kënschtlech Intelligenz transforméiert de Wee wéi mir Inhalt plangen an generéieren. Et beaflosst och wéi d'Leit Material entdecken, vu wat se op Google sichen bis wat se op Netflix kucken.
Méi entscheedend, fir Inhaltsvermarkter, et erméiglecht Teams ze wuessen andeems verschidden Aarte vun Inhaltsgeneratioun automatiséiert ginn an aktuellt Material analyséiert fir ze verbesseren wat Dir liwwert a besser mat der Absicht vum Client passt.
Et gi verschidde bewegt Stécker an der AI an Maschinn léieren Prozesser. Hutt Dir jeemools e Smart Assistent (wéi Siri oder Alexa) eng Fro gestallt?
D'Äntwert ass héchstwahrscheinlech "Jo", wat seet datt Dir scho mat der natierlecher Sproochveraarbechtung op iergendengem Niveau (NLP) kennt.
Alan Turing ass en Numm vun deem all Techie héieren huet. De bekannte Turing Test gouf fir d'éischt am Joer 1950 vum renomméierte Mathematiker a Computerwëssenschaftler Alan Turing entwéckelt.
Hien huet a senger Aarbecht behaapt Rechenmaschinn an Intelligenz datt eng Maschinn kënschtlech intelligent ass, wann se mat enger Persoun konverséiere kann an him täuschen ze denken, datt hien mat engem Mënsch schwätzt.
Dëst huet als Basis fir NLP Technologie gedéngt. En effizienten NLP System wäert fäeg sinn d'Ufro a säi Kontext ze begräifen, se ze analyséieren, dee beschten Handlungsprozess ze wielen an an enger Sprooch ze beäntweren déi de Benotzer versteet.
Weltwäit Standarde fir Aufgaben op Daten ofzeschléissen enthalen kënschtlech Intelligenz a Maschinn Léieren Techniken. Wéi ass et mat der mënschlecher Sprooch?
D'Felder vun der Natursproochgeneratioun (NLG), Natursproochverständnis (NLU) an natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) hunn all an de leschte Jore vill Opmierksamkeet kritt.
Awer well déi dräi verschidde Verantwortung hunn, ass et entscheedend Duercherneen ze vermeiden. Vill gleewen datt se dës Iddien an hirer Ganzheet begräifen.
Well d'natierlech Sprooch schonn an den Nimm präsent ass, ass alles wat ee mécht ass et ze veraarbecht, ze verstoen an ze produzéieren. Mir hunn décidéiert datt et hëllefräich wier e bësse méi déif ze goen, awer, well mir dacks dës Ausdréck begéinen, déi austauschbar benotzt ginn.
Dofir, loosst eis ufänken mat jiddereng vun hinnen enk ze kucken.
Wat ass natierlech Sproochveraarbechtung?
All natierlech Sprooch gëtt vu Computeren als gratis Form ugesinn. Et folgt datt wann Dir Daten aginn, et keng fix Schlësselwierder op fixe Plazen gëtt. Nieft der onstrukturéierter Sprooch huet d'natierlech Sprooch och eng Rei Ausdrockoptiounen. Huelt dës dräi Ausdréck als Illustratioun:
- Wéi ass d'Wieder haut?
- Huet haut eng Chance vu Reen?
- Verlaangt haut datt ech mäi Regenschirm matbréngen?
Jidderee vun dësen Aussoen freet sech iwwer d'Wiederprevisioun fir haut, wat de gemeinsame Nenner ass.
Als Mënsch kënne mir bal direkt dës fundamental Verbindungen gesinn a passend handelen.
Allerdéngs ass dëst eng Erausfuerderung fir Computeren well all Algorithmus den Input erfuerdert fir e spezifescht Format ze verfollegen, an all dräi Aussoen hu verschidde Strukturen a Formater.
An d'Saache wäerte ganz séier ganz schwéier ginn wa mir probéieren Reegele fir all Wuertkombinatioun an all natierlech Sprooch ze kodifizéieren fir e Computer beim Verständnis ze hëllefen. NLP Schrëtt an d'Bild an dëser Situatioun.
Natierlech Sproochveraarbechtung (NLP), déi probéiert ze Modell natierlech mënschlech Sprooch daten, staamt aus der Computational Linguistik.
Zousätzlech konzentréiert NLP sech op d'Benotzung vu Maschinnléieren an Deep Learning Approche wärend eng bedeitend Quantitéit vu mënschlechen Input veraarbecht gëtt. Et gëtt dacks a Philosophie, Linguistik, Informatik, Informatiounssystemer a Kommunikatioun beschäftegt.
Computational Linguistik, Syntaxanalyse, Riederkennung, Maschinn Iwwersetzung, an aner Ënnerfelder vun NLP sinn nëmmen e puer. Natierlech Sproochveraarbechtung transforméiert onstrukturéiert Material an de passenden Format oder e strukturéierten Text fir ze funktionéieren.
