искусственный интеллект меняет способ планирования и создания контента. Это также влияет на то, как люди находят материал, от того, что они ищут в Google, до того, что они смотрят на Netflix.
Что еще более важно для контент-маркетологов, это позволяет командам расти за счет автоматизации создания некоторых типов контента и анализа текущих материалов, чтобы улучшить то, что вы предоставляете, и лучше соответствовать намерениям клиентов.
В AI есть несколько движущихся частей и обучение с помощью машины процессы. Вы когда-нибудь задавали вопрос умному помощнику (например, Siri или Alexa)?
Ответ, скорее всего, будет «да», что предполагает, что вы уже знакомы с обработкой естественного языка на каком-то уровне (НЛП).
Алан Тьюринг это имя, о котором слышал каждый технарь. Известный тест Тьюринга был впервые разработан в 1950 году известным математиком и компьютерщиком Аланом Тьюрингом.
Он утверждал в своей работе Вычислительная техника и интеллект что машина имеет искусственный интеллект, если она может разговаривать с человеком и обманывать его, заставляя думать, что он разговаривает с человеком.
Это послужило основой для технологии НЛП. Эффективная система НЛП сможет уловить запрос и его контекст, проанализировать его, выбрать наилучший план действий и ответить на понятном пользователю языке.
Мировые стандарты выполнения задач с данными включают методы искусственного интеллекта и машинного обучения. А как же человеческий язык?
Области генерации естественного языка (NLG), понимания естественного языка (NLU) и обработки естественного языка (NLP) привлекли большое внимание в последние годы.
Но поскольку у этих троих разные обязанности, очень важно избегать путаницы. Многие считают, что они понимают эти идеи во всей их полноте.
Поскольку естественный язык уже присутствует в именах, все, что нужно сделать, это обработать, понять и произвести его. Однако мы решили, что было бы полезно углубиться немного глубже, учитывая, как часто мы сталкиваемся с тем, что эти фразы используются взаимозаменяемо.
Следовательно, давайте начнем с внимательного рассмотрения каждого из них.
Что такое обработка естественного языка?
Компьютеры считают любой естественный язык текстом в свободной форме. Отсюда следует, что при вводе данных нет фиксированных ключевых слов в фиксированных местах. В дополнение к тому, что естественный язык неструктурирован, он также имеет множество вариантов выражения. Возьмите эти три фразы в качестве иллюстрации:
- Как сегодня погода?
- Есть ли сегодня вероятность дождя?
- Требуется ли сегодня, чтобы я взял с собой зонтик?
Каждое из этих утверждений спрашивает о прогнозе погоды на сегодня, который является общим знаменателем.
Как люди, мы можем почти сразу увидеть эти фундаментальные связи и действовать соответствующим образом.
Тем не менее, это задача для компьютеров поскольку каждый алгоритм требует, чтобы входные данные соответствовали определенному формату, и все три оператора имеют разные структуры и форматы.
И очень скоро все станет очень сложно, если мы попытаемся систематизировать правила для каждой комбинации слов в каждом естественном языке, чтобы помочь компьютеру в понимании. В этой ситуации на помощь приходит НЛП.
Обработка естественного языка (NLP), которая пытается модель естественного человеческого языка данные, полученные из компьютерной лингвистики.
Кроме того, NLP концентрируется на использовании подходов машинного обучения и глубокого обучения при обработке значительного количества человеческого ввода. Он часто используется в философии, лингвистике, информатике, информационных системах и коммуникациях.
Компьютерная лингвистика, синтаксический анализ, распознавание речи, машинный перевод и другие разделы НЛП — это лишь некоторые из них. Обработка естественного языка преобразует неструктурированный материал в соответствующий формат или в структурированный текст для функционирования.
Чтобы понять, что пользователь имеет в виду, когда он что-то говорит, он строит алгоритм и обучает модель, используя огромное количество данных.
Он работает путем группировки отдельных объектов вместе для идентификации (известной как распознавание объектов) и путем распознавания шаблонов слов. Для поиска шаблонов слов используются методы лемматизации, токенизации и стемминга.
Извлечение информации, распознавание голоса, маркировка частей речи и анализ — это лишь некоторые из задач, которые выполняет НЛП.
В реальном мире НЛП используется для таких задач, как заполнение онтологий, языковое моделирование, анализ настроений, извлечение тем, распознавание именованных объектов, тегирование частей речи, извлечение связей, машинный перевод и автоматические ответы на вопросы.
Что такое понимание естественного языка?
Незначительная часть обработки естественного языка — это понимание естественного языка. После того, как язык был упрощен, компьютерное программное обеспечение должно понять, вывести значение и, возможно, даже провести анализ настроений.
Один и тот же текст может иметь несколько значений, несколько фраз могут иметь одно и то же значение или значение может меняться в зависимости от обстоятельств.
Алгоритмы NLU используют вычислительные методы для обработки текста из многих источников, чтобы понять входной текст, который может быть таким же простым, как знание значения фразы, или таким сложным, как интерпретация разговора между двумя людьми.
Ваш текст преобразуется в машиночитаемый формат. Как следствие, NLU использует вычислительные методы для расшифровки текста и получения результата.
NLU можно применять в различных ситуациях, таких как понимание разговора между двумя людьми, определение того, как кто-то относится к определенным обстоятельствам, и других ситуациях подобного характера.
