია.
როგორც ადამიანები, ჩვენ შეგვიძლია თითქმის მაშინვე დავინახოთ ეს ფუნდამენტური კავშირები და ვიმოქმედოთ სათანადოდ.
ამასთან, ეს არის გამოწვევა კომპიუტერებისთვის ვინაიდან ყველა ალგორითმი მოითხოვს შეყვანის კონკრეტულ ფორმატს და სამივე განცხადებას აქვს განსხვავებული სტრუქტურა და ფორმატი.
და ყველაფერი ძალიან მალე გართულდება, თუ ჩვენ შევეცდებით თითოეული სიტყვის კომბინაციის წესების კოდირებას ყველა ბუნებრივ ენაზე, რათა დავეხმაროთ კომპიუტერს გაგებაში. NLP ამ სიტუაციაში გადადის სურათში.
ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP), რომელიც ცდილობს ადამიანის ბუნებრივი ენის მოდელი გამოთვლითი ლინგვისტიკიდან მიღებული მონაცემები.
გარდა ამისა, NLP კონცენტრირებულია მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლის მიდგომების გამოყენებაზე, ადამიანთა მნიშვნელოვანი რაოდენობის დამუშავებისას. ის ხშირად გამოიყენება ფილოსოფიაში, ლინგვისტიკაში, კომპიუტერულ მეცნიერებაში, საინფორმაციო სისტემებსა და კომუნიკაციებში.
გამოთვლითი ლინგვისტიკა, სინტაქსის ანალიზი, მეტყველების ამოცნობა, მანქანური თარგმანი და NLP-ის სხვა ქვეველები მხოლოდ რამდენიმეა. ბუნებრივი ენის დამუშავება ფუნქციონირებისთვის არასტრუქტურირებულ მასალას გარდაქმნის შესაბამის ფორმატად ან სტრუქტურირებულ ტექსტად.
იმის გასაგებად, თუ რას გულისხმობს მომხმარებელი, როცა რაიმეს ამბობს, ის აყალიბებს ალგორითმს და ავარჯიშებს მოდელს მონაცემთა დიდი რაოდენობით.
იგი მოქმედებს ცალკეული ერთეულების ერთად დაჯგუფებით იდენტიფიკაციისთვის (ცნობილია როგორც ერთეულების ამოცნობა) და სიტყვების შაბლონების ამოცნობით. სიტყვების შაბლონების მოსაძებნად გამოიყენება ლემატიზაციის, ტოკენიზაციისა და ფუძემდებლობის ტექნიკა.
ინფორმაციის მოპოვება, ხმის ამოცნობა, მეტყველების ნაწილის მონიშვნა და ანალიზი არის მხოლოდ რამდენიმე სამუშაო, რასაც NLP აკეთებს.
რეალურ სამყაროში, NLP გამოიყენება ამოცანებისთვის, მათ შორის ონტოლოგიის დასახლება, ენის მოდელირება, განწყობის ანალიზი, თემის ამოღება, დასახელებული ერთეულის ამოცნობა, მეტყველების ნაწილების მონიშვნა, კავშირის ამოღება, მანქანური თარგმანი და ავტომატური კითხვებზე პასუხის გაცემა.
რა არის ბუნებრივი ენის გაგება?
ბუნებრივი ენის დამუშავების უმნიშვნელო ნაწილი არის ბუნებრივი ენის გაგება. ენის გამარტივების შემდეგ, კომპიუტერულმა პროგრამულმა პროგრამამ უნდა გაიაზროს, გამოიტანოს მნიშვნელობა და, შესაძლოა, განახორციელოს განწყობის ანალიზიც კი.
ერთსა და იმავე ტექსტს შეიძლება ჰქონდეს რამდენიმე მნიშვნელობა, რამდენიმე ფრაზას შეიძლება ჰქონდეს იგივე მნიშვნელობა, ან მნიშვნელობა შეიძლება შეიცვალოს ვითარებიდან გამომდინარე.
NLU ალგორითმები იყენებენ გამოთვლით მეთოდებს მრავალი წყაროდან ტექსტის დასამუშავებლად, რათა გაიაზრონ შეყვანილი ტექსტი, რაც შეიძლება იყოს ისეთივე ძირითადი, როგორც იმის ცოდნა, თუ რას ნიშნავს ფრაზა ან ისეთივე რთული, როგორც ორ ადამიანს შორის საუბრის ინტერპრეტაცია.
თქვენი ტექსტი გარდაიქმნება მანქანით წაკითხულ ფორმატში. შედეგად, NLU იყენებს გამოთვლით ტექნიკას ტექსტის გასაშიფრად და შედეგის შესაქმნელად.
NLU შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სიტუაციებში, როგორიცაა ორი ადამიანის საუბრის გაგება, იმის დადგენა, თუ როგორ გრძნობს ადამიანი გარკვეულ გარემოებას და მსგავსი ხასიათის სხვა სიტუაციებში.
