штучний інтелект змінює спосіб планування та створення контенту. Це також впливає на те, як люди знаходять матеріал, від того, що вони шукають у Google, до того, що вони переглядають на Netflix.
Більш важливим є те, що для маркетологів контенту це дозволяє командам розвиватися, автоматизуючи деякі типи генерації контенту та аналізуючи поточні матеріали, щоб покращити те, що ви надаєте, і краще відповідати намірам клієнтів.
В AI і є кілька рухомих частин навчання за допомогою машини процеси. Ви коли-небудь ставили запитання розумному помічнику (наприклад, Siri або Alexa)?
Відповідь, швидше за все, буде «так», що означає, що ви вже знайомі з обробкою природної мови на певному рівні (НЛП).
Алан Тьюринг це ім'я, про яке чув кожен технар. Відомий тест Тьюринга вперше був розроблений у 1950 році відомим математиком і комп’ютерним вченим Аланом Тьюрингом.
Він стверджував у своїй роботі Обчислювальна техніка та інтелект що машина є штучним інтелектом, якщо вона може спілкуватися з людиною і ввести її в оману, щоб вона подумала, що вона спілкується з людиною.
Це послужило основою для технології НЛП. Ефективна система НЛП зможе зрозуміти запит і його контекст, проаналізувати його, вибрати найкращий варіант дій і відповісти мовою, зрозумілою користувачеві.
Світові стандарти для виконання завдань на основі даних включають штучний інтелект і методи машинного навчання. А як щодо людської мови?
Останніми роками багато уваги привернули поля створення природної мови (NLG), розуміння природної мови (NLU) і обробки природної мови (NLP).
Але оскільки ці троє мають різні обов’язки, дуже важливо уникнути плутанини. Багато хто вважає, що вони розуміють ці ідеї повністю.
Оскільки природна мова вже присутня в іменах, все, що ми робимо, це її обробка, розуміння та створення. Ми вирішили, що може бути корисним заглибитися трохи глибше, однак, враховуючи, як часто ми стикаємося з цими фразами, які використовуються як синоніми.
Отже, давайте почнемо з уважного розгляду кожного з них.
Що таке обробка природною мовою?
Будь-яку природну мову комп’ютери вважають текстом вільної форми. З цього випливає, що під час введення даних немає фіксованих ключових слів у фіксованих місцях. Окрім неструктурованості, природна мова також має різноманітні варіанти вираження. Візьміть ці три фрази як ілюстрацію:
- Яка погода сьогодні?
- Сьогодні є ймовірність дощу?
- Чи потрібно сьогодні мати з собою парасольку?
Кожне з цих тверджень запитує про прогноз погоди на сьогодні, який є спільним знаменником.
Як люди, ми майже одразу можемо побачити ці фундаментальні зв’язки та діяти належним чином.
Однак це a виклик для комп'ютерів оскільки кожен алгоритм вимагає, щоб вхідні дані відповідали певному формату, і всі три оператори мають різні структури та формати.
І дуже скоро все стане дуже складним, якщо ми спробуємо кодифікувати правила для кожного словосполучення в кожній природній мові, щоб допомогти комп’ютеру зрозуміти. НЛП входить в картину в цій ситуації.
Обробка природної мови (NLP), яка намагається модель природної людської мови дані, що походять з комп’ютерної лінгвістики.
Крім того, НЛП зосереджується на використанні підходів машинного та глибокого навчання при обробці значної кількості вхідних даних людини. Він часто використовується у філософії, лінгвістиці, інформатиці, інформаційних системах і комунікаціях.
Комп’ютерна лінгвістика, аналіз синтаксису, розпізнавання мови, машинний переклад та інші підполя НЛП – це лише деякі з них. Обробка природної мови перетворює неструктурований матеріал у відповідний формат або структурований текст для функціонування.
Щоб зрозуміти, що має на увазі користувач, коли щось говорить, він будує алгоритм і навчає модель, використовуючи величезну кількість даних.
Він працює шляхом групування різних сутностей разом для ідентифікації (відомого як розпізнавання сутностей) і розпізнавання шаблонів слів. Техніки лемматизації, токенізації та коріння використовуються для пошуку шаблонів слів.
Вилучення інформації, розпізнавання голосу, додавання тегів до частини мови та синтаксичний аналіз – лише деякі з завдань, які виконує НЛП.
У реальному світі НЛП використовується для завдань, включаючи заповнення онтології, моделювання мови, аналіз настроїв, виділення теми, розпізнавання іменованих об’єктів, тегування частин мови, виділення з’єднань, машинний переклад і автоматичні відповіді на запитання.
Що таке розуміння природної мови?
Незначною частиною обробки природної мови є розуміння природної мови. Після спрощення мови комп’ютерне програмне забезпечення має зрозуміти, вивести значення та, можливо, навіть провести аналіз настроїв.
Один і той самий текст може мати кілька значень, кілька фраз можуть мати одне значення або значення може змінюватися залежно від обставин.
Алгоритми NLU використовують обчислювальні методи для обробки тексту з багатьох джерел, щоб зрозуміти вхідний текст, який може бути таким простим, як знання значення фрази, або таким складним, як інтерпретація розмови між двома особами.
Ваш текст перетворюється на машиночитаний формат. Як наслідок, NLU використовує обчислювальні методи для розшифровки тексту та створення результату.
NLU можна застосовувати в різноманітних ситуаціях, таких як розуміння розмови між двома людьми, визначення того, як хтось ставиться до певної обставини та інших ситуаціях подібного характеру.
