Umelá inteligencia mení spôsob, akým plánujeme a vytvárame obsah. Ovplyvňuje to aj to, ako ľudia objavujú materiál, od toho, čo hľadajú na Googli, až po to, čo sledujú na Netflixe.
Čo je ešte dôležitejšie, pre obchodníkov s obsahom to umožňuje tímom rásť tým, že automatizuje niektoré typy generovania obsahu a analyzuje aktuálny materiál s cieľom zlepšiť to, čo dodávate, a lepšie zosúladiť zámery zákazníkov.
V AI je niekoľko pohyblivých dielikov a strojové učenie procesy. Položili ste niekedy inteligentnému asistentovi (napríklad Siri alebo Alexa) otázku?
Odpoveď je s najväčšou pravdepodobnosťou „áno“, čo naznačuje, že ste už oboznámení so spracovaním prirodzeného jazyka na určitej úrovni (NLP).
Alan Turing je meno, o ktorom už počul každý technik. Známy Turingov test bol prvýkrát navrhnutý v roku 1950 renomovaným matematikom a počítačovým vedcom Alanom Turingom.
Tvrdil vo svojom diele Výpočtové stroje a inteligencia že stroj je umelo inteligentný, ak dokáže konverzovať s človekom a oklamať ho, aby si myslel, že četuje s človekom.
To slúžilo ako základ pre technológiu NLP. Efektívny NLP systém bude schopný pochopiť dopyt a jeho kontext, analyzovať ho, zvoliť najlepší postup a odpovedať v jazyku, ktorému bude používateľ rozumieť.
Celosvetové štandardy na dokončenie úloh s údajmi zahŕňajú umelú inteligenciu a techniky strojového učenia. Čo však ľudská reč?
Oblasti generovania prirodzeného jazyka (NLG), porozumenia prirodzenému jazyku (NLU) a spracovania prirodzeného jazyka (NLP) si v posledných rokoch získali veľkú pozornosť.
Ale pretože títo traja majú rôzne zodpovednosti, je dôležité vyhnúť sa zmätku. Mnohí veria, že chápu tieto myšlienky v ich celistvosti.
Keďže prirodzený jazyk je už prítomný v názvoch, všetko, čo človek robí, je jeho spracovanie, pochopenie a produkcia. Rozhodli sme sa však, že by mohlo byť užitočné ísť trochu hlbšie, vzhľadom na to, ako často sa stretávame s týmito vetami používanými zameniteľne.
Začnime teda tým, že sa bližšie pozrieme na každý z nich.
Čo je to spracovanie prirodzeného jazyka?
Akýkoľvek prirodzený jazyk je počítačmi považovaný za text voľnej formy. Z toho vyplýva, že pri zadávaní údajov nie sú na pevných miestach žiadne pevné kľúčové slová. Okrem toho, že prirodzený jazyk je neštruktúrovaný, má aj rôzne možnosti vyjadrovania. Vezmite si tieto tri frázy ako ilustráciu:
- Aké je dnes počasie?
- Je dnes šanca, že bude pršať?
- Vyžaduje sa dnes, aby som si priniesol dáždnik?
Každý z týchto výrokov sa pýta na predpoveď počasia na dnes, čo je spoločný menovateľ.
Ako ľudia môžeme takmer okamžite vidieť tieto základné súvislosti a konať primerane.
Toto je však a výzva pre počítače pretože každý algoritmus vyžaduje, aby vstup sledoval špecifický formát, a všetky tri príkazy majú rôzne štruktúry a formáty.
A veci budú veľmi ťažké veľmi skoro, ak sa pokúsime kodifikovať pravidlá pre každú slovnú kombináciu v každom prirodzenom jazyku, aby sme pomohli počítaču porozumieť. V tejto situácii vstupuje do obrazu NLP.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), ktoré sa snaží o modelovať prirodzený ľudský jazyk údaje pochádzajúce z počítačovej lingvistiky.
Okrem toho sa NLP sústreďuje na používanie prístupov strojového učenia a hlbokého učenia pri spracovaní značného množstva ľudského vstupu. Často sa používa vo filozofii, lingvistike, informatike, informačných systémoch a komunikáciách.
Výpočtová lingvistika, syntaktická analýza, rozpoznávanie reči, strojový preklad a ďalšie podpolia NLP sú len niektoré. Spracovanie prirodzeného jazyka transformuje neštruktúrovaný materiál do vhodného formátu alebo štruktúrovaného textu, aby mohol fungovať.
