인공 지능 콘텐츠를 계획하고 생성하는 방식을 변화시키고 있습니다. 또한 사람들이 Google에서 검색하는 항목부터 Netflix에서 몰아보는 항목에 이르기까지 자료를 찾는 방법에 영향을 미치고 있습니다.
더 중요한 것은 콘텐츠 마케터의 경우 일부 유형의 콘텐츠 생성을 자동화하고 현재 자료를 분석하여 제공하는 내용을 개선하고 고객 의도를 더 잘 일치시킴으로써 팀을 성장시킬 수 있다는 것입니다.
AI에는 몇 가지 움직이는 조각이 있으며 기계 학습 프로세스. 스마트 비서(예: Siri 또는 Alexa)에게 질문을 한 적이 있습니까?
대답은 "예"일 가능성이 높으며, 이는 귀하가 이미 NLP(자연어 처리)에 대해 잘 알고 있음을 나타냅니다.
앨런 튜링 모든 기술자가 들어 본 이름입니다. 잘 알려진 튜링 테스트는 유명한 수학자이자 컴퓨터 과학자인 Alan Turing이 1950년에 처음 고안했습니다.
그는 자신의 작품에서 주장했다. 컴퓨팅 기계 및 정보 기계가 사람과 대화할 수 있고 그가 사람과 대화하고 있다고 생각하도록 그를 속일 수 있다면 기계는 인공 지능입니다.
이것은 NLP 기술의 기초가 되었습니다. 효율적인 NLP 시스템은 쿼리와 컨텍스트를 파악하고, 분석하고, 최선의 조치를 선택하고, 사용자가 이해할 수 있는 언어로 답변할 수 있습니다.
데이터에 대한 작업을 완료하기 위한 세계적인 표준에는 인공 지능 및 기계 학습 기술이 포함됩니다. 하지만 인간의 언어는 어떻습니까?
자연어 생성(NLG), 자연어 이해(NLU) 및 자연어 처리(NLP) 분야는 모두 최근 몇 년 동안 많은 관심을 받았습니다.
하지만 세 사람의 책임이 다르기 때문에 혼동을 피하는 것이 중요합니다. 많은 사람들은 이러한 아이디어를 전체적으로 이해한다고 믿습니다.
자연어는 이름에 이미 존재하기 때문에 그것을 처리하고 이해하고 생산하는 것뿐입니다. 우리는 이러한 문구가 상호 교환적으로 사용되는 빈도를 고려하여 조금 더 깊이 들어가는 것이 도움이 될 것이라고 결정했습니다.
따라서 각 항목을 자세히 살펴보는 것으로 시작하겠습니다.
자연어 처리 란 무엇입니까?
모든 자연어는 컴퓨터에서 자유 형식 텍스트로 간주됩니다. 데이터를 입력할 때 고정된 장소에 고정된 키워드가 없다는 것입니다. 구조화되지 않은 것 외에도 자연어에는 다양한 표현 옵션이 있습니다. 다음 세 문구를 예로 들어 보겠습니다.
- 날씨가 오늘 어때요?
- 오늘 비가 올 가능성이 있습니까?
- 오늘은 우산을 가져와야 하나요?
이 모든 진술은 공통 분모인 오늘의 일기 예보에 대해 묻고 있습니다.
인간으로서 우리는 거의 즉시 이러한 기본적인 연결을 보고 적절하게 행동할 수 있습니다.
그러나 이것은 컴퓨터에 대한 도전 모든 알고리즘은 특정 형식을 따르기 위해 입력이 필요하고 세 문장 모두 다른 구조와 형식을 갖기 때문입니다.
컴퓨터의 이해를 돕기 위해 모든 자연어의 모든 단어 조합에 대한 규칙을 체계화하려고 하면 곧 상황이 매우 어려워질 것입니다. 이 상황에서 NLP가 개입합니다.
자연어 처리(NLP)는 모델 자연 인간 언어 컴퓨터 언어학에서 비롯된 데이터.
또한 NLP는 상당한 양의 인간 입력을 처리하면서 기계 학습 및 딥 러닝 접근 방식을 사용하는 데 집중합니다. 철학, 언어학, 컴퓨터 과학, 정보 시스템 및 통신 분야에서 자주 사용됩니다.