Зокрема, існує чотири мовні рівні для розуміння NLU:
- Синтаксис: це процес визначення правильності використання граматики та способу поєднання речень. Наприклад, потрібно враховувати контекст і граматику речення, щоб визначити, чи воно має сенс.
- Семантика: коли ми досліджуємо текст, ми маємо нюанси контекстуального значення, такі як тенор дієслова або вибір слова між двома особами. Ці біти інформації також можуть бути використані алгоритмом NLU для отримання результатів із будь-якого сценарію, у якому може використовуватися те саме вимовлене слово.
- Розпізнавання сенсу слова: це процес з’ясування значення кожного слова у фразі. Залежно від контексту воно надає терміну його значення.
- Прагматичний аналіз: допомагає зрозуміти обстановку та мету роботи.
NLU є важливим для дані вчених тому що без цього вони не зможуть витягувати значення з таких технологій, як чат-боти та програмне забезпечення для розпізнавання мовлення.
Зрештою, люди звикли вести розмову з ботом з підтримкою мови; комп’ютери, з іншого боку, не мають такої зручності.
Крім того, NLU може розпізнавати емоції та ненормативну лексику у промові точно так само, як і ви. Це означає, що дослідники даних можуть з користю досліджувати різні формати вмісту та класифікувати текст за допомогою можливостей NLU.
NLG працює в прямій протилежності розумінню природної мови, яка має на меті організувати та надати сенсу неструктурованим даним, щоб перетворити їх у придатні для використання дані. Далі давайте визначимо NLG і дослідимо, як науковці використовують його в практичних випадках.
Що таке генерація природної мови?
Обробка природної мови також включає створення природної мови. Комп’ютери можуть писати за допомогою створення природної мови, але розуміння природної мови зосереджується на розумінні прочитаного.
Використовуючи певні вхідні дані, NLG створює письмову відповідь людською мовою. Сервіси синтезу мовлення також можна використовувати для перетворення цього тексту в мову.
Коли дослідники даних надають дані системі NLG, система аналізує дані, щоб створити наративи, які можна зрозуміти через діалог.
По суті, NLG перетворює набори даних на мову, яку ми обидва розуміємо, яка називається природною мовою. Щоб забезпечити результати, які ретельно вивчені та максимально точні, NLG наділений досвідом реальної людини.
Цей метод, який можна простежити до деяких творів Алана Тюрінга, які ми вже обговорювали, має вирішальне значення для переконання людей, що комп’ютер розмовляє з ними правдоподібно та природно, незалежно від теми.
NLG може використовуватися організаціями для створення розмовних наративів, які можуть використовувати всі в компанії.
NLG, який найчастіше використовується для інформаційних панелей бізнес-аналітики, автоматизованого виробництва контенту та більш ефективного аналізу даних, може стати великою підмогою для професіоналів, які працюють у таких підрозділах, як маркетинг, кадри, продажі та інформаційні технології.
Яку роль відіграють NLU та NGL у НЛП?
НЛП можуть використовувати науковці з даних і штучний інтелект професіонали перетворюють неструктуровані набори даних у форми, які комп’ютери можуть перетворювати на мову та текст – вони навіть можуть створювати відповіді, які контекстуально відповідають поставленому вами питанню (знову згадайте віртуальних помічників, таких як Siri та Alexa).
Але де NLU і NLG вписуються в NLP?
Незважаючи на те, що всі вони виконують різні ролі, усі ці три дисципліни мають одну спільну рису: усі вони мають справу з природною мовою. Отже, яка різниця між цими трьома?
Розгляньте це так: тоді як NLU прагне зрозуміти мову, якою користуються люди, NLP визначає найважливіші дані та організовує їх у такі речі, як текст і числа.
Він навіть може допомогти у шкідливих зашифрованих комунікаціях. З іншого боку, NLG використовує колекції неструктурованих даних для створення історій, які ми можемо інтерпретувати як значимі.
Майбутнє НЛП
Незважаючи на те, що НЛП має багато комерційних застосувань, багатьом підприємствам важко прийняти його широко.
Здебільшого це пов’язано з такими проблемами: Проблема, яка часто стосується організацій, – це перевантаження інформацією, через що їм важко визначити, які набори даних є вирішальними серед, здавалося б, нескінченного моря даних.
Крім того, для ефективного використання НЛП організаціям часто потрібні певні методи та обладнання, які дозволяють їм отримувати цінну інформацію з даних.
І останнє, але не менш важливе, НЛП передбачає, що компаніям потрібна передова техніка, якщо вони хочуть обробляти та зберігати колекції даних із різних джерел даних за допомогою НЛП.
Незважаючи на перешкоди, які заважають більшості компаній прийняти НЛП, цілком імовірно, що ці самі організації зрештою приймуть НЛП, НЛУ та НЛГ, щоб дозволити своїм роботам підтримувати реалістичні, людські взаємодії та дискусії.
Семантика та синтаксис — це дві підполя досліджень НЛП, яким приділяється багато уваги.
Висновок
Беручи до уваги те, що ми обговорювали досі: надаючи значення голосу та письму, NLU читає та розуміє природну мову, а NLG розробляє та виводить нову мову за допомогою машин.
Мова використовується NLU для отримання фактів, тоді як NLG використовує знання, отримані NLU, для створення природної мови.
Слідкуйте за великими гравцями в ІТ-індустрії, такими як Apple, Google і Amazon, щоб вони продовжували інвестувати в НЛП, щоб вони могли розвивати системи які імітують людську поведінку.
залишити коментар