вештачка интелигенција го трансформира начинот на кој планираме и генерираме содржина. Тоа, исто така, влијае на тоа како луѓето откриваат материјал, од она што го бараат на Google до она што го гледаат прекумерно на Netflix.
Уште поважно, за продавачите на содржина, им овозможува на тимовите да растат преку автоматизирање на некои видови генерирање содржини и анализирање на тековниот материјал за да се подобри она што го доставувате и подобро да се усогласат со намерите на клиентите.
Постојат неколку подвижни парчиња во вештачката интелигенција и машинско учење процеси. Дали некогаш сте поставиле прашање на паметен асистент (како што се Siri или Alexa)?
Одговорот е најверојатно „да“, што сугерира дека веќе сте запознаени со обработката на природниот јазик на некое ниво (НЛП).
Алан Туринг е име за кое секој техничар има слушнато. Добро познатиот Тјуринг тест за прв пат бил осмислен во 1950 година од познатиот математичар и компјутерски научник Алан Тјуринг.
Тој тврдеше во својата работа Компјутерски машини и интелигенција дека машината е вештачки интелигентна ако може да разговара со човек и да го измами да мисли дека разговара со човек.
Ова послужи како основа за НЛП технологијата. Ефикасен NLP систем ќе може да го сфати барањето и неговиот контекст, да го анализира, да го избере најдобриот начин на дејствување и да одговори на јазик што корисникот ќе го разбере.
Светските стандарди за завршување задачи на податоци вклучуваат вештачка интелигенција и техники за машинско учење. Но, што е со човечкиот јазик?
Полињата на генерирање на природен јазик (NLG), разбирање на природен јазик (NLU) и обработка на природен јазик (NLP) привлекоа големо внимание во последниве години.
Но, бидејќи тројцата имаат различни одговорности, клучно е да се избегне забуна. Многумина веруваат дека ги разбираат овие идеи во целост.
Бидејќи природниот јазик е веќе присутен во имињата, сè што правиме е да го обработуваме, разбираме и произведуваме. Решивме дека можеби е корисно да одиме малку подлабоко, со оглед на тоа колку често се среќаваме со овие фрази кои се користат наизменично.
Следствено, да започнеме со внимателно разгледување на секоја од нив.
Што е обработка на природен јазик?
Секој природен јазик се смета за текст во слободна форма од страна на компјутерите. Следи дека при внесување податоци, нема фиксни клучни зборови на фиксни места. Покрај тоа што е неструктуриран, природниот јазик има и различни опции за изразување. Земете ги овие три фрази како илустрација:
- Времето како е денес?
- Дали денес има шанси за дожд?
- Дали денес бара да го носам мојот чадор?
Секоја од овие изјави прашува за временската прогноза за денес, која е заеднички именител.
Како луѓе, можеме речиси веднаш да ги видиме овие фундаментални врски и да дејствуваме соодветно.
Сепак, ова е предизвик за компјутери бидејќи секој алгоритам бара влезот да следи одреден формат, и сите три изјави имаат различни структури и формати.
И работите ќе станат многу тешки наскоро ако се обидеме да ги кодифицираме правилата за секоја комбинација на зборови во секој природен јазик за да му помогнеме на компјутерот да разбере. НЛП влегува во сликата во оваа ситуација.
Обработка на природен јазик (НЛП), кој се обидува да модел на природен човечки јазик податоци, кои потекнуваат од пресметковната лингвистика.
Дополнително, НЛП се концентрира на користење на пристапи за машинско учење и длабоко учење додека обработува значително количество човечки придонес. Често се користи во филозофијата, лингвистиката, компјутерските науки, информациските системи и комуникациите.
Компјутерска лингвистика, синтаксна анализа, препознавање говор, машински превод и други подполиња на НЛП се само неколку. Обработката на природен јазик го трансформира неструктурираниот материјал во соодветен формат или структуриран текст со цел да функционира.
За да разбере што мисли корисникот кога ќе каже нешто, тој го гради алгоритмот и го обучува моделот користејќи огромни количини на податоци.
Работи со групирање на различни ентитети заедно за идентификација (познато како препознавање на ентитети) и со препознавање на обрасци на зборови. Техниките за лематизација, токенизација и стемнување се користат за да се најдат обрасците на зборовите.
Извлекување информации, препознавање глас, означување на дел од говорот и парсирање се само неколку работи што ги прави НЛП.
Во реалниот свет, НЛП се користи за задачи вклучително пополнување на онтологија, моделирање јазик, анализа на чувства, извлекување тема, препознавање на именуван ентитет, означување на делови од говорот, извлекување конекција, машински превод и автоматско одговарање на прашања.
Што е разбирање природен јазик?
Помал дел од обработката на природниот јазик е разбирањето на природниот јазик. Откако јазикот ќе се поедностави, компјутерскиот софтвер мора да го разбере, да го заклучи значењето и можеби дури и да спроведе анализа на чувствата.
Истиот текст може да има повеќе значења, неколку фрази може да имаат исто значење или значењето може да се менува во зависност од околноста.
Алгоритмите на NLU користат пресметковни методи за обработка на текст од многу извори со цел да се разбере влезниот текст, што може да биде исто толку основен како да се знае што значи фраза или комплицирано како толкување на разговор помеѓу две лица.
Вашиот текст се трансформира во машински читлив формат. Како последица на тоа, NLU користи пресметковни техники за да го дешифрира текстот и да генерира резултат.
NLU може да се примени во различни ситуации, како што е разбирање на разговор помеѓу две лица, одредување како некој се чувствува за одредена околност и други ситуации од слична природа.