전산 언어학, 구문 분석, 음성 인식, 기계 번역 및 NLP의 기타 하위 분야는 일부에 불과합니다. 자연어 처리는 구조화되지 않은 자료를 적절한 형식이나 구조화된 텍스트로 변환하여 작동하도록 합니다.
사용자가 무엇을 말할 때 무엇을 의미하는지 이해하기 위해 방대한 양의 데이터를 사용하여 알고리즘을 구축하고 모델을 훈련합니다.
식별(엔티티 인식이라고 함)을 위해 고유한 엔터티를 함께 그룹화하고 단어 패턴을 인식하여 작동합니다. 단어 패턴을 찾기 위해 원형 복원, 토큰화 및 형태소 분석 기술이 사용됩니다.
정보 추출, 음성 인식, 품사 태그 지정 및 구문 분석은 NLP가 수행하는 작업 중 일부에 불과합니다.
실제 세계에서 NLP는 온톨로지 채우기, 언어 모델링, 심리 분석, 주제 추출, 명명된 엔터티 인식, 품사 태깅, 연결 추출, 기계 번역 및 자동 질문 응답.
자연어 이해란?
자연어 처리의 작은 부분은 자연어 이해입니다. 언어가 단순화된 후 컴퓨터 소프트웨어는 의미를 이해하고 추론하며 감정 분석까지 수행해야 합니다.
같은 텍스트가 여러 의미를 가질 수도 있고, 여러 구가 같은 의미를 가질 수도 있고, 상황에 따라 의미가 바뀔 수도 있습니다.
NLU 알고리즘은 입력 텍스트를 이해하기 위해 계산 방법을 사용하여 여러 소스의 텍스트를 처리합니다. 이는 구문의 의미를 아는 것만큼 기본적일 수도 있고 두 개인 간의 대화를 해석하는 것만큼 복잡할 수도 있습니다.
텍스트는 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환됩니다. 결과적으로 NLU는 계산 기술을 사용하여 텍스트를 해독하고 결과를 생성합니다.
NLU는 두 사람 간의 대화 이해, 특정 상황에 대한 사람의 감정 결정, 기타 유사한 상황 등 다양한 상황에 적용될 수 있습니다.
특히 NLU를 파악하기 위한 네 가지 언어 수준이 있습니다.
- 구문: 문법이 적절하게 활용되고 있는지, 문장이 어떻게 구성되어 있는지를 판단하는 과정입니다. 예를 들어, 문장이 의미가 있는지 판단하려면 문장의 문맥과 문법을 고려해야 합니다.
- 의미론: 텍스트를 검토할 때 두 사람 사이의 동사 테너 또는 단어 선택과 같은 문맥적 의미 뉘앙스가 있습니다. 이러한 정보 비트는 NLU 알고리즘에 의해 사용되어 동일한 구어가 사용될 수 있는 모든 시나리오의 결과를 제공할 수도 있습니다.
- 단어 의미 명확화: 구의 각 단어가 의미하는 바를 파악하는 과정입니다. 문맥에 따라 용어에 의미를 부여합니다.
- 실용적인 분석: 작업의 설정과 목적을 이해하는 데 도움이 됩니다.
NLU는 데이터 과학자 그것 없이는 챗봇 및 음성 인식 소프트웨어와 같은 기술에서 의미를 추출하는 능력이 부족하기 때문입니다.
결국 사람들은 음성 지원 봇과 대화하는 데 익숙합니다. 반면에 컴퓨터에는 이러한 편안함이 없습니다.
또한 NLU는 연설에서 감정과 욕설을 가능한 한 정확하게 인식할 수 있습니다. 이는 데이터 과학자가 NLU의 기능을 사용하여 다양한 콘텐츠 형식을 유용하게 검사하고 텍스트를 분류할 수 있음을 의미합니다.
NLG는 구조화되지 않은 데이터를 사용 가능한 데이터로 변환하기 위해 구성하고 이해하는 것을 목표로 하는 자연어 이해와 정반대로 작동합니다. 다음으로 NLG를 정의하고 데이터 과학자가 실제 사용 사례에서 이를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
자연어 생성이란?
자연어 처리에는 자연어 생성도 포함됩니다. 컴퓨터는 자연어 생산을 사용하여 글을 쓸 수 있지만 자연어 이해는 독해에 중점을 둡니다.
