Sun'iy intellekt kontentni rejalashtirish va yaratish uslubimizni o'zgartirmoqda. Bu, shuningdek, odamlarning Google-da qidirganlaridan tortib Netflix-da ko'rganlarigacha bo'lgan materialni qanday topishiga ham ta'sir qiladi.
Eng muhimi, kontent sotuvchilari uchun u kontent yaratishning ayrim turlarini avtomatlashtirish va taqdim etayotgan narsangizni yaxshilash va mijozlar niyatiga mos kelish uchun joriy materiallarni tahlil qilish orqali jamoalarga o'sishga imkon beradi.
AIda bir nechta harakatlanuvchi qismlar mavjud va kompyuterni o'rganish jarayonlar. Hech qachon aqlli yordamchiga (masalan, Siri yoki Alexa) savol berganmisiz?
Javob "ha" bo'lishi mumkin, bu sizning tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) bilan allaqachon tanish ekanligingizni anglatadi.
Alan Turing har bir texnik eshitgan ism. Taniqli Tyuring testi birinchi marta 1950 yilda taniqli matematik va kompyuter olimi Alan Tyuring tomonidan ishlab chiqilgan.
U o'z ishida da'vo qildi Hisoblash mashinalari va razvedka Mashinaning sun'iy aqlli ekanligi, agar u odam bilan suhbatlasha olsa va uni odam bilan gaplashayotgan deb o'ylash uchun aldasa.
Bu NLP texnologiyasi uchun asos bo'lib xizmat qildi. Samarali NLP tizimi so'rovni va uning kontekstini tushunishi, uni tahlil qilishi, eng yaxshi harakat yo'nalishini tanlashi va foydalanuvchi tushunadigan tilda javob berishi mumkin.
Ma'lumotlar bo'yicha vazifalarni bajarish uchun jahon standartlari sun'iy intellekt va mashinani o'rganish usullarini o'z ichiga oladi. Ammo inson tili haqida nima deyish mumkin?
Tabiiy tilni yaratish (NLG), tabiiy tilni tushunish (NLU) va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) sohalariga so'nggi yillarda katta e'tibor qaratilmoqda.
Ammo bu uchtasi har xil mas'uliyatga ega bo'lganligi sababli, chalkashliklarga yo'l qo'ymaslik juda muhimdir. Ko'pchilik bu g'oyalarni to'liq tushunganiga ishonishadi.
Nomlarda tabiiy til allaqachon mavjud bo'lganligi sababli, hamma qiladigan narsa uni qayta ishlash, tushunish va ishlab chiqarishdir. Biz bu iboralarni bir-birining o'rnida ishlatiladigan tez-tez uchratishimizni hisobga olsak ham, biroz chuqurroq borish foydali bo'ladi deb qaror qildik.
Shunday qilib, keling, ularning har birini batafsil ko'rib chiqishdan boshlaylik.
Tabiiy tilni qayta ishlash nima?
Har qanday tabiiy til kompyuterlar tomonidan erkin shakldagi matn hisoblanadi. Bundan kelib chiqadiki, ma'lumotlarni kiritishda belgilangan joylarda hech qanday sobit kalit so'zlar mavjud emas. Strukturasiz bo'lishdan tashqari, tabiiy tilda turli xil ifoda variantlari ham mavjud. Ushbu uchta iborani misol sifatida oling:
- Bugun ob-havo qanday?
- Bugun yomg'ir yog'ishi mumkinmi?
- Bugun soyabonimni olib kelishimni talab qiladimi?
Ushbu bayonotlarning har biri bugungi kun uchun ob-havo bashorati haqida so'ramoqda, bu umumiy maxrajdir.
Odamlar sifatida biz bu asosiy aloqalarni deyarli darhol ko'rishimiz va to'g'ri harakat qilishimiz mumkin.
Ammo, bu a kompyuterlar uchun qiyinchilik chunki har bir algoritm ma'lum bir formatga rioya qilishni talab qiladi va uchta bayonot ham har xil tuzilma va formatlarga ega.
