Akili ya bandia inabadilisha jinsi tunavyopanga na kuzalisha maudhui. Pia inaathiri jinsi watu hugundua nyenzo, kutoka kwa kile wanachotafuta kwenye Google hadi kile wanachotazama sana kwenye Netflix.
Muhimu zaidi, kwa wauzaji wa maudhui, huwezesha timu kukua kwa kuweka kiotomatiki aina fulani za uzalishaji wa maudhui na kuchanganua nyenzo za sasa ili kuboresha kile unachowasilisha na dhamira bora ya mteja.
Kuna vipande kadhaa vya kusonga katika AI na mashine kujifunza taratibu. Je, umewahi kumuuliza msaidizi mahiri (kama vile Siri au Alexa) swali?
Jibu lina uwezekano mkubwa wa "ndiyo," ambayo inaonyesha kuwa tayari unafahamu uchakataji wa lugha asilia katika kiwango fulani (NLP).
Alan Turing ni jina ambalo kila techie amesikia. Jaribio linalojulikana la Turing lilibuniwa kwa mara ya kwanza mnamo 1950 na mwanahisabati na mwanasayansi mashuhuri wa kompyuta Alan Turing.
Alidai katika kazi yake Mitambo ya Kompyuta na Akili kwamba mashine ina akili bandia ikiwa inaweza kuzungumza na mtu na kumdanganya afikirie kuwa anapiga soga na mwanadamu.
Hii ilitumika kama msingi wa teknolojia ya NLP. Mfumo bora wa NLP utaweza kufahamu swali na muktadha wake, kuichanganua, kuchagua hatua bora zaidi, na kujibu katika lugha ambayo mtumiaji ataelewa.
Viwango vya ulimwenguni pote vya kukamilisha kazi kwenye data ni pamoja na akili bandia na mbinu za kujifunza kwa mashine. Vipi kuhusu lugha ya binadamu, ingawa?
Sehemu za kizazi cha lugha asilia (NLG), uelewa wa lugha asilia (NLU), na usindikaji wa lugha asilia (NLP) zote zimepata umakini mkubwa katika miaka ya hivi karibuni.
Lakini kwa sababu watatu hao wana majukumu tofauti, ni muhimu kuepuka kuchanganyikiwa. Wengi wanaamini kuwa wanaelewa mawazo haya kwa ukamilifu.
Kwa kuwa lugha asilia tayari iko katika majina, anachofanya mtu ni kuichakata, kuielewa na kuizalisha. Tuliamua kuwa inaweza kusaidia kuingia ndani zaidi, ingawa, ikizingatiwa ni mara ngapi tunakutana na misemo hii inayotumiwa kwa kubadilishana.
Kwa hivyo, wacha tuanze kwa kuangalia kwa karibu kila moja yao.
Usindikaji wa Lugha Asilia ni Nini?
Lugha yoyote ya asili inachukuliwa kuwa maandishi ya bure na kompyuta. Inafuata kwamba wakati wa kuingiza data, hakuna maneno muhimu yaliyowekwa mahali pa kudumu. Mbali na kutokuwa na muundo, lugha asilia pia ina chaguzi mbalimbali za kujieleza. Chukua misemo hii mitatu kama kielelezo:
- Hali ya hewa ikoje leo?
- Je, leo kuna nafasi yoyote ya kunyesha?
- Je, leo inahitaji nilete mwavuli wangu?
Kila moja ya kauli hizi inauliza juu ya utabiri wa hali ya hewa wa leo, ambao ni dhehebu la kawaida.
Kama wanadamu, tunaweza kuona mara moja miunganisho hii ya kimsingi na kuchukua hatua ipasavyo.
Walakini, hii ni a changamoto kwa kompyuta kwani kila algorithm inahitaji ingizo ili kufuata umbizo maalum, na taarifa zote tatu zina miundo na umbizo tofauti.
Na mambo yatakuwa magumu sana hivi karibuni ikiwa tutajaribu kuweka kanuni kwa kila mchanganyiko wa neno katika kila lugha asili ili kusaidia kompyuta kuelewa. NLP inaingia kwenye picha katika hali hii.
Usindikaji wa lugha ya asili (NLP), ambayo inajaribu mfano wa lugha ya asili ya binadamu data, iliyotokana na isimu komputa.
Zaidi ya hayo, NLP inazingatia kutumia kujifunza kwa mashine na mbinu za kujifunza kwa kina huku inashughulikia idadi kubwa ya ingizo la mwanadamu. Inatumika mara kwa mara katika falsafa, isimu, sayansi ya kompyuta, mifumo ya habari, na mawasiliano.
Isimu ya komputa, uchanganuzi wa sintaksia, utambuzi wa usemi, tafsiri ya mashine na nyanja zingine ndogo za NLP ni chache tu. Usindikaji wa lugha asilia hubadilisha nyenzo zisizo na muundo kuwa muundo unaofaa au maandishi yaliyoundwa ili kufanya kazi.
