sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki planujemy i generujemy treści. Wpływa również na sposób, w jaki ludzie odkrywają materiały, od tego, czego szukają w Google, po to, co oglądają w serwisie Netflix.
Co ważniejsze, dla sprzedawców treści umożliwia rozwój zespołów poprzez automatyzację niektórych rodzajów generowania treści i analizowanie bieżących materiałów w celu ulepszenia tego, co dostarczasz i lepszego dopasowania do intencji klientów.
Istnieje kilka ruchomych elementów w AI i uczenie maszynowe procesy. Czy kiedykolwiek zadałeś inteligentnemu asystentowi (takim jak Siri lub Alexa) pytanie?
Odpowiedź najprawdopodobniej brzmi „tak”, co sugeruje, że znasz już przetwarzanie języka naturalnego na pewnym poziomie (NLP).
Alan Turing to nazwa, o której słyszał każdy technik. Dobrze znany test Turinga został po raz pierwszy opracowany w 1950 roku przez znanego matematyka i informatyka Alana Turinga.
Twierdził w swojej pracy Maszyny obliczeniowe i inteligencja że maszyna jest sztucznie inteligentna, jeśli potrafi rozmawiać z człowiekiem i oszukiwać go, by myślał, że rozmawia z człowiekiem.
Służyło to jako podstawa technologii NLP. Sprawny system NLP będzie w stanie uchwycić zapytanie i jego kontekst, przeanalizować je, wybrać najlepszy sposób działania i odpowiedzieć w zrozumiałym dla użytkownika języku.
Światowe standardy wykonywania zadań na danych obejmują sztuczną inteligencję i techniki uczenia maszynowego. A co z ludzkim językiem?
Dziedziny generowania języka naturalnego (NLG), rozumienia języka naturalnego (NLU) i przetwarzania języka naturalnego (NLP) zyskały w ostatnich latach wiele uwagi.
Ale ponieważ ci trzej mają różne obowiązki, ważne jest, aby uniknąć nieporozumień. Wielu uważa, że rozumieją te idee w całości.
Ponieważ język naturalny jest już obecny w nazwach, wystarczy go przetwarzać, rozumieć i wytwarzać. Zdecydowaliśmy jednak, że warto zagłębić się nieco bardziej, biorąc pod uwagę, jak często spotykamy się z tymi zwrotami używanymi zamiennie.
Zacznijmy więc od przyjrzenia się każdemu z nich z bliska.
Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?
Każdy język naturalny jest uważany przez komputery za tekst o dowolnej formie. Wynika z tego, że podczas wprowadzania danych nie ma stałych słów kluczowych w stałych miejscach. Oprócz tego, że nie ma struktury, język naturalny ma również różne opcje ekspresji. Weź te trzy wyrażenia jako ilustrację:
- Pogoda jest jaka jest dzisiaj?
- Czy dzisiaj jest szansa na deszcz?
- Czy dzisiejszy dzień wymaga, żebym wziął ze sobą parasol?
Każde z tych stwierdzeń dotyczy prognozy pogody na dziś, która jest wspólnym mianownikiem.
Jako ludzie możemy niemal natychmiast dostrzec te fundamentalne powiązania i odpowiednio zareagować.
Jednak jest to plik wyzwanie dla komputerów ponieważ każdy algorytm wymaga, aby dane wejściowe były zgodne z określonym formatem, a wszystkie trzy instrukcje mają różne struktury i formaty.
Wkrótce sytuacja stanie się bardzo trudna, jeśli spróbujemy skodyfikować reguły dla każdej kombinacji słów w każdym języku naturalnym, aby pomóc komputerowi w zrozumieniu. NLP wkracza na scenę w tej sytuacji.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które próbuje modelować naturalny język ludzki danych, wywodzących się z lingwistyki komputerowej.
Ponadto NLP koncentruje się na wykorzystaniu metod uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się podczas przetwarzania znacznej ilości danych wejściowych człowieka. Jest często stosowany w filozofii, językoznawstwie, informatyce, systemach informacyjnych i komunikacji.
Lingwistyka komputerowa, analiza składni, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe i inne dziedziny NLP to tylko niektóre z nich. Przetwarzanie języka naturalnego przekształca materiał nieustrukturyzowany w odpowiedni format lub tekst ustrukturyzowany, aby mógł funkcjonować.
