Mākslīgais intelekts pārveido veidu, kā mēs plānojam un veidojam saturu. Tas ietekmē arī to, kā cilvēki atklāj materiālus, sākot no Google meklēšanas līdz tam, ko viņi pārmērīgi skatās pakalpojumā Netflix.
Vēl svarīgāk ir tas, ka satura mārketinga speciālistiem tas ļauj komandām augt, automatizējot dažu veidu satura ģenerēšanu un analizējot pašreizējos materiālus, lai uzlabotu jūsu sniegto saturu un labāk atbilstu klientu nodomiem.
AI ir vairākas kustīgas daļas un mašīna mācīšanās procesi. Vai esat kādreiz uzdevis jautājumu viedajam palīgam (piemēram, Siri vai Alexa)?
Visticamāk, atbilde ir “jā”, kas liecina, ka jūs jau esat iepazinies ar dabiskās valodas apstrādi kaut kādā līmenī (NLP).
Alan Turing ir vārds, par kuru katrs tehniķis ir dzirdējis. Plaši pazīstamo Tjūringa testu 1950. gadā pirmo reizi izstrādāja slavenais matemātiķis un datorzinātnieks Alans Tjūrings.
Viņš apgalvoja savā darbā Datortehnika un intelekts ka mašīna ir mākslīgi inteliģenta, ja tā var sarunāties ar cilvēku un maldināt viņu, liekot viņam domāt, ka viņš tērzē ar cilvēku.
Tas kalpoja par pamatu NLP tehnoloģijai. Efektīva NLP sistēma spēs aptvert vaicājumu un tā kontekstu, analizēt to, izvēlēties labāko rīcību un atbildēt lietotājam saprotamā valodā.
Vispasaules standarti uzdevumu veikšanai ar datiem ietver mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās metodes. Bet kā ar cilvēku valodu?
Dabiskās valodas ģenerēšanas (NLG), dabiskās valodas izpratnes (NLU) un dabiskās valodas apstrādes (NLP) jomas pēdējos gados ir ieguvušas lielu uzmanību.
Bet, tā kā šiem trim ir dažādi pienākumi, ir ļoti svarīgi izvairīties no neskaidrībām. Daudzi uzskata, ka viņi pilnībā izprot šīs idejas.
Tā kā dabiskā valoda jau ir sastopama nosaukumos, viss, kas jādara, ir tās apstrāde, izpratne un radīšana. Tomēr mēs nolēmām, ka varētu būt noderīgi iedziļināties, ņemot vērā to, cik bieži mēs sastopamies ar šīm frāzēm, kas tiek lietotas savstarpēji aizstājot.
Tāpēc sāksim, rūpīgi aplūkojot katru no tiem.
Kas ir dabiskās valodas apstrāde?
Jebkuru dabisko valodu datori uzskata par brīvas formas tekstu. No tā izriet, ka, ievadot datus, fiksētās vietās nav fiksētu atslēgvārdu. Papildus tam, ka dabiskajai valodai ir nestrukturēta, tai ir arī dažādas izteiksmes iespējas. Ņemiet šīs trīs frāzes kā ilustrāciju:
- Kādi ir laikapstākļi šodien?
- Vai šodien ir lietus iespēja?
- Vai šodien man ir jāpaņem līdzi lietussargs?
Katrs no šiem apgalvojumiem jautā par laika prognozi šodienai, kas ir kopsaucējs.
Kā cilvēki mēs gandrīz uzreiz varam redzēt šīs pamatsakarības un rīkoties atbilstoši.
Tomēr tas ir a izaicinājums datoriem jo katram algoritmam ir nepieciešams, lai ievade atbilstu noteiktam formātam, un visiem trim priekšrakstiem ir atšķirīga struktūra un formāti.
Un lietas ļoti drīz kļūs ļoti sarežģītas, ja mēģināsim kodificēt noteikumus katrai vārdu kombinācijai katrā dabiskajā valodā, lai palīdzētu datoram saprast. Šajā situācijā NLP ieiet attēlā.
Dabiskās valodas apstrāde (NLP), kas cenšas modelē dabisko cilvēka valodu dati, kas iegūti no skaitļošanas lingvistikas.
Turklāt NLP koncentrējas uz mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās pieeju izmantošanu, vienlaikus apstrādājot ievērojamu daudzumu cilvēka ieguldījuma. To bieži izmanto filozofijā, valodniecībā, datorzinātnēs, informācijas sistēmās un komunikācijās.
Datorlingvistika, sintakses analīze, runas atpazīšana, mašīntulkošana un citas NLP apakšjomas ir tikai dažas. Dabiskās valodas apstrāde pārveido nestrukturētu materiālu atbilstošā formātā vai strukturētā tekstā, lai tā darbotos.
