umetna inteligenca spreminja način načrtovanja in ustvarjanja vsebin. Vpliva tudi na to, kako ljudje odkrijejo gradivo, od tega, kar iščejo v Googlu, do tega, kar gledajo na Netflixu.
Kar je še bolj pomembno, za tržnike z vsebinami omogoča ekipam rast z avtomatizacijo nekaterih vrst ustvarjanja vsebine in analiziranjem trenutnega gradiva za izboljšanje tega, kar ponujate, in boljše ujemanje z nameni strank.
V AI je več premikajočih se kosov in strojno učenje procesov. Ste pametnemu pomočniku (na primer Siri ali Alexa) kdaj zastavili vprašanje?
Odgovor je najverjetneje "da", kar nakazuje, da ste že seznanjeni z obdelavo naravnega jezika na določeni ravni (NLP).
Alan Turing je ime, za katerega je slišal vsak tehnik. Dobro znani Turingov test je leta 1950 prvi izumil znani matematik in računalničar Alan Turing.
V svojem delu je trdil Računalniški stroji in inteligenca da je stroj umetno inteligenten, če se lahko pogovarja s človekom in ga zavede, da misli, da klepeta s človekom.
To je služilo kot osnova za NLP tehnologijo. Učinkovit sistem NLP bo sposoben dojeti poizvedbo in njen kontekst, jo analizirati, izbrati najboljši način ukrepanja in odgovoriti v jeziku, ki ga bo uporabnik razumel.
Svetovni standardi za dokončanje nalog na podlagi podatkov vključujejo tehnike umetne inteligence in strojnega učenja. Kaj pa človeški jezik?
Področja ustvarjanja naravnega jezika (NLG), razumevanja naravnega jezika (NLU) in obdelave naravnega jezika (NLP) so v zadnjih letih pridobila veliko pozornosti.
Ker pa imajo ti trije različne odgovornosti, je ključnega pomena, da se izognete zmedi. Mnogi verjamejo, da te ideje razumejo v celoti.
Ker je naravni jezik že prisoten v imenih, je vse, kar počnemo, obdelava, razumevanje in produkcija. Odločili smo se, da bi bilo morda koristno iti nekoliko globlje, glede na to, kako pogosto naletimo na te besedne zveze, ki se uporabljajo izmenično.
Zato si začnimo s podrobnim pregledom vsakega od njih.
Kaj je obdelava naravnega jezika?
Vsak naravni jezik računalniki obravnavajo kot besedilo v prosti obliki. Iz tega sledi, da pri vnosu podatkov na fiksnih mestih ni fiksnih ključnih besed. Naravni jezik ima poleg tega, da je nestrukturiran, tudi različne možnosti izražanja. Vzemite te tri stavke kot ilustracijo:
- Vreme je, kakšno je danes?
- Je danes kaj možnosti za dež?
- Ali moram danes prinesti svoj dežnik?
Vsaka od teh izjav se sprašuje po vremenski napovedi za danes, ki je skupni imenovalec.
Kot ljudje lahko skoraj takoj opazimo te temeljne povezave in ustrezno ukrepamo.
Vendar je to a izziv za računalnike ker vsak algoritem zahteva, da vhod sledi določeni obliki, vsi trije stavki pa imajo različne strukture in oblike.
In stvari bodo kmalu postale zelo težke, če bomo poskušali kodificirati pravila za vsako kombinacijo besed v vsakem naravnem jeziku, da bi računalniku pomagali pri razumevanju. V tej situaciji nastopi NLP.
Procesiranje naravnega jezika (NLP), ki poskuša model naravnega človeškega jezika podatki, izvirajo iz računalniškega jezikoslovja.
Poleg tega se NLP osredotoča na uporabo pristopov strojnega in globokega učenja, medtem ko obdeluje znatno količino človeških vnosov. Pogosto se uporablja v filozofiji, jezikoslovju, računalništvu, informacijskih sistemih in komunikacijah.
Računalniško jezikoslovje, sintaksna analiza, prepoznavanje govora, strojno prevajanje in druga podpolja NLP so le nekatera. Obdelava naravnega jezika pretvori nestrukturirano gradivo v ustrezno obliko ali strukturirano besedilo, da lahko deluje.