특정 데이터 입력을 사용하여 NLG는 인간 언어로 작성된 답변을 생성합니다. 텍스트 음성 변환 서비스 이 텍스트를 음성으로 변환하는 데 사용할 수도 있습니다.
데이터 과학자가 NLG 시스템에 데이터를 제공하면 시스템은 데이터를 분석하여 대화를 통해 이해할 수 있는 내러티브를 생성합니다.
본질적으로 NLG는 데이터 세트를 우리 모두가 이해할 수 있는 자연어라고 하는 언어로 변환합니다. 신중하게 연구되고 실현 가능한 최대 범위까지 정확한 출력을 제공할 수 있도록 NLG에는 실제 인간의 경험이 부여됩니다.
우리가 이미 논의한 Alan Turing의 저작 중 일부로 거슬러 올라갈 수 있는 이 방법은 당면한 주제에 관계없이 컴퓨터가 그럴듯하고 자연스러운 방식으로 인간과 대화하고 있음을 인간에게 확신시키는 데 중요합니다.
NLG는 회사 내부의 모든 사람이 사용할 수 있는 대화 내러티브를 생성하기 위해 조직에서 사용할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 대시보드, 자동화된 콘텐츠 제작 및 보다 효과적인 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 NLG는 마케팅, 인사, 영업, 정보 기술과 같은 부서에서 일하는 전문가에게 큰 도움이 될 수 있습니다.
NLU와 NGL은 NLP에서 어떤 역할을 하나요?
NLP는 데이터 과학자와 인공 지능 전문가는 구조화되지 않은 데이터 세트를 컴퓨터가 음성 및 텍스트로 변환할 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다. 질문에 상황에 맞게 적절한 답변을 구성할 수도 있습니다(Siri 및 Alexa와 같은 가상 도우미를 다시 생각해 보십시오).
그러나 NLU와 NLG는 NLP에 어디에 적합합니까?
모두 다른 역할을 하지만 이 세 분야 모두 자연어를 다룬다는 한 가지 공통점이 있습니다. 그렇다면 세 가지의 차이점은 무엇입니까?
NLU는 인간이 사용하는 언어를 이해하는 것을 목표로 하는 반면, NLP는 가장 중요한 데이터를 식별하여 텍스트 및 숫자와 같은 것으로 구성합니다.
유해한 암호화 통신도 지원할 수 있습니다. 반면 NLG는 구조화되지 않은 데이터 모음을 사용하여 의미 있는 것으로 해석할 수 있는 스토리를 생성합니다.
NLP의 미래
NLP는 현재 수많은 상업적 용도로 사용되고 있지만 많은 기업에서 NLP를 광범위하게 채택하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이는 주로 다음과 같은 문제 때문입니다. 조직에 자주 영향을 미치는 한 가지 문제는 정보 과부하로, 끝이 없어 보이는 더 많은 데이터의 바다 속에서 어떤 데이터 세트가 중요한지 식별하기 어렵게 만듭니다.
또한 NLP를 효과적으로 사용하기 위해 조직은 데이터에서 중요한 정보를 추출할 수 있는 특정 방법과 장비가 자주 필요합니다.
마지막으로 NLP는 회사가 NLP를 활용하는 다양한 데이터 소스의 데이터 수집을 처리하고 유지하려면 최첨단 기계가 필요함을 의미합니다.
대부분의 회사가 NLP를 채택하는 데 방해가 되는 장애물에도 불구하고 동일한 조직이 궁극적으로 NLP, NLU 및 NLG를 채택하여 로봇이 현실적이고 인간과 같은 상호 작용 및 토론을 유지할 수 있도록 할 것으로 보입니다.
의미론과 구문은 많은 관심을 받고 있는 연구의 두 가지 NLP 하위 분야입니다.
결론
지금까지 논의한 내용을 고려하여 음성과 글에 의미를 부여하면 NLU는 자연어를 읽고 이해하며 NLG는 기계의 도움을 받아 새로운 언어를 개발하고 출력합니다.
언어는 NLU에서 사실을 추출하는 데 사용되는 반면 NLG는 NLU에서 얻은 통찰력을 사용하여 자연어를 생성합니다.
Apple, Google 및 Amazon과 같은 IT 산업의 주요 업체가 NLP에 계속 투자하여 시스템 개발 인간의 행동을 모방하는 것.
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