dirbtinis intelektas keičia mūsų turinio planavimo ir generavimo būdą. Tai taip pat turi įtakos tam, kaip žmonės atranda medžiagą – nuo to, ko jie ieško sistemoje „Google“, iki to, ką besaikiai žiūri „Netflix“.
Dar svarbiau, kad turinio rinkodaros specialistams jis leidžia komandoms plėstis automatizuojant kai kurių tipų turinio generavimą ir analizuojant esamą medžiagą, kad patobulintumėte tai, ką pateikiate, ir geriau atitiktumėte klientų ketinimus.
AI yra keletas judančių dalių ir mašininis mokymasis procesus. Ar kada nors uždavėte klausimą išmaniajam asistentui (pvz., Siri ar Alexa)?
Atsakymas greičiausiai yra „taip“, o tai rodo, kad jau esate susipažinę su natūralios kalbos apdorojimu tam tikru lygiu (NLP).
Alan Turing yra vardas, apie kurį yra girdėjęs kiekvienas technikos specialistas. Gerai žinomą Turingo testą 1950 m. pirmą kartą sukūrė žinomas matematikas ir kompiuterių mokslininkas Alanas Turingas.
Jis tvirtino savo darbe Skaičiavimo mašinos ir intelektas kad mašina yra dirbtinai protinga, jei ji gali kalbėtis su žmogumi ir suklaidinti jį manydama, kad jis kalbasi su žmogumi.
Tai buvo NLP technologijos pagrindas. Veiksminga NLP sistema galės suvokti užklausą ir jos kontekstą, ją analizuoti, pasirinkti geriausią veiksmų kryptį ir atsakyti vartotojui suprantama kalba.
Pasauliniai duomenų užduočių atlikimo standartai apima dirbtinį intelektą ir mašininio mokymosi metodus. O kaip dėl žmonių kalbos?
Natūralios kalbos generavimo (NLG), natūralios kalbos supratimo (NLU) ir natūralios kalbos apdorojimo (NLP) sritys pastaraisiais metais sulaukė daug dėmesio.
Tačiau kadangi visi trys turi skirtingas pareigas, labai svarbu išvengti painiavos. Daugelis mano, kad supranta šias idėjas iki galo.
Kadangi natūrali kalba jau yra pavadinimuose, viskas, ką reikia padaryti, yra ją apdoroti, suprasti ir sukurti. Tačiau nusprendėme, kad gali būti naudinga pasigilinti, atsižvelgiant į tai, kaip dažnai susiduriame su šiomis pakaitomis vartojamomis frazėmis.
Taigi, pradėkime nuo kiekvieno iš jų atidaus žvilgsnio.
Kas yra natūralios kalbos apdorojimas?
Bet kurią natūralią kalbą kompiuteriai laiko laisvos formos tekstu. Iš to išplaukia, kad įvedant duomenis fiksuotose vietose nėra fiksuotų raktinių žodžių. Be to, kad natūrali kalba yra nestruktūrizuota, ji taip pat turi daugybę išraiškos galimybių. Paimkite šias tris frazes kaip iliustraciją:
- O koks oras šiandien?
- Ar šiandien yra lietaus tikimybė?
- Ar šiandien reikia atsinešti skėtį?
Kiekvienas iš šių teiginių klausia apie šiandienos orų prognozę, kuri yra bendras vardiklis.
Kaip žmonės, mes beveik iš karto galime pamatyti šiuos pagrindinius ryšius ir tinkamai elgtis.
Tačiau tai yra a iššūkis kompiuteriams nes kiekvienas algoritmas reikalauja, kad įvestis atitiktų konkretų formatą, o visi trys teiginiai turi skirtingas struktūras ir formatus.
Ir viskas labai greitai taps sudėtinga, jei bandysime kodifikuoti taisykles kiekvienam žodžių junginiui kiekviena natūralia kalba, kad kompiuteris lengviau suprastų. Šioje situacijoje NLP įsitraukia į paveikslą.
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP), kuris bando modeliuoja natūralią žmogaus kalbą duomenys, gauti iš kompiuterinės lingvistikos.
Be to, NLP daugiausia dėmesio skiria mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi metodų naudojimui, tuo pačiu apdorojant didelę žmogaus indėlio dalį. Jis dažnai naudojamas filosofijoje, kalbotyroje, kompiuterių moksle, informacinėse sistemose ir komunikacijose.
Kompiuterinė lingvistika, sintaksės analizė, kalbos atpažinimas, mašininis vertimas ir kitos NLP posritys yra tik keletas. Natūralios kalbos apdorojimas paverčia nestruktūruotą medžiagą į tinkamą formatą arba struktūrinį tekstą, kad veiktų.