В частности, есть четыре языковых уровня для понимания NLU:
- Синтаксис: это процесс определения того, правильно ли используется грамматика и как составляются предложения. Например, контекст предложения и грамматика должны быть приняты во внимание, чтобы определить, имеет ли оно смысл.
- Семантика: когда мы изучаем текст, в нем присутствуют нюансы контекстуального значения, такие как тенор глагола или выбор слова между двумя людьми. Эти биты информации также могут использоваться алгоритмом NLU для получения результатов из любого сценария, в котором может использоваться одно и то же произнесенное слово.
- Устранение неоднозначности смысла слова: это процесс выяснения значения каждого слова во фразе. В зависимости от контекста оно придает термину его значение.
- Прагматический анализ: помогает понять обстановку и цель работы.
NLU имеет большое значение для ученые-данные потому что без этого у них нет возможности извлекать смысл из таких технологий, как чат-боты и программное обеспечение для распознавания речи.
В конце концов, люди привыкли разговаривать с речевым ботом; компьютеры, с другой стороны, не имеют такой роскоши простоты.
Кроме того, NLU умеет распознавать эмоции и ненормативную лексику в речи точно так же, как и вы. Это означает, что специалисты по данным могут с пользой исследовать различные форматы контента и классифицировать текст, используя возможности NLU.
NLG работает в прямом противоречии с пониманием естественного языка, которое направлено на организацию и осмысление неструктурированных данных, чтобы преобразовать их в пригодные для использования данные. Далее давайте определим NLG и рассмотрим, как специалисты по данным используют его в практических случаях.
Что такое генерация естественного языка?
Обработка естественного языка также включает в себя создание естественного языка. Компьютеры могут писать на естественном языке, но понимание естественного языка сосредоточено на понимании прочитанного.
Используя определенные входные данные, NLG создает письменный ответ на человеческом языке. Услуги преобразования текста в речь также может использоваться для преобразования этого текста в речь.
Когда специалисты по данным предоставляют системе NLG данные, система анализирует данные для создания нарративов, которые можно понять посредством диалога.
По сути, NLG преобразует наборы данных в язык, который мы оба понимаем, называемый естественным языком. Чтобы обеспечить тщательно изученный и максимально точный результат, NLG наделен опытом реального человека.
Этот метод, восходящий к некоторым работам Алана Тьюринга, которые мы уже обсуждали, имеет решающее значение для убеждения людей в том, что компьютер общается с ними правдоподобным и естественным образом, независимо от рассматриваемого предмета.
NLG может использоваться организациями для создания диалоговых повествований, которые могут использовать все сотрудники компании.
NLG, который чаще всего используется для информационных панелей бизнес-аналитики, автоматизированного производства контента и более эффективного анализа данных, может оказать большую помощь специалистам, работающим в таких подразделениях, как маркетинг, управление персоналом, продажи и информационные технологии.
Какую роль NLU и NGL играют в НЛП?
НЛП может использоваться учеными данных и искусственный интеллект профессионалы могут преобразовывать неструктурированные наборы данных в формы, которые компьютеры могут переводить в речь и текст — они даже могут создавать ответы, которые контекстуально соответствуют заданному вами вопросу (снова вспомните виртуальных помощников, таких как Siri и Alexa).
Но как NLU и NLG вписываются в NLP?
Несмотря на то, что все они играют разные роли, все три дисциплины имеют одну общую черту: все они имеют дело с естественным языком. Итак, в чем разница между тремя?
Подумайте об этом так: в то время как NLU стремится понять язык, который используют люди, NLP идентифицирует наиболее важные данные и организует их в такие вещи, как текст и числа.
Он может даже помочь с вредоносными зашифрованными сообщениями. NLG, с другой стороны, использует наборы неструктурированных данных для создания историй, которые мы можем интерпретировать как значимые.
Будущее НЛП
Хотя в настоящее время НЛП имеет множество коммерческих применений, многие предприятия столкнулись с трудностями при его широком внедрении.
В основном это происходит из-за следующих проблем: Одной из проблем, которая часто затрагивает организации, является информационная перегрузка, из-за которой им сложно определить, какие наборы данных имеют решающее значение среди, казалось бы, бесконечного моря данных.
Кроме того, для эффективного использования НЛП организациям часто требуются определенные методы и оборудование, позволяющие извлекать ценную информацию из данных.
И последнее, но не менее важное: НЛП подразумевает, что компаниям требуется передовое оборудование, если они хотят обрабатывать и сохранять наборы данных из различных источников данных с использованием НЛП.
Несмотря на препятствия, мешающие большинству фирм внедрить NLP, вполне вероятно, что эти же организации в конечном итоге примут NLP, NLU и NLG, чтобы их роботы могли поддерживать реалистичные, человеческие взаимодействия и обсуждения.
Семантика и синтаксис — две области исследований НЛП, которым уделяется много внимания.
Заключение
Принимая во внимание то, что мы до сих пор обсуждали: присваивая значение голосу и письму, NLU читает и понимает естественный язык, а NLG разрабатывает и выводит новый язык с помощью машин.
Язык используется NLU для извлечения фактов, тогда как NLG использует информацию, полученную NLU, для создания естественного языка.
Следите за тем, чтобы крупные игроки ИТ-индустрии, такие как Apple, Google и Amazon, продолжали инвестировать в НЛП, чтобы они могли разрабатывать системы которые имитируют поведение человека.
Оставьте комментарий