Da bi razumel, kaj uporabnik misli, ko karkoli reče, zgradi algoritem in uri model z uporabo ogromnih količin podatkov.
Deluje tako, da združuje različne entitete skupaj za identifikacijo (znano kot prepoznavanje entitet) in s prepoznavanjem besednih vzorcev. Za iskanje besednih vzorcev se uporabljajo tehnike lematizacije, tokenizacije in izvira.
Pridobivanje informacij, prepoznavanje glasu, označevanje delov govora in razčlenjevanje je le nekaj del, ki jih opravlja NLP.
V resničnem svetu se NLP uporablja za naloge, vključno z določanjem ontologije, jezikovnim modeliranjem, Analiza klime, ekstrakcija tem, prepoznavanje imenovanih entitet, označevanje delov govora, ekstrakcija povezav, strojno prevajanje in samodejno odgovarjanje na vprašanja.
Kaj je razumevanje naravnega jezika?
Manjši del obdelave naravnega jezika je razumevanje naravnega jezika. Ko je jezik poenostavljen, mora računalniška programska oprema razumeti, izpeljati pomen in morda celo izvesti analizo čustev.
Isto besedilo ima lahko več pomenov, več fraz ima lahko enak pomen ali pa se pomen spreminja glede na okoliščine.
Algoritmi NLU uporabljajo računalniške metode za obdelavo besedila iz številnih virov, da bi razumeli vhodno besedilo, ki je lahko tako osnovno, kot je vedeti, kaj fraza pomeni, ali tako zapleteno, kot je tolmačenje pogovora med dvema posameznikoma.
Vaše besedilo se pretvori v strojno berljivo obliko. Posledično NLU uporablja računalniške tehnike za dešifriranje besedila in ustvarjanje rezultata.
NLU je mogoče uporabiti v različnih situacijah, kot je razumevanje pogovora med dvema osebama, ugotavljanje, kako se nekdo počuti glede določene okoliščine, in druge situacije podobne narave.
Zlasti obstajajo štiri jezikovne ravni za razumevanje NLU:
- Sintaksa: To je postopek ugotavljanja, ali je slovnica pravilno uporabljena in kako so stavki sestavljeni skupaj. Upoštevati je treba na primer kontekst in slovnico stavka, da bi ugotovili, ali je smiseln.
- Semantika: Ko preučujemo besedilo, so prisotne kontekstualne pomenske nianse, kot je glagolski tenor ali izbira besede med dvema osebama. Te delčke informacij lahko uporabi tudi algoritem NLU, da zagotovi rezultate iz katerega koli scenarija, v katerem bi lahko uporabili isto izgovorjeno besedo.
- Razločevanje smisla besede: je proces ugotavljanja, kaj vsaka beseda v frazi pomeni. Odvisno od konteksta daje izrazu njegov pomen.
- Pragmatična analiza: Pomaga pri razumevanju okolja in namena dela.
NLU je pomemben za podatkovni znanstveniki ker brez tega ne morejo izvleči pomena iz tehnologij, kot so chatboti in programska oprema za prepoznavanje govora.
Navsezadnje so ljudje navajeni pogovora z botom, ki podpira govor; na drugi strani pa računalniki nimajo tega razkošja enostavnosti.
Poleg tega lahko NLU prepozna čustva in psovke v govoru natanko tako kot vi. To pomeni, da lahko podatkovni znanstveniki koristno pregledajo različne formate vsebine in razvrstijo besedilo z uporabo zmogljivosti NLU.
NLG deluje v neposrednem nasprotju z razumevanjem naravnega jezika, katerega namen je organizirati in osmisliti nestrukturirane podatke, da bi jih pretvorili v uporabne podatke. Nato definirajmo NLG in raziščimo načine, na katere jih podatkovni znanstveniki uporabljajo v primerih praktične uporabe.
Kaj je generiranje naravnega jezika?
Obdelava naravnega jezika vključuje tudi produkcijo naravnega jezika. Računalniki lahko pišejo z uporabo naravnega jezika, vendar se razumevanje naravnega jezika osredotoča na bralno razumevanje.
Z uporabo določenega vnosa podatkov NLG ustvari pisni odgovor v človeškem jeziku. Storitve pretvorbe besedila v govor se lahko uporabi tudi za preoblikovanje tega besedila v govor.