Конкретно, постојат четири јазични нивоа за разбирање на NLU:
- Синтакса: Ова е процес на одредување дали граматиката се користи соодветно и како се составуваат речениците. На пример, контекстот и граматиката на реченицата мора да се земат предвид за да се утврди дали има смисла.
- Семантика: Кога го испитуваме текстот, постојат нијанси на контекстуално значење како глаголски тенор или избор на збор помеѓу две лица. Овие делови од информации, исто така, може да се користат од NLU алгоритам за да се обезбедат исходи од кое било сценарио во кое истиот изговорен збор може да се користи.
- Непојаснување на смислата на зборот: Тоа е процес на откривање што значи секој збор во фразата. Во зависност од контекстот, тој му дава значење на поимот.
- Прагматична анализа: помага во разбирањето на поставеноста и целта на работата.
NLU е значајно за научници за податоци бидејќи, без него, им недостига способност да извлечат значење од технологии како чет-ботови и софтвер за препознавање говор.
На крајот на краиштата, луѓето се навикнати да разговараат со бот со говор; компјутерите, од друга страна, го немаат овој луксуз на леснотија.
Покрај тоа, NLU може да препознае емоции и вулгарности во говорот точно како што можете. Ова имплицира дека научниците за податоци можат корисно да испитуваат различни формати на содржина и да го класифицираат текстот користејќи ги можностите на NLU.
НЛГ работи во директна спротивност со разбирањето на природниот јазик, кое има за цел да ги организира и осмислува неструктурираните податоци со цел да ги претвори во употребливи податоци. Следно, ајде да го дефинираме NLG и да ги истражиме начините на кои научниците за податоци го користат во случаи на практична употреба.
Што е генерирање на природен јазик?
Обработката на природниот јазик вклучува и производство на природен јазик. Компјутерите можат да пишуваат користејќи производство на природен јазик, но разбирањето на природниот јазик се фокусира на читање со разбирање.
Со користење на одредени внесени податоци, НЛГ создава писмен одговор на човечки јазик. Услуги за текст во говор може да се користи и за трансформирање на овој текст во говор.
Кога научниците за податоци го снабдуваат системот NLG со податоци, системот ги анализира податоците за да произведе наративи кои можат да се разберат преку дијалог.
Во суштина, NLG ги конвертира збирките на податоци во јазик што и двајцата го разбираме, наречен природен јазик. За да може да обезбеди резултат кој е внимателно проучен и точен до максимум изводлив степен, NLG е опремен со искуство на реален човек.
Овој метод, кој може да се проследи наназад до некои од записите на Алан Тјуринг за кои веќе разговаравме, е од клучно значење за да се убедат луѓето дека компјутерот разговара со нив на веродостојно и природен начин, без оглед на темата.
NLG може да се користи од страна на организациите за производство на разговорни наративи кои можат да ги користат сите во компанијата.
NLG, кој најчесто се користи за контролни табли за деловна интелигенција, автоматско производство на содржина и поефективна анализа на податоци, може да биде голема помош за професионалците кои работат во оддели како маркетинг, човечки ресурси, продажба и информатичка технологија.
Каква улога играат NLU и NGL во НЛП?
НЛП може да се користи од страна на научниците за податоци и вештачка интелигенција професионалци да ги претворат неструктурираните збирки на податоци во форми што компјутерите можат да ги преведат во говор и текст - тие дури можат да конструираат одговори што се контекстуално соодветни на прашањето што ќе им го поставите (повторно размислете за виртуелните асистенти како Siri и Alexa).
Но, каде NLU и NLG се вклопуваат во NLP?
Иако сите играат различни улоги, сите три дисциплини имаат една заедничка работа: сите се занимаваат со природен јазик. Значи, која е разликата помеѓу трите?
Размислете за ова: додека NLU има за цел да го разбере јазикот што луѓето го користат, NLP ги идентификува најважните податоци и ги организира во работи како текст и броеви.
Може дури и да помогне со штетни шифрирани комуникации. НЛГ, од друга страна, користи збирки на неструктурирани податоци за да произведе приказни што можеме да ги толкуваме како значајни.
Иднината на НЛП
Иако НЛП има бројни тековни комерцијални намени, на многу бизниси им е тешко да го прифатат нашироко.
Ова најмногу се должи на следниве прашања: Едно прашање што често ги погодува организациите е преоптоварувањето со информации, што им прави предизвик да идентификуваат кои збирки податоци се клучни во наизглед бескрајното море од повеќе податоци.
Дополнително, со цел ефективно да го користат НЛП, на организациите често им требаат одредени методи и опрема што им овозможуваат да извлечат вредни информации од податоците.
Последно, но не и најмалку важно, НЛП имплицира дека компаниите бараат најсовремена машинерија доколку сакаат да ракуваат и да задржат збирки на податоци од различни извори на податоци кои користат НЛП.
И покрај пречките што го спречуваат најголемиот дел од фирмите да го усвојат НЛП, се чини дека истите овие организации на крајот ќе ги прифатат НЛП, НЛУ и НЛГ за да им овозможат на нивните роботи да одржуваат реални интеракции и дискусии слични на луѓето.
Семантиката и синтаксата се две НЛП подполиња на истражување на кои им се посветува големо внимание.
Заклучок
Земајќи го предвид она што го дискутиравме досега: доделување значење на гласот и пишувањето, NLU чита и разбира природен јазик, а NLG развива и издава нов јазик со помош на машини.
Јазикот го користи NLU за да извлече факти, додека NLG ги користи сознанијата добиени од NLU за да произведе природен јазик.
Внимавајте на главните играчи во ИТ индустријата како Apple, Google и Amazon да продолжат да инвестираат во НЛП за да можат развиваат системи кои го имитираат човечкото однесување.
Оставете Одговор