Inteligjence artificiale po transformon mënyrën se si ne planifikojmë dhe gjenerojmë përmbajtje. Gjithashtu ndikon në mënyrën se si njerëzit zbulojnë materiale, nga ajo që kërkojnë në Google deri tek ajo që shikojnë në Netflix.
Më e rëndësishmja, për tregtarët e përmbajtjes, ai u mundëson ekipeve të rriten duke automatizuar disa lloje të gjenerimit të përmbajtjes dhe duke analizuar materialin aktual për të përmirësuar atë që po jepni dhe për të përshtatur më mirë qëllimin e klientit.
Ka disa pjesë lëvizëse në AI dhe Mësimi makinë proceset. A keni bërë ndonjëherë një pyetje një asistenti të zgjuar (si Siri ose Alexa)?
Përgjigja ka shumë të ngjarë "po", gjë që sugjeron që ju jeni njohur tashmë me përpunimin e gjuhës natyrore në një nivel (NLP).
Alan Turing është një emër për të cilin çdo teknik ka dëgjuar. Testi i njohur Turing u krijua për herë të parë në vitin 1950 nga matematikani dhe shkencëtari i njohur i kompjuterave Alan Turing.
Ai pretendonte në punën e tij Makineri kompjuterike dhe inteligjencë se një makinë është artificialisht inteligjente nëse mund të bisedojë me një person dhe ta mashtrojë atë të mendojë se po bisedon me një njeri.
Kjo shërbeu si bazë për teknologjinë NLP. Një sistem efikas NLP do të jetë në gjendje të kuptojë pyetjen dhe kontekstin e tij, ta analizojë atë, të zgjedhë rrugën më të mirë të veprimit dhe të përgjigjet në një gjuhë që përdoruesi do ta kuptojë.
Standardet mbarëbotërore për kryerjen e detyrave mbi të dhënat përfshijnë inteligjencën artificiale dhe teknikat e mësimit të makinerive. Po në lidhje me gjuhën njerëzore, megjithatë?
Fushat e gjenerimit të gjuhëve natyrore (NLG), të kuptuarit e gjuhës natyrore (NLU) dhe të përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) të gjitha kanë fituar shumë vëmendje vitet e fundit.
Por për shkak se të tre kanë përgjegjësi të ndryshme, është thelbësore të shmanget konfuzioni. Shumë besojnë se i kuptojnë këto ide në tërësinë e tyre.
Meqenëse gjuha natyrore është tashmë e pranishme në emra, gjithçka që po bën është përpunimi, kuptimi dhe prodhimi i saj. Ne vendosëm se mund të ishte e dobishme të shkonim pak më thellë, megjithatë, duke pasur parasysh se sa shpesh i ndeshim këto fraza të përdorura në mënyrë të ndërsjellë.
Rrjedhimisht, le të fillojmë duke i hedhur një vështrim nga afër secilit prej tyre.
Çfarë është përpunimi i gjuhës natyrore?
Çdo gjuhë natyrore konsiderohet të jetë një tekst në formë të lirë nga kompjuterët. Nga kjo rrjedh se gjatë futjes së të dhënave, nuk ka fjalë kyçe fikse në vende fikse. Përveç të qenit e pastrukturuar, gjuha natyrore ka gjithashtu një shumëllojshmëri opsionesh shprehjeje. Merrni këto tre fraza si ilustrim:
- Si është moti sot?
- A ka gjasa për shi sot?
- A kërkon sot që të sjell ombrellën time?
Secila prej këtyre deklaratave pyet për parashikimin e motit për sot, i cili është emëruesi i përbashkët.
Si njerëz, ne mund t'i shohim pothuajse menjëherë këto lidhje themelore dhe të veprojmë siç duhet.
Megjithatë, kjo është një sfidë për kompjuterët pasi çdo algoritëm kërkon që hyrja të ndjekë një format specifik, dhe të tre deklaratat kanë struktura dhe formate të ndryshme.
Dhe gjërat do të bëhen shumë të vështira shumë shpejt nëse përpiqemi të kodifikojmë rregulla për çdo kombinim fjalësh në çdo gjuhë natyrore për të ndihmuar kompjuterin të kuptojë. NLP hyn në figurë në këtë situatë.
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP), i cili përpiqet të modeli i gjuhës natyrore njerëzore të dhëna, me origjinë nga gjuhësia kompjuterike.
Për më tepër, NLP përqendrohet në përdorimin e qasjeve të mësimit të makinerive dhe mësimit të thellë ndërsa përpunon një sasi të konsiderueshme të kontributit njerëzor. Përdoret shpesh në filozofi, gjuhësi, shkenca kompjuterike, sisteme informacioni dhe komunikim.
Gjuhësia kompjuterike, analiza sintaksore, njohja e të folurit, përkthimi me makinë dhe nënfusha të tjera të NLP janë vetëm disa. Përpunimi i gjuhës natyrore transformon materialin e pastrukturuar në formatin e duhur ose një tekst të strukturuar në mënyrë që të funksionojë.