Va agar biz kompyuterni tushunishga yordam berish uchun har bir tabiiy tildagi har bir so'z birikmasi qoidalarini kodlashga harakat qilsak, ishlar juda qiyin bo'ladi. Bunday vaziyatda NLP rasmga kiradi.
Bunga harakat qiladigan tabiiy tilni qayta ishlash (NLP). tabiiy inson tilining namunasi ma'lumotlar, hisoblash tilshunosligidan kelib chiqqan.
Bundan tashqari, NLP asosiy e'tiborni mashinani o'rganish va chuqur o'rganish yondashuvlaridan foydalanishga qaratadi, shu bilan birga inson ma'lumotlarining katta qismini qayta ishlaydi. U ko'pincha falsafa, tilshunoslik, informatika, axborot tizimlari va aloqa sohalarida qo'llaniladi.
Hisoblash tilshunosligi, sintaksis tahlili, nutqni aniqlash, mashina tarjimasi va NLP ning boshqa kichik sohalari faqat bir nechtasi. Tabiiy tilni qayta ishlash tuzilmagan materialni ishlashi uchun tegishli formatga yoki tuzilgan matnga aylantiradi.
Foydalanuvchi biror narsa aytganida nimani nazarda tutayotganini tushunish uchun u algoritmni tuzadi va katta hajmdagi ma'lumotlardan foydalangan holda modelni o'rgatadi.
U identifikatsiya qilish (ob'ektni tan olish deb ataladi) va so'z naqshlarini tanib olish uchun alohida ob'ektlarni guruhlash orqali ishlaydi. So‘z qoliplarini topishda lemmatizatsiya, tokenizatsiya va stemming usullari qo‘llaniladi.
Ma'lumot olish, ovozni aniqlash, nutqning bir qismini belgilash va tahlil qilish NLP bajaradigan ishlarning bir nechtasi.
Haqiqiy dunyoda NLP ontologiyani to'ldirish, tilni modellashtirish, hissiyotlarni tahlil qilish, mavzuni ajratib olish, nomli obyektni aniqlash, nutq qismlarini belgilash, ulanishni ajratib olish, mashina tarjimasi va avtomatlashtirilgan savollarga javob berish.
Tabiiy tilni tushunish nima?
Tabiiy tilni qayta ishlashning kichik bir qismi tabiiy tilni tushunishdir. Til soddalashtirilgandan so'ng, kompyuter dasturiy ta'minoti tushunishi, ma'nosini chiqarib tashlashi va, ehtimol, hissiyotlarni tahlil qilishi kerak.
Bitta matn bir nechta ma'noga ega bo'lishi mumkin, bir nechta iboralar bir xil ma'noga ega bo'lishi mumkin yoki ma'no vaziyatga qarab o'zgarishi mumkin.
NLU algoritmlari kiritilgan matnni tushunish uchun ko'plab manbalardan matnni qayta ishlash uchun hisoblash usullaridan foydalanadi, bu ibora nimani anglatishini bilish yoki ikki shaxs o'rtasidagi suhbatni sharhlash kabi murakkab bo'lishi mumkin.
Sizning matningiz mashinada o'qiladigan formatga aylantiriladi. Natijada, NLU matnni shifrlash va natijani yaratish uchun hisoblash texnikasidan foydalanadi.
NLU turli vaziyatlarda qo'llanilishi mumkin, masalan, ikki kishi o'rtasidagi suhbatni tushunish, kimdir ma'lum bir vaziyatga qanday munosabatda bo'lishini aniqlash va shunga o'xshash boshqa vaziyatlar.
Xususan, NLUni tushunish uchun to'rtta til darajasi mavjud:
- Sintaksis: Bu grammatikadan to'g'ri foydalanilganligini va jumlalar qanday birlashtirilganligini aniqlash jarayonidir. Masalan, jumlaning mazmunini aniqlash uchun uning konteksti va grammatikasini hisobga olish kerak.