Fir ze verstoen wat de Benotzer heescht wann se eppes soen, baut en den Algorithmus an trainéiert de Modell mat grousse Quantitéiten un Daten.
Et funktionnéiert andeems verschidde Entitéite gruppéiere fir Identifikatioun (bekannt als Entitéitserkennung) an duerch d'Erkennung vu Wuertmuster. Lemmatiséierung, Tokeniséierung, a Stemmungstechnike gi benotzt fir d'Wuertmuster ze fannen.
Informatiounsextraktioun, Stëmmerkennung, Part-of-Speech Tagging, a Parsing sinn nëmmen e puer vun den Aarbechten déi NLP mécht.
An der realer Welt gëtt NLP fir Aufgaben benotzt, dorënner Ontologie Populatioun, Sproochmodelléierung, sentimentanalyse, Thema Extraktioun, genannt Entity Unerkennung, Part-of-Speech Tagging, Verbindungsextraktioun, Maschinn Iwwersetzung, an automatiséiert Fro Äntwert.
Wat ass Natural Language Understanding?
E klengen Deel vun der natierlecher Sproochveraarbechtung ass natierlecht Sproochverständnis. Nodeems d'Sprooch vereinfacht ass, muss d'Computersoftware d'Bedeitung begräifen, entscheeden an eventuell souguer d'Sentimentanalyse ausféieren.
Dee selwechten Text kann verschidde Bedeitungen hunn, verschidde Sätze kënnen déiselwecht Bedeitung hunn, oder d'Bedeitung kann ofhängeg vun der Ëmstänn änneren.
NLU Algorithmen benotzen computational Methoden fir Text aus ville Quellen ze veraarbecht fir den Input Text ze verstoen, wat esou Basis ka sinn wéi ze wëssen wat eng Phrase bedeit oder esou komplizéiert wéi d'Interpretatioun vun engem Gespréich tëscht zwee Individuen.
Ären Text gëtt an e maschinn liesbare Format transforméiert. Als Konsequenz benotzt d'NLU Berechnungstechnike fir den Text ze entzifferen an e Resultat ze generéieren.
NLU kann a verschiddene Situatiounen applizéiert ginn, sou wéi e Gespréich tëscht zwee Leit ze verstoen, ze bestëmmen wéi een sech iwwer eng gewëssen Ëmstänn fillt, an aner Situatioune vun enger ähnlecher Natur.
Besonnesch ginn et véier Sproochniveauen fir d'NLU ze begräifen:
- Syntax: Dëst ass de Prozess fir ze bestëmmen ob d'Grammatik entspriechend benotzt gëtt a wéi Sätz zesummegesat ginn. Zum Beispill muss de Kontext an d'Grammatik vun engem Saz berücksichtegt ginn fir ze bestëmmen ob et Sënn mécht.
- Semantik: Wa mir den Text ënnersichen, sinn kontextuell Bedeitungsnuancen wéi Verb Tenor oder Wuertwahl tëscht zwou Persounen do. Dës Bits vun Informatioun kënnen och vun engem NLU Algorithmus agestallt ginn fir Resultater aus all Szenario ze bidden an deem datselwecht geschwat Wuert ka benotzt ginn.
- Wuert Sënn Desambiguatioun: Et ass de Prozess fir erauszefannen wat all Wuert an enger Phrase bedeit. Ofhängeg vum Kontext gëtt et engem Begrëff seng Bedeitung.
- Pragmatesch Analyse: Et hëlleft dem Kader an Zweck vun der Aarbecht ze verstoen.
NLU ass bedeitend fir Daten Wëssenschaftler well ouni et feelen se d'Fäegkeet fir Bedeitung aus Technologien wéi Chatbots a Riederkennungssoftware ze extrahieren.
Iwwerhaapt sinn d'Leit gewinnt e Gespréich mat engem sproochegen Bot ze hunn; Computeren, op der anerer Säit, hunn net dëse Luxus vu Liichtegkeet.
Zousätzlech kann d'NLU Emotiounen an profanities an enger Ried erkennen genau wéi Dir kënnt. Dëst implizéiert datt Datewëssenschaftler nëtzlech verschidde Inhaltsformater kënnen ënnersichen an Text klassifizéieren mat de Fäegkeete vun der NLU.
NLG schafft an direkter Oppositioun zum natierleche Sproochverständnis, dat zielt fir onstrukturéiert Donnéeën ze organiséieren a Sënn ze maachen fir se an benotzbar Donnéeën ëmzewandelen. Als nächst, loosst eis NLG definéieren an entdecken wéi d'Datewëssenschaftler et a praktesche Benotzungsfäll benotzen.
Wat ass Natural Language Generation?
Natierlech Sproochveraarbechtung enthält och natierlech Sproochproduktioun. Computere kënne schreiwen mat der natierlecher Sproochproduktioun, awer natierlecht Sproochverständnis konzentréiert sech op Liesverständnis.
Andeems Dir bestëmmten Dateninput benotzt, erstellt NLG eng schrëftlech Äntwert a mënschlecher Sprooch. Text-ze-Ried Servicer kann och benotzt ginn fir dësen Text a Ried ze transforméieren.
