Intelligence intelligence awayê plansazkirin û hilberîna naverokê diguherîne. Di heman demê de ew bandorê li ka meriv çawa materyalê kifş dike, ji tiştê ku ew li Google digerin heya tiştê ku ew li Netflix temaşe dikin.
Ya girîngtir, ji bo bazarên naverokê, ew dihêle ku tîmê bi otomatîzekirina hin celeb hilberîna naverokê û analîzkirina materyalê heyî mezin bibin da ku tiştê ku hûn radest dikin baştir bikin û niyeta xerîdar çêtir li hev bikin.
Di AI-ê de çend perçeyên tevgerê hene û fêrbûna makîneyê pêvajoyên. Ma we qet pirsek ji arîkarek jîr (wek Siri an Alexa) pirsî?
Bersiv bi îhtimaleke mezin "erê" ye, ku pêşniyar dike ku hûn jixwe bi pêvajoyek zimanê xwezayî li ser hin astê (NLP) nas in.
Alan Turing navek e ku her teknolojiyê jê bihîstiye. Testa naskirî ya Turing cara yekem di sala 1950 de ji hêla matematîkzan û zanyarê komputerê yê navdar Alan Turing ve hate çêkirin.
Wî di karê xwe de îdîa kir Computing Machinery and Intelligence ku makîneyek bi awayekî sûnî aqilmend e heke bikaribe bi kesek re biaxive û wî bixapîne ku ew bi mirovek re sohbet dike.
Ev wekî bingehek ji bo teknolojiya NLP xizmet kir. Pergalek NLP-a bikêr dê bikaribe pirs û çarçoweya wê bigire, wê analîz bike, qursa çalakiyê ya çêtirîn hilbijêrin, û bi zimanek ku bikarhêner jê fam bike bersiv bide.
Standardên gerdûnî yên ji bo temamkirina peywirên li ser daneyan teknîkên îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê hene. Lê belê li ser zimanê mirovan?
Zeviyên hilberîna zimanê xwezayî (NLG), têgihîştina zimanê xwezayî (NLU), û pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) di van salên dawî de gelek bal kişandiye.
Lê ji ber ku her sê xwedî berpirsiyariyên cihê ne, girîng e ku meriv ji tevliheviyê dûr bixe. Pir kes bawer dikin ku ew van ramanan bi tevahî wan fam dikin.
Ji ber ku zimanê xwezayî jixwe di navan de heye, tişta ku mirov dike pêvajokirin, têgihiştin û hilberandina wî ye. Me biryar da ku dibe ku alîkar be ku em piçek kûrtir biçin, her çend, ji ber ku em çend caran bi van hevokan re hevber têne bikar anîn.
Ji ber vê yekê, em bi nihêrîna nêzîk li her yek ji wan dest pê bikin.
Pêvajoya Zimanê Xwezayî çi ye?
Her zimanek xwezayî ji hêla komputeran ve wekî nivîsek belaş tê hesibandin. Ji ber vê yekê digihîje ku dema ku daneyan têkevin, li cîhên sabît peyvên bingehîn tune. Zimanê xwezayî ji bilî bêpergalbûna xwe xwedî vebijarkên vegotinê yên cihêreng jî hene. Van sê peyvan wekî mînakek bigirin:
- Hewa îro çawa ye?
- Ma îro derfeta baranê heye?
- Ma îro hewce dike ku ez sîwana xwe bînim?
Her yek ji van gotinan li ser pêşbîniya hewaya îro ya ku xala hevpar e dipirse.
Wekî mirov, em dikarin hema yekser van girêdanên bingehîn bibînin û bi rêkûpêk tevbigerin.
Lêbelê, ev a dijwarîya ji bo komputeran ji ber ku her algorîtmayek pêdivî ye ku têketinek formek taybetî bişopîne, û her sê daxuyan jî xwedan avahî û formên cihê ne.
Û tişt dê di demek nêzîk de pir dijwar bibin heke em hewl bidin ku qaîdeyên ji bo her yek û her peyvek bi her zimanî xwezayî kod bikin da ku alîkariya kompîturek têgihîştinê bikin. NLP di vê rewşê de di nav wêneyê de gav dike.
Pêvajoya zimanê xwezayî (NLP), ku hewl dide modela zimanê mirovî yê xwezayî Daneyên, ji zimannasiya hesabkerî derketine.
Wekî din, NLP li ser karanîna fêrbûna makîneyê û nêzîkatiyên fêrbûna kûr hûr dibe dema ku hejmareke girîng a têketina mirovî hildibijêre. Ew pir caran di felsefe, zimannasî, zanistiya komputerê, pergalên agahdariyê û ragihandinê de tê xebitandin.
Zimannasiya hesabkerî, analîza hevoksaziyê, naskirina axaftinê, wergera makîneyê, û beşên din ên NLP tenê çend in. Pêvajoya zimanê xwezayî ji bo ku bixebite, materyalê nesazkirî vediguherîne forma guncan an nivîsek birêkûpêk.
Ji bo têgihîştina wateya bikarhêner dema ku ew tiştek dibêje, ew algorîtmayê ava dike û modelê bi karanîna hejmarên mezin ên daneyê perwerde dike.