Për të kuptuar se çfarë do të thotë përdoruesi kur thotë diçka, ai ndërton algoritmin dhe trajnon modelin duke përdorur sasi të mëdha të dhënash.
Ai funksionon duke grupuar entitete të veçanta së bashku për identifikim (të njohur si njohja e entitetit) dhe duke njohur modele fjalësh. Teknikat e lematizimit, tokenizimit dhe rrjedhjes përdoren për të gjetur modelet e fjalëve.
Nxjerrja e informacionit, njohja e zërit, etiketimi i pjesës së të folurit dhe analizimi janë vetëm disa nga punët që bën NLP.
Në botën reale, NLP përdoret për detyra duke përfshirë popullimin e ontologjisë, modelimin e gjuhës, Analiza ndjenjë, nxjerrja e temës, njohja e entitetit të emërtuar, etiketimi i pjesëve të të folurit, nxjerrja e lidhjes, përkthimi me makinë dhe përgjigjja e automatizuar e pyetjeve.
Çfarë është të kuptuarit e gjuhës natyrore?
Një pjesë e vogël e përpunimit të gjuhës natyrore është të kuptuarit e gjuhës natyrore. Pasi gjuha të jetë thjeshtuar, softueri kompjuterik duhet të kuptojë, të nxjerrë kuptimin dhe ndoshta edhe të kryejë analizën e ndjenjave.
I njëjti tekst mund të ketë disa kuptime, disa fraza mund të kenë të njëjtin kuptim, ose kuptimi mund të ndryshojë në varësi të rrethanave.
Algoritmet NLU përdorin metoda llogaritëse për të përpunuar tekstin nga shumë burime në mënyrë që të kuptojnë tekstin hyrës, i cili mund të jetë po aq themelor sa të dish se çfarë do të thotë një frazë ose aq i ndërlikuar sa interpretimi i një bisede midis dy individëve.
Teksti juaj është transformuar në një format të lexueshëm nga makina. Si pasojë, NLU përdor teknika llogaritëse për të deshifruar tekstin dhe për të gjeneruar një rezultat.
NLU mund të zbatohet në një sërë situatash, të tilla si të kuptuarit e një bisede midis dy njerëzve, përcaktimi se si ndihet dikush për një rrethanë të caktuar dhe situata të tjera të një natyre të ngjashme.
Në veçanti, ekzistojnë katër nivele gjuhësore për të kuptuar NLU:
- Sintaksa: Ky është procesi i përcaktimit nëse gramatika është duke u përdorur në mënyrë të përshtatshme dhe si janë bashkuar fjalitë. Për shembull, konteksti dhe gramatika e një fjalie duhet të merren parasysh për të përcaktuar nëse ka kuptim.
- Semantika: Kur shqyrtojmë tekstin, ka nuanca të kuptimit kontekstual, si tenori i foljes ose zgjedhja e fjalëve midis dy personave. Këto pjesë informacioni mund të përdoren gjithashtu nga një algoritëm NLU për të ofruar rezultate nga çdo skenar në të cilin mund të përdoret e njëjta fjalë e folur.
- Shmangia e kuptimit të fjalës: Është procesi i të kuptuarit se çfarë do të thotë secila fjalë në një frazë. Në varësi të kontekstit, ai i jep një termi kuptimin e tij.
- Analiza pragmatike: Ndihmon në të kuptuarit e mjedisit dhe qëllimit të punës.
NLU është domethënëse për shkencëtarët e të dhënave sepse, pa të, atyre u mungon aftësia për të nxjerrë kuptimin nga teknologjitë si chatbot dhe softueri për njohjen e të folurit.
Në fund të fundit, njerëzit janë mësuar të bëjnë një bisedë me një bot të aktivizuar me të folur; kompjuterët, nga ana tjetër, nuk e kanë këtë luks lehtësie.
Për më tepër, NLU mund të njohë emocionet dhe blasfemitë në një fjalim saktësisht siç mundeni. Kjo nënkupton që shkencëtarët e të dhënave mund të ekzaminojnë në mënyrë të dobishme formate të ndryshme të përmbajtjes dhe të klasifikojnë tekstin duke përdorur aftësitë e NLU.
NLG punon në kundërshtim të drejtpërdrejtë me të kuptuarit e gjuhës natyrore, e cila synon të organizojë dhe të kuptojë të dhënat e pastrukturuara për t'i kthyer ato në të dhëna të përdorshme. Më pas, le të përcaktojmë NLG dhe të eksplorojmë mënyrat se si shkencëtarët e të dhënave e përdorin atë në rastet e përdorimit praktik.
Çfarë është Gjenerimi i Gjuhëve Natyrore?
Përpunimi i gjuhës natyrore përfshin edhe prodhimin e gjuhës natyrore. Kompjuterët mund të shkruajnë duke përdorur prodhimin e gjuhës natyrore, por të kuptuarit e gjuhës natyrore fokusohet në të kuptuarit e leximit.