Aby pochopil, čo používateľ myslí, keď niečo povie, zostaví algoritmus a trénuje model pomocou obrovského množstva údajov.
Funguje tak, že zoskupuje odlišné entity na identifikáciu (známe ako rozpoznávanie entít) a rozpoznáva slovné vzory. Na nájdenie vzorov slov sa používajú techniky lemmatizácie, tokenizácie a stopiek.
Extrakcia informácií, rozpoznávanie hlasu, označovanie časti reči a analýza sú len niektoré z úloh, ktoré NLP vykonáva.
V skutočnom svete sa NLP používa na úlohy vrátane napĺňania ontológie, jazykového modelovania, analýza sentimentu, extrakcia tém, rozpoznávanie pomenovaných entít, značkovanie častí reči, extrakcia spojení, strojový preklad a automatické odpovedanie na otázky.
Čo je porozumenie prirodzenému jazyku?
Menšia časť spracovania prirodzeného jazyka je porozumenie prirodzenému jazyku. Po zjednodušení jazyka musí počítačový softvér pochopiť, odvodiť význam a prípadne aj vykonať analýzu sentimentu.
Ten istý text môže mať viacero významov, viacero slovných spojení môže mať rovnaký význam alebo sa význam môže meniť v závislosti od okolností.
Algoritmy NLU používajú výpočtové metódy na spracovanie textu z mnohých zdrojov, aby porozumeli vstupnému textu, čo môže byť také základné, ako vedieť, čo fráza znamená, alebo také komplikované ako interpretácia rozhovoru medzi dvoma jednotlivcami.
Váš text sa prevedie do strojovo čitateľného formátu. V dôsledku toho NLU využíva výpočtové techniky na dešifrovanie textu a generovanie výsledku.
NLU sa dá použiť v rôznych situáciách, ako je porozumenie rozhovoru medzi dvoma ľuďmi, určenie toho, ako sa niekto cíti v určitej situácii a iné situácie podobného charakteru.
Najmä existujú štyri jazykové úrovne na pochopenie NLU:
- Syntax: Toto je proces zisťovania, či sa gramatika používa správne a ako sú vety zostavené. Napríklad je potrebné vziať do úvahy kontext a gramatiku vety, aby bolo možné určiť, či má zmysel.
- Sémantika: Keď skúmame text, sú tu nuansy kontextuálneho významu, ako je tenor slovesa alebo výber slov medzi dvoma osobami. Tieto bity informácií môže tiež použiť algoritmus NLU na poskytnutie výsledkov z akéhokoľvek scenára, v ktorom by sa dalo použiť rovnaké hovorené slovo.
- Zjednoznačnenie významu slova: Je to proces zisťovania, čo každé slovo vo fráze znamená. V závislosti od kontextu dáva výrazu jeho význam.
- Pragmatická analýza: Pomáha pochopiť prostredie a účel práce.
NLU je významné pre vedci údajov pretože bez neho im chýba schopnosť extrahovať význam z technológií, ako sú chatboty a softvér na rozpoznávanie reči.
Koniec koncov, ľudia sú zvyknutí na konverzáciu s robotom s podporou reči; počítače, na druhej strane, tento luxus jednoduchosti nemajú.
Okrem toho dokáže NLU rozpoznať emócie a vulgarizmy v prejave presne tak, ako vy. To znamená, že dátoví vedci môžu užitočne skúmať rôzne formáty obsahu a klasifikovať text pomocou schopností NLU.
NLG funguje v priamom protiklade k porozumeniu prirodzeného jazyka, ktorého cieľom je organizovať a dávať zmysel neštruktúrovaným údajom s cieľom previesť ich na použiteľné údaje. Ďalej definujme NLG a preskúmajme spôsoby, akými ho vedci používajú v praktických prípadoch použitia.
Čo je to generovanie prirodzeného jazyka?
Spracovanie prirodzeného jazyka zahŕňa aj produkciu prirodzeného jazyka. Počítače môžu písať pomocou produkcie prirodzeného jazyka, ale porozumenie prirodzeného jazyka sa zameriava na čítanie s porozumením.
Použitím určitých dátových vstupov NLG vytvára písomnú odpoveď v ľudskom jazyku. Služby prevodu textu na reč možno použiť aj na premenu tohto textu na reč.
