Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop we content plannen en genereren. Het heeft ook invloed op hoe mensen materiaal ontdekken, van waar ze naar zoeken op Google tot wat ze binge-watchen op Netflix.
Wat nog belangrijker is, is dat het voor contentmarketeers teams in staat stelt te groeien door bepaalde soorten contentgeneratie te automatiseren en huidig materiaal te analyseren om te verbeteren wat u levert en beter af te stemmen op de intentie van de klant.
Er zijn verschillende bewegende stukken in de AI en machine learning processen. Heb je ooit een slimme assistent (zoals Siri of Alexa) een vraag gesteld?
Het antwoord is hoogstwaarschijnlijk "ja", wat suggereert dat u al op een bepaald niveau bekend bent met natuurlijke taalverwerking (NLP).
Alan Turing is een naam waar elke techneut van heeft gehoord. De bekende Turing-test werd voor het eerst bedacht in 1950 door de beroemde wiskundige en computerwetenschapper Alan Turing.
Hij beweerde in zijn werk Computermachines en intelligentie dat een machine kunstmatig intelligent is als hij met een persoon kan praten en hem kan laten denken dat hij met een mens aan het chatten is.
Dit diende als basis voor NLP-technologie. Een efficiënt NLP-systeem zal in staat zijn om de vraag en de context te begrijpen, te analyseren, de beste manier van handelen te kiezen en te antwoorden in een taal die de gebruiker begrijpt.
Wereldwijde standaarden voor het uitvoeren van taken op data omvatten kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken. Maar hoe zit het met menselijke taal?
De gebieden van natuurlijke taalgeneratie (NLG), natuurlijke taalbegrip (NLU) en natuurlijke taalverwerking (NLP) hebben de afgelopen jaren allemaal veel aandacht gekregen.
Maar omdat de drie verschillende verantwoordelijkheden hebben, is het cruciaal om verwarring te voorkomen. Velen geloven dat ze deze ideeën volledig begrijpen.
Aangezien de natuurlijke taal al in de namen aanwezig is, hoeft men het alleen maar te verwerken, te begrijpen en te produceren. We besloten echter dat het nuttig zou kunnen zijn om wat dieper in te gaan, gezien hoe vaak we deze door elkaar gebruikte uitdrukkingen tegenkomen.
Laten we daarom beginnen met ze allemaal van dichtbij te bekijken.
Wat is natuurlijke taalverwerking?
Elke natuurlijke taal wordt door computers als vrije tekst beschouwd. Hieruit volgt dat er bij het invoeren van gegevens geen vaste trefwoorden op vaste plaatsen staan. Behalve dat het ongestructureerd is, heeft natuurlijke taal ook verschillende uitdrukkingsmogelijkheden. Neem deze drie zinnen als illustratie:
- Het weer is hoe is het vandaag?
- Is er vandaag kans op regen?
- Moet ik vandaag mijn paraplu meenemen?
Elk van deze uitspraken vraagt naar de weersvoorspelling voor vandaag, wat de gemene deler is.
Als mensen kunnen we deze fundamentele verbanden vrijwel onmiddellijk zien en er gepast op handelen.
Dit is echter een uitdaging voor computers aangezien elk algoritme vereist dat de invoer een specifiek formaat volgt, en alle drie de uitspraken hebben verschillende structuren en formaten.
En het zal heel snel heel moeilijk worden als we proberen regels te codificeren voor elke woordcombinatie in elke natuurlijke taal om een computer te helpen begrijpen. NLP komt in deze situatie in beeld.
Natuurlijke taalverwerking (NLP), die probeert modelleert de natuurlijke menselijke taal data, afkomstig uit computationele taalkunde.
Bovendien concentreert NLP zich op het gebruik van machine learning en deep learning-benaderingen terwijl een aanzienlijke hoeveelheid menselijke input wordt verwerkt. Het wordt vaak gebruikt in de filosofie, taalkunde, informatica, informatiesystemen en communicatie.
Computationele taalkunde, syntaxisanalyse, spraakherkenning, machinevertaling en andere subgebieden van NLP zijn er maar een paar. Natuurlijke taalverwerking zet ongestructureerd materiaal om in het juiste formaat of een gestructureerde tekst om te kunnen functioneren.