კერძოდ, არსებობს ოთხი ენის დონე NLU-ს გასაგებად:
- სინტაქსი: ეს არის პროცესი, რათა დადგინდეს, არის თუ არა გრამატიკა სათანადოდ გამოყენებული და როგორ არის შედგენილი წინადადებები. მაგალითად, წინადადების კონტექსტი და გრამატიკა მხედველობაში უნდა იქნას მიღებული, რათა დადგინდეს აქვს თუ არა მას აზრი.
- სემანტიკა: როდესაც ჩვენ განვიხილავთ ტექსტს, არსებობს კონტექსტური მნიშვნელობის ნიუანსები, როგორიცაა ზმნის ტენორი ან სიტყვის არჩევანი ორ ადამიანს შორის. ინფორმაციის ეს ბიტები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას NLU ალგორითმით, რათა უზრუნველყოს შედეგები ნებისმიერი სცენარიდან, რომელშიც შეიძლება გამოყენებული იქნას იგივე სალაპარაკო სიტყვა.
- სიტყვის გაგების გაურკვევლობა: ეს არის პროცესი იმის გარკვევის, თუ რას ნიშნავს ფრაზაში თითოეული სიტყვა. კონტექსტიდან გამომდინარე, იგი აძლევს ტერმინს მის მნიშვნელობას.
- პრაგმატული ანალიზი: ეს ხელს უწყობს ნაწარმოების წყობისა და მიზნის გააზრებას.
NLU მნიშვნელოვანია მონაცემთა მეცნიერები რადგან მის გარეშე მათ არ აქვთ უნარი ამოიღონ მნიშვნელობა ისეთი ტექნოლოგიებიდან, როგორიცაა ჩატბოტები და მეტყველების ამოცნობის პროგრამული უზრუნველყოფა.
ხალხი ხომ მიჩვეულია მეტყველების ჩართულ ბოტთან საუბარს; მეორეს მხრივ, კომპიუტერებს არ აქვთ სიმარტივის ეს ფუფუნება.
გარდა ამისა, NLU-ს შეუძლია ამოიცნოს ემოციები და უხამსი სიტყვები მეტყველებაში ზუსტად ისე, როგორც თქვენ შეგიძლიათ. ეს გულისხმობს, რომ მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ სასარგებლოდ შეისწავლონ შინაარსის სხვადასხვა ფორმატები და ტექსტის კლასიფიკაცია NLU-ის შესაძლებლობების გამოყენებით.
NLG მუშაობს ბუნებრივი ენის გაგების პირდაპირ საპირისპიროდ, რომელიც მიზნად ისახავს არასტრუქტურირებული მონაცემების ორგანიზებას და გააზრებას მათი გამოსაყენებელ მონაცემებად გადაქცევის მიზნით. შემდეგი, მოდით განვსაზღვროთ NLG და გამოვიკვლიოთ, თუ როგორ იყენებენ მონაცემთა მეცნიერები მას პრაქტიკული გამოყენების შემთხვევებში.
რა არის ბუნებრივი ენის გენერაცია?
ბუნებრივი ენის დამუშავება ასევე მოიცავს ბუნებრივი ენის წარმოებას. კომპიუტერებს შეუძლიათ წერა ბუნებრივი ენის წარმოების გამოყენებით, მაგრამ ბუნებრივი ენის გაგება ფოკუსირებულია წაკითხულის გააზრებაზე.
გარკვეული მონაცემების გამოყენებით NLG ქმნის წერილობით პასუხს ადამიანის ენაზე. ტექსტის მეტყველების სერვისები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამ ტექსტის მეტყველებად გადაქცევისთვის.
როდესაც მონაცემთა მეცნიერები აწვდიან NLG სისტემას მონაცემებს, სისტემა აანალიზებს მონაცემებს, რათა შექმნას ნარატივები, რომელთა გაგება შესაძლებელია დიალოგის საშუალებით.
არსებითად, NLG აკონვერტებს მონაცემთა ნაკრების ენაზე, რომელიც ორივეს გვესმის, რომელსაც ეწოდება ბუნებრივი ენა. იმისათვის, რომ მას შეუძლია უზრუნველყოს საგულდაგულოდ შესწავლილი და ზუსტი შედეგი, რაც შეიძლება მაქსიმალურად, NLG დაჯილდოვებულია რეალური ადამიანის გამოცდილებით.
ეს მეთოდი, რომელიც შეიძლება მივაკვლიოთ ალან ტურინგის ზოგიერთ ნაწერს, რომელიც უკვე განვიხილეთ, გადამწყვეტია ადამიანების დასარწმუნებლად, რომ კომპიუტერი მათთან სარწმუნოდ და ბუნებრივად ესაუბრება, განურჩევლად განსახილველი თემისა.
NLG შეიძლება გამოყენებულ იქნას ორგანიზაციების მიერ სასაუბრო ნარატივების შესაქმნელად, რომელიც შეიძლება გამოიყენოს ყველამ კომპანიის შიგნით.
