ປັນຍາປະດິດ ກໍາລັງຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາວາງແຜນແລະສ້າງເນື້ອຫາ. ມັນຍັງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ວິທີທີ່ຄົນຄົ້ນພົບວັດຖຸ, ຈາກສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຄົ້ນຫາໃນ Google ກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເບິ່ງຢູ່ Netflix.
ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນກວ່ານັ້ນ, ສຳ ລັບນັກກາລະຕະຫຼາດເນື້ອຫາ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທີມສາມາດເຕີບໃຫຍ່ໄດ້ໂດຍການອັດຕະໂນມັດບາງປະເພດຂອງການຜະລິດເນື້ອຫາແລະການວິເຄາະວັດສະດຸໃນປະຈຸບັນເພື່ອປັບປຸງສິ່ງທີ່ເຈົ້າ ກຳ ລັງສົ່ງແລະໃຫ້ກົງກັບຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງລູກຄ້າ.
ມີຫຼາຍຊິ້ນສ່ວນເຄື່ອນທີ່ໃນ AI ແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຂະບວນການ. ເຈົ້າເຄີຍຖາມຜູ້ຊ່ວຍທີ່ສະຫຼາດ (ເຊັ່ນ Siri ຫຼື Alexa) ບໍ?
ການຕອບສະ ໜອງ ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ "ແມ່ນແລ້ວ," ເຊິ່ງແນະ ນຳ ໃຫ້ເຈົ້າຄຸ້ນເຄີຍກັບການປະມວນຜົນພາສາ ທຳ ມະຊາດໃນລະດັບໃດ ໜຶ່ງ (NLP).
Alan Turing ເປັນຊື່ທີ່ນັກເທັກໂນໂລຍີທຸກຄົນໄດ້ຍິນ. ການທົດສອບ Turing ທີ່ມີຊື່ສຽງໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນຄັ້ງທໍາອິດໃນປີ 1950 ໂດຍນັກຄະນິດສາດທີ່ມີຊື່ສຽງແລະນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ Alan Turing.
ລາວອ້າງໃນການເຮັດວຽກຂອງລາວ ເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີ ແລະປັນຍາປະດິດ ວ່າເຄື່ອງແມ່ນອັດສະລິຍະປອມ ຖ້າມັນສາມາດລົມກັບຄົນໄດ້ ແລະຫຼອກລວງລາວໃຫ້ຄິດວ່າລາວກຳລັງລົມກັບມະນຸດ.
ນີ້ເປັນພື້ນຖານສໍາລັບເຕັກໂນໂລຊີ NLP. ລະບົບ NLP ທີ່ມີປະສິດທິພາບຈະສາມາດເຂົ້າໃຈຄໍາຖາມແລະສະພາບການຂອງມັນ, ວິເຄາະມັນ, ເລືອກວິທີການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະຕອບໃນພາສາທີ່ຜູ້ໃຊ້ຈະເຂົ້າໃຈ.
ມາດຕະຖານທົ່ວໂລກສໍາລັບການເຮັດສໍາເລັດວຽກງານກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນປະກອບມີປັນຍາປະດິດແລະເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ແນວໃດກໍ່ຕາມກ່ຽວກັບພາສາຂອງມະນຸດ?
ຂົງເຂດການຜະລິດພາສາທໍາມະຊາດ (NLG), ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດ (NLU), ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ທັງຫມົດໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຫຼາຍໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້.
ແຕ່ເນື່ອງຈາກວ່າສາມຄົນມີຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຫຼີກເວັ້ນຄວາມສັບສົນ. ຫຼາຍຄົນເຊື່ອວ່າພວກເຂົາເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງສົມບູນ.
ເນື່ອງຈາກວ່າພາສາທໍາມະຊາດມີຢູ່ໃນຊື່ແລ້ວ, ທັງຫມົດທີ່ເຮັດແມ່ນການປຸງແຕ່ງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈ, ແລະການຜະລິດມັນ. ພວກເຮົາຕັດສິນໃຈວ່າມັນອາດຈະເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະລົງເລິກເລັກນ້ອຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາພົບປະໂຫຍກເຫຼົ່ານີ້ທີ່ໃຊ້ແທນກັນເລື້ອຍໆເທົ່າໃດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການພິຈາລະນາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບພວກມັນແຕ່ລະຄົນ.
ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນຫຍັງ?
ພາສາທໍາມະຊາດໃດກໍ່ຕາມແມ່ນຖືວ່າເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບໂດຍຄອມພິວເຕີ. ມັນປະຕິບັດຕາມວ່າໃນຂະນະທີ່ເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ມູນ, ບໍ່ມີຄໍາທີ່ຄົງທີ່ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຄົງທີ່. ນອກຈາກບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ພາສາທໍາມະຊາດຍັງມີທາງເລືອກໃນການສະແດງອອກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ເອົາສາມປະໂຫຍກນີ້ເປັນຕົວຢ່າງ:
- ມື້ນີ້ອາກາດເປັນແນວໃດ?
- ມື້ນີ້ມີໂອກາດຝົນຕົກບໍ່?
- ມື້ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຂ້ອຍເອົາຄັນຮົ່ມມານຳບໍ?
ທຸກໆຄໍາຖະແຫຼງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຖາມກ່ຽວກັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອາກາດສໍາລັບມື້ນີ້, ເຊິ່ງເປັນຕົວຫານທົ່ວໄປ.
ໃນຖານະເປັນມະນຸດ, ພວກເຮົາເກືອບທັນທີສາມາດເຫັນການເຊື່ອມຕໍ່ພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ແລະປະຕິບັດຢ່າງເຫມາະສົມ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ແມ່ນ a ສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບຄອມພິວເຕີ ເນື່ອງຈາກວ່າທຸກໆ algorithm ຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນເພື່ອປະຕິບັດຕາມຮູບແບບສະເພາະ, ແລະທັງສາມຄໍາຖະແຫຼງທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ແລະສິ່ງຕ່າງໆຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍໃນໄວໆນີ້ຖ້າພວກເຮົາພະຍາຍາມກໍານົດກົດລະບຽບສໍາລັບແຕ່ລະຄໍາປະສົມໃນທຸກໆພາສາທໍາມະຊາດເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີ້ເຂົ້າໃຈ. NLP ກ້າວເຂົ້າໄປໃນຮູບໃນສະຖານະການນີ້.
ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP), ເຊິ່ງພະຍາຍາມ ຕົວແບບພາສາທໍາມະຊາດຂອງມະນຸດ ຂໍ້ມູນ, ມາຈາກພາສາສາດການຄິດໄລ່.
ນອກຈາກນັ້ນ, NLP ສຸມໃສ່ການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະວິທີການການຮຽນຮູ້ເລິກໃນຂະນະທີ່ການປຸງແຕ່ງປະລິມານທີ່ສໍາຄັນຂອງມະນຸດ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆໃນປັດຊະຍາ, ພາສາສາດ, ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ແລະການສື່ສານ.
ພາສາສາດການຄິດໄລ່, ການວິເຄາະ syntax, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການແປດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ, ແລະສາຂາຍ່ອຍອື່ນໆຂອງ NLP ແມ່ນມີພຽງແຕ່ຈໍານວນຫນ້ອຍເທົ່ານັ້ນ. ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດປ່ຽນວັດສະດຸທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມຫຼືຂໍ້ຄວາມທີ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອເຮັດວຽກ.
ເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າຜູ້ໃຊ້ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດເມື່ອພວກເຂົາເວົ້າຫຍັງ, ມັນກໍ່ສ້າງລະບົບ algorithm ແລະຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ.
ມັນດໍາເນີນການໂດຍການຈັດກຸ່ມຫນ່ວຍງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນຮ່ວມກັນສໍາລັບການກໍານົດ (ເອີ້ນວ່າການຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານ) ແລະໂດຍການຮັບຮູ້ຮູບແບບຄໍາສັບ. Lemmatization, tokenization, and stemming techniques are used to find the word patterns .
ການສະກັດຂໍ້ມູນ, ການຮັບຮູ້ສຽງ, ການຕິດແທໍກບາງສ່ວນຂອງການປາກເວົ້າ, ແລະການແຍກວິເຄາະແມ່ນພຽງແຕ່ສອງສາມວຽກທີ່ NLP ເຮັດ.
ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, NLP ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານລວມທັງ ontology ປະຊາກອນ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສະກັດເອົາຫົວຂໍ້, ການຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານທີ່ມີຊື່, ການ tagging ພາກສ່ວນຂອງການປາກເວົ້າ, ການສະກັດເອົາການເຊື່ອມຕໍ່, ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຕອບຄໍາຖາມອັດຕະໂນມັດ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນຫຍັງ?
ບາງສ່ວນຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດ. ຫຼັງຈາກທີ່ພາສາໄດ້ຖືກເຮັດໃຫ້ງ່າຍດາຍ, ຊອບແວຄອມພິວເຕີຕ້ອງເຂົ້າໃຈ, deduce ຄວາມຫມາຍ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າການປະຕິບັດການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
ຂໍ້ຄວາມດຽວກັນສາມາດມີຄວາມຫມາຍຫຼາຍ, ຫຼາຍປະໂຫຍກສາມາດມີຄວາມຫມາຍດຽວກັນ, ຫຼືຄວາມຫມາຍສາມາດມີການປ່ຽນແປງຂຶ້ນກັບສະຖານະການ.
NLU algorithms ໃຊ້ວິທີການຄິດໄລ່ເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງເພື່ອເຂົ້າໃຈຂໍ້ຄວາມທີ່ປ້ອນເຂົ້າ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນພື້ນຖານທີ່ຮູ້ວ່າປະໂຫຍກໃດຫມາຍຄວາມວ່າຫຼືສັບສົນເທົ່າກັບການຕີຄວາມຫມາຍການສົນທະນາລະຫວ່າງສອງບຸກຄົນ.
ຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານຖືກປ່ຽນເປັນຮູບແບບທີ່ເຄື່ອງສາມາດອ່ານໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, NLU ໃຊ້ເຕັກນິກການຄິດໄລ່ເພື່ອຖອດລະຫັດຂໍ້ຄວາມແລະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບ.
NLU ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ, ເຊັ່ນ: ຄວາມເຂົ້າໃຈການສົນທະນາລະຫວ່າງສອງຄົນ, ການກໍານົດວ່າຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງມີຄວາມຮູ້ສຶກແນວໃດກ່ຽວກັບສະຖານະການສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ແລະສະຖານະການອື່ນໆທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.
ໂດຍສະເພາະ, ມີສີ່ລະດັບພາສາທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ NLU:
- Syntax: ນີ້ແມ່ນຂະບວນການກໍານົດວ່າໄວຍາກອນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງເຫມາະສົມແລະວິທີການປະກອບປະໂຫຍກ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ສະພາບການແລະໄວຍາກອນຂອງປະໂຫຍກຕ້ອງຖືກພິຈາລະນາເພື່ອກໍານົດວ່າມັນມີຄວາມຫມາຍ.
- Semantics: ເມື່ອພວກເຮົາກວດເບິ່ງຂໍ້ຄວາມ, ຄວາມ ໝາຍ ຂອງສະພາບການທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຊັ່ນ verb tenor ຫຼືການເລືອກ ຄຳ ສັບລະຫວ່າງສອງຄົນແມ່ນຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ NLU algorithm ເພື່ອສະຫນອງຜົນໄດ້ຮັບຈາກສະຖານະການໃດຫນຶ່ງທີ່ຄໍາເວົ້າດຽວກັນສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້.
- ການຂັດຂວາງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຄໍາສັບ: ມັນແມ່ນຂະບວນການຂອງການຄິດໄລ່ວ່າແຕ່ລະຄໍາໃນປະໂຫຍກຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ. ອີງຕາມສະພາບການ, ມັນໃຫ້ຄໍາທີ່ມີຄວາມຫມາຍ.
- ການວິເຄາະພາກປະຕິບັດ: ມັນຊ່ວຍໃນການເຂົ້າໃຈການຕັ້ງຄ່າ ແລະຈຸດປະສົງຂອງວຽກງານ.
NLU ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ເນື່ອງຈາກວ່າ, ໂດຍບໍ່ມີມັນ, ພວກເຂົາຂາດຄວາມສາມາດໃນການສະກັດຄວາມຫມາຍຈາກເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ chatbots ແລະຊອບແວການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ.
ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, ປະຊາຊົນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອມີການສົນທະນາກັບ bot ທີ່ສາມາດເວົ້າໄດ້; ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄອມພິວເຕີບໍ່ມີຄວາມຫລູຫລາຂອງຄວາມສະດວກນີ້.
