жасанды интеллект мазмұнды жоспарлау және жасау жолымызды өзгертеді. Бұл сонымен қатар адамдардың Google-да іздеген нәрселерінен бастап Netflix-те көретін нәрселеріне дейінгі материалды қалай ашатынына әсер етеді.
Ең бастысы, контент маркетологтары үшін бұл мазмұнды құрудың кейбір түрлерін автоматтандыру және сіз жеткізіп жатқан нәрсені жақсарту және тұтынушы ниетіне жақсырақ сәйкестендіру үшін ағымдағы материалды талдау арқылы командалардың өсуіне мүмкіндік береді.
AI-да бірнеше қозғалатын бөліктер бар және машина оқыту процестер. Сіз ақылды көмекшіге (мысалы, Siri немесе Alexa) сұрақ қойдыңыз ба?
Жауап «иә» болуы мүмкін, бұл сіздің табиғи тілді өңдеумен белгілі бір деңгейде (NLP) бұрыннан таныс екеніңізді білдіреді.
Алан Тьюринг Әрбір техника естіген атау. Әйгілі Тьюринг тестін алғаш рет 1950 жылы атақты математик және компьютер ғалымы Алан Тьюринг ойлап тапты.
Ол өз жұмысында мәлімдеген Есептеу техникасы және интеллект Егер ол адаммен сөйлесіп, оны адаммен сөйлесіп жатыр деп алдай алатын болса, машина жасанды интеллект болып табылады.
Бұл NLP технологиясының негізі болды. Тиімді NLP жүйесі сұрауды және оның контекстін түсініп, оны талдай алады, ең жақсы әрекет жолын таңдай алады және пайдаланушы түсінетін тілде жауап бере алады.
Деректер бойынша тапсырмаларды орындаудың әлемдік стандарттары жасанды интеллект пен машиналық оқыту әдістерін қамтиды. Ал адам тілі туралы не деуге болады?
Табиғи тілді генерациялау (NLG), табиғи тілді түсіну (NLU) және табиғи тілді өңдеу (NLP) салаларына соңғы жылдары көп көңіл бөлінді.
Бірақ үшеуінің жауапкершілігі әртүрлі болғандықтан, шатасуды болдырмау өте маңызды. Көптеген адамдар бұл идеяларды толығымен түсінеді деп сенеді.
Табиғи тіл атауларда бұрыннан бар болғандықтан, тек оны өңдеу, түсіну және шығару. Бірін-бірі алмастыратын сөз тіркестерін қаншалықты жиі кездестіретінімізді ескере отырып, біз сәл тереңірек өту пайдалы болуы мүмкін деп шештік.
Демек, олардың әрқайсысына мұқият қараудан бастайық.
Табиғи тілді өңдеу дегеніміз не?
Кез келген табиғи тілді компьютерлер еркін пішіндегі мәтін деп санайды. Бұдан шығатыны, деректерді енгізу кезінде бекітілген жерлерде тұрақты кілт сөздер болмайды. Құрылымсыз болумен қатар, табиғи тілде әртүрлі өрнек нұсқалары бар. Мына үш сөз тіркесін мысал ретінде алайық:
- Бүгін ауа райы қалай?
- Бүгін жаңбыр жаууы мүмкін бе?
- Бүгін қолшатырымды алып келуімді талап ете ме?
Бұл мәлімдемелердің әрқайсысы бүгінгі ауа-райы туралы болжамды сұрайды, бұл ортақ белгі.
Адамдар ретінде біз бұл іргелі байланыстарды бірден көріп, дұрыс әрекет ете аламыз.
Алайда, бұл компьютерлерге арналған сынақ өйткені әрбір алгоритм енгізудің белгілі бір пішімге сәйкес келуін талап етеді және барлық үш мәлімдеменің құрылымы мен пішімдері әртүрлі.
Компьютерге түсінуге көмектесу үшін әрбір табиғи тілдегі әрбір сөз тіркесі үшін ережелерді кодтауға тырысатын болсақ, бәрі өте қиын болады. NLP бұл жағдайда суретке түседі.
Табиғи тілді өңдеу (NLP), ол әрекет етеді табиғи адам тілі үлгісі деректер, есептеу лингвистикасынан алынған.
Сонымен қатар, NLP адам енгізуінің айтарлықтай мөлшерін өңдеу кезінде машиналық оқыту мен терең оқыту тәсілдерін қолдануға шоғырланады. Ол философияда, лингвистикада, информатикада, ақпараттық жүйелерде және коммуникацияларда жиі қолданылады.
Есептеу лингвистикасы, синтаксистік талдау, сөйлеуді тану, машиналық аударма және NLP-тің басқа ішкі салалары аз ғана. Табиғи тілді өңдеу құрылымдалмаған материалды жұмыс істеуі үшін сәйкес пішімге немесе құрылымдық мәтінге түрлендіреді.