Aby zrozumieć, co użytkownik ma na myśli, gdy coś mówi, buduje algorytm i trenuje model przy użyciu ogromnych ilości danych.
Działa poprzez grupowanie różnych jednostek w celu identyfikacji (tzw. rozpoznawanie jednostek) oraz rozpoznawanie wzorców słów. Do znalezienia wzorców słów stosuje się techniki lematyzacji, tokenizacji i stemmingu.
Ekstrakcja informacji, rozpoznawanie głosu, oznaczanie części mowy i parsowanie to tylko niektóre z zadań, które wykonuje NLP.
W prawdziwym świecie NLP jest używane do zadań obejmujących wypełnianie ontologii, modelowanie języka, Analiza nastrojów, wyodrębnianie tematów, rozpoznawanie nazwanych jednostek, oznaczanie części mowy, wyodrębnianie połączeń, tłumaczenie maszynowe i automatyczne odpowiadanie na pytania.
Co to jest rozumienie języka naturalnego?
Niewielka część przetwarzania języka naturalnego to rozumienie języka naturalnego. Po uproszczeniu języka oprogramowanie komputerowe musi zrozumieć, wydedukować znaczenie, a nawet przeprowadzić analizę sentymentu.
Ten sam tekst może mieć kilka znaczeń, kilka fraz może mieć to samo znaczenie lub znaczenie może się zmieniać w zależności od okoliczności.
Algorytmy NLU wykorzystują metody obliczeniowe do przetwarzania tekstu z wielu źródeł w celu zrozumienia tekstu wejściowego, który może być tak prosty, jak zrozumienie znaczenia frazy lub tak skomplikowany, jak interpretacja rozmowy między dwiema osobami.
Twój tekst jest przekształcany w format nadający się do odczytu maszynowego. W konsekwencji NLU wykorzystuje techniki obliczeniowe do odszyfrowania tekstu i wygenerowania wyniku.
NLU można zastosować w różnych sytuacjach, takich jak zrozumienie rozmowy między dwiema osobami, określenie, jak ktoś czuje się w określonych okolicznościach i innych sytuacjach o podobnym charakterze.
W szczególności istnieją cztery poziomy językowe do zrozumienia NLU:
- Składnia: Jest to proces ustalania, czy gramatyka jest właściwie wykorzystywana i jak zdania są łączone. Na przykład kontekst zdania i gramatyka muszą być brane pod uwagę, aby określić, czy ma to sens.
- Semantyka: Kiedy badamy tekst, pojawiają się kontekstowe niuanse znaczeniowe, takie jak tenor czasownika lub dobór słów między dwiema osobami. Te bity informacji mogą być również wykorzystane przez algorytm NLU do dostarczenia wyników z dowolnego scenariusza, w którym można użyć tego samego słowa mówionego.
- Ujednoznacznianie sensu słów: Jest to proces ustalania, co oznacza każde słowo w zdaniu. W zależności od kontekstu nadaje terminowi jego znaczenie.
- Analiza pragmatyczna: pomaga w zrozumieniu otoczenia i celu pracy.
NLU ma znaczenie naukowcy danych ponieważ bez tego brakuje im możliwości wydobywania znaczenia z technologii takich jak chatboty i oprogramowanie do rozpoznawania mowy.
W końcu ludzie są przyzwyczajeni do rozmowy z botem rozpoznającym mowę; z drugiej strony komputery nie mają tego luksusu.
Ponadto NLU może rozpoznawać emocje i wulgaryzmy w przemówieniu dokładnie tak, jak Ty. Oznacza to, że analitycy danych mogą z pożytkiem badać różne formaty treści i klasyfikować tekst przy użyciu możliwości NLU.
NLG działa w bezpośredniej opozycji do rozumienia języka naturalnego, którego celem jest organizowanie i nadawanie sensu nieustrukturyzowanym danym w celu przekształcenia ich w użyteczne dane. Następnie zdefiniujmy NLG i zbadajmy, w jaki sposób analitycy danych używają go w praktycznych przypadkach użycia.
Co to jest generowanie języka naturalnego?
Przetwarzanie języka naturalnego obejmuje również produkcję języka naturalnego. Komputery mogą pisać przy użyciu języka naturalnego, ale rozumienie języka naturalnego koncentruje się na czytaniu ze zrozumieniem.