Kad suprastų, ką vartotojas turi omenyje sakydamas ką nors, jis sukuria algoritmą ir apmoko modelį naudodamas didžiulį duomenų kiekį.
Jis veikia sugrupuodamas atskirus subjektus, kad būtų galima juos identifikuoti (žinoma kaip subjekto atpažinimas) ir atpažįstant žodžių šablonus. Žodžių modeliams rasti naudojami lemmatizavimo, tokenizacijos ir kamienų sudarymo metodai.
Informacijos išgavimas, balso atpažinimas, dalies kalbos žymėjimas ir analizavimas – tai tik keletas darbų, kuriuos atlieka NLP.
Realiame pasaulyje NLP naudojamas užduotims, įskaitant ontologijos užpildymą, kalbos modeliavimą, nuotaikos analizė, temos išskyrimas, pavadintų objektų atpažinimas, kalbos dalių žymėjimas, ryšio ištraukimas, mašininis vertimas ir automatinis atsakymas į klausimus.
Kas yra natūralios kalbos supratimas?
Nedidelė natūralios kalbos apdorojimo dalis yra natūralios kalbos supratimas. Supaprastinus kalbą, kompiuterio programinė įranga turi suvokti, išvesti prasmę ir galbūt net atlikti nuotaikų analizę.
Tas pats tekstas gali turėti kelias reikšmes, kelios frazės gali turėti tą pačią reikšmę arba reikšmė gali keistis priklausomai nuo aplinkybių.
NLU algoritmai naudoja skaičiavimo metodus, kad apdorotų tekstą iš daugelio šaltinių, kad suprastų įvesties tekstą, kuris gali būti toks pat paprastas kaip žinojimas, ką reiškia frazė arba toks sudėtingas kaip dviejų asmenų pokalbio interpretavimas.
Jūsų tekstas paverčiamas mašininiu būdu skaitomu formatu. Todėl NLU naudoja skaičiavimo metodus tekstui iššifruoti ir rezultatui generuoti.
NLU gali būti taikomas įvairiose situacijose, pavyzdžiui, norint suprasti dviejų žmonių pokalbį, nustatyti, kaip kažkas jaučiasi dėl tam tikros aplinkybės, ir kitose panašaus pobūdžio situacijose.
Visų pirma, yra keturi kalbų lygiai, skirti suprasti NLU:
- Sintaksė: tai procesas, kuriuo nustatoma, ar gramatika naudojama tinkamai ir kaip sudėti sakiniai. Pavyzdžiui, norint nustatyti, ar jis prasmingas, reikia atsižvelgti į sakinio kontekstą ir gramatiką.
- Semantika: kai nagrinėjame tekstą, atsiranda kontekstinių prasmės niuansų, tokių kaip veiksmažodžio tenoras arba žodžio pasirinkimas tarp dviejų asmenų. Šiuos informacijos bitus taip pat gali panaudoti NLU algoritmas, kad gautų rezultatus iš bet kurio scenarijaus, kai būtų galima naudoti tą patį ištartą žodį.
- Žodžių prasmės išaiškinimas: tai procesas, kurio metu išsiaiškinama, ką reiškia kiekvienas frazės žodis. Priklausomai nuo konteksto, jis suteikia terminui jo reikšmę.
- Pragmatinė analizė: ji padeda suprasti darbo aplinką ir tikslą.
NLU yra reikšmingas duomenų mokslininkai nes be jo jie neturi galimybės išgauti prasmės iš tokių technologijų kaip pokalbių robotai ir kalbos atpažinimo programinė įranga.
Juk žmonės įpratę kalbėtis su kalbos įgalintu botu; Kita vertus, kompiuteriai neturi tokios lengvumo prabangos.
Be to, NLU gali atpažinti emocijas ir necenzūrinius žodžius taip, kaip jūs galite. Tai reiškia, kad duomenų mokslininkai gali naudingai ištirti įvairius turinio formatus ir klasifikuoti tekstą naudodamiesi NLU galimybėmis.
NLG tiesiogiai prieštarauja natūralios kalbos supratimui, kurio tikslas – organizuoti ir įprasminti nestruktūrizuotus duomenis, kad būtų galima konvertuoti juos į tinkamus naudoti duomenis. Toliau apibrėžkime NLG ir ištirkime, kaip duomenų mokslininkai ją naudoja praktinio naudojimo atvejais.
Kas yra natūralios kalbos generavimas?
Natūralios kalbos apdorojimas taip pat apima natūralios kalbos gamybą. Kompiuteriai gali rašyti naudodami natūralią kalbą, tačiau natūralios kalbos supratimas sutelkiamas į skaitymo supratimą.