Ew bi komkirina hebûnên cihêreng ji bo nasnameyê (wekî naskirina hebûnê tê zanîn) û bi naskirina qalibên peyvan tevdigere. Ji bo dîtina qalibên peyvan teknîkên lemmatîzasyon, tokenîzasyon û stemkirinê têne bikar anîn.
Derxistina agahdarî, naskirina deng, nîşankirina beşek-axaftinê, û parskirin tenê çend ji karên ku NLP dike ne.
Di cîhana rastîn de, NLP ji bo peywiran tê bikar anîn, di nav de nifûsa ontolojiyê, modelkirina ziman, analîzê, derxistina mijarê, naskirina sazûmanek binavkirî, nîşankirina beşên axaftinê, derxistina pêwendiyê, wergera makîneyê, û bersiva otomatîkî ya pirsê.
Têgihîştina Zimanê Xwezayî çi ye?
Parçeyek piçûk a pêvajoyek zimanê xwezayî têgihîştina zimanê xwezayî ye. Piştî ku ziman hat hêsan kirin, nermalava komputerê divê têbigihîje, wateyê derxe, û dibe ku analîza hestê jî bike.
Heman nivîs dikare çend wateyên xwe hebin, çend hevok dikarin heman wateyê hebin, an jî li gorî rewşê wate dikare biguhere.
Algorîtmayên NLU rêbazên hesabkirinê bikar tînin da ku nivîsê ji gelek çavkaniyan bişopînin da ku têgihîştina nivîsa têketinê têbigihîjin, ku ew dikare wekî bingehîn be wekî zanîna bêjeyek tê çi wateyê an jî wekî şirovekirina danûstendinek di navbera du kesan de tevlihev be.
Nivîsa we di formatek ku ji hêla makîneyê ve tê xwendin tê veguheztin. Wekî encamek, NLU teknîkên jimartinê bikar tîne da ku nivîsê deşîfre bike û encamek çêbike.
NLU dikare di rewşên cûrbecûr de were sepandin, wekî têgihîştina danûstendinek di navbera du kesan de, destnîşankirina ka kesek li ser rewşek diyarkirî çawa hîs dike, û rewşên din ên mîna xwezayê.
Bi taybetî, çar astên zimanî hene ku NLU têgihîştin:
- Hevoksazî: Ev pêvajoyek e ku tê destnîşankirin ka rêziman bi rêkûpêk tê bikar anîn û hevok çawa têne berhev kirin. Mînakî, ji bo ku were destnîşankirin ka gelo ew watedar e, divê konteks û rêzimanek hevokê li ber çavan were girtin.
- Semantîk: Dema ku em li nivîsê dikolin, nuansên wateyên konteksual ên mîna tenorê lêkerê an bijartina peyvan di navbera du kesan de hene. Van bit agahdariyan jî dikarin ji hêla algorîtmayek NLU ve werin bikar anîn da ku encamên ji her senaryoyek ku tê de heman peyva axaftinê were bikar anîn peyda bike.
- Veguheztina wateya peyvê: Ew pêvajoyek e ku tê zanîn ka her peyvek di hevokekê de tê çi wateyê. Li gorî konteksê, wateya xwe dide termekê.
- Analîza pragmatîk: Ew di têgihîştina cîh û armanca xebatê de dibe alîkar.
NLU ji bo girîng e zanyarên daneyê ji ber ku, bêyî wê, wan kêmasiya derxistina wateyê ji teknolojiyên mîna chatbots û nermalava naskirina axaftinê tune.
Beriya her tiştî, mirov ji bo ku bi botek-axaftinek çalakkirî re danûstandinê bikin tê bikar anîn; komputer, ji hêla din ve, ne xwediyê vê luksê ne.
Wekî din, NLU dikare di axaftinê de hest û bêbextiyan tam wekî ku hûn dikarin nas bikin. Ev tê vê wateyê ku zanyarên daneyê dikarin bi kêrhatî cûrbecûr cûrbecûr naverokê lêkolîn bikin û bi karanîna kapasîteyên NLU ve nivîsê dabeş bikin.
NLG li dijî têgihîştina zimanê xwezayî, ku armanc dike ku daneyên nesazkirî birêxistin bike û bi wate bike da ku wan veguhezîne daneya bikêrhatî. Dûv re, werin em NLG-ê destnîşan bikin û awayên ku zanyarên daneyê wê di dozên karanîna pratîk de bikar tînin vekolînin.
Nifşa Zimanê Xwezayî çi ye?
Pêvajoya zimanê xwezayî hilberîna zimanê xwezayî jî dihewîne. Komputer dikarin bi karanîna hilberîna zimanê xwezayî binivîsin, lê têgihîştina zimanê xwezayî li ser têgihîştina xwendinê disekine.
Bi karanîna hin daneyên daneyê, NLG bi zimanê mirovan bersivek nivîskî diafirîne. Xizmetên Text-bi-axaftinê ji bo veguherandina vê nivîsê jî dikare were bikaranîn.
