Kecerdasan buatan sedang mengubah cara kami merancang dan menjana kandungan. Ia juga mempengaruhi cara orang menemui bahan, daripada perkara yang mereka cari di Google kepada perkara yang mereka suka menonton di Netflix.
Lebih penting lagi, untuk pemasar kandungan, ia membolehkan pasukan berkembang dengan mengautomasikan beberapa jenis penjanaan kandungan dan menganalisis bahan semasa untuk menambah baik perkara yang anda sampaikan dan memadankan niat pelanggan dengan lebih baik.
Terdapat beberapa bahagian bergerak dalam AI dan pembelajaran mesin proses. Pernahkah anda bertanya soalan kepada pembantu pintar (seperti Siri atau Alexa)?
Jawapannya berkemungkinan besar "ya", yang menunjukkan anda sudah biasa dengan pemprosesan bahasa semula jadi pada tahap tertentu (NLP).
Alan Turing adalah nama yang pernah didengari oleh setiap juruteknik. Ujian Turing yang terkenal pertama kali direka pada tahun 1950 oleh ahli matematik dan saintis komputer terkenal Alan Turing.
Dia mendakwa dalam kerjanya Jentera Pengkomputeran dan Perisikan bahawa mesin adalah pintar buatan jika ia boleh bercakap dengan seseorang dan memperdayakan dia untuk berfikir dia sedang berbual dengan manusia.
Ini berfungsi sebagai asas untuk teknologi NLP. Sistem NLP yang cekap akan dapat memahami pertanyaan dan konteksnya, menganalisisnya, memilih tindakan terbaik dan menjawab dalam bahasa yang akan difahami oleh pengguna.
Piawaian seluruh dunia untuk menyelesaikan tugasan pada data termasuk kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin. Bagaimana pula dengan bahasa manusia?
Bidang penjanaan bahasa semula jadi (NLG), pemahaman bahasa semula jadi (NLU), dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) semuanya telah mendapat banyak perhatian sejak beberapa tahun kebelakangan ini.
Tetapi kerana ketiga-tiganya mempunyai tanggungjawab yang berbeza, adalah penting untuk mengelakkan kekeliruan. Ramai yang percaya mereka memahami idea-idea ini secara keseluruhan.
Oleh kerana bahasa semula jadi sudah ada dalam nama, semua yang dilakukan adalah memproses, memahami, dan menghasilkannya. Kami memutuskan bahawa mungkin berguna untuk pergi sedikit lebih mendalam, walaupun, memandangkan kekerapan kami menemui frasa ini digunakan secara bergantian.
Oleh itu, mari kita mulakan dengan melihat setiap daripada mereka.
Apakah itu Pemprosesan Bahasa Semulajadi?
Mana-mana bahasa semula jadi dianggap sebagai teks bentuk bebas oleh komputer. Ini berikutan bahawa semasa memasukkan data, tiada kata kunci tetap di tempat tetap. Selain tidak tersusun, bahasa semula jadi juga mempunyai pelbagai pilihan ekspresi. Ambil tiga frasa ini sebagai ilustrasi:
- Cuaca bagaimana hari ini?
- Adakah hari ini mempunyai peluang untuk hujan?
- Adakah hari ini memerlukan saya membawa payung saya?
Setiap satu daripada kenyataan ini bertanya tentang ramalan cuaca untuk hari ini, yang merupakan penyebut biasa.
Sebagai manusia, kita hampir serta-merta dapat melihat hubungan asas ini dan bertindak dengan sewajarnya.
Walau bagaimanapun, ini adalah cabaran untuk komputer kerana setiap algoritma memerlukan input untuk mengikut format tertentu, dan ketiga-tiga pernyataan mempunyai struktur dan format yang berbeza.
Dan keadaan akan menjadi sangat sukar tidak lama lagi jika kita cuba mengkodifikasikan peraturan untuk setiap gabungan perkataan dalam setiap bahasa semula jadi untuk membantu komputer memahami. NLP melangkah ke dalam gambar dalam situasi ini.
Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), yang cuba untuk model bahasa manusia semula jadi data, berasal daripada linguistik komputasi.
Selain itu, NLP menumpukan pada penggunaan pembelajaran mesin dan pendekatan pembelajaran mendalam sambil memproses kuantiti input manusia yang ketara. Ia sering digunakan dalam falsafah, linguistik, sains komputer, sistem maklumat, dan komunikasi.
Linguistik pengiraan, analisis sintaks, pengecaman pertuturan, terjemahan mesin dan subbidang lain NLP hanyalah sedikit. Pemprosesan bahasa semula jadi mengubah bahan tidak berstruktur ke dalam format yang sesuai atau teks berstruktur untuk berfungsi.