Ili kuelewa mtumiaji anamaanisha nini anaposema chochote, huunda algoriti na kufunza kielelezo kwa kutumia idadi kubwa ya data.
Hufanya kazi kwa kupanga huluki tofauti pamoja kwa ajili ya utambulisho (unaojulikana kama utambuzi wa huluki) na kwa kutambua ruwaza za maneno. Lematization, tokenization, na mbinu za shina hutumiwa kupata ruwaza za maneno.
Uchimbaji wa habari, utambuzi wa sauti, uwekaji lebo wa sehemu ya usemi, na uchanganuzi ni baadhi tu ya kazi ambazo NLP hufanya.
Katika ulimwengu wa kweli, NLP inatumika kwa kazi ikiwa ni pamoja na ontolojia ya watu, uundaji wa lugha, uchambuzi wa hisia, uchimbaji wa mada, utambuzi wa huluki uliopewa jina, uwekaji alama wa sehemu za hotuba, uchomoaji wa muunganisho, tafsiri ya mashine na majibu ya maswali ya kiotomatiki.
Uelewa wa Lugha Asilia ni Nini?
Sehemu ndogo ya usindikaji wa lugha asilia ni ufahamu wa lugha asilia. Baada ya lugha kurahisishwa, programu ya kompyuta lazima ielewe, itambue maana, na ikiwezekana hata ifanye uchanganuzi wa hisia.
Maandishi sawa yanaweza kuwa na maana kadhaa, misemo kadhaa inaweza kuwa na maana sawa, au maana inaweza kubadilika kulingana na hali.
Algorithms ya NLU hutumia mbinu za kukokotoa kuchakata maandishi kutoka kwa vyanzo vingi ili kuelewa maandishi ya ingizo, ambayo inaweza kuwa ya msingi kama kujua maana ya kifungu au ngumu kama kutafsiri mazungumzo kati ya watu wawili.
Maandishi yako yanabadilishwa kuwa umbizo linaloweza kusomeka kwa mashine. Kama matokeo, NLU hutumia mbinu za hesabu ili kufafanua maandishi na kutoa matokeo.
NLU inaweza kutumika katika hali mbalimbali, kama vile kuelewa mazungumzo kati ya watu wawili, kuamua jinsi mtu anahisi kuhusu hali fulani, na hali nyingine za asili kama hiyo.
Hasa, kuna viwango vinne vya lugha vya kufahamu NLU:
- Sintaksia: Huu ni mchakato wa kubainisha iwapo sarufi inatumika ipasavyo na jinsi sentensi zinavyowekwa pamoja. Kwa mfano, muktadha wa sentensi na sarufi ni lazima izingatiwe ili kubaini kama ina mantiki.
- Semantiki: Tunapochunguza maandishi, nuances za maana za kimuktadha kama vile kitenzi cha kitenzi au chaguo la neno kati ya watu wawili zipo. Sehemu hizi za habari pia zinaweza kuajiriwa na algoriti ya NLU kutoa matokeo kutoka kwa hali yoyote ambayo neno sawa la kusemwa linaweza kutumika.
- Utofautishaji wa maana ya neno: Ni mchakato wa kubaini maana ya kila neno katika kifungu cha maneno. Kulingana na muktadha, inatoa neno maana yake.
- Uchambuzi wa kipragmatiki: Husaidia katika kufahamu mpangilio na madhumuni ya kazi.
NLU ni muhimu kwa wanasayansi wa data kwa sababu, bila hiyo, hawana uwezo wa kupata maana kutoka kwa teknolojia kama vile gumzo na programu ya utambuzi wa usemi.
Baada ya yote, watu hutumiwa kufanya mazungumzo na bot iliyowezeshwa na hotuba; kompyuta, kwa upande mwingine, hazina anasa hii ya urahisi.
Kwa kuongeza, NLU inaweza kutambua hisia na lugha chafu katika hotuba uwezavyo. Hii ina maana kwamba wanasayansi wa data wanaweza kuchunguza kwa manufaa miundo mbalimbali ya maudhui na kuainisha maandishi kwa kutumia uwezo wa NLU.
NLG inafanya kazi kinyume na uelewa wa lugha asilia, ambayo inalenga kupanga na kuleta maana ya data ambayo haijaundwa ili kuibadilisha kuwa data inayoweza kutumika. Ifuatayo, hebu tufafanue NLG na tuchunguze njia ambazo wanasayansi wa data hutumia katika hali za utumiaji wa vitendo.
Kizazi cha Lugha Asilia ni nini?
Usindikaji wa lugha asilia pia hujumuisha utengenezaji wa lugha asilia. Kompyuta inaweza kuandika kwa kutumia utayarishaji wa lugha asilia, lakini uelewa wa lugha asilia huzingatia ufahamu wa kusoma.