Naudodama tam tikrą duomenų įvestį, NLG sukuria rašytinį atsakymą žmonių kalba. Teksto į kalbą paslaugos taip pat gali būti naudojamas šiam tekstui paversti kalba.
Kai duomenų mokslininkai pateikia duomenis NLG sistemai, sistema analizuoja duomenis, kad sukurtų pasakojimus, kuriuos galima suprasti per dialogą.
Iš esmės NLG konvertuoja duomenų rinkinius į mums abiem suprantamą kalbą, vadinamą natūralia kalba. Kad galėtų pateikti kruopščiai ištirtą ir maksimaliai tikslią produkciją, NLG yra aprūpinta realaus žmogaus patirtimi.
Šis metodas, kurį galima atsekti kai kuriuose Alano Turingo raštuose, kuriuos jau aptarėme, yra labai svarbus norint įtikinti žmones, kad kompiuteris su jais bendrauja patikimai ir natūraliai, nepaisant nagrinėjamos temos.
NLG gali naudoti organizacijos, kad sukurtų pokalbio pasakojimus, kuriuos gali naudoti visi įmonės darbuotojai.
NLG, kuris dažniausiai naudojamas verslo žvalgybos prietaisų skydeliams, automatizuotai turinio gamybai ir efektyvesnei duomenų analizei, gali būti didelė pagalba specialistams, dirbantiems tokiuose padaliniuose kaip rinkodara, žmogiškieji ištekliai, pardavimas ir informacinės technologijos.
Kokį vaidmenį NLU ir NGL atlieka NLP?
NLP gali naudoti duomenų mokslininkai ir dirbtinis intelektas profesionalai konvertuoja nestruktūrizuotus duomenų rinkinius į formas, kurias kompiuteriai gali išversti į kalbą ir tekstą – jie netgi gali sukurti atsakymus, atitinkančius kontekstą jūsų užduotam klausimui (pagalvokite dar kartą apie virtualius padėjėjus, tokius kaip Siri ir Alexa).
Bet kur NLU ir NLG tinka NLP?
Nors jos visos vaidina skirtingus vaidmenis, visos trys šios disciplinos turi vieną bendrą bruožą: jos visos susijusios su natūralia kalba. Taigi, koks skirtumas tarp trijų?
Apsvarstykite tai taip: nors NLU siekia suprasti žmonių vartojamą kalbą, NLP nustato svarbiausius duomenis ir suskirsto juos į tokius dalykus kaip tekstas ir skaičiai.
Tai netgi gali padėti tvarkyti kenksmingus užšifruotus ryšius. Kita vertus, NLG naudoja nestruktūruotų duomenų rinkinius, kad sukurtų istorijas, kurias galime interpretuoti kaip prasmingas.
NLP ateitis
Nors NLP šiuo metu naudojama daug komercinių, daugeliui įmonių buvo sunku jį pritaikyti plačiai.
Taip yra daugiausia dėl šių problemų: Viena problema, kuri dažnai paveikia organizacijas, yra informacijos perteklius, dėl kurio joms sunku nustatyti, kurie duomenų rinkiniai yra labai svarbūs tarp iš pažiūros nesibaigiančių duomenų.
Be to, norint efektyviai naudoti NLP, organizacijoms dažnai reikia tam tikrų metodų ir įrangos, leidžiančios iš duomenų išgauti vertingą informaciją.
Paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas, NLP reiškia, kad įmonėms reikia pažangiausių mašinų, jei jos nori tvarkyti ir saugoti duomenų rinkinius iš įvairių duomenų šaltinių, naudodamos NLP.
Nepaisant kliūčių, trukdančių daugumai įmonių priimti NLP, panašu, kad tos pačios organizacijos galiausiai apims NLP, NLU ir NLG, kad jų robotai galėtų palaikyti realistišką, žmogišką sąveiką ir diskusijas.
Semantika ir sintaksė yra dvi NLP tyrimų posritys, kurioms skiriamas didelis dėmesys.
Išvada
Atsižvelgiant į tai, ką iki šiol aptarėme: priskirdamas balsui ir rašymui reikšmę, NLU skaito ir supranta natūralią kalbą, o NLG kuria ir išveda naują kalbą mašinų pagalba.
Kalbą NLU naudoja faktams išgauti, o NLG naudoja NLU gautas įžvalgas natūraliai kalbai sukurti.
Saugokitės, kad pagrindiniai IT pramonės veikėjai, tokie kaip „Apple“, „Google“ ir „Amazon“, toliau investuotų į NLP, kad galėtų kurti sistemas kurie imituoja žmogaus elgesį.
Palikti atsakymą