Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Kunstig intelligens endrer måten vi planlegger og genererer innhold på. Det påvirker også hvordan folk oppdager materiale, fra det de søker etter på Google til det de overstadig ser på Netflix.
Mer avgjørende, for innholdsmarkedsførere, gjør det det mulig for team å vokse ved å automatisere noen typer innholdsgenerering og analysere gjeldende materiale for å forbedre det du leverer og bedre matche kundens intensjoner.
Det er flere bevegelige brikker i AI og maskinlæring prosesser. Har du noen gang stilt en smart assistent (som Siri eller Alexa) et spørsmål?
Svaret er mest sannsynlig "ja", noe som antyder at du allerede er kjent med naturlig språkbehandling på et eller annet nivå (NLP).
Alan Turing er et navn som alle teknikere har hørt om. Den velkjente Turing-testen ble først utviklet i 1950 av den anerkjente matematikeren og informatikeren Alan Turing.
hevdet han i sitt arbeid Datamaskiner og intelligens at en maskin er kunstig intelligent hvis den kan snakke med en person og lure ham til å tro at han chatter med et menneske.
Dette fungerte som grunnlaget for NLP-teknologi. Et effektivt NLP-system vil være i stand til å forstå spørringen og dens kontekst, analysere den, velge den beste handlingen og svare på et språk som brukeren vil forstå.
Verdensomspennende standarder for å fullføre oppgaver på data inkluderer kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker. Men hva med menneskelig språk?
Feltene naturlig språkgenerering (NLG), naturlig språkforståelse (NLU) og naturlig språkbehandling (NLP) har alle fått mye oppmerksomhet de siste årene.
Men fordi de tre har ulikt ansvar, er det avgjørende å unngå forvirring. Mange tror de forstår disse ideene i sin helhet.
Siden naturlig språk allerede er til stede i navnene, er alt man gjør å behandle, forstå og produsere det. Vi bestemte oss for at det kunne være nyttig å gå litt dypere, gitt hvor ofte vi møter disse setningene som brukes om hverandre.
La oss derfor starte med å se nærmere på hver av dem.
Hva er naturlig språkbehandling?
Ethvert naturlig språk anses å være en fritekst av datamaskiner. Det følger at når du legger inn data, er det ingen faste nøkkelord på faste steder. I tillegg til å være ustrukturert, har naturlig språk også en rekke uttrykksmuligheter. Ta disse tre setningene som en illustrasjon:
- Hvordan er været i dag?
- Er det noen sjanse for regn i dag?
- Krever i dag at jeg tar med paraplyen min?
Hver og en av disse utsagnene spør om værmeldingen for i dag, som er fellesnevneren.
Som mennesker kan vi nesten umiddelbart se disse grunnleggende sammenhengene og handle riktig.
Dette er imidlertid en utfordring for datamaskiner siden hver algoritme krever at input følger et spesifikt format, og alle tre utsagn har forskjellige strukturer og formater.
Og ting vil bli veldig vanskelig veldig snart hvis vi prøver å kodifisere regler for hver eneste ordkombinasjon i alle naturlige språk for å hjelpe en datamaskin med å forstå. NLP trer inn i bildet i denne situasjonen.
Naturlig språkbehandling (NLP), som prøver å modell naturlig menneskelig språk data, stammer fra datalingvistikk.
I tillegg konsentrerer NLP seg om å bruke maskinlæring og dyplæringstilnærminger mens den behandler en betydelig mengde menneskelig input. Det brukes ofte innen filosofi, lingvistikk, informatikk, informasjonssystemer og kommunikasjon.
Beregningslingvistikk, syntaksanalyse, talegjenkjenning, maskinoversettelse og andre underområder av NLP er bare noen få. Naturlig språkbehandling transformerer ustrukturert materiale til riktig format eller en strukturert tekst for å fungere.
For å forstå hva brukeren mener når de sier noe, bygger den algoritmen og trener modellen ved å bruke enorme mengder data.
Den opererer ved å gruppere distinkte enheter sammen for identifikasjon (kjent som enhetsgjenkjenning) og ved å gjenkjenne ordmønstre. Lemmatisering, tokenisering og stemmingsteknikker brukes for å finne ordmønstrene.
Informasjonsutvinning, stemmegjenkjenning, orddelsmerking og parsing er bare noen av jobbene som NLP gjør.
I den virkelige verden brukes NLP til oppgaver inkludert ontologiutfylling, språkmodellering, sentiment analyse, emneutvinning, navngitt enhetsgjenkjenning, orddelsmerking, tilkoblingsutvinning, maskinoversettelse og automatisk svar på spørsmål.
Hva er naturlig språkforståelse?
En mindre del av naturlig språkbehandling er naturlig språkforståelse. Etter at språket er forenklet, må dataprogramvaren forstå, utlede mening og muligens til og med utføre sentimentanalyse.
Den samme teksten kan ha flere betydninger, flere fraser kan ha samme betydning, eller betydningen kan endre seg avhengig av omstendighetene.
NLU-algoritmer bruker beregningsmetoder for å behandle tekst fra mange kilder for å forstå inndatateksten, noe som kan være like grunnleggende som å vite hva en setning betyr eller så komplisert som å tolke en samtale mellom to individer.
Teksten din omdannes til et maskinlesbart format. Som en konsekvens bruker NLU beregningsteknikker for å dechiffrere teksten og generere et resultat.
NLU kan brukes i en rekke situasjoner, for eksempel å forstå en samtale mellom to personer, bestemme hvordan noen føler om en bestemt omstendighet og andre situasjoner av lignende art.
