жасалма акыл пландоо жана мазмунду түзүү жолубузду өзгөртүп жатат. Бул ошондой эле адамдардын Google'да издеген нерселеринен тартып Netflixтен көргөн нерселерине чейин материалды кантип таап алышына таасир этет.
Баарынан да маанилүүсү, мазмун маркетологдору үчүн, бул контентти түзүүнүн кээ бир түрлөрүн автоматташтыруу жана учурдагы материалды талдоо аркылуу сиз жеткирип жаткан нерсени жакшыртуу жана кардарлардын ниетине жакшыраак дал келүү аркылуу командаларга өсүүгө мүмкүндүк берет.
AI жана бир нече кыймылдуу бөлүктөрү бар машина үйрөнүү процесстер. Сиз акылдуу жардамчыга (мисалы, Siri же Alexa) суроо берип көрдүңүз беле?
Жооп, кыязы, "ооба", бул сиз кандайдыр бир деңгээлде табигый тилди иштетүү менен тааныш экениңизди билдирет (NLP).
Алан Тюринг Ар бир техника уккан ысым. Белгилүү Тьюринг тести биринчи жолу 1950-жылы атактуу математик жана компьютер илимпозу Алан Тьюринг тарабынан иштелип чыккан.
Ал өз ишинде билдирди Эсептөө техникасы жана чалгындоо Эгер машина адам менен сүйлөшүп, аны адам менен сүйлөшүп жатат деп алдай алса, жасалма акылдуу деп эсептелинет.
Бул NLP технологиясы үчүн негиз болуп кызмат кылган. Натыйжалуу NLP системасы суроону жана анын контекстин түшүнүп, аны талдап, эң жакшы иш-аракеттерди тандап, колдонуучу түшүнө турган тилде жооп бере алат.
Маалыматтар боюнча тапшырмаларды аткаруунун дүйнөлүк стандарттары жасалма интеллект жана машина үйрөнүү ыкмаларын камтыйт. Ал эми адам тили жөнүндө эмне айтууга болот?
Табигый тилди генерациялоо (NLG), табигый тилди түшүнүү (NLU) жана табигый тилди иштетүү (NLP) тармактарына акыркы жылдары көп көңүл бурулду.
Бирок үчөөнүн милдеттери ар башка болгондуктан, баш аламандыкка жол бербөө абдан маанилүү. Көптөр бул идеяларды толугу менен түшүнүшөт деп ишенишет.
Табигый тил аттардын ичинде бар болгондуктан, аны иштеп чыгуу, түшүнүү жана чыгаруу болуп саналат. Бул сөз айкаштары бири-бирин алмаштырып колдонулгандыктан, биз бир аз тереңирээк баруу пайдалуу болушу мүмкүн деп чечтик.
Демек, келгиле, алардын ар бирин кылдат карап чыгуу менен баштайлы.
Табигый тилди иштетүү деген эмне?
Ар кандай табигый тил компьютерлер тарабынан эркин формадагы текст болуп эсептелет. Мындан улам, маалыматтарды киргизүүдө белгиленген жерлерде туруктуу ачкыч сөздөр болбойт. Табигый тилде структураланбагандан тышкары, ар кандай туюнтма варианттары да бар. Мисал катары бул үч сөздү алгыла:
- Аба ырайы бүгүн кандай?
- Бүгүн жамгыр жаашы мүмкүнбү?
- Бүгүн мен кол чатырымды алып келишимди талап кылабы?
Бул билдирүүлөрдүн ар бири жалпы айырмачылык болуп саналат, бүгүнкү күндө аба ырайы болжолдоо жөнүндө сурап жатат.
Адамдар катары биз бул негизги байланыштарды дароо көрүп, туура иш кыла алабыз.
Бирок, бул а компьютерлер үчүн чакырык анткени ар бир алгоритм киргизүүнүн белгилүү бир форматка ылайык болушун талап кылат жана үч билдирүүнүн тең структуралары жана форматтары ар башка.
Жана эгер биз компьютерге түшүнүүгө жардам берүү үчүн ар бир табигый тилдеги ар бир сөз айкалышы үчүн эрежелерди коддогонго аракет кылсак, иш абдан кыйын болуп калат. NLP бул кырдаалда сүрөткө кадам таштайт.
Табигый тилди иштетүү (NLP), ал аракет кылат адамдын табигый тилинин үлгүсү маалыматтар, эсептөө лингвистикасынан келип чыккан.
Кошумчалай кетсек, NLP адамдын салымынын олуттуу санын иштеп чыгууда машиналык үйрөнүүнү жана терең үйрөнүү ыкмаларын колдонууга басым жасайт. Ал көбүнчө философияда, тил илиминде, информатикада, маалымат системаларында жана коммуникацияларда колдонулат.
Эсептөө лингвистикасы, синтаксистик анализ, кеп таануу, машина которуу жана NLPдин башка бөлүмдөрү бир нече гана. Табигый тилди иштетүү структураланбаган материалды иштөө үчүн ылайыктуу форматка же структураланган текстке айлантат.