Wann Datewëssenschaftler en NLG System mat Daten liwweren, analyséiert de System d'Donnéeën fir narrativ ze produzéieren déi duerch Dialog verstane kënne ginn.
Am Wesentlechen konvertéiert NLG Datesets an eng Sprooch déi mir allebéid verstinn, natierlech Sprooch genannt. Sou datt et eng Ausgab kann ubidden, déi suergfälteg studéiert a korrekt ass bis maximal machbar, NLG gëtt mat der Erfahrung vun engem reale Mënsch dotéiert.
Dës Method, déi op e puer vun dem Alan Turing senge Schrëften zréckgezunn ka ginn, déi mir scho diskutéiert hunn, ass entscheedend fir d'Mënschen ze iwwerzeegen datt e Computer op eng plausibel an natierlech Manéier mat hinnen schwätzt, onofhängeg vum Thema.
NLG ka vun Organisatiounen benotzt ginn fir Gespréichsnarrativen ze produzéieren déi vu jidderengem an der Firma benotzt kënne ginn.
NLG, déi am meeschte benotzt gëtt fir Business Intelligence Dashboards, automatiséiert Inhaltsproduktioun a méi effektiv Datenanalyse, kann eng grouss Hëllef fir Professionnelen, déi an Divisiounen wéi Marketing, Humanressourcen, Verkaf an Informatiounstechnologie schaffen.
Wéi eng Roll spillen NLU an NGL am NLP?
NLP ka vun Datewëssenschaftler a benotzt ginn Kënschtlech Intelligenz Fachleit fir onstrukturéiert Datesets a Formen ze konvertéieren déi Computeren op Ried an Text iwwersetzen kënnen - si kënne souguer Äntwerten konstruéieren déi kontextuell passend sinn op eng Fro déi Dir hinnen stellt (denkt nach eng Kéier un virtuell Assistenten wéi Siri an Alexa).
Awer wou passen NLU an NLG an NLP?
Och wa se alleguer verschidde Rollen spillen, hunn déi dräi Disziplinnen eng Saach gemeinsam: si beschäftegen sech all mat der natierlecher Sprooch. Also, wat ass den Ënnerscheed tëscht deenen dräi?
Betruecht et esou: Wärend d'NLU zielt d'Sprooch ze verstoen déi d'Mënsche benotzen, identifizéiert NLP déi entscheedend Donnéeën an organiséiert se a Saachen wéi Text an Zuelen.
Et kann souguer mat schiedlech verschlësselte Kommunikatiounen hëllefen. NLG, op der anerer Säit, benotzt Sammlungen vun onstrukturéierten Donnéeën fir Geschichten ze produzéieren déi mir als sënnvoll interpretéiere kënnen.
Zukunft vun NLP
Och wann NLP vill aktuell kommerziell Uwendungen huet, hu vill Geschäfter et schwéier fonnt et breed ze adoptéieren.
Dëst ass meeschtens wéinst de folgenden Themen: Een Thema dat dacks Organisatiounen beaflosst ass Informatiounsiwwerlaascht, wat et fir si Erausfuerderung mécht fir z'identifizéieren wéi eng Datesets entscheedend sinn an engem anscheinend onendleche Mier vu méi Daten.
Zousätzlech, fir NLP effektiv ze benotzen, brauche Organisatiounen dacks verschidde Methoden an Ausrüstung déi et hinnen erlaben wäertvoll Informatioun aus Daten ze extrahieren.
Lescht awer net zulescht implizéiert NLP datt Firmen modernste Maschinnen erfuerderen wa se Sammlunge vun Daten aus verschiddenen Datequellen mat NLP wëllen handhaben an behalen.
Trotz Hindernisser, déi de gréissten Deel vun de Firmen verhënneren, NLP z'adoptéieren, schéngt et méiglecherweis datt déiselwecht Organisatioune schlussendlech NLP, NLU, an NLG ëmfaassen fir hir Roboter z'erméiglechen realistesch, mënschlech-ähnlech Interaktiounen an Diskussiounen z'erhalen.
Semantik a Syntax sinn zwee NLP Ënnerfelder vun der Fuerschung déi vill Opmierksamkeet kréien.
Konklusioun
Wat mir bis elo diskutéiert hunn: Bedeitung fir Stëmm a Schreiwen, NLU liest a versteet natierlech Sprooch, an NLG entwéckelt an erausgëtt nei Sprooch mat Hëllef vu Maschinnen.
Sprooch gëtt vun der NLU benotzt fir Fakten ze extrahieren, wärend d'NLG d'Abléck benotzt, déi vun der NLU kritt gëtt fir natierlech Sprooch ze produzéieren.
Opgepasst op grouss Spiller an der IT Industrie wéi Apple, Google, an Amazon fir weider an NLP ze investéieren sou datt se kënnen entwéckelen Systemer déi mënschlecht Verhalen mimikéieren.
Hannerlooss eng Äntwert