Вештачка интелигенција трансформише начин на који планирамо и генеришемо садржај. Такође утиче на то како људи откривају материјал, од онога што претражују на Гоогле-у до онога што гледају на Нетфлик-у.
Оно што је још важније, за трговце садржаја, омогућава тимовима да расту аутоматизацијом неких врста генерисања садржаја и анализом тренутног материјала како би се побољшало оно што испоручујете и боље ускладило са намерама корисника.
Постоји неколико покретних делова у АИ и Машина учење процеси. Да ли сте икада поставили питање паметном асистенту (као што је Сири или Алека)?
Одговор је највероватније „да“, што сугерише да сте већ упознати са обрадом природног језика на неком нивоу (НЛП).
Алан Туринг је име за које је сваки техничар чуо. Познати Тјурингов тест први је осмислио 1950. године познати математичар и информатичар Алан Тјуринг.
Тврдио је у свом раду Рачунарска машина и интелигенција да је машина вештачки интелигентна ако може да разговара са особом и превари је да мисли да ћаска са човеком.
Ово је послужило као основа за НЛП технологију. Ефикасан НЛП систем ће моћи да схвати упит и његов контекст, анализира га, одабере најбољи правац акције и одговори на језику који ће корисник разумети.
Светски стандарди за извршавање задатака на подацима укључују вештачку интелигенцију и технике машинског учења. Али шта је са људским језиком?
Области генерисања природног језика (НЛГ), разумевања природног језика (НЛУ) и обраде природног језика (НЛП) су стекле велику пажњу последњих година.
Али пошто ова тројица имају различите одговорности, кључно је избећи забуну. Многи верују да разумеју ове идеје у целини.
Пошто је природни језик већ присутан у именима, све што човек ради је да га обрађује, разуме и производи. Одлучили смо да би можда било од помоћи да одемо мало дубље, с обзиром на то колико често срећемо ове фразе које се користе наизменично.
Сходно томе, хајде да почнемо тако што ћемо пажљиво погледати сваку од њих.
Шта је обрада природног језика?
Сваки природни језик рачунари сматрају текстом слободног облика. Из тога произилази да приликом уноса података нема фиксних кључних речи на фиксним местима. Поред тога што је неструктуриран, природни језик такође има различите могућности изражавања. Узмите ове три фразе као илустрацију:
- Време је какво је данас?
- Има ли данас шансе за кишу?
- Да ли данас треба да понесем свој кишобран?
Свака од ових изјава поставља питање о временској прогнози за данас, што је заједнички именитељ.
Као људи, скоро одмах можемо да видимо ове фундаменталне везе и да се понашамо на одговарајући начин.
Међутим, ово је изазов за рачунаре пошто сваки алгоритам захтева да улаз прати одређени формат, а сва три исказа имају различите структуре и формате.
А ствари ће ускоро постати веома тешке ако покушамо да кодификујемо правила за сваку комбинацију речи у сваком природном језику како бисмо помогли компјутеру да разуме. НЛП улази у слику у овој ситуацији.
Обрада природног језика (НЛП), која покушава да модел природног људског језика подаци, настали из рачунарске лингвистике.
Поред тога, НЛП се концентрише на коришћење машинског учења и приступа дубоком учењу док обрађује значајну количину људског инпута. Често се користи у филозофији, лингвистици, рачунарству, информационим системима и комуникацијама.
Рачунарска лингвистика, анализа синтаксе, препознавање говора, машинско превођење и друга подобласти НЛП-а су само неке. Обрада природног језика претвара неструктурирани материјал у одговарајући формат или структурирани текст да би функционисао.
Да би разумео шта корисник мисли када било шта каже, он гради алгоритам и обучава модел користећи огромне количине података.
Функционише тако што групише различите ентитете ради идентификације (познато као препознавање ентитета) и препознавањем образаца речи. За проналажење образаца речи користе се технике лематизације, токенизације и стемминга.
Екстракција информација, препознавање гласа, означавање дела говора и рашчлањивање само су неки од послова које НЛП обавља.
У стварном свету, НЛП се користи за задатке укључујући попуњавање онтологије, моделирање језика, анализа сентимента, издвајање теме, препознавање именованих ентитета, означавање делова говора, издвајање везе, машинско превођење и аутоматско одговарање на питања.
Шта је разумевање природног језика?
Мањи део обраде природног језика је разумевање природног језика. Након што је језик поједностављен, компјутерски софтвер мора да схвати, закључи значење и можда чак изврши анализу осећања.
Исти текст може имати више значења, више фраза може имати исто значење или се значење може мењати у зависности од околности.
НЛУ алгоритми користе рачунарске методе за обраду текста из многих извора како би разумели улазни текст, што може бити основно као што је познавање фразе или компликовано као тумачење разговора између две особе.
Ваш текст се трансформише у машински читљив формат. Као последица тога, НЛУ користи рачунарске технике за дешифровање текста и генерисање резултата.
НЛУ се може применити у различитим ситуацијама, као што је разумевање разговора између две особе, одређивање како се неко осећа у вези са одређеним околностима и другим ситуацијама сличне природе.
