Artificiell intelligens förändrar hur vi planerar och genererar innehåll. Det påverkar också hur människor upptäcker material, från vad de söker efter på Google till vad de binge-tittar på Netflix.
Mer avgörande, för innehållsmarknadsförare, gör det möjligt för team att växa genom att automatisera vissa typer av innehållsgenerering och analysera aktuellt material för att förbättra det du levererar och bättre matcha kundernas avsikter.
Det finns flera rörliga pjäser i AI och maskininlärning processer. Har du någonsin ställt en fråga till en smart assistent (som Siri eller Alexa)?
Svaret är troligen "ja", vilket tyder på att du redan är bekant med naturlig språkbehandling på någon nivå (NLP).
Alan Turing är ett namn som alla tekniker har hört talas om. Det välkända Turingtestet utarbetades första gången 1950 av den kända matematikern och datavetaren Alan Turing.
Han hävdade i sitt arbete Datormaskiner och intelligens att en maskin är artificiellt intelligent om den kan konversera med en person och lura honom att tro att han chattar med en människa.
Detta fungerade som grunden för NLP-tekniken. Ett effektivt NLP-system kommer att kunna förstå frågan och dess sammanhang, analysera den, välja det bästa tillvägagångssättet och svara på ett språk som användaren förstår.
Världsomfattande standarder för att utföra uppgifter på data inkluderar artificiell intelligens och maskininlärningstekniker. Men hur är det med det mänskliga språket?
Områdena naturlig språkgenerering (NLG), naturlig språkförståelse (NLU) och naturlig språkbehandling (NLP) har alla fått stor uppmärksamhet de senaste åren.
Men eftersom de tre har olika ansvar är det avgörande att undvika förvirring. Många tror att de förstår dessa idéer i sin helhet.
Eftersom naturligt språk redan finns i namnen är allt man gör att bearbeta, förstå och producera det. Vi bestämde oss dock för att det kunde vara bra att gå lite djupare med tanke på hur ofta vi stöter på dessa fraser som används omväxlande.
Låt oss därför börja med att titta närmare på var och en av dem.
Vad är naturlig språkbehandling?
Alla naturliga språk anses vara en text i fritt format av datorer. Av detta följer att det inte finns några fasta nyckelord på fasta platser vid inmatning av data. Förutom att det är ostrukturerat har det naturliga språket också en mängd olika uttrycksmöjligheter. Ta dessa tre fraser som en illustration:
- Hur är vädret idag?
- Har det någon chans för regn idag?
- Kräver idag att jag tar med mitt paraply?
Vart och ett av dessa uttalanden frågar om väderprognosen för idag, vilket är den gemensamma nämnaren.
Som människor kan vi nästan omedelbart se dessa grundläggande samband och agera på lämpligt sätt.
Detta är emellertid en utmaning för datorer eftersom varje algoritm kräver att indata följer ett specifikt format, och alla tre påståenden har olika strukturer och format.
Och saker och ting kommer att bli mycket svårt mycket snart om vi försöker kodifiera regler för varje ordkombination i varje naturligt språk för att hjälpa en dator att förstå. NLP kliver in i bilden i denna situation.
Natural language processing (NLP), som försöker förebild naturligt mänskligt språk data, härrörande från beräkningslingvistik.
Dessutom koncentrerar sig NLP på att använda maskininlärning och metoder för djupinlärning samtidigt som man bearbetar en betydande mängd mänsklig input. Det används ofta inom filosofi, lingvistik, datavetenskap, informationssystem och kommunikation.
Beräkningslingvistik, syntaxanalys, taligenkänning, maskinöversättning och andra delområden av NLP är bara några. Naturlig språkbehandling omvandlar ostrukturerat material till lämpligt format eller en strukturerad text för att fungera.
För att förstå vad användaren menar när de säger något, bygger den algoritmen och tränar modellen med hjälp av stora mängder data.
Den fungerar genom att gruppera olika enheter för identifiering (känd som enhetsigenkänning) och genom att känna igen ordmönster. Lemmatisering, tokenisering och stemmingstekniker används för att hitta ordmönstren.
Informationsextraktion, röstigenkänning, ordstyrd taggning och analys är bara några av de jobb som NLP gör.
I den verkliga världen används NLP för uppgifter inklusive ontologibefolkning, språkmodellering, känsla analys, ämnesextraktion, namngiven enhetsigenkänning, orddelstaggning, anslutningsextraktion, maskinöversättning och automatiskt svar på frågor.
Vad är naturlig språkförståelse?
En mindre del av naturlig språkbehandling är naturlig språkförståelse. Efter att språket har förenklats måste datormjukvaran förstå, härleda mening och eventuellt till och med genomföra en sentimentanalys.
Samma text kan ha flera betydelser, flera fraser kan ha samma betydelse, eller så kan betydelsen ändras beroende på omständigheterna.
NLU-algoritmer använder beräkningsmetoder för att bearbeta text från många källor för att förstå den ingående texten, vilket kan vara lika grundläggande som att veta vad en fras betyder eller lika komplicerat som att tolka en konversation mellan två individer.
Din text omvandlas till ett maskinläsbart format. Som en konsekvens använder NLU beräkningstekniker för att dechiffrera texten och generera ett resultat.
NLU kan användas i en mängd olika situationer, såsom att förstå en konversation mellan två personer, bestämma hur någon känner om en viss omständighet och andra situationer av liknande karaktär.