Lai saprastu, ko lietotājs domā, sakot kaut ko, tas veido algoritmu un apmāca modeli, izmantojot milzīgus datu daudzumus.
Tas darbojas, grupējot dažādas entītijas identifikācijai (pazīstamas kā entītiju atpazīšana) un atpazīstot vārdu modeļus. Lai atrastu vārdu modeļus, tiek izmantotas lematizācijas, tokenizācijas un cilmes veidošanas metodes.
Informācijas iegūšana, balss atpazīšana, runas daļas marķēšana un parsēšana ir tikai daži no darbiem, ko veic NLP.
Reālajā pasaulē NLP izmanto uzdevumiem, tostarp ontoloģijas aizpildīšanai, valodas modelēšanai, sentimenta analīze, tēmas izvilkšana, nosaukto entītiju atpazīšana, runas daļu marķēšana, savienojuma izvilkšana, mašīntulkošana un automātiska atbildēšana uz jautājumiem.
Kas ir dabiskās valodas izpratne?
Neliela dabiskās valodas apstrādes daļa ir dabiskās valodas izpratne. Pēc valodas vienkāršošanas datora programmatūrai ir jāsaprot, jāizsecina nozīme un, iespējams, pat jāveic sentimenta analīze.
Vienam un tam pašam tekstam var būt vairākas nozīmes, vairākām frāzēm var būt viena un tā pati nozīme, vai arī nozīme var mainīties atkarībā no apstākļiem.
NLU algoritmi izmanto skaitļošanas metodes, lai apstrādātu tekstu no daudziem avotiem, lai saprastu ievades tekstu, kas var būt tikpat vienkārša kā frāzes nozīme vai tik sarežģīta kā divu personu sarunas interpretācija.
Jūsu teksts tiek pārveidots mašīnlasāmā formātā. Tā rezultātā NLU izmanto skaitļošanas metodes, lai atšifrētu tekstu un ģenerētu rezultātu.
NLU var izmantot dažādās situācijās, piemēram, izprotot divu cilvēku sarunu, nosakot, kā kāds jūtas par kādu konkrētu apstākļu, un citās līdzīgās situācijās.
Jo īpaši ir četri valodu līmeņi, lai saprastu NLU:
- Sintakse: šis ir process, lai noteiktu, vai gramatika tiek pareizi izmantota un kā tiek salikti teikumi. Piemēram, lai noteiktu, vai tam ir jēga, ir jāņem vērā teikuma konteksts un gramatika.
- Semantika: kad mēs pārbaudām tekstu, pastāv kontekstuālās nozīmes nianses, piemēram, darbības vārda tenors vai vārda izvēle starp divām personām. Šos informācijas bitus var izmantot arī NLU algoritms, lai nodrošinātu rezultātus no jebkura scenārija, kurā varētu izmantot vienu un to pašu runāto vārdu.
- Vārdu nozīmes noskaidrošana: tas ir process, kurā tiek noskaidrots, ko nozīmē katrs vārds frāzē. Atkarībā no konteksta tas piešķir terminam nozīmi.
- Pragmatiskā analīze: tā palīdz izprast darba uzstādījumu un mērķi.
NLU ir nozīmīga, lai datu zinātnieki jo bez tā viņiem trūkst iespēju iegūt nozīmi no tādām tehnoloģijām kā tērzēšanas roboti un runas atpazīšanas programmatūra.
Galu galā cilvēki ir pieraduši sarunāties ar runu iespējotu robotprogrammatūru; no otras puses, datoriem nav šīs viegluma greznības.
Turklāt NLU var atpazīt emocijas un rupjības runā tieši tā, kā jūs varat. Tas nozīmē, ka datu zinātnieki var lietderīgi pārbaudīt dažādus satura formātus un klasificēt tekstu, izmantojot NLU iespējas.
NLG darbojas tiešā pretstatā dabiskās valodas izpratnei, kuras mērķis ir sakārtot un izprast nestrukturētus datus, lai pārvērstu tos izmantojamos datos. Tālāk definēsim NLG un izpētīsim veidus, kā datu zinātnieki to izmanto praktiskās lietošanas gadījumos.
Kas ir dabiskās valodas ģenerēšana?
Dabiskās valodas apstrāde ietver arī dabiskās valodas veidošanu. Datori var rakstīt, izmantojot dabisko valodu, bet dabiskās valodas izpratne koncentrējas uz lasīšanas izpratni.
