Inteligență artificială transformă modul în care planificăm și generăm conținut. De asemenea, afectează modul în care oamenii descoperă materialele, de la ceea ce caută pe Google până la ceea ce urmăresc pe Netflix.
Mai important, pentru marketerii de conținut, permite echipelor să se dezvolte prin automatizarea unor tipuri de generare de conținut și analizând materialul curent pentru a îmbunătăți ceea ce oferiți și pentru a se potrivi mai bine cu intenția clientului.
Există mai multe piese în mișcare în AI și masina de învățare proceselor. Ați pus vreodată o întrebare unui asistent inteligent (cum ar fi Siri sau Alexa)?
Răspunsul este cel mai probabil „da”, ceea ce sugerează că sunteți deja familiarizat cu procesarea limbajului natural la un anumit nivel (NLP).
Alan Turing este un nume de care a auzit orice tehnician. Cunoscutul test Turing a fost conceput pentru prima dată în 1950 de renumitul matematician și informatician Alan Turing.
El a pretins în munca sa Mașini de calcul și informații că o mașină este inteligentă artificial dacă poate conversa cu o persoană și o poate înșela să creadă că vorbește cu un om.
Aceasta a servit drept bază pentru tehnologia NLP. Un sistem NLP eficient va fi capabil să înțeleagă interogarea și contextul acesteia, să o analizeze, să aleagă cel mai bun curs de acțiune și să răspundă într-o limbă pe care utilizatorul o va înțelege.
Standardele la nivel mondial pentru finalizarea sarcinilor pe date includ inteligența artificială și tehnicile de învățare automată. Dar limbajul uman, totuși?
Domeniile generării limbajului natural (NLG), înțelegerii limbajului natural (NLU) și procesării limbajului natural (NLP) au câștigat multă atenție în ultimii ani.
Dar pentru că cei trei au responsabilități diferite, este crucial să se evite confuzia. Mulți cred că înțeleg aceste idei în întregime.
Deoarece limbajul natural este deja prezent în nume, tot ce face cineva este să îl prelucreze, să înțeleagă și să îl producă. Am decis că ar putea fi util să mergem puțin mai adânc, totuși, având în vedere cât de des întâlnim aceste fraze folosite în mod interschimbabil.
În consecință, să începem prin a arunca o privire atentă la fiecare dintre ele.
Ce este procesarea limbajului natural?
Orice limbaj natural este considerat a fi un text în formă liberă de către computere. Rezultă că la introducerea datelor, nu există cuvinte cheie fixe în locuri fixe. Pe lângă faptul că este nestructurat, limbajul natural are și o varietate de opțiuni de exprimare. Luați aceste trei fraze ca exemplu:
- Vremea cum este azi?
- Astăzi are vreo șansă de ploaie?
- Astăzi necesită să-mi aduc umbrela?
Fiecare dintre aceste afirmații întreabă despre prognoza meteo pentru astăzi, care este numitorul comun.
Ca oameni, putem vedea aproape imediat aceste conexiuni fundamentale și putem acționa în mod corespunzător.
Cu toate acestea, acesta este un provocare pentru calculatoare deoarece fiecare algoritm necesită ca intrarea să urmeze un format specific, iar toate cele trei instrucțiuni au structuri și formate diferite.
Și lucrurile vor deveni foarte dificile foarte curând dacă încercăm să codificăm reguli pentru fiecare combinație de cuvinte în fiecare limbă naturală, pentru a ajuta computerul să înțeleagă. NLP intră în imagine în această situație.
Procesarea limbajului natural (NLP), care încearcă model de limbaj uman natural date, provenite din lingvistica computațională.
În plus, NLP se concentrează pe utilizarea învățării automate și a abordărilor de învățare profundă în timp ce procesează o cantitate semnificativă de input uman. Este folosit frecvent în filosofie, lingvistică, informatică, sisteme informaționale și comunicații.
Lingvistica computațională, analiza sintaxei, recunoașterea vorbirii, traducerea automată și alte subdomenii ale NLP sunt doar câteva. Procesarea limbajului natural transformă materialul nestructurat în formatul adecvat sau într-un text structurat pentru a funcționa.