I synnerhet finns det fyra språknivåer för att förstå NLU:
- Syntax: Detta är processen för att avgöra om grammatiken används på rätt sätt och hur meningar sätts ihop. Till exempel måste en menings sammanhang och grammatik beaktas för att avgöra om det är vettigt.
- Semantik: När vi granskar texten finns kontextuella betydelsenyanser som verbtenor eller ordval mellan två personer. Dessa informationsbitar kan också användas av en NLU-algoritm för att ge resultat från vilket scenario som helst där samma talade ord kan användas.
- Disambiguation av ordkänsla: Det är processen att ta reda på vad varje ord i en fras betyder. Beroende på sammanhanget ger det en term dess betydelse.
- Pragmatisk analys: Det hjälper till att förstå miljön och syftet med arbetet.
NLU är betydelsefull för datavetare för utan det saknar de förmågan att extrahera mening från teknologier som chatbots och taligenkänningsprogram.
När allt kommer omkring är folk vana vid att ha en konversation med en talaktiverad bot; datorer, å andra sidan, har inte den här lyxen av lätthet.
Dessutom kan NLU känna igen känslor och svordomar i ett tal precis som du kan. Detta innebär att datavetare med fördel kan undersöka olika innehållsformat och klassificera text med hjälp av NLU:s möjligheter.
NLG arbetar i direkt motsats till naturlig språkförståelse, som syftar till att organisera och förstå ostrukturerad data för att omvandla den till användbar data. Låt oss sedan definiera NLG och utforska hur dataforskare använder det i praktiska användningsfall.
Vad är Natural Language Generation?
Naturlig språkbearbetning omfattar även naturlig språkproduktion. Datorer kan skriva med naturlig språkproduktion, men naturlig språkförståelse fokuserar på läsförståelse.
Genom att använda viss datainmatning skapar NLG ett skriftligt svar på mänskligt språk. Text-till-tal-tjänster kan också användas för att omvandla denna text till tal.
När datavetare förser ett NLG-system med data, analyserar systemet data för att producera berättelser som kan förstås genom dialog.
I huvudsak konverterar NLG datamängder till ett språk som vi båda förstår, kallat naturligt språk. För att NLG ska kunna ge resultat som är noggrant studerade och korrekta så långt det är möjligt, är NLG utrustad med upplevelsen av en verklig människa.
Denna metod, som kan spåras tillbaka till några av Alan Turings skrifter som vi redan har diskuterat, är avgörande för att övertyga människor om att en dator samtalar med dem på ett rimligt och naturligt sätt, oavsett ämnet i fråga.
NLG kan användas av organisationer för att producera samtalsberättelser som kan användas av alla inom företaget.
NLG, som oftast används för instrumentpaneler för business intelligence, automatiserad innehållsproduktion och mer effektiv dataanalys, kan vara till stor hjälp för yrkesverksamma inom divisioner som marknadsföring, mänskliga resurser, försäljning och informationsteknologi.
Vilken roll spelar NLU och NGL i NLP?
NLP kan användas av datavetare och artificiell intelligens proffs för att konvertera ostrukturerade datamängder till formulär som datorer kan översätta till tal och text – de kan till och med konstruera svar som är kontextuellt lämpliga för en fråga du ställer dem (tänk tillbaka igen på virtuella assistenter som Siri och Alexa).
Men var passar NLU och NLG in i NLP?
Även om de alla spelar olika roller har alla dessa tre discipliner en sak gemensamt: de handlar alla om naturligt språk. Så, vad är skillnaden mellan de tre?
Betrakta det så här: medan NLU syftar till att förstå språket som människor använder, identifierar NLP de mest avgörande data och organiserar dem i saker som text och siffror.
Det kan till och med hjälpa till med skadlig krypterad kommunikation. NLG, å andra sidan, använder samlingar av ostrukturerad data för att producera berättelser som vi kan tolka som meningsfulla.
Framtiden för NLP
Även om NLP har många aktuella kommersiella användningsområden, har många företag haft svårt att använda det brett.
Detta beror främst på följande problem: En fråga som ofta påverkar organisationer är informationsöverbelastning, vilket gör det utmanande för dem att identifiera vilka datamängder som är avgörande mitt i ett till synes oändligt hav av mer data.
Dessutom, för att kunna använda NLP effektivt, behöver organisationer ofta vissa metoder och utrustning som gör det möjligt för dem att extrahera värdefull information från data.
Sist men inte minst innebär NLP att företag behöver spjutspetsmaskiner om de vill hantera och behålla insamlingar av data från olika datakällor med hjälp av NLP.
Trots hinder som hindrar majoriteten av företagen från att anta NLP, verkar det troligt att samma organisationer i slutändan kommer att anamma NLP, NLU och NLG för att göra det möjligt för deras robotar att upprätthålla realistiska, människoliknande interaktioner och diskussioner.
Semantik och syntax är två NLP-underområden av forskning som får mycket uppmärksamhet.
Slutsats
Med hänsyn till vad vi har diskuterat hittills: Genom att tilldela mening till röst och skrift, läser och förstår NLU naturligt språk, och NLG utvecklar och matar ut nytt språk med hjälp av maskiner.
Språket används av NLU för att extrahera fakta, medan NLG använder de insikter som NLU har fått för att producera naturligt språk.
Se upp för stora aktörer inom IT-branschen som Apple, Google och Amazon för att fortsätta investera i NLP så att de kan utveckla system som efterliknar mänskligt beteende.
Kommentera uppropet