Пайдаланушы бірдеңе айтқан кезде нені білдіретінін түсіну үшін ол алгоритмді құрастырады және деректердің үлкен көлемін пайдаланып модельді үйретеді.
Ол сәйкестендіру (нысанды тану ретінде белгілі) және сөз үлгілерін тану үшін әртүрлі нысандарды біріктіру арқылы жұмыс істейді. Сөз үлгілерін табу үшін лемматизация, лексемалау және түбірлеу әдістері қолданылады.
Ақпаратты алу, дауысты тану, сөз бөлігін белгілеу және талдау - NLP жасайтын жұмыстардың бірнешеуі ғана.
Нақты әлемде NLP тапсырмаларды орындау үшін қолданылады, соның ішінде онтологияны толтыру, тілді модельдеу, көңіл-күйді талдау, тақырыпты шығару, аталған нысанды тану, сөз бөліктерін белгілеу, қосылымды шығару, машиналық аударма және автоматтандырылған сұраққа жауап беру.
Табиғи тілді түсіну дегеніміз не?
Табиғи тілді өңдеудің аз бөлігі табиғи тілді түсіну болып табылады. Тіл жеңілдетілгеннен кейін компьютердің бағдарламалық құралы түсінуі, мағынасын шығаруы және тіпті сезімге талдау жасауы керек.
Бір мәтінде бірнеше мағына болуы мүмкін, бірнеше сөз тіркестері бірдей мағынада болуы мүмкін немесе мән-жайға байланысты мағына өзгеруі мүмкін.
NLU алгоритмдері кіріс мәтінін түсіну үшін көптеген көздерден алынған мәтінді өңдеу үшін есептеу әдістерін пайдаланады, бұл фразаның нені білдіретінін білу сияқты қарапайым немесе екі адам арасындағы әңгімені түсіндіру сияқты күрделі болуы мүмкін.
Сіздің мәтініңіз машина оқылатын пішімге түрлендірілді. Нәтижесінде, NLU мәтінді дешифрлау және нәтиже шығару үшін есептеу әдістерін пайдаланады.
NLU әртүрлі жағдайларда, мысалы, екі адам арасындағы әңгімені түсіну, біреудің белгілі бір жағдайға қалай қарайтынын анықтау және ұқсас сипаттағы басқа жағдайларда қолданылуы мүмкін.
Атап айтқанда, NLU түсіну үшін төрт тіл деңгейі бар:
- Синтаксис: Бұл грамматиканың дұрыс қолданылғанын және сөйлемдердің қалай біріктірілгенін анықтау процесі. Мысалы, сөйлемнің мағынасы бар-жоғын анықтау үшін оның контексті мен грамматикасы ескерілуі керек.
- Семантика: Мәтінді қарастырған кезде етістік теноры немесе екі тұлға арасындағы сөз таңдау сияқты контекстік мағыналық реңктер бар. Ақпараттың бұл биттерін бір ауызша сөзді қолдануға болатын кез келген сценарийден нәтижелерді қамтамасыз ету үшін NLU алгоритмі де пайдалана алады.
- Сөз мағынасын ажырату: бұл сөз тіркесіндегі әрбір сөздің нені білдіретінін анықтау процесі. Контекстке байланысты ол терминге өз мағынасын береді.
- Прагматикалық талдау: жұмыстың мәні мен мақсатын түсінуге көмектеседі.
NLU үшін маңызды деректер ғалымдары өйткені онсыз оларда чат-боттар мен сөйлеуді тану бағдарламалық құралы сияқты технологиялардан мағына шығару мүмкіндігі жоқ.
Өйткені, адамдар сөйлеу мүмкіндігі бар ботпен сөйлесуге үйренген; компьютерлер, екінші жағынан, мұндай ыңғайлылық салтанатына ие емес.
Сонымен қатар, NLU сөйлеудегі эмоциялар мен балағат сөздерді дәл сіз сияқты тани алады. Бұл деректер ғалымдарының әртүрлі мазмұн пішімдерін пайдалы түрде зерттей алатынын және NLU мүмкіндіктерін пайдаланып мәтінді жіктей алатынын білдіреді.
NLG табиғи тілді түсінуге тікелей қарама-қайшы жұмыс істейді, оның мақсаты құрылымдалмаған деректерді пайдалануға болатын деректерге түрлендіру үшін оларды ұйымдастыруға және түсінуге бағытталған. Әрі қарай, NLG-ді анықтап, деректер ғалымдарының оны практикалық пайдалану жағдайларында пайдалану жолдарын зерттейік.
Табиғи тілдің пайда болуы дегеніміз не?
Табиғи тілді өңдеуге табиғи тіл өндірісі де кіреді. Компьютерлер табиғи тіл өндірісін пайдалана отырып жаза алады, бірақ табиғи тілді түсіну оқуды түсінуге бағытталған.