Om te begrijpen wat de gebruiker bedoelt als hij iets zegt, bouwt het het algoritme en traint het model met behulp van enorme hoeveelheden gegevens.
Het werkt door verschillende entiteiten samen te groeperen voor identificatie (bekend als entiteitsherkenning) en door woordpatronen te herkennen. Lemmatisatie-, tokenisatie- en stamtechnieken worden gebruikt om de woordpatronen te vinden.
Informatie-extractie, spraakherkenning, part-of-speech tagging en parsing zijn slechts enkele van de taken die NLP uitvoert.
In de echte wereld wordt NLP gebruikt voor taken zoals het vullen van ontologieën, taalmodellering, sentiment analyse, extractie van onderwerpen, herkenning van benoemde entiteiten, tagging van woordsoorten, verbindingsextractie, automatische vertaling en geautomatiseerde vraagbeantwoording.
Wat is begrip van natuurlijke taal?
Een klein deel van de verwerking van natuurlijke taal is het begrip van natuurlijke taal. Nadat de taal is vereenvoudigd, moet de computersoftware de betekenis begrijpen, afleiden en mogelijk zelfs sentimentanalyse uitvoeren.
Dezelfde tekst kan meerdere betekenissen hebben, verschillende zinnen kunnen dezelfde betekenis hebben, of de betekenis kan veranderen afhankelijk van de omstandigheden.
NLU-algoritmen gebruiken computationele methoden om tekst uit vele bronnen te verwerken om de invoertekst te begrijpen, wat zo eenvoudig kan zijn als weten wat een zin betekent of zo ingewikkeld als het interpreteren van een gesprek tussen twee personen.
Uw tekst wordt omgezet in een machineleesbaar formaat. Als gevolg hiervan gebruikt NLU computationele technieken om de tekst te ontcijferen en een resultaat te genereren.
NLU kan in verschillende situaties worden toegepast, zoals het begrijpen van een gesprek tussen twee mensen, bepalen hoe iemand over een bepaalde omstandigheid denkt en andere soortgelijke situaties.
In het bijzonder zijn er vier taalniveaus om NLU te begrijpen:
- Syntaxis: dit is het proces om te bepalen of de grammatica op de juiste manier wordt gebruikt en hoe zinnen worden samengesteld. Er moet bijvoorbeeld rekening worden gehouden met de context en grammatica van een zin om te bepalen of deze zinvol is.
- Semantiek: wanneer we de tekst onderzoeken, zijn er contextuele betekenisnuances zoals werkwoordstrekking of woordkeuze tussen twee personen. Deze stukjes informatie kunnen ook door een NLU-algoritme worden gebruikt om uitkomsten te bieden voor elk scenario waarin hetzelfde gesproken woord zou kunnen worden gebruikt.
- Ondubbelzinnigheid van de betekenis van woorden: het is het proces van uitzoeken wat elk woord in een zin betekent. Afhankelijk van de context geeft het een term zijn betekenis.
- Pragmatische analyse: het helpt bij het begrijpen van de setting en het doel van het werk.
NLU is belangrijk voor data wetenschappers omdat ze zonder dat niet in staat zijn om betekenis te halen uit technologieën zoals chatbots en spraakherkenningssoftware.
Mensen zijn immers gewend om een gesprek te voeren met een spraakgestuurde bot; computers daarentegen hebben deze luxe van gemak niet.
Bovendien kan NLU emoties en scheldwoorden in een toespraak precies herkennen zoals jij dat kunt. Dit houdt in dat datawetenschappers op nuttige wijze verschillende inhoudsformaten kunnen onderzoeken en tekst kunnen classificeren met behulp van de mogelijkheden van NLU.
NLG werkt lijnrecht tegenover begrip van natuurlijke taal, dat tot doel heeft ongestructureerde gegevens te ordenen en te begrijpen om deze om te zetten in bruikbare gegevens. Laten we vervolgens NLG definiëren en onderzoeken hoe datawetenschappers het gebruiken in praktische use-cases.
Wat is natuurlijke taalgeneratie?
Natuurlijke taalverwerking omvat ook natuurlijke taalproductie. Computers kunnen schrijven met behulp van natuurlijke taalproductie, maar begrip van natuurlijke taal richt zich op begrijpend lezen.