Ko podatkovni znanstveniki oskrbijo sistem NLG s podatki, sistem analizira podatke, da ustvari pripovedi, ki jih je mogoče razumeti skozi dialog.
V bistvu NLG pretvori nabore podatkov v jezik, ki ga oba razumeva, imenovan naravni jezik. NLG je obdarjen z izkušnjo resničnega človeka, da lahko zagotovi rezultate, ki so skrbno preučeni in natančni do največje možne mere.
Ta metoda, ki jo lahko izsledimo nazaj do nekaterih spisov Alana Turinga, o katerih smo že razpravljali, je ključnega pomena za prepričevanje ljudi, da se računalnik z njimi pogovarja na verjeten in naraven način, ne glede na obravnavano temo.
NLG lahko uporabljajo organizacije za ustvarjanje pogovornih pripovedi, ki jih lahko uporabljajo vsi v podjetju.
NLG, ki se najpogosteje uporablja za nadzorne plošče poslovne inteligence, avtomatizirano produkcijo vsebin in učinkovitejšo analizo podatkov, je lahko v veliko pomoč strokovnjakom, ki delajo v oddelkih, kot so marketing, kadri, prodaja in informacijska tehnologija.
Kakšno vlogo imata NLU in NGL v NLP?
NLP lahko uporabljajo podatkovni znanstveniki in Umetna inteligenca strokovnjaki za pretvorbo nestrukturiranih naborov podatkov v oblike, ki jih lahko računalniki prevedejo v govor in besedilo – lahko celo sestavijo odgovore, ki so vsebinsko primerni za vprašanje, ki jim ga postavite (spet pomislite na virtualne pomočnike, kot sta Siri in Alexa).
Toda kje NLU in NLG sodita v NLP?
Čeprav imajo vse različne vloge, imajo vse tri discipline eno skupno stvar: vse se ukvarjajo z naravnim jezikom. Kakšna je torej razlika med tremi?
Razmislite o tem takole: medtem ko NLU želi razumeti jezik, ki ga ljudje uporabljajo, NLP prepozna najpomembnejše podatke in jih organizira v stvari, kot so besedilo in številke.
Pomaga lahko celo pri škodljivih šifriranih komunikacijah. NLG na drugi strani uporablja zbirke nestrukturiranih podatkov za izdelavo zgodb, ki jih lahko razlagamo kot smiselne.
Prihodnost NLP
Čeprav ima NLP številne trenutne komercialne uporabe, so ga številna podjetja težko sprejela na široko.
To je večinoma zaradi naslednjih težav: Ena težava, ki pogosto prizadene organizacije, je preobremenjenost z informacijami, zaradi česar je težko ugotoviti, kateri nizi podatkov so ključni v navidezno neskončnem morju podatkov.
Poleg tega organizacije za učinkovito uporabo NLP pogosto potrebujejo določene metode in opremo, ki jim omogočajo pridobivanje dragocenih informacij iz podatkov.
Nenazadnje NLP pomeni, da podjetja potrebujejo najsodobnejše stroje, če želijo obdelovati in hraniti zbirke podatkov iz različnih podatkovnih virov, ki uporabljajo NLP.
Kljub oviram, ki večini podjetij preprečujejo, da bi sprejela NLP, se zdi verjetno, da bodo te iste organizacije na koncu sprejele NLP, NLU in NLG, da bi svojim robotom omogočile vzdrževati realistične, človeškim podobne interakcije in razprave.
Semantika in sintaksa sta dve NLP podpolji raziskav, ki sta deležni veliko pozornosti.
zaključek
Če upoštevamo to, o čemer smo razpravljali do sedaj: pri dodeljevanju pomena glasu in pisanju NLU bere in razume naravni jezik, NLG pa razvija in izda nov jezik s pomočjo strojev.
Jezik uporablja NLU za pridobivanje dejstev, medtem ko NLG uporablja vpoglede, ki jih pridobi NLU, za ustvarjanje naravnega jezika.
Pazite na glavne igralce v industriji IT, kot so Apple, Google in Amazon, da bodo še naprej vlagali v NLP, da bodo lahko razvijati sisteme ki posnemajo človeško vedenje.
Pustite Odgovori