Untuk memahami maksud pengguna apabila mereka berkata apa-apa, ia membina algoritma dan melatih model menggunakan kuantiti data yang banyak.
Ia beroperasi dengan mengumpulkan entiti yang berbeza bersama-sama untuk pengecaman (dikenali sebagai pengecaman entiti) dan dengan mengenali corak perkataan. Teknik lemmatisasi, tokenisasi dan stemming digunakan untuk mencari pola perkataan.
Pengekstrakan maklumat, pengecaman suara, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan penghuraian hanyalah beberapa kerja yang dilakukan oleh NLP.
Dalam dunia nyata, NLP digunakan untuk tugas termasuk mengisi ontologi, pemodelan bahasa, analisis sentimen, pengekstrakan topik, pengecaman entiti bernama, pengetegan bahagian-pertuturan, pengekstrakan sambungan, terjemahan mesin dan menjawab soalan automatik.
Apakah Pemahaman Bahasa Semulajadi?
Sebahagian kecil pemprosesan bahasa semula jadi ialah pemahaman bahasa semula jadi. Selepas bahasa dipermudahkan, perisian komputer mesti memahami, menyimpulkan makna, dan mungkin juga menjalankan analisis sentimen.
Teks yang sama boleh mempunyai beberapa makna, beberapa frasa boleh mempunyai makna yang sama, atau makna boleh berubah bergantung pada keadaan.
Algoritma NLU menggunakan kaedah pengiraan untuk memproses teks daripada banyak sumber untuk memahami teks input, yang boleh menjadi asas seperti mengetahui maksud frasa atau rumit seperti mentafsir perbualan antara dua individu.
Teks anda diubah menjadi format yang boleh dibaca mesin. Akibatnya, NLU menggunakan teknik pengiraan untuk menguraikan teks dan menjana hasil.
NLU boleh digunakan dalam pelbagai situasi, seperti memahami perbualan antara dua orang, menentukan perasaan seseorang tentang keadaan tertentu dan situasi lain yang serupa.
Khususnya, terdapat empat tahap bahasa untuk memahami NLU:
- Sintaks: Ini ialah proses untuk menentukan sama ada tatabahasa digunakan dengan sewajarnya dan cara ayat disatukan. Sebagai contoh, konteks dan tatabahasa ayat mesti diambil kira untuk menentukan sama ada ia masuk akal.
- Semantik: Apabila kita meneliti teks, nuansa makna kontekstual seperti tenor kata kerja atau pilihan perkataan antara dua orang ada. Bit maklumat ini juga boleh digunakan oleh algoritma NLU untuk memberikan hasil daripada sebarang senario di mana perkataan lisan yang sama boleh digunakan.
- Nyahkekaburan pengertian perkataan: Ia adalah proses untuk mengetahui maksud setiap perkataan dalam frasa. Bergantung pada konteks, ia memberikan istilah maknanya.
- Analisis pragmatik: Ia membantu dalam memahami latar belakang dan tujuan kerja.
NLU adalah penting kepada saintis data kerana, tanpa itu, mereka tidak mempunyai keupayaan untuk mengekstrak makna daripada teknologi seperti chatbots dan perisian pengecaman pertuturan.
Lagipun, orang biasa melakukan perbualan dengan bot yang didayakan pertuturan; komputer, sebaliknya, tidak mempunyai kemewahan kemudahan ini.
Di samping itu, NLU boleh mengenali emosi dan kata-kata kotor dalam ucapan tepat seperti yang anda boleh. Ini menunjukkan bahawa saintis data boleh memeriksa pelbagai format kandungan dan mengelaskan teks menggunakan keupayaan NLU.
NLG berfungsi secara langsung bertentangan dengan pemahaman bahasa semula jadi, yang bertujuan untuk mengatur dan memahami data tidak berstruktur untuk menukarnya kepada data yang boleh digunakan. Seterusnya, mari kita takrifkan NLG dan terokai cara saintis data menggunakannya dalam kes penggunaan praktikal.
Apakah Penjanaan Bahasa Semulajadi?
Pemprosesan bahasa semula jadi juga termasuk penghasilan bahasa semula jadi. Komputer boleh menulis menggunakan penghasilan bahasa semula jadi, tetapi pemahaman bahasa semula jadi memberi tumpuan kepada pemahaman bacaan.
Dengan menggunakan input data tertentu, NLG mencipta jawapan bertulis dalam bahasa manusia. Perkhidmatan teks-ke-ucapan juga boleh digunakan untuk mengubah teks ini menjadi ucapan.