ນອກຈາກນັ້ນ, NLU ສາມາດຮັບຮູ້ອາລົມແລະຄໍາເວົ້າຫຍາບຄາຍໃນຄໍາເວົ້າທີ່ເຈົ້າສາມາດເຮັດໄດ້. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່ານັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດກວດສອບຮູບແບບເນື້ອຫາຕ່າງໆໄດ້ຢ່າງເປັນປະໂຫຍດແລະຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມໂດຍໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ NLU.
NLG ເຮັດວຽກກົງກັນຂ້າມໂດຍກົງກັບຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດ, ເຊິ່ງມີຈຸດປະສົງໃນການຈັດຕັ້ງແລະເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ຕໍ່ໄປ, ໃຫ້ກໍານົດ NLG ແລະຄົ້ນຫາວິທີທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃຊ້ມັນໃນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງ.
ການສ້າງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນຫຍັງ?
ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດຍັງປະກອບມີການຜະລິດພາສາທໍາມະຊາດ. ຄອມພິວເຕີສາມາດຂຽນໂດຍໃຊ້ພາສາທໍາມະຊາດ, ແຕ່ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດສຸມໃສ່ການອ່ານຄວາມເຂົ້າໃຈ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ການປ້ອນຂໍ້ມູນສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, NLG ສ້າງຄໍາຕອບທີ່ຂຽນເປັນພາສາຂອງມະນຸດ. ການບໍລິການຂໍ້ຄວາມເປັນສຽງເວົ້າ ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປ່ຽນຂໍ້ຄວາມນີ້ເປັນຄໍາເວົ້າ.
ໃນເວລາທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສະຫນອງລະບົບ NLG ກັບຂໍ້ມູນ, ລະບົບຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອຜະລິດຄໍາບັນຍາຍທີ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍຜ່ານການສົນທະນາ.
ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, NLG ປ່ຽນຊຸດຂໍ້ມູນເປັນພາສາທີ່ພວກເຮົາທັງສອງເຂົ້າໃຈ, ເອີ້ນວ່າພາສາທໍາມະຊາດ. ເພື່ອໃຫ້ສາມາດສະຫນອງຜົນຜະລິດທີ່ໄດ້ຮັບການສຶກສາຢ່າງລະມັດລະວັງແລະຖືກຕ້ອງໃນຂອບເຂດສູງສຸດທີ່ເປັນໄປໄດ້, NLG ໄດ້ຮັບປະສົບການຂອງມະນຸດໃນຊີວິດຈິງ.
ວິທີການນີ້, ເຊິ່ງສາມາດຕິດຕາມໄດ້ກັບບາງລາຍລັກອັກສອນຂອງ Alan Turing ທີ່ພວກເຮົາໄດ້ສົນທະນາແລ້ວ, ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການຊັກຊວນມະນຸດວ່າຄອມພິວເຕີກໍາລັງສົນທະນາກັບພວກເຂົາໃນລັກສະນະທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແລະທໍາມະຊາດ, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງເລື່ອງທີ່ຢູ່ໃນມື.
NLG ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອຜະລິດບົດບັນຍາຍການສົນທະນາທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໂດຍທຸກຄົນພາຍໃນບໍລິສັດ.
NLG, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດສໍາລັບ dashboards ທາງທຸລະກິດ, ການຜະລິດເນື້ອຫາອັດຕະໂນມັດ, ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ, ສາມາດເປັນການຊ່ວຍເຫຼືອອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ເຮັດວຽກໃນພະແນກຕ່າງໆເຊັ່ນການຕະຫຼາດ, ຊັບພະຍາກອນມະນຸດ, ການຂາຍ, ແລະເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ.
NLU ແລະ NGL ມີບົດບາດອັນໃດໃນ NLP?
NLP ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະ ປັນຍາປະດິດ ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຈະປ່ຽນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບທີ່ຄອມພິວເຕີສາມາດແປເປັນສຽງເວົ້າແລະຂໍ້ຄວາມ - ພວກເຂົາຍັງສາມາດສ້າງການຕອບຄືນທີ່ເຫມາະສົມກັບຄໍາຖາມທີ່ທ່ານຖາມພວກເຂົາ (ຄິດຄືນໃຫມ່ກັບຜູ້ຊ່ວຍ virtual ເຊັ່ນ Siri ແລະ Alexa).