Pentru a înțelege ce înseamnă utilizatorul când spune ceva, acesta construiește algoritmul și antrenează modelul folosind cantități mari de date.
Funcționează prin gruparea de entități distincte împreună pentru identificare (cunoscută sub numele de recunoaștere a entităților) și prin recunoașterea tiparelor de cuvinte. Tehnicile de lematizare, tokenizare și stemming sunt folosite pentru a găsi modelele de cuvinte.
Extragerea informațiilor, recunoașterea vocii, etichetarea parțială a vorbirii și analizarea sunt doar câteva dintre sarcinile pe care le face NLP.
În lumea reală, NLP este folosit pentru sarcini, inclusiv popularea ontologiei, modelarea limbajului, Analiza sentimentului, extragerea subiectului, recunoașterea entităților numite, etichetarea părților de vorbire, extragerea conexiunilor, traducerea automată și răspunsul automat la întrebări.
Ce este înțelegerea limbajului natural?
O parte minoră a procesării limbajului natural este înțelegerea limbajului natural. După ce limbajul a fost simplificat, software-ul trebuie să înțeleagă, să deducă sensul și, eventual, chiar să efectueze o analiză a sentimentelor.
Același text poate avea mai multe sensuri, mai multe fraze pot avea același înțeles, sau sensul se poate schimba în funcție de circumstanță.
Algoritmii NLU folosesc metode de calcul pentru a procesa text din mai multe surse pentru a înțelege textul introdus, care poate fi la fel de simplu ca a ști ce înseamnă o frază sau la fel de complicat ca interpretarea unei conversații între doi indivizi.
Textul dvs. este transformat într-un format care poate fi citit de mașină. În consecință, NLU folosește tehnici de calcul pentru a descifra textul și a genera un rezultat.
NLU poate fi aplicat într-o varietate de situații, cum ar fi înțelegerea unei conversații între două persoane, determinarea modului în care cineva se simte cu privire la o anumită circumstanță și alte situații de natură similară.
În special, există patru niveluri de limbaj pentru a înțelege NLU:
- Sintaxă: Acesta este procesul de determinare dacă gramatica este utilizată în mod corespunzător și cum sunt alcătuite propozițiile. De exemplu, contextul și gramatica unei propoziții trebuie luate în considerare pentru a determina dacă are sens.
- Semantică: Când examinăm textul, există nuanțe de sens contextual, cum ar fi tenorul verbului sau alegerea cuvântului între două persoane. Acești biți de informații pot fi, de asemenea, folosiți de un algoritm NLU pentru a oferi rezultate din orice scenariu în care ar putea fi folosit același cuvânt rostit.
- Dezambiguizarea sensului cuvântului: este procesul de a afla ce înseamnă fiecare cuvânt dintr-o frază. În funcție de context, îi dă unui termen sensul său.
- Analiza pragmatică: ajută la înțelegerea cadrului și scopului lucrării.
NLU este semnificativ pentru oamenii de știință de date pentru că, fără ea, le lipsește capacitatea de a extrage sens din tehnologii precum chatbot-uri și software-ul de recunoaștere a vorbirii.
La urma urmei, oamenii sunt obișnuiți să aibă o conversație cu un bot activat pentru vorbire; computerele, pe de altă parte, nu au acest lux al ușurinței.
În plus, NLU poate recunoaște emoțiile și blasfemia într-un discurs exact așa cum poți. Acest lucru implică faptul că oamenii de știință de date pot examina în mod util diverse formate de conținut și pot clasifica textul folosind capacitățile NLU.
NLG lucrează în opoziție directă cu înțelegerea limbajului natural, care își propune să organizeze și să dea sens datelor nestructurate pentru a le converti în date utilizabile. În continuare, să definim NLG și să explorăm modurile în care oamenii de știință de date îl folosesc în cazuri practice de utilizare.
Ce este generarea limbajului natural?
Procesarea limbajului natural include și producția de limbaj natural. Calculatoarele pot scrie folosind limbajul natural, dar înțelegerea limbajului natural se concentrează pe înțelegerea lecturii.