Duke përdorur të dhëna të caktuara, NLG krijon një përgjigje të shkruar në gjuhën njerëzore. Shërbimet e tekstit në të folur mund të përdoret edhe për ta shndërruar këtë tekst në të folur.
Kur shkencëtarët e të dhënave furnizojnë një sistem NLG me të dhëna, sistemi analizon të dhënat për të prodhuar tregime që mund të kuptohen përmes dialogut.
Në thelb, NLG konverton grupet e të dhënave në një gjuhë që ne të dy e kuptojmë, të quajtur gjuhë natyrore. Në mënyrë që të mund të sigurojë rezultate të studiuara me kujdes dhe të sakta në masën maksimale të mundshme, NLG është e pajisur me përvojën e një njeriu të jetës reale.
Kjo metodë, e cila mund të gjurmohet në disa nga shkrimet e Alan Turing që kemi diskutuar tashmë, është thelbësore për të bindur njerëzit se një kompjuter po bisedon me ta në një mënyrë të besueshme dhe të natyrshme, pavarësisht nga tema në fjalë.
NLG mund të përdoret nga organizatat për të prodhuar narrativa bisedore që mund të përdoren nga të gjithë brenda kompanisë.
NLG, e cila përdoret më shpesh për panelet e inteligjencës së biznesit, prodhimin e automatizuar të përmbajtjes dhe analizën më efektive të të dhënave, mund të jetë një ndihmë e madhe për profesionistët që punojnë në sektorë si marketingu, burimet njerëzore, shitjet dhe teknologjia e informacionit.
Çfarë roli luajnë NLU dhe NGL në NLP?
NLP mund të përdoret nga shkencëtarët e të dhënave dhe inteligjencës artificiale profesionistët për të kthyer grupet e pastrukturuara të të dhënave në forma që kompjuterët mund t'i përkthejnë në të folur dhe tekst - ata madje mund të ndërtojnë përgjigje që janë të përshtatshme në kontekst për një pyetje që ju i bëni (mendoni përsëri për asistentët virtualë si Siri dhe Alexa).
Por ku përshtaten NLU dhe NLG në NLP?
Edhe pse të gjitha luajnë role të ndryshme, të tria këto disiplina kanë një gjë të përbashkët: të gjitha merren me gjuhën natyrore. Pra, cili është dallimi midis të treve?
Konsideroni në këtë mënyrë: ndërsa NLU synon të kuptojë gjuhën që përdorin njerëzit, NLP identifikon të dhënat më të rëndësishme dhe i organizon ato në gjëra të tilla si teksti dhe numrat.
Mund të ndihmojë edhe me komunikime të dëmshme të koduara. NLG, nga ana tjetër, përdor koleksione të dhënash të pastrukturuara për të prodhuar histori që ne mund t'i interpretojmë si kuptimplotë.
E ardhmja e NLP
Edhe pse NLP ka përdorime të shumta tregtare aktuale, shumë biznese e kanë pasur të vështirë ta miratojnë atë gjerësisht.
Kjo është kryesisht për shkak të çështjeve të mëposhtme: Një çështje që prek shpesh organizatat është mbingarkesa e informacionit, gjë që e bën të vështirë për ta të identifikojnë se cilat grupe të dhënash janë vendimtare mes një deti në dukje të pafundme më shumë të dhënash.
Për më tepër, për të përdorur në mënyrë efektive NLP, organizatat shpesh kanë nevojë për metoda dhe pajisje të caktuara që u mundësojnë atyre të nxjerrin informacion të vlefshëm nga të dhënat.
E fundit, por jo më pak e rëndësishme, NLP nënkupton që kompanitë kërkojnë makineri moderne nëse dëshirojnë të trajtojnë dhe mbajnë koleksione të dhënash nga burime të ndryshme të të dhënave duke përdorur NLP.
Pavarësisht pengesave që pengojnë pjesën më të madhe të firmave të miratojnë NLP, duket se të njëjtat organizata do të përqafojnë përfundimisht NLP, NLU dhe NLG për t'i mundësuar robotëve të tyre të mbajnë ndërveprime dhe diskutime realiste, të ngjashme me njerëzit.
Semantika dhe sintaksa janë dy nënfusha të kërkimit NLP që po marrin shumë vëmendje.
Përfundim
Duke marrë parasysh atë që kemi diskutuar deri më tani: Duke i dhënë kuptim zërit dhe shkrimit, NLU lexon dhe kupton gjuhën natyrore dhe NLG zhvillon dhe nxjerr një gjuhë të re me ndihmën e makinave.
Gjuha përdoret nga NLU për të nxjerrë fakte, ndërsa NLG përdor njohuritë e marra nga NLU për të prodhuar gjuhë natyrore.
Kujdes nga lojtarët kryesorë në industrinë e IT si Apple, Google dhe Amazon që të vazhdojnë të investojnë në NLP në mënyrë që të mund zhvillojnë sisteme që imitojnë sjelljen njerëzore.
Lini një Përgjigju