ແຕ່ NLU ແລະ NLG ເຫມາະກັບ NLP ຢູ່ໃສ?
ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາທັງຫມົດມີບົດບາດແຕກຕ່າງກັນ, ທັງສາມຂອງວິໄນເຫຼົ່ານີ້ມີສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ຄືກັນ: ພວກເຂົາທັງຫມົດຈັດການກັບພາສາທໍາມະຊາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງສາມແມ່ນຫຍັງ?
ພິຈາລະນາມັນດ້ວຍວິທີນີ້: ໃນຂະນະທີ່ NLU ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຂົ້າໃຈພາສາທີ່ມະນຸດໃຊ້, NLP ກໍານົດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດແລະຈັດລຽງມັນເຂົ້າໄປໃນສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນຂໍ້ຄວາມແລະຕົວເລກ.
ມັນສາມາດຊ່ວຍການສື່ສານທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍໄດ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, NLG ໃຊ້ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອຜະລິດເລື່ອງທີ່ພວກເຮົາສາມາດຕີຄວາມຫມາຍໄດ້.
ອະນາຄົດຂອງ NLP
ເຖິງແມ່ນວ່າ NLP ມີການນໍາໃຊ້ທາງການຄ້າຈໍານວນຫຼາຍໃນປະຈຸບັນ, ທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍພົບວ່າມັນຍາກທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາມັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ນີ້ແມ່ນສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຍ້ອນບັນຫາຕໍ່ໄປນີ້: ບັນຫາຫນຶ່ງທີ່ມັກຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ອົງການຈັດຕັ້ງແມ່ນການໂຫຼດຂໍ້ມູນຫຼາຍເກີນໄປ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນທ້າທາຍສໍາລັບພວກເຂົາທີ່ຈະກໍານົດວ່າຊຸດຂໍ້ມູນໃດມີຄວາມສໍາຄັນທ່າມກາງທະເລທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ເພື່ອນໍາໃຊ້ NLP ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ອົງການຈັດຕັ້ງມັກຈະຕ້ອງການວິທີການແລະອຸປະກອນບາງຢ່າງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຂໍ້ມູນ.
ສຸດທ້າຍແຕ່ບໍ່ໄດ້ຢ່າງຫນ້ອຍ, NLP ຫມາຍຄວາມວ່າບໍລິສັດຕ້ອງການເຄື່ອງຈັກທີ່ທັນສະ ໄໝ ຖ້າພວກເຂົາຕ້ອງການຈັດການແລະເກັບລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆໂດຍໃຊ້ NLP.
ເຖິງວ່າຈະມີອຸປະສັກທີ່ຈະຮັກສາບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ຈາກການຮັບຮອງເອົາ NLP, ມັນເບິ່ງຄືວ່າອົງການຈັດຕັ້ງດຽວກັນເຫຼົ່ານີ້ໃນທີ່ສຸດຈະຍອມຮັບ NLP, NLU, ແລະ NLG ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຂອງພວກເຂົາສາມາດຍືນຍົງການໂຕ້ຕອບແລະການສົນທະນາທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ.
Semantics ແລະ syntax ແມ່ນສອງສາຂາຍ່ອຍ NLP ຂອງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຫຼາຍ.
ສະຫຼຸບ
ເອົາສິ່ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ສົນທະນາມາເຖິງຕອນນັ້ນພິຈາລະນາ: ການກໍານົດຄວາມຫມາຍຂອງສຽງແລະການຂຽນ, NLU ອ່ານແລະເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະ NLG ພັດທະນາແລະອອກພາສາໃຫມ່ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ພາສາຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ NLU ເພື່ອສະກັດຂໍ້ເທັດຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ NLG ໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍ NLU ເພື່ອຜະລິດພາສາທໍາມະຊາດ.
ສັງເກດເບິ່ງສໍາລັບຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນໃນອຸດສາຫະກໍາ IT ເຊັ່ນ Apple, Google, ແລະ Amazon ຈະສືບຕໍ່ລົງທຶນໃນ NLP ເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດເຮັດໄດ້ ພັດທະນາລະບົບ ທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການປະພຶດຂອງມະນຸດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