Korzystając z określonych danych wejściowych, NLG tworzy pisemną odpowiedź w ludzkim języku. Usługi zamiany tekstu na mowę można również użyć do przekształcenia tego tekstu w mowę.
Kiedy analitycy danych dostarczają dane do systemu NLG, system analizuje dane w celu stworzenia narracji, które można zrozumieć poprzez dialog.
Zasadniczo NLG konwertuje zbiory danych na język, który oboje rozumiemy, zwany językiem naturalnym. Aby zapewnić wyniki, które są dokładnie przestudiowane i dokładne w maksymalnym możliwym stopniu, NLG jest wyposażone w doświadczenie prawdziwego człowieka.
Ta metoda, którą można prześledzić wstecz do niektórych pism Alana Turinga, o których już mówiliśmy, jest kluczowa dla przekonania ludzi, że komputer rozmawia z nimi w wiarygodny i naturalny sposób, niezależnie od tematu.
NLG może być wykorzystywane przez organizacje do tworzenia narracji konwersacyjnych, z których mogą korzystać wszyscy w firmie.
NLG, które jest najczęściej używane do kokpitów menedżerskich Business Intelligence, zautomatyzowanej produkcji treści i bardziej efektywnej analizy danych, może być dużą pomocą dla profesjonalistów pracujących w działach takich jak marketing, zasoby ludzkie, sprzedaż i informatyka.
Jaką rolę odgrywają NLU i NGL w NLP?
NLP może być używane przez analityków danych i sztuczna inteligencja profesjonalistom do przekształcania nieustrukturyzowanych zestawów danych w formy, które komputery mogą tłumaczyć na mowę i tekst – mogą nawet konstruować odpowiedzi, które są kontekstowo odpowiednie do zadawanego im pytania (przypomnij sobie jeszcze raz wirtualnych asystentów, takich jak Siri i Alexa).
Ale gdzie NLU i NLG pasują do NLP?
Mimo że wszystkie odgrywają różne role, wszystkie te trzy dyscypliny mają jedną wspólną cechę: wszystkie zajmują się językiem naturalnym. Jaka jest więc różnica między tymi trzema?
Rozważ to w ten sposób: podczas gdy NLU ma na celu zrozumienie języka używanego przez ludzi, NLP identyfikuje najważniejsze dane i organizuje je w elementy takie jak tekst i liczby.
Może nawet pomóc w szkodliwej komunikacji zaszyfrowanej. Z drugiej strony NLG wykorzystuje zbiory nieustrukturyzowanych danych do tworzenia historii, które możemy zinterpretować jako znaczące.
Przyszłość NLP
Chociaż NLP ma obecnie wiele zastosowań komercyjnych, wiele firm miało trudności z jego szerokim przyjęciem.
Wynika to głównie z następujących problemów: Jednym z problemów, który często dotyka organizacje, jest nadmiar informacji, co utrudnia im określenie, które zestawy danych są kluczowe w pozornie niekończącym się morzu większej ilości danych.
Dodatkowo, aby efektywnie wykorzystywać NLP, organizacje często potrzebują pewnych metod i sprzętu, które umożliwią im wydobycie cennych informacji z danych.
Wreszcie, NLP oznacza, że firmy potrzebują najnowocześniejszych maszyn, jeśli chcą obsługiwać i przechowywać zbiory danych z różnych źródeł danych wykorzystujących NLP.
Pomimo przeszkód, które powstrzymują większość firm przed przyjęciem NLP, wydaje się prawdopodobne, że te same organizacje ostatecznie przyjmą NLP, NLU i NLG, aby umożliwić swoim robotom podtrzymywanie realistycznych, przypominających ludzkie interakcje i dyskusje.
Semantyka i składnia to dwie dziedziny badań NLP, którym poświęca się wiele uwagi.
Wnioski
Biorąc pod uwagę to, co omówiliśmy do tej pory: przypisując znaczenie głosowi i piśmie, NLU czyta i rozumie język naturalny, a NLG rozwija i generuje nowy język przy pomocy maszyn.
Język jest używany przez NLU do wydobywania faktów, podczas gdy NLG wykorzystuje spostrzeżenia uzyskane przez NLU do tworzenia języka naturalnego.
Uważaj na głównych graczy w branży IT, takich jak Apple, Google i Amazon, aby nadal inwestowali w NLP, aby mogli rozwijać systemy które naśladują ludzkie zachowanie.
Dodaj komentarz