Колдонуучу бир нерсе айтканда эмнени билдирерин түшүнүү үчүн, ал алгоритмди куруп, чоң көлөмдөгү маалыматтарды колдонуу менен моделди үйрөтөт.
Ал идентификациялоо (объектти таануу деп аталат) жана сөз үлгүлөрүн таануу үчүн өзүнчө объекттерди бириктирүү аркылуу иштейт. Сөздөрдүн үлгүлөрүн табуу үчүн лемматизация, токенизация жана уңгу ыкмалары колдонулат.
Маалымат алуу, үн таануу, кептин бир бөлүгүн белгилөө жана талдоо NLP жасай турган жумуштардын бир нечеси гана.
Чыныгы дүйнөдө NLP милдеттерди аткаруу үчүн колдонулат, анын ичинде онтологияны жайгаштыруу, тилди моделдөө, сезимдерди талдоо, теманы чыгаруу, аталган объектти таануу, кептин бөлүктөрүн белгилөө, байланышты чыгаруу, машина которуу жана автоматташтырылган суроого жооп берүү.
Табигый тилди түшүнүү деген эмне?
Табигый тилди иштетүүнүн бир аз бөлүгү табигый тилди түшүнүү болуп саналат. Тил жөнөкөйлөштүрүлгөндөн кийин, компьютердик программа түшүнүшү керек, маанисин чыгарышы керек, ал тургай, сезүү анализин жүргүзүшү керек.
Бир эле текст бир нече мааниге ээ болушу мүмкүн, бир нече сөз айкаштары бирдей мааниге ээ болушу мүмкүн же жагдайга жараша маани өзгөрүшү мүмкүн.
NLU алгоритмдери киргизилген текстти түшүнүү үчүн көптөгөн булактардан алынган текстти иштетүү үчүн эсептөө ыкмаларын колдонот, бул фразанын маанисин билүү сыяктуу негизги же эки адамдын ортосундагы сүйлөшүүнү чечмелөө сыяктуу татаал болушу мүмкүн.
Сиздин текстиңиз машина окуй турган форматка айландырылат. Натыйжада, NLU текстти чечмелөө жана натыйжаны түзүү үчүн эсептөө ыкмаларын колдонот.
NLU ар кандай кырдаалдарда колдонулушу мүмкүн, мисалы, эки адамдын ортосундагы сүйлөшүүнү түшүнүү, кимдир бирөө белгилүү бир жагдайга карата кандай сезимде экенин аныктоо жана ушул сыяктуу мүнөздөгү башка кырдаалдар.
Атап айтканда, NLU түшүнүү үчүн төрт тил деңгээли бар:
- Синтаксис: Бул грамматика туура колдонулуп жатканын жана сүйлөмдөрдүн кантип бириктирилгенин аныктоо процесси. Мисалы, сүйлөмдүн маанисин аныктоо үчүн анын контексти жана грамматикасы эске алынышы керек.
- Семантика: Биз текстти карап чыкканда, этиштин тенору же эки адамдын ортосундагы сөз тандоо сыяктуу контексттик маани нюанстары бар. Маалыматтын бул биттери бир эле айтылган сөз колдонулушу мүмкүн болгон ар кандай сценарийден жыйынтыктарды берүү үчүн NLU алгоритми тарабынан колдонулушу мүмкүн.
- Сөздүн маанисин чечмелөө: Бул сөз айкашындагы ар бир сөздүн маанисин аныктоо процесси. Контекстке жараша терминге өзүнүн маанисин берет.
- Прагматикалык талдоо: Ал иштин максатын жана максатын түшүнүүгө жардам берет.
NLU үчүн маанилүү маалымат илимпоздору анткени, ансыз, алар chatbots жана кеп таануу программалык камсыздоо сыяктуу технологиялардын маанисин чыгарууга жөндөмү жок.
Анткени, адамдар сүйлөө жөндөмдүү бот менен баарлашууга көнүп калган; компьютерлер, экинчи жагынан, мындай люкс жеңилдикке ээ эмес.
Мындан тышкары, NLU сүйлөөдөгү эмоцияларды жана сөгүнгөн сөздөрдү так сиздей тааный алат. Бул маалымат окумуштуулары ар кандай мазмун форматтарын пайдалуу изилдеп, NLU мүмкүнчүлүктөрүн колдонуу менен текстти классификациялай алат дегенди билдирет.
NLG табигый тилди түшүнүүгө түздөн-түз карама-каршы иштейт, анын максаты структураланбаган маалыматтарды колдонууга жарамдуу маалыматтарга айландыруу үчүн. Андан кийин, келгиле, NLGди аныктап, илимпоздор аны практика жүзүндө колдонуу жолдорун изилдеп көрөлү.
Табигый тилдин жаралышы деген эмне?
Табигый тилди иштетүү табигый тил өндүрүшүн да камтыйт. Компьютерлер табигый тилди колдонуу менен жаза алышат, бирок табигый тилди түшүнүү окууну түшүнүүгө багытталган.