Spesielt er det fire språknivåer for å forstå NLU:
- Syntaks: Dette er prosessen for å avgjøre om grammatikken blir brukt riktig og hvordan setninger settes sammen. For eksempel må en setnings kontekst og grammatikk tas i betraktning for å avgjøre om det gir mening.
- Semantikk: Når vi undersøker teksten, er kontekstuelle betydningsnyanser som verbtenor eller ordvalg mellom to personer der. Disse informasjonsbitene kan også brukes av en NLU-algoritme for å gi resultater fra ethvert scenario der det samme talte ordet kan brukes.
- Disambiguation av ordforstand: Det er prosessen med å finne ut hva hvert ord i en setning betyr. Avhengig av konteksten gir det et begrep sin betydning.
- Pragmatisk analyse: Den hjelper til med å forstå rammen og formålet med arbeidet.
NLU er viktig for data forskere fordi uten det mangler de evnen til å trekke ut mening fra teknologier som chatbots og talegjenkjenningsprogramvare.
Tross alt er folk vant til å ha en samtale med en taleaktivert bot; datamaskiner, på den annen side, har ikke denne luksusen av letthet.
I tillegg kan NLU gjenkjenne følelser og banning i en tale akkurat som du kan. Dette innebærer at dataforskere med fordel kan undersøke ulike innholdsformater og klassifisere tekst ved å bruke funksjonene til NLU.
NLG jobber i direkte motsetning til naturlig språkforståelse, som har som mål å organisere og gi mening om ustrukturerte data for å konvertere dem til brukbare data. La oss deretter definere NLG og utforske hvordan dataforskere bruker det i praktiske brukstilfeller.
Hva er naturlig språkgenerering?
Naturlig språkbehandling omfatter også naturlig språkproduksjon. Datamaskiner kan skrive ved hjelp av naturlig språkproduksjon, men naturlig språkforståelse fokuserer på leseforståelse.
Ved å bruke visse datainndata, lager NLG et skriftlig svar på menneskelig språk. Tekst-til-tale tjenester kan også brukes til å transformere denne teksten til tale.
Når dataforskere forsyner et NLG-system med data, analyserer systemet dataene for å produsere narrativer som kan forstås gjennom dialog.
I hovedsak konverterer NLG datasett til et språk som vi begge forstår, kalt naturlig språk. For at det kan gi resultater som er nøye studert og nøyaktig i størst mulig grad, er NLG utstyrt med opplevelsen til et virkelig menneske.
Denne metoden, som kan spores tilbake til noen av Alan Turings forfattere som vi allerede har diskutert, er avgjørende for å overbevise mennesker om at en datamaskin samtaler med dem på en plausibel og naturlig måte, uavhengig av emnet.
NLG kan brukes av organisasjoner til å produsere samtalefortellinger som kan brukes av alle i bedriften.
NLG, som oftest brukes for business intelligence-dashboards, automatisert innholdsproduksjon og mer effektiv dataanalyse, kan være til stor hjelp for fagfolk som jobber i divisjoner som markedsføring, menneskelige ressurser, salg og informasjonsteknologi.
Hvilken rolle spiller NLU og NGL i NLP?
NLP kan brukes av dataforskere og kunstig intelligens fagfolk til å konvertere ustrukturerte datasett til skjemaer som datamaskiner kan oversette til tale og tekst – de kan til og med konstruere svar som er kontekstuelt passende på et spørsmål du stiller dem (tenk tilbake på virtuelle assistenter som Siri og Alexa).
Men hvor passer NLU og NLG inn i NLP?
Selv om de alle spiller forskjellige roller, har alle disse tre disiplinene én ting til felles: de omhandler alle naturlig språk. Så, hva er forskjellen mellom de tre?
Tenk på det på denne måten: mens NLU tar sikte på å forstå språket som mennesker bruker, identifiserer NLP de mest avgjørende dataene og organiserer dem i ting som tekst og tall.
Det kan til og med hjelpe med skadelig kryptert kommunikasjon. NLG, på sin side, bruker samlinger av ustrukturerte data for å produsere historier som vi kan tolke som meningsfulle.
Fremtiden for NLP
Selv om NLP har mange nåværende kommersielle bruksområder, har mange bedrifter funnet det vanskelig å bruke det bredt.
Dette er hovedsakelig på grunn av følgende problemer: Et problem som ofte påvirker organisasjoner er informasjonsoverbelastning, som gjør det utfordrende for dem å identifisere hvilke datasett som er avgjørende midt i et tilsynelatende uendelig hav av mer data.
I tillegg, for å bruke NLP effektivt, trenger organisasjoner ofte visse metoder og utstyr som gjør dem i stand til å trekke ut verdifull informasjon fra data.
Sist, men ikke minst, innebærer NLP at bedrifter trenger banebrytende maskiner hvis de ønsker å håndtere og beholde innsamlinger av data fra ulike datakilder ved bruk av NLP.
Til tross for hindringer som hindrer de fleste firmaer i å ta i bruk NLP, ser det ut til at de samme organisasjonene til slutt vil omfavne NLP, NLU og NLG for å gjøre robotene deres i stand til å opprettholde realistiske, menneskelignende interaksjoner og diskusjoner.
Semantikk og syntaks er to NLP-underfelt av forskning som får mye oppmerksomhet.
konklusjonen
Med det vi har diskutert så langt i betraktning: Å gi mening til stemme og skrift, leser og forstår naturlig språk, og NLG utvikler og produserer nytt språk ved hjelp av maskiner.
Språk brukes av NLU for å trekke ut fakta, mens NLG bruker innsikten som er oppnådd av NLU for å produsere naturlig språk.
Se opp for store aktører i IT-bransjen som Apple, Google og Amazon for å fortsette å investere i NLP slik at de kan utvikle systemer som etterligner menneskelig atferd.
Legg igjen en kommentar