Kwa kutumia pembejeo fulani ya data, NLG inaunda jibu lililoandikwa katika lugha ya kibinadamu. Huduma za maandishi-kwa-hotuba pia inaweza kutumika kubadilisha maandishi haya kuwa hotuba.
Wanasayansi wa data wanaposambaza mfumo wa NLG na data, mfumo huo unachanganua data ili kutoa masimulizi ambayo yanaweza kueleweka kupitia mazungumzo.
Kimsingi, NLG hubadilisha seti za data katika lugha ambayo sisi sote tunaelewa, inayoitwa lugha asilia. Ili iweze kutoa matokeo ambayo yamesomwa kwa uangalifu na sahihi kwa kiwango cha juu kinachowezekana, NLG imejaaliwa uzoefu wa maisha halisi ya mwanadamu.
Njia hii, ambayo inaweza kufuatiliwa hadi katika baadhi ya maandishi ya Alan Turing ambayo tumeshajadili, ni muhimu sana ili kuwasadikisha wanadamu kwamba kompyuta inazungumza nao kwa njia inayokubalika na ya asili, bila kujali somo linalohusika.
NLG inaweza kutumiwa na mashirika kutoa simulizi za mazungumzo ambazo zinaweza kutumiwa na kila mtu ndani ya kampuni.
NLG, ambayo hutumiwa mara kwa mara kwa dashibodi za kijasusi za biashara, utayarishaji wa maudhui kiotomatiki, na uchanganuzi bora wa data, inaweza kuwa msaada mkubwa kwa wataalamu wanaofanya kazi katika vitengo kama vile uuzaji, rasilimali watu, mauzo na teknolojia ya habari.
NLU na NGL zina jukumu gani katika NLP?
NLP inaweza kutumika na wanasayansi wa data na bandia akili wataalamu kubadilisha seti za data ambazo hazijapangiliwa kuwa miundo ambayo kompyuta inaweza kutafsiri kuwa matamshi na maandishi - wanaweza hata kutengeneza majibu ambayo yanafaa kwa muktadha swali unalowauliza (fikiria tena wasaidizi pepe kama vile Siri na Alexa).
Lakini NLU na NLG zinafaa wapi kwenye NLP?
Ingawa zote zina majukumu tofauti, taaluma zote tatu zina kitu kimoja: zote zinahusika na lugha asilia. Kwa hivyo, kuna tofauti gani kati ya hizo tatu?
Ifikirie hivi: ilhali NLU inalenga kuelewa lugha ambayo wanadamu hutumia, NLP hutambua data muhimu zaidi na kuipanga katika vitu kama maandishi na nambari.
Inaweza kusaidia na mawasiliano hatari yaliyosimbwa. NLG, kwa upande mwingine, hutumia makusanyo ya data ambayo haijaundwa ili kutoa hadithi ambazo tunaweza kuzitafsiri kuwa zenye maana.
Mustakabali wa NLP
Ingawa NLP ina matumizi mengi ya kibiashara ya sasa, biashara nyingi zimepata ugumu kuipitisha kwa upana.
Hii ni kwa sababu ya masuala yafuatayo: Suala moja ambalo linaathiri mashirika mara kwa mara ni upakiaji wa taarifa kupita kiasi, jambo ambalo hufanya iwe vigumu kwao kutambua ni seti gani za data ni muhimu huku kukiwa na data nyingi zaidi inayoonekana kutokuwa na mwisho.
Zaidi ya hayo, ili kutumia NLP kwa ufanisi, mashirika mara kwa mara yanahitaji mbinu na vifaa fulani vinavyowawezesha kupata taarifa muhimu kutoka kwa data.
Mwisho kabisa, NLP inadokeza kwamba makampuni yanahitaji mashine za kisasa ikiwa wanataka kushughulikia na kuhifadhi makusanyo ya data kutoka vyanzo mbalimbali vya data kwa kutumia NLP.
Licha ya vikwazo vinavyozuia wingi wa makampuni kuchukua NLP, inaonekana kuwa mashirika haya haya hatimaye yatakumbatia NLP, NLU, na NLG ili kuwezesha roboti zao kuendeleza mwingiliano na mijadala ya kweli, kama ya binadamu.
Semantiki na sintaksia ni sehemu ndogo mbili za utafiti za NLP zinazopokea uangalizi mkubwa.
Hitimisho
Kwa kuzingatia kile ambacho tumejadili kufikia sasa: Kuweka maana kwa sauti na kuandika, NLU husoma na kuelewa lugha asilia, na NLG hutengeneza na kutoa lugha mpya kwa usaidizi wa mashine.
Lugha inatumiwa na NLU kutoa ukweli, ilhali NLG hutumia maarifa yaliyopatikana na NLU kutoa lugha asilia.
Jihadharini na wachezaji wakuu katika tasnia ya TEHAMA kama vile Apple, Google, na Amazon waendelee kuwekeza kwenye NLP ili waweze kuendeleza mifumo zinazoiga tabia za binadamu.
Acha Reply