Dema ku zanyarên daneyê pergalek NLG bi daneyan peyda dikin, pergal daneyan analîz dike da ku vegotinên ku bi diyalogê werin fam kirin hilberîne.
Di eslê xwe de, NLG berhevokên daneyê vediguhezîne zimanek ku em her du jê fam dikin, ku jê re zimanê xwezayî tê gotin. Ji ber vê yekê ku ew dikare hilberek ku bi baldarî vekolîn û bi qasî ku pêkan e rast peyda bike, NLG bi ezmûna mirovek rast-jiyanê ve hatî peyda kirin.
Ev rêbaz, ku dikare li hin nivîsarên Alan Turing ên ku me berê behs kiribûn, were şopandin, ji bo ku mirov qanih bike ku komputerek bi rengekî maqûl û xwezayî bi wan re diaxive, bêyî ku mijara li ber dest be, pir girîng e.
NLG dikare ji hêla rêxistinan ve were bikar anîn da ku çîrokên danûstendinê hilberîne ku ji hêla her kesê di hundurê pargîdaniyê ve were bikar anîn.
NLG, ku pir caran ji bo tabloyên îstîxbarata karsaziyê, hilberîna naverokê ya otomatîkî, û analîza daneya bi bandortir tê bikar anîn, dikare bibe alîkariyek mezin ji pisporên ku di beşên mîna kirrûbirra, çavkaniyên mirovî, firotanê û teknolojiya agahdariyê de dixebitin.
NLU û NGL di NLP de çi rola dilîze?
NLP dikare ji hêla zanyarên daneyê ve were bikar anîn û çêkirî pisporên ku berhevokên daneya nesazkirî vediguhezînin formên ku komputer dikarin bi axaftin û nivîsê wergerînin - ew tewra dikarin bersivên ku bi çarçoweyê ve guncan in ji pirsek ku hûn ji wan dipirsin ava bikin (dîsa li arîkarên virtual yên mîna Siri û Alexa bifikirin).
Lê li ku derê NLU û NLG di NLP de cih digirin?
Her çend ew hemî rolên cihêreng dilîzin jî, van her sê dîsîplînan yek tişta hevpar heye: ew hemî bi zimanê xwezayî re mijûl dibin. Ji ber vê yekê, cûdahiya di navbera hersêyan de çi ye?
Bi vî rengî bifikirin: her çend NLU armanc dike ku zimanê ku mirov bikar tîne fêm bike, NLP daneyên herî girîng nas dike û wan di nav tiştên wekî nivîs û jimareyan de birêxistin dike.
Tewra dikare bi danûstendinên şîfrekirî yên zirardar re bibe alîkar. Ji aliyek din ve, NLG berhevokên daneyên nesazkirî bikar tîne da ku çîrokên ku em dikarin wekî watedar şîrove bikin hilberîne.
Pêşeroja NLP
Her çend NLP gelek karanîna bazirganî yên heyî hene, gelek karsaziyan zehmet dîtin ku wê bi berfirehî bipejirînin.
Ev bi piranî ji ber pirsgirêkên jêrîn e: Pirsgirêkek ku bi gelemperî bandorê li rêxistinan dike bargiraniya agahdarî ye, ku ji wan re dijwar dike ku nas bikin ka kîjan berhevokên daneyê di nav deryayek xuya ya bêdawî ya bêtir daneyan de girîng in.
Wekî din, ji bo ku NLP bi bandor bikar bînin, rêxistin bi gelemperî hewceyê hin rêbaz û alavên ku ji wan re dihêle ku agahdariya hêja ji daneyan derxînin.
Di dawiyê de, lê ne bi kêmanî, NLP tê vê wateyê ku pargîdanî hewceyê makîneyên pêşkeftî ne heke ew dixwazin berhevokên daneyan ji çavkaniyên daneya cihêreng ên ku NLP bikar tînin hilînin û bigirin.
Tevî astengiyên ku piraniya pargîdaniyan ji pejirandina NLP-ê dihêlin, wusa dixuye ku ev heman rêxistin dê di dawiyê de NLP, NLU, û NLG hembêz bikin da ku robotên xwe bihêlin ku têkilî û nîqaşên rastîn, mîna mirovan bidomînin.
Semantîk û hevoksazî du jêrzemîna lêkolînê ya NLP ne ku gelek balê dikişînin.
Xelasî
Tiştê ku me heya niha behs kiriye li ber çavan bigire: Veqetandina wateyek deng û nivîsandinê, NLU zimanê xwezayî dixwîne û fam dike, û NLG bi alîkariya makîneyan zimanek nû pêş dixe û derdixe.
Ziman ji hêla NLU ve tê bikar anîn da ku rastiyan derxîne, lê NLG têgihiştinên ku ji hêla NLU ve hatine wergirtin bikar tîne da ku zimanê xwezayî hilberîne.
Hay ji lîstikvanên sereke yên pîşesaziya IT-ê yên mîna Apple, Google û Amazon bikin ku veberhênana li NLP-yê bidomînin da ku ew karibin sîstemên pêşve bibin ku tevgera mirovan teqlîd dike.
Leave a Reply