- Semantika: Biz matnni ko'rib chiqsak, fe'l tenor yoki ikki shaxs o'rtasida so'z tanlash kabi kontekstual ma'no nuanslari mavjud. Ushbu ma'lumotlar bitlari, shuningdek, bir xil og'zaki so'z ishlatilishi mumkin bo'lgan har qanday stsenariydan natijalarni ta'minlash uchun NLU algoritmi tomonidan ishlatilishi mumkin.
- So'z ma'nosini ajratish: bu iboradagi har bir so'z nimani anglatishini aniqlash jarayoni. Kontekstga qarab, u atamaga o'z ma'nosini beradi.
- Pragmatik tahlil: Bu ishning mazmuni va maqsadini tushunishga yordam beradi.
NLU muhim ahamiyatga ega ma'lumotlar olimlari chunki usiz ular chatbotlar va nutqni aniqlash dasturlari kabi texnologiyalardan ma'no chiqarish qobiliyatiga ega emaslar.
Axir, odamlar nutqni faollashtiradigan bot bilan suhbatlashishga o'rganib qolgan; kompyuterlarda esa bunday qulaylik hashamati yo'q.
Bundan tashqari, NLU nutqdagi his-tuyg'ularni va haqoratli so'zlarni siz bilganingizdek taniy oladi. Bu shuni anglatadiki, ma'lumotlar olimlari NLU imkoniyatlaridan foydalangan holda turli xil kontent formatlarini foydali tarzda tekshirishlari va matnni tasniflashlari mumkin.
NLG tabiiy tilni tushunishga to'g'ridan-to'g'ri qarama-qarshi ishlaydi, uning maqsadi tuzilmagan ma'lumotlarni foydalanish mumkin bo'lgan ma'lumotlarga aylantirish uchun tartibga solish va tushunishdir. Keyinchalik, NLG ni aniqlaymiz va ma'lumotlar olimlari undan amaliy foydalanish holatlarida foydalanish usullarini o'rganamiz.
Tabiiy til avlodi nima?
Tabiiy tilni qayta ishlash tabiiy til ishlab chiqarishni ham o'z ichiga oladi. Kompyuterlar tabiiy til ishlab chiqarish yordamida yozishlari mumkin, ammo tabiiy tilni tushunish o'qishni tushunishga qaratilgan.
Muayyan ma'lumotlarni kiritish orqali NLG inson tilida yozma javob yaratadi. Matnni nutqqa uzatish xizmatlari ushbu matnni nutqqa aylantirish uchun ham foydalanish mumkin.
Ma'lumotlar bo'yicha olimlar NLG tizimini ma'lumotlar bilan ta'minlaganlarida, tizim dialog orqali tushunish mumkin bo'lgan rivoyatlarni ishlab chiqarish uchun ma'lumotlarni tahlil qiladi.
Aslini olganda, NLG ma'lumotlar to'plamini biz tushunadigan tilga aylantiradi, bu tabiiy til deb ataladi. U sinchkovlik bilan o'rganilgan va maksimal darajada to'g'ri natija berishi uchun NLG haqiqiy inson tajribasi bilan ta'minlangan.
Biz allaqachon muhokama qilgan Alan Tyuringning ba'zi yozuvlarida kuzatilishi mumkin bo'lgan bu usul odamlarni kompyuter ular bilan qanday mavzuda bo'lishidan qat'i nazar, ishonchli va tabiiy tarzda suhbatlashayotganiga ishontirish uchun juda muhimdir.
NLG tashkilotlar tomonidan kompaniya ichidagi har bir kishi foydalanishi mumkin bo'lgan suhbat rivoyatlarini yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
Biznes razvedka panellari, avtomatlashtirilgan kontent ishlab chiqarish va yanada samarali ma'lumotlarni tahlil qilish uchun tez-tez ishlatiladigan NLG marketing, inson resurslari, savdo va axborot texnologiyalari kabi bo'limlarda ishlaydigan mutaxassislarga katta yordam berishi mumkin.