Prin utilizarea anumitor date introduse, NLG creează un răspuns scris în limbaj uman. Servicii text-to-speech poate fi folosit și pentru a transforma acest text în vorbire.
Atunci când oamenii de știință de date furnizează un sistem NLG cu date, sistemul analizează datele pentru a produce narațiuni care pot fi înțelese prin dialog.
În esență, NLG convertește seturile de date într-o limbă pe care amândoi o înțelegem, numită limbaj natural. Pentru a putea oferi rezultate care sunt studiate cu atenție și precise în măsura maximă posibilă, NLG este dotat cu experiența unui om din viața reală.
Această metodă, care poate fi urmărită până la unele dintre scrierile lui Alan Turing pe care le-am discutat deja, este crucială pentru a convinge oamenii că un computer conversa cu ei într-o manieră plauzibilă și naturală, indiferent de subiectul în cauză.
NLG poate fi folosit de organizații pentru a produce narațiuni conversaționale care pot fi folosite de toată lumea din interiorul companiei.
NLG, care este folosit cel mai frecvent pentru tablourile de bord de business intelligence, producția automată de conținut și analiza mai eficientă a datelor, poate fi de mare ajutor profesioniștilor care lucrează în divizii precum marketing, resurse umane, vânzări și tehnologia informației.
Ce rol joacă NLU și NGL în NLP?
NLP poate fi folosit de oamenii de știință de date și inteligență artificială profesioniști pentru a converti seturi de date nestructurate în forme pe care computerele le pot traduce în vorbire și text – pot chiar să construiască răspunsuri adecvate din punct de vedere contextual la o întrebare pe care le-o adresați (gândiți-vă din nou la asistenții virtuali precum Siri și Alexa).
Dar unde se potrivesc NLU și NLG în NLP?
Chiar dacă toate joacă roluri diferite, toate aceste trei discipline au un lucru în comun: toate se ocupă de limbajul natural. Deci, care este diferența dintre cei trei?
Luați în considerare acest lucru: în timp ce NLU își propune să înțeleagă limbajul folosit de oameni, NLP identifică datele cele mai importante și le organizează în lucruri precum text și numere.
Poate ajuta chiar și cu comunicațiile criptate dăunătoare. NLG, pe de altă parte, folosește colecții de date nestructurate pentru a produce povești pe care le putem interpreta ca fiind semnificative.
Viitorul NLP-ului
Deși NLP are numeroase utilizări comerciale curente, pentru multe companii le este greu să o adopte pe scară largă.
Acest lucru se datorează în mare parte următoarelor probleme: O problemă care afectează frecvent organizațiile este supraîncărcarea de informații, ceea ce face dificil pentru acestea să identifice care seturi de date sunt cruciale în mijlocul unei mări aparent nesfârșite de mai multe date.
În plus, pentru a utiliza NLP în mod eficient, organizațiile au adesea nevoie de anumite metode și echipamente care să le permită să extragă informații valoroase din date.
Nu în ultimul rând, NLP implică faptul că companiile au nevoie de utilaje de ultimă generație dacă doresc să gestioneze și să păstreze colecții de date din diverse surse de date folosind NLP.
În ciuda obstacolelor care împiedică majoritatea firmelor să adopte NLP, se pare că aceleași organizații vor adopta în cele din urmă NLP, NLU și NLG pentru a le permite roboților lor să susțină interacțiuni și discuții realiste, asemănătoare oamenilor.
Semantica și sintaxa sunt două subdomenii de cercetare NLP care primesc multă atenție.
Concluzie
Luând în considerare ceea ce am discutat până acum: atribuirea unui sens vocii și scrisului, NLU citește și înțelege limbajul natural, iar NLG dezvoltă și emite un nou limbaj cu ajutorul mașinilor.
Limbajul este folosit de NLU pentru a extrage fapte, în timp ce NLG utilizează informațiile obținute de NLU pentru a produce limbaj natural.
Atenție la jucătorii importanți din industria IT, cum ar fi Apple, Google și Amazon, să continue să investească în NLP pentru a putea dezvolta sisteme care imită comportamentul uman.
Lasă un comentariu