Izmantojot noteiktu datu ievadi, NLG veido rakstisku atbildi cilvēku valodā. Teksta pārvēršanas runā pakalpojumi var izmantot arī, lai šo tekstu pārveidotu runā.
Kad datu zinātnieki piegādā NLG sistēmu ar datiem, sistēma analizē datus, lai radītu stāstījumus, kurus var saprast dialogā.
Būtībā NLG pārvērš datu kopas valodā, ko mēs abi saprotam, ko sauc par dabisko valodu. Lai tā varētu nodrošināt rūpīgi izpētītu un maksimāli precīzu rezultātu, NLG ir apveltīta ar reāla cilvēka pieredzi.
Šī metode, ko var izsekot dažiem Alana Tjūringa rakstiem, kurus mēs jau apspriedām, ir ļoti svarīga, lai pārliecinātu cilvēkus, ka dators ar viņiem sarunājas ticamā un dabiskā veidā, neatkarīgi no aplūkojamās tēmas.
Organizācijas var izmantot NLG, lai izveidotu sarunvalodas stāstījumus, ko var izmantot ikviens uzņēmuma iekšējais lietotājs.
NLG, ko visbiežāk izmanto biznesa informācijas paneļiem, automatizētai satura ražošanai un efektīvākai datu analīzei, var būt liels palīgs profesionāļiem, kas strādā tādās nodaļās kā mārketings, cilvēkresursi, tirdzniecība un informācijas tehnoloģijas.
Kāda loma NLU un NGL ir NLP?
NLP var izmantot datu zintnieki un mākslīgais intelekts profesionāļi, lai pārveidotu nestrukturētu datu kopas formās, kuras datori var pārvērst runā un tekstā — viņi pat var izveidot atbildes, kas ir kontekstuāli piemērotas jūsu uzdotajam jautājumam (vēlreiz padomājiet par virtuālajiem palīgiem, piemēram, Siri un Alexa).
Bet kur NLU un NLG iekļaujas NLP?
Lai gan tās visas spēlē dažādas lomas, visām trim šīm disciplīnām ir viena kopīga iezīme: tās visas nodarbojas ar dabisko valodu. Tātad, kāda ir atšķirība starp trim?
Apsveriet to šādi: lai gan NLU mērķis ir izprast cilvēku lietoto valodu, NLP identificē vissvarīgākos datus un sakārto tos, piemēram, tekstā un skaitļos.
Tas var pat palīdzēt ar kaitīgiem šifrētiem sakariem. No otras puses, NLG izmanto nestrukturētu datu kolekcijas, lai radītu stāstus, kurus mēs varam interpretēt kā nozīmīgus.
NLP nākotne
Lai gan NLP pašlaik ir daudz komerciālu lietojumu, daudziem uzņēmumiem ir bijis grūti to plaši izmantot.
Tas galvenokārt ir saistīts ar šādām problēmām: Viena no problēmām, kas bieži ietekmē organizācijas, ir informācijas pārslodze, kas tām apgrūtina noteikt, kuras datu kopas ir ļoti svarīgas šķietami nebeidzamajā datu jūrā.
Turklāt, lai efektīvi izmantotu NLP, organizācijām bieži ir vajadzīgas noteiktas metodes un aprīkojums, kas ļauj iegūt vērtīgu informāciju no datiem.
Visbeidzot, NLP nozīmē, ka uzņēmumiem ir nepieciešamas vismodernākās iekārtas, ja tie vēlas apstrādāt un saglabāt datu kolekcijas no dažādiem datu avotiem, izmantojot NLP.
Neskatoties uz šķēršļiem, kas neļauj lielākajai daļai uzņēmumu pieņemt NLP, šķiet, ka šīs pašas organizācijas galu galā pieņems NLP, NLU un NLG, lai ļautu saviem robotiem uzturēt reālistisku, cilvēkiem līdzīgu mijiedarbību un diskusijas.
Semantika un sintakse ir divas NLP pētījumu apakšnozares, kurām tiek pievērsta liela uzmanība.
Secinājumi
Ņemot vērā līdz šim apspriesto: Piešķirot nozīmi balsij un rakstīšanai, NLU lasa un saprot dabisko valodu, un NLG izstrādā un izvada jaunu valodu ar mašīnu palīdzību.
Valodu izmanto NLU, lai iegūtu faktus, savukārt NLG izmanto NLU iegūtās atziņas, lai izveidotu dabisko valodu.
Uzmanieties no tādiem IT nozares galvenajiem spēlētājiem kā Apple, Google un Amazon, lai viņi turpinātu ieguldīt NLP izstrādāt sistēmas kas atdarina cilvēka uzvedību.
Atstāj atbildi