Keď dátoví vedci dodajú systému NLG dáta, systém dáta analyzuje, aby vytvoril príbehy, ktoré možno pochopiť prostredníctvom dialógu.
V podstate NLG konvertuje súbory údajov do jazyka, ktorému obaja rozumieme, nazývaného prirodzený jazyk. Aby mohla poskytnúť výstup, ktorý je starostlivo preštudovaný a presný v maximálnej možnej miere, je NLG obdarený skúsenosťami skutočného človeka.
Táto metóda, ktorú možno vysledovať späť k niektorým spisom Alana Turinga, o ktorých sme už diskutovali, je kľúčová na to, aby sme ľudí presvedčili, že počítač s nimi konverzuje hodnoverným a prirodzeným spôsobom, bez ohľadu na predmet.
NLG môžu organizácie používať na vytváranie konverzačných príbehov, ktoré môžu používať všetci v rámci spoločnosti.
NLG, ktorý sa najčastejšie používa na informačné panely, automatizovanú produkciu obsahu a efektívnejšiu analýzu údajov, môže byť veľkou pomocou pre profesionálov pracujúcich v divíziách ako marketing, ľudské zdroje, predaj a informačné technológie.
Akú úlohu zohrávajú NLU a NGL v NLP?
NLP môžu používať dátoví vedci a umelá inteligencia profesionálov na konverziu neštruktúrovaných súborov údajov do foriem, ktoré môžu počítače preložiť do reči a textu – môžu dokonca zostaviť odpovede, ktoré sú kontextovo vhodné na otázku, ktorú im položíte (spomeňte si na virtuálnych asistentov ako Siri a Alexa).
Ale kam zapadajú NLU a NLG do NLP?
Aj keď všetky hrajú rôzne úlohy, všetky tieto tri disciplíny majú jedno spoločné: všetky sa zaoberajú prirodzeným jazykom. Aký je teda rozdiel medzi týmito tromi?
Zvážte to takto: zatiaľ čo cieľom NLU je porozumieť jazyku, ktorý ľudia používajú, NLP identifikuje najdôležitejšie údaje a organizuje ich do vecí, ako je text a čísla.
Môže dokonca pomôcť so škodlivou šifrovanou komunikáciou. NLG na druhej strane používa zbierky neštruktúrovaných údajov na vytváranie príbehov, ktoré môžeme interpretovať ako zmysluplné.
Budúcnosť NLP
Hoci má NLP v súčasnosti množstvo komerčných využití, pre mnohé podniky je ťažké ho široko prijať.
Je to väčšinou kvôli nasledujúcim problémom: Jedným z problémov, ktorý často postihuje organizácie, je preťaženie informáciami, ktoré im sťažuje identifikáciu, ktoré súbory údajov sú kľúčové v zdanlivo nekončiacom mori väčšieho množstva údajov.
Okrem toho, aby mohli organizácie efektívne využívať NLP, často potrebujú určité metódy a zariadenia, ktoré im umožnia extrahovať cenné informácie z údajov.
V neposlednom rade NLP znamená, že spoločnosti vyžadujú najmodernejšie stroje, ak chcú spracovávať a uchovávať zbierky údajov z rôznych zdrojov údajov využívajúcich NLP.
Napriek prekážkam, ktoré bránia väčšine firiem prijať NLP, sa zdá pravdepodobné, že tie isté organizácie nakoniec prijmú NLP, NLU a NLG, aby umožnili svojim robotom udržiavať realistické interakcie a diskusie podobné ľuďom.
Sémantika a syntax sú dve podoblasti výskumu NLP, ktorým sa venuje veľká pozornosť.
záver
Berúc do úvahy to, o čom sme doteraz diskutovali: Priraďovanie významu hlasu a písaniu, NLU číta a rozumie prirodzenému jazyku a NLG vyvíja a vytvára nový jazyk pomocou strojov.
Jazyk používa NLU na extrahovanie faktov, zatiaľ čo NLG používa poznatky získané NLU na vytváranie prirodzeného jazyka.
Dávajte si pozor na veľkých hráčov v IT priemysle, ako sú Apple, Google a Amazon, aby naďalej investovali do NLP, aby mohli vyvíjať systémy ktoré napodobňujú ľudské správanie.
Nechaj odpoveď