Белгілі бір деректерді енгізу арқылы NLG адам тілінде жазбаша жауап жасайды. Мәтіннен сөйлеуге арналған қызметтер бұл мәтінді сөйлеуге айналдыру үшін де қолдануға болады.
Деректер ғалымдары NLG жүйесін деректермен қамтамасыз еткенде, жүйе диалог арқылы түсінуге болатын әңгімелер шығару үшін деректерді талдайды.
Негізінде, NLG деректер жиынын табиғи тіл деп аталатын екеуміз де түсінетін тілге түрлендіреді. Ол мұқият зерттелген және мүмкін болатын дәрежеде дәл нәтиже бере алатындай етіп, NLG нақты өмірдегі адамның тәжірибесімен қамтамасыз етілген.
Біз бұрын талқылаған Алан Тьюрингтің кейбір еңбектерінен бастау алатын бұл әдіс адамдарды компьютердің олармен қандай тақырыпта болса да ақылға қонымды және табиғи түрде сөйлесетініне сендіру үшін өте маңызды.
NLG-ді ұйымдар компания ішіндегі барлық адамдар пайдалана алатын әңгіме әңгімелерін жасау үшін пайдалана алады.
Іскерлік ақпараттың бақылау тақталары, автоматтандырылған мазмұнды өндіру және тиімдірек деректерді талдау үшін жиі қолданылатын NLG маркетинг, адам ресурстары, сату және ақпараттық технологиялар сияқты бөлімдерде жұмыс істейтін мамандарға үлкен көмек бола алады.
NLU және NGL NLP-де қандай рөл атқарады?
NLP-ді деректер ғалымдары пайдалана алады және жасанды интеллект мамандар құрылымдалмаған деректер жиынын компьютерлер сөйлеуге және мәтінге аудара алатын пішіндерге түрлендіру үшін - олар тіпті сіз қойған сұраққа контекстік тұрғыдан сәйкес келетін жауаптарды құрастыра алады (Siri және Alexa сияқты виртуалды көмекшілерді қайта ойлаңыз).
Бірақ NLU және NLG NLP-ге қай жерде сәйкес келеді?
Олардың барлығы әртүрлі рөл атқарса да, бұл үш пәннің де ортақ бір қасиеті бар: олардың барлығы табиғи тілмен айналысады. Сонымен, үшеуінің айырмашылығы неде?
Мұны былай қарастырыңыз: NLU адамдар қолданатын тілді түсінуге бағытталған болса, NLP ең маңызды деректерді анықтайды және оны мәтін мен сандар сияқты нәрселерге реттейді.
Ол тіпті зиянды шифрланған байланыстарға көмектесе алады. NLG, керісінше, біз мағыналы деп түсіндіре алатын оқиғаларды жасау үшін құрылымдалмаған деректер жинақтарын пайдаланады.
NLP болашағы
NLP қазіргі уақытта көптеген коммерциялық мақсаттарға ие болғанымен, көптеген кәсіпорындар оны кеңінен қолдану қиынға соқты.
Бұл негізінен келесі мәселелерге байланысты: Ұйымдарға жиі әсер ететін бір мәселе ақпараттың шамадан тыс жүктелуі болып табылады, бұл оларға көбірек деректердің бітпейтін теңізінде қандай деректер жиынының маңызды екенін анықтауды қиындатады.
Сонымен қатар, NLP тиімді пайдалану үшін ұйымдарға деректерден құнды ақпаратты алуға мүмкіндік беретін белгілі бір әдістер мен жабдық қажет.
Соңғысы, бірақ кем дегенде, NLP компанияларға NLP көмегімен әртүрлі деректер көздерінен алынған деректер жинағын өңдеу және сақтау үшін ең озық техниканы қажет ететінін білдіреді.
Фирмалардың негізгі бөлігін NLP қабылдауына кедергі келтіретін кедергілерге қарамастан, дәл сол ұйымдар роботтарына шынайы, адамға ұқсас өзара әрекеттесулер мен пікірталастарды қолдауға мүмкіндік беру үшін, сайып келгенде, NLP, NLU және NLG-ді қабылдайтын сияқты.
Семантика мен синтаксис - бұл NLP зерттеудің екі қосалқы саласы, олар көп көңіл бөледі.
қорытынды
Осы уақытқа дейін талқылаған нәрселерді ескере отырып: Дауыс пен жазуға мағына беру, NLU табиғи тілді оқиды және түсінеді, ал NLG машиналар көмегімен жаңа тілді дамытады және шығарады.
Тілді NLU фактілерді шығару үшін пайдаланады, ал NLG табиғи тілді шығару үшін NLU алған түсініктерді пайдаланады.
Apple, Google және Amazon сияқты IT индустриясының ірі ойыншыларына назар аударыңыз, олар NLP-ге инвестициялауды жалғастыра алады. жүйелерін дамыту адамның мінез-құлқын еліктейтін.
пікір қалдыру