NLG, რომელიც ყველაზე ხშირად გამოიყენება ბიზნეს დაზვერვის დაფებისთვის, ავტომატიზირებული კონტენტის წარმოებისთვის და მონაცემთა უფრო ეფექტური ანალიზისთვის, შეიძლება დიდი დახმარება აღმოჩნდეს პროფესიონალებისთვის, რომლებიც მუშაობენ ისეთ განყოფილებებში, როგორიცაა მარკეტინგი, ადამიანური რესურსები, გაყიდვები და საინფორმაციო ტექნოლოგიები.
რა როლს ასრულებენ NLU და NGL NLP-ში?
NLP შეიძლება გამოიყენონ მონაცემთა მეცნიერებმა და ხელოვნური ინტელექტი პროფესიონალებს შეუძლიათ გადააკეთონ არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრები ფორმებად, რომლებიც კომპიუტერებს შეუძლიათ თარგმნონ მეტყველებად და ტექსტად - მათ შეუძლიათ შექმნან პასუხები, რომლებიც კონტექსტურად შეესაბამება თქვენს მიერ დასმულ შეკითხვას (დაუბრუნდით ისევ ვირტუალურ ასისტენტებს, როგორიცაა Siri და Alexa).
მაგრამ სად ჯდება NLU და NLG NLP-ში?
მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ყველა სხვადასხვა როლს ასრულებენ, ამ სამივე დისციპლინას ერთი საერთო აქვს: ისინი ყველა ბუნებრივ ენას ეხება. მაშ, რა განსხვავებაა ამ სამს შორის?
განვიხილოთ ეს ასე: მაშინ, როდესაც NLU მიზნად ისახავს გაიგოს ენა, რომელსაც ადამიანები იყენებენ, NLP განსაზღვრავს ყველაზე მნიშვნელოვან მონაცემებს და აწყობს მათ ტექსტებად და ციფრებად.
მას შეუძლია დაეხმაროს მავნე დაშიფრულ კომუნიკაციებშიც კი. მეორეს მხრივ, NLG იყენებს არასტრუქტურირებული მონაცემების კოლექციებს, რათა აწარმოოს ისტორიები, რომელთა ინტერპრეტაცია შეგვიძლია, როგორც მნიშვნელოვანი.
NLP-ის მომავალი
მიუხედავად იმისა, რომ NLP-ს აქვს მრავალი ამჟამინდელი კომერციული გამოყენება, ბევრ ბიზნესს გაუჭირდა მისი ფართოდ გამოყენება.
ეს ძირითადად გამოწვეულია შემდეგი საკითხების გამო: ერთი საკითხი, რომელიც ხშირად ეხება ორგანიზაციებს, არის ინფორმაციის გადატვირთვა, რაც მათთვის რთულია იმის დადგენა, თუ რომელი მონაცემთა ნაკრები არის გადამწყვეტი მეტი მონაცემთა ერთი შეხედვით გაუთავებელი ზღვის ფონზე.
გარდა ამისა, NLP-ის ეფექტიანად გამოსაყენებლად, ორგანიზაციებს ხშირად სჭირდებათ გარკვეული მეთოდები და აღჭურვილობა, რომლებიც საშუალებას მისცემს მათ ამოიღონ ღირებული ინფორმაცია მონაცემებიდან.
დაბოლოს, რაც არანაკლებ მნიშვნელოვანია, NLP გულისხმობს, რომ კომპანიებს ესაჭიროებათ უახლესი აპარატურა, თუ მათ სურთ დამუშავებული და შეინარჩუნონ მონაცემთა კოლექციები სხვადასხვა მონაცემთა წყაროებიდან NLP-ის გამოყენებით.
მიუხედავად დაბრკოლებებისა, რაც ფირმების დიდ ნაწილს აფერხებს NLP-ს მიღებას, როგორც ჩანს, ეს იგივე ორგანიზაციები საბოლოოდ გამოიყენებენ NLP-ს, NLU-სა და NLG-ს, რათა მათ რობოტებს საშუალება მისცენ გააგრძელონ რეალისტური, ადამიანის მსგავსი ურთიერთქმედება და დისკუსიები.
სემანტიკა და სინტაქსი არის კვლევის ორი NLP ქვეველი, რომელსაც დიდი ყურადღება ექცევა.
დასკვნა
იმის გათვალისწინებით, რაც აქამდე განვიხილეთ: ხმასა და წერას მნიშვნელობის მინიჭება, NLU კითხულობს და ესმის ბუნებრივ ენას, ხოლო NLG ავითარებს და გამოსცემს ახალ ენას მანქანების დახმარებით.
ენას იყენებს NLU ფაქტების ამოსაღებად, ხოლო NLG იყენებს NLU-ის მიერ მიღებულ შეხედულებებს ბუნებრივი ენის შესაქმნელად.
გაუფრთხილდით IT ინდუსტრიის მთავარ მოთამაშეებს, როგორიცაა Apple, Google და Amazon, განაგრძონ ინვესტიციები NLP-ში, რათა მათ შეძლონ სისტემების განვითარება რომ მიბაძავს ადამიანის ქცევას.
დატოვე პასუხი