Конкретно, постоје четири језичка нивоа за разумевање НЛУ:
- Синтакса: Ово је процес утврђивања да ли се граматика користи на одговарајући начин и како су реченице састављене. На пример, контекст и граматика реченице морају се узети у обзир да би се утврдило да ли има смисла.
- Семантика: Када испитујемо текст, постоје контекстуалне нијансе значења као што су глаголски тенор или избор речи између две особе. Ови битови информација такође могу бити коришћени од стране НЛУ алгоритма да би се обезбедили резултати из било ког сценарија у којем би се иста изговорена реч могла користити.
- Вишезначна одредница смисла речи: То је процес откривања шта свака реч у фрази значи. У зависности од контекста, термину даје значење.
- Прагматична анализа: Помаже у разумевању поставке и сврхе дела.
НЛУ је значајан за научници за податке јер им без тога недостаје могућност да извуку значење из технологија као што су цхатботови и софтвер за препознавање говора.
На крају крајева, људи су навикли да воде разговор са ботом који подржава говор; рачунари, с друге стране, немају овај луксуз лакоће.
Поред тога, НЛУ може препознати емоције и псовке у говору тачно као и ви. Ово имплицира да научници података могу корисно да испитују различите формате садржаја и класификују текст користећи могућности НЛУ-а.
НЛГ ради у директној супротности са разумевањем природног језика, који има за циљ да организује и смисли неструктуриране податке како би их претворио у употребљиве податке. Затим, хајде да дефинишемо НЛГ и истражимо начине на које га научници података користе у случајевима практичне употребе.
Шта је генерисање природног језика?
Обрада природног језика такође укључује производњу природног језика. Рачунари могу писати користећи производњу природног језика, али разумевање природног језика се фокусира на разумевање прочитаног.
Користећи одређени унос података, НЛГ креира писани одговор на људском језику. Услуге претварања текста у говор може се користити и за претварање овог текста у говор.
Када научници података доставе НЛГ систему подацима, систем анализира податке да би произвео наративе који се могу схватити кроз дијалог.
У суштини, НЛГ конвертује скупове података у језик који обоје разумемо, који се зове природни језик. Како би могао да обезбеди резултате који су пажљиво проучени и тачни у највећој могућој мери, НЛГ је обдарен искуством човека из стварног живота.
Овај метод, који се може пратити до неких списа Алана Тјуринга о којима смо већ говорили, кључан је за убеђивање људи да компјутер разговара са њима на уверљив и природан начин, без обзира на тему о којој се ради.
Организације могу да користе НЛГ за производњу наратива за разговор који могу да користе сви унутар компаније.
НЛГ, који се најчешће користи за контролне табле пословне интелигенције, аутоматизовану производњу садржаја и ефикаснију анализу података, може бити од велике помоћи професионалцима који раде у одељењима као што су маркетинг, људски ресурси, продаја и информационе технологије.
Какву улогу НЛУ и НГЛ играју у НЛП-у?
НЛП могу да користе научници података и вештачка интелигенција професионалци да конвертују неструктуриране скупове података у форме које рачунари могу да преведу у говор и текст – могу чак да конструишу одговоре који су контекстуално прикладни на питање које им поставите (сетите се виртуелних помоћника као што су Сири и Алека).
Али где се НЛУ и НЛГ уклапају у НЛП?
Иако све играју различите улоге, све три ове дисциплине имају једну заједничку ствар: све се баве природним језиком. Дакле, која је разлика између ова три?
Замислите то на овај начин: док НЛУ има за циљ да разуме језик који људи користе, НЛП идентификује најважније податке и организује их у ствари попут текста и бројева.
Може чак помоћи и код штетних шифрованих комуникација. НЛГ, с друге стране, користи колекције неструктурираних података за производњу прича које можемо протумачити као смислене.
Будућност НЛП-а
Иако НЛП има бројне тренутне комерцијалне употребе, многим предузећима је било тешко да га широко прихвате.
Ово је углавном због следећих проблема: Једно питање које често погађа организације је преоптерећеност информацијама, због чега им је тешко да идентификују који скупови података су кључни усред наизглед бескрајног мора више података.
Поред тога, да би ефикасно користиле НЛП, организацијама су често потребне одређене методе и опрема која им омогућава да извуку вредне информације из података.
На крају, али не и најмање важно, НЛП подразумева да компаније захтевају најсавременију машинерију ако желе да рукују и задрже збирке података из различитих извора података који користе НЛП.
Упркос препрекама које спречавају већину фирми да усвоје НЛП, изгледа да ће те исте организације на крају прихватити НЛП, НЛУ и НЛГ како би омогућиле својим роботима да одрже реалистичне интеракције и дискусије налик људима.
Семантика и синтакса су два НЛП подпоља истраживања којима се посвећује велика пажња.
Zakljucak
Узимајући у обзир оно о чему смо до сада разговарали: Додељивање значења гласу и писању, НЛУ чита и разуме природни језик, а НЛГ развија и производи нови језик уз помоћ машина.
НЛУ користи језик за издвајање чињеница, док НЛГ користи увиде добијене од НЛУ за производњу природног језика.
Пазите да главни играчи у ИТ индустрији као што су Аппле, Гоогле и Амазон наставе да улажу у НЛП како би могли развијати системе који опонашају људско понашање.
Ostavite komentar