NLPda NLU va NGL qanday rol o'ynaydi?
NLP ma'lumotlar olimlari tomonidan ishlatilishi mumkin va sun'iy intellekt mutaxassislar tuzilmagan ma'lumotlar to'plamini kompyuterlar nutq va matnga tarjima qila oladigan shakllarga aylantirishi mumkin - ular hatto siz so'ragan savolga kontekstga mos keladigan javoblarni ham tuza oladilar (Siri va Alexa kabi virtual yordamchilarga yana bir bor o'ylab ko'ring).
Lekin NLU va NLG NLP ga qayerda mos keladi?
Ularning barchasi turli rollarni o'ynashiga qaramay, bu uchta fanning umumiy bir tomoni bor: ularning barchasi tabiiy til bilan shug'ullanadi. Xo'sh, uchtasi o'rtasidagi farq nima?
Buni quyidagicha ko'rib chiqing: NLU odamlar foydalanadigan tilni tushunishga qaratilgan bo'lsa, NLP eng muhim ma'lumotlarni aniqlaydi va ularni matn va raqamlar kabi narsalarga ajratadi.
U hatto zararli shifrlangan aloqalarda ham yordam berishi mumkin. Boshqa tomondan, NLG biz mazmunli deb talqin qilishimiz mumkin bo'lgan hikoyalarni yaratish uchun tuzilmagan ma'lumotlar to'plamidan foydalanadi.
NLP kelajagi
NLP ko'plab joriy tijorat maqsadlarida foydalanishga ega bo'lsa-da, ko'plab korxonalar uni keng miqyosda qo'llashni qiyinlashtirdi.
Bunga asosan quyidagi muammolar sabab bo'ladi: Tashkilotlarga tez-tez ta'sir ko'rsatadigan muammolardan biri bu ma'lumotlarning haddan tashqari yuklanishi bo'lib, ular ko'proq ma'lumotlarning cheksiz dengizi sharoitida qaysi ma'lumotlar to'plamlari hal qiluvchi ahamiyatga ega ekanligini aniqlashni qiyinlashtiradi.
Bundan tashqari, NLP dan samarali foydalanish uchun tashkilotlar ko'pincha ma'lumotlardan qimmatli ma'lumotlarni olish imkonini beradigan muayyan usullar va uskunalarga muhtoj.
Va nihoyat, NLP shuni anglatadiki, agar kompaniyalar NLP-dan foydalangan holda turli xil ma'lumotlar manbalaridan ma'lumotlar to'plamini qayta ishlash va saqlashni xohlasalar, eng zamonaviy texnikaga muhtojdirlar.
Firmalarning asosiy qismi NLP ni qabul qilishiga to'sqinlik qilayotgan to'siqlarga qaramay, xuddi shu tashkilotlar oxir-oqibat NLP, NLU va NLG ni o'z robotlariga real, insonga o'xshash o'zaro ta'sir va munozaralarni davom ettirishga imkon berish uchun qabul qilishlari mumkin.
Semantika va sintaksis NLP tadqiqotining ikkita kichik sohasi bo'lib, ularga katta e'tibor beriladi.
Xulosa
Biz hozirgacha muhokama qilgan narsalarni hisobga olsak: Ovoz va yozishga ma'no berish, NLU tabiiy tilni o'qiydi va tushunadi va NLG mashinalar yordamida yangi tilni ishlab chiqadi va chiqaradi.
Til NLU tomonidan faktlarni olish uchun ishlatiladi, NLG esa tabiiy tilni yaratish uchun NLU tomonidan olingan tushunchalardan foydalanadi.
Apple, Google va Amazon kabi IT sanoatidagi yirik o'yinchilarga e'tibor bering, ular NLPga sarmoya kiritishda davom etishlari uchun ular tizimlarini ishlab chiqish inson xatti-harakatlariga taqlid qiladi.
Leave a Reply