Белгилүү бир маалыматтарды киргизүү менен, NLG адам тилинде жазылган жоопту түзөт. Тексттен сөзгө кызматтар бул текстти кепке айландыруу үчүн да колдонсо болот.
Маалымат илимпоздору NLG тутумун маалыматтар менен камсыз кылганда, система диалог аркылуу түшүнүүгө боло турган баяндарды чыгаруу үчүн маалыматтарды талдайт.
Негизи, NLG маалыматтар топтомун биз экөөбүз түшүнгөн тилге, табигый тил деп атаган тилге айлантат. Ал кылдат изилденген жана мүмкүн болушунча так натыйжаларды бере алышы үчүн, NLG чыныгы жашоодогу адамдын тажрыйбасына ээ.
Алан Тьюрингдин биз буга чейин талкуулаган кээ бир эмгектеринен байкала турган бул ыкма адамдарды компьютер алар менен кандай темада болбосун, акылга сыярлык жана табигый түрдө сүйлөшүп жатканына ынандыруу үчүн абдан маанилүү.
NLG уюмдар тарабынан компаниянын ичиндеги ар бир адам колдоно ала турган сүйлөшүү баяндарын чыгаруу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Бизнес чалгындоо такталары, автоматташтырылган мазмун өндүрүү жана натыйжалуураак маалыматтарды талдоо үчүн көбүнчө колдонулган NLG маркетинг, адам ресурстары, сатуу жана маалымат технологиялары сыяктуу бөлүмдөрдө иштеген адистерге чоң жардам бере алат.
NLU жана NGL NLPде кандай роль ойнойт?
NLP маалымат илимпоздор тарабынан колдонулушу мүмкүн жана Жасалма интеллект адистер структураланбаган маалымат топтомун компьютерлер сүйлөөгө жана текстке которо турган формаларга айландыруу үчүн - алар атүгүл сиз берген суроого контексттик жактан ылайыктуу жоопторду түзө алышат (Siri жана Alexa сыяктуу виртуалдык жардамчыларды кайра ойлонуп көрүңүз).
Бирок NLU жана NLG NLPге кайсы жерде туура келет?
Алардын баары ар кандай ролдорду ойносо да, бул үч дисциплинанын тең бир жалпылыгы бар: алардын бардыгы табигый тил менен алектенет. Ошентип, үчөөнүн ортосунда кандай айырма бар?
Муну карап көрөлү: NLU адамдар колдонгон тилди түшүнүүгө багытталган, ал эми NLP эң маанилүү маалыматтарды аныктайт жана аны текст жана сандар сыяктуу нерселерге уюштурат.
Ал тургай зыяндуу шифрленген байланыштарга жардам бере алат. NLG, экинчи жагынан, биз маанилүү деп чечмелей турган окуяларды чыгаруу үчүн структураланбаган маалыматтардын жыйнактарын колдонот.
NLP келечеги
NLP көптөгөн учурдагы коммерциялык максаттарга ээ болсо да, көптөгөн ишканалар аны кеңири жайылтуу кыйынга турат.
Бул көбүнчө төмөнкү маселелерден улам келип чыгат: Уюмдарга көп таасир эткен бир маселе - бул маалыматтын ашыкча жүктөлүшү, бул аларга көбүрөөк маалыматтардын түгөнгүс деңизинин шартында кайсы маалымат топтомдору чечүүчү экенин аныктоону кыйындатат.
Кошумчалай кетсек, NLPти эффективдүү колдонуу үчүн уюмдарга маалыматтардан баалуу маалыматтарды алууга мүмкүндүк берген белгилүү бир ыкмалар жана жабдуулар керек болот.
Акыркысы, бирок эң аз дегенде, NLP компаниялар NLP аркылуу ар кандай маалымат булактарынан алынган маалыматтарды чогултууну жана сактоону кааласа, заманбап техниканы талап кылат.
Фирмалардын басымдуу бөлүгүнүн NLPди кабыл алышына тоскоол болгон тоскоолдуктарга карабастан, ошол эле уюмдар роботторуна реалдуу, адам сыяктуу өз ара аракеттенүүнү жана талкууларды жүргүзүүгө мүмкүнчүлүк берүү үчүн акыры NLP, NLU жана NLGди кабыл алышы мүмкүн.
Семантика жана синтаксис - бул NLP изилдөөлөрүнүн эки тармагы, алар көп көңүл бурат.
жыйынтыктоо
Биз буга чейин талкуулагандарды эске алуу менен: Үнгө жана жазууга маани берүү, NLU табигый тилди окуп, түшүнөт, ал эми NLG машиналардын жардамы менен жаңы тилди иштеп чыгат жана чыгарат.
Тил NLU тарабынан фактыларды чыгаруу үчүн колдонулат, ал эми NLG табигый тилди чыгаруу үчүн NLU тарабынан алынган түшүнүктөрдү колдонот.
Apple, Google жана Amazon сыяктуу IT индустриясынын негизги оюнчуларына көңүл буруңуз, алар NLPге инвестициялоону улантуу үчүн системаларын иштеп чыгуу адамдын жүрүм-турумун туурайт.
Таштап Жооп