Apabila saintis data membekalkan sistem NLG dengan data, sistem menganalisis data untuk menghasilkan naratif yang boleh difahami melalui dialog.
Pada dasarnya, NLG menukar set data kepada bahasa yang kita berdua fahami, dipanggil bahasa semula jadi. Supaya ia dapat memberikan output yang dikaji dengan teliti dan tepat pada tahap maksimum yang boleh dilaksanakan, NLG dikurniakan pengalaman sebagai manusia kehidupan sebenar.
Kaedah ini, yang boleh dikesan kembali kepada beberapa tulisan Alan Turing yang telah kita bincangkan, adalah penting untuk meyakinkan manusia bahawa komputer bercakap dengan mereka dengan cara yang munasabah dan semula jadi, tanpa mengira subjek yang ada.
NLG boleh digunakan oleh organisasi untuk menghasilkan naratif perbualan yang boleh digunakan oleh semua orang di dalam syarikat.
NLG, yang paling kerap digunakan untuk papan pemuka risikan perniagaan, pengeluaran kandungan automatik dan analisis data yang lebih berkesan, boleh menjadi bantuan besar kepada profesional yang bekerja dalam bahagian seperti pemasaran, sumber manusia, jualan dan teknologi maklumat.
Apakah peranan yang dimainkan oleh NLU dan NGL dalam NLP?
NLP boleh digunakan oleh saintis data dan kecerdasan buatan profesional untuk menukar set data tidak berstruktur ke dalam bentuk yang boleh diterjemahkan oleh komputer kepada pertuturan dan teks – mereka juga boleh membina balasan yang sesuai secara kontekstual untuk soalan yang anda ajukan kepada mereka (fikir kembali semula kepada pembantu maya seperti Siri dan Alexa).
Tetapi di manakah NLU dan NLG sesuai dengan NLP?
Walaupun mereka semua memainkan peranan yang berbeza, ketiga-tiga disiplin ini mempunyai satu persamaan: semuanya berurusan dengan bahasa semula jadi. Jadi, apakah perbezaan antara ketiga-tiganya?
Pertimbangkan dengan cara ini: manakala NLU bertujuan untuk memahami bahasa yang digunakan manusia, NLP mengenal pasti data yang paling penting dan menyusunnya ke dalam perkara seperti teks dan nombor.
Ia juga boleh membantu dengan komunikasi yang disulitkan yang berbahaya. NLG, sebaliknya, menggunakan koleksi data tidak berstruktur untuk menghasilkan cerita yang boleh kita tafsirkan sebagai bermakna.
Masa depan NLP
Walaupun NLP mempunyai banyak kegunaan komersil semasa, banyak perniagaan mendapati sukar untuk mengguna pakainya secara meluas.
Ini kebanyakannya disebabkan oleh isu berikut: Satu isu yang kerap memberi kesan kepada organisasi ialah beban maklumat yang berlebihan, yang menjadikannya mencabar bagi mereka untuk mengenal pasti set data mana yang penting di tengah-tengah lautan lebih banyak data yang kelihatan tidak berkesudahan.
Selain itu, untuk menggunakan NLP dengan berkesan, organisasi kerap memerlukan kaedah dan peralatan tertentu yang membolehkan mereka mengekstrak maklumat berharga daripada data.
Akhir sekali, NLP membayangkan bahawa syarikat memerlukan jentera canggih jika mereka ingin mengendalikan dan mengekalkan koleksi data daripada pelbagai sumber data menggunakan NLP.
Walaupun terdapat halangan yang menghalang sebahagian besar firma daripada mengguna pakai NLP, nampaknya organisasi yang sama ini akhirnya akan menerima NLP, NLU dan NLG untuk membolehkan robot mereka mengekalkan interaksi dan perbincangan yang realistik seperti manusia.
Semantik dan sintaks ialah dua subbidang penyelidikan NLP yang mendapat banyak perhatian.
Kesimpulan
Mengambil kira perkara yang telah kita bincangkan setakat ini: Memberikan makna kepada suara dan penulisan, NLU membaca dan memahami bahasa semula jadi, dan NLG membangunkan dan mengeluarkan bahasa baharu dengan bantuan mesin.
Bahasa digunakan oleh NLU untuk mengekstrak fakta, manakala NLG menggunakan cerapan yang diperoleh oleh NLU untuk menghasilkan bahasa semula jadi.
Berhati-hati dengan pemain utama dalam industri IT seperti Apple, Google dan Amazon untuk terus melabur dalam NLP supaya mereka boleh membangunkan sistem yang meniru tingkah laku manusia.
Sila tinggalkan balasan anda