Door bepaalde data-invoer te gebruiken, creëert NLG een schriftelijk antwoord in mensentaal. Tekst-naar-spraakdiensten kan ook worden gebruikt om deze tekst in spraak om te zetten.
Wanneer datascientists een NLG-systeem voorzien van data, analyseert het systeem de data om verhalen te produceren die via dialoog kunnen worden begrepen.
In wezen zet NLG datasets om in een taal die we allebei begrijpen, de zogenaamde natuurlijke taal. Om output te kunnen leveren die zorgvuldig is bestudeerd en zo nauwkeurig mogelijk is, is NLG begiftigd met de ervaring van een echte mens.
Deze methode, die terug te voeren is op enkele van de geschriften van Alan Turing die we al hebben besproken, is cruciaal om mensen ervan te overtuigen dat een computer op een plausibele en natuurlijke manier met hen communiceert, ongeacht het onderwerp dat aan de orde is.
NLG kan door organisaties worden gebruikt om gespreksverhalen te produceren die door iedereen binnen het bedrijf kunnen worden gebruikt.
NLG, dat het vaakst wordt gebruikt voor business intelligence-dashboards, geautomatiseerde contentproductie en effectievere gegevensanalyse, kan een grote hulp zijn voor professionals die werken in afdelingen zoals marketing, human resources, verkoop en informatietechnologie.
Welke rol spelen NLU en NGL in NLP?
NLP kan worden gebruikt door datawetenschappers en kunstmatige intelligentie professionals om ongestructureerde datasets om te zetten in vormen die computers kunnen vertalen naar spraak en tekst - ze kunnen zelfs antwoorden samenstellen die contextueel geschikt zijn voor een vraag die je hen stelt (denk nog eens aan virtuele assistenten zoals Siri en Alexa).
Maar waar passen NLU en NLG in NLP?
Ook al spelen ze allemaal verschillende rollen, alle drie deze disciplines hebben één ding gemeen: ze hebben allemaal te maken met natuurlijke taal. Dus, wat is het verschil tussen de drie?
Zie het zo: terwijl NLU de taal probeert te begrijpen die mensen gebruiken, identificeert NLP de meest cruciale gegevens en organiseert deze in zaken als tekst en cijfers.
Het kan zelfs helpen bij schadelijke versleutelde communicatie. NLG daarentegen gebruikt verzamelingen ongestructureerde gegevens om verhalen te produceren die we als betekenisvol kunnen interpreteren.
Toekomst van NLP
Hoewel NLP momenteel tal van commerciële toepassingen heeft, hebben veel bedrijven het moeilijk gevonden om het breed toe te passen.
Dit komt vooral door de volgende problemen: Een probleem waar organisaties vaak mee te maken hebben, is informatie-overload, waardoor het voor hen een uitdaging wordt om te identificeren welke datasets cruciaal zijn te midden van een schijnbaar oneindige zee van meer gegevens.
Bovendien hebben organisaties, om NLP effectief te gebruiken, vaak bepaalde methoden en apparatuur nodig waarmee ze waardevolle informatie uit gegevens kunnen halen.
Last but not least impliceert NLP dat bedrijven geavanceerde machines nodig hebben als ze gegevensverzamelingen uit verschillende gegevensbronnen willen verwerken en bewaren met behulp van NLP.
Ondanks obstakels die het merendeel van de bedrijven ervan weerhouden NLP te adopteren, lijkt het waarschijnlijk dat dezelfde organisaties uiteindelijk NLP, NLU en NLG zullen omarmen om hun robots in staat te stellen realistische, mensachtige interacties en discussies te ondersteunen.
Semantiek en syntaxis zijn twee deelgebieden van NLP-onderzoek die veel aandacht krijgen.
Conclusie
Rekening houdend met wat we tot nu toe hebben besproken: betekenis toekennen aan stem en schrijven, NLU leest en begrijpt natuurlijke taal, en NLG ontwikkelt en voert nieuwe taal uit met behulp van machines.
Taal wordt door NLU gebruikt om feiten te extraheren, terwijl NLG de door NLU verkregen inzichten gebruikt om natuurlijke taal te produceren.
Pas op voor grote spelers in de IT-industrie zoals Apple, Google en Amazon die blijven investeren in NLP, zodat ze dat kunnen systemen ontwikkelen die menselijk gedrag nabootsen.
Laat een reactie achter