Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng tôi lập kế hoạch và tạo nội dung. Nó cũng ảnh hưởng đến cách mọi người khám phá tài liệu, từ những gì họ tìm kiếm trên Google đến những gì họ xem trên Netflix.
Quan trọng hơn, đối với các nhà tiếp thị nội dung, nó cho phép các nhóm phát triển bằng cách tự động hóa một số kiểu tạo nội dung và phân tích tài liệu hiện tại để cải thiện những gì bạn đang cung cấp và phù hợp hơn với ý định của khách hàng.
Có một số phần chuyển động trong AI và học máy các quy trình. Bạn đã bao giờ hỏi một trợ lý thông minh (chẳng hạn như Siri hoặc Alexa) chưa?
Câu trả lời rất có thể là “có”, điều này cho thấy bạn đã làm quen với xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở một mức độ nào đó (NLP).
Alan Turing là cái tên mà dân công nghệ nào cũng từng nghe đến. Phép thử Turing nổi tiếng được phát minh lần đầu tiên vào năm 1950 bởi nhà toán học và nhà khoa học máy tính nổi tiếng Alan Turing.
Anh ấy tuyên bố trong công việc của mình Máy tính và trí thông minh rằng một cỗ máy thông minh nhân tạo nếu nó có thể trò chuyện với một người và đánh lừa anh ta rằng anh ta đang trò chuyện với một con người.
Đây là cơ sở cho công nghệ NLP. Một hệ thống NLP hiệu quả sẽ có thể nắm bắt được truy vấn và ngữ cảnh của nó, phân tích nó, chọn cách hành động tốt nhất và trả lời bằng ngôn ngữ mà người dùng sẽ hiểu.
Các tiêu chuẩn trên toàn thế giới để hoàn thành nhiệm vụ trên dữ liệu bao gồm trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật học máy. Còn về ngôn ngữ của con người thì sao?
Các lĩnh vực tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đều thu hút được nhiều sự chú ý trong những năm gần đây.
Nhưng vì ba người có trách nhiệm khác nhau, điều quan trọng là tránh nhầm lẫn. Nhiều người tin rằng họ hiểu toàn bộ những ý tưởng này.
Vì ngôn ngữ tự nhiên đã có trong tên, tất cả những gì người ta làm là xử lý, hiểu và tạo ra nó. Tuy nhiên, chúng tôi quyết định có thể hữu ích nếu đi sâu hơn một chút, với tần suất chúng tôi gặp những cụm từ này được sử dụng thay thế cho nhau.
Do đó, hãy bắt đầu bằng cách xem xét kỹ từng người trong số họ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Bất kỳ ngôn ngữ tự nhiên nào cũng được máy tính coi là văn bản dạng tự do. Theo đó, trong khi nhập dữ liệu, không có từ khóa cố định ở những nơi cố định. Ngoài việc không có cấu trúc, ngôn ngữ tự nhiên cũng có nhiều lựa chọn biểu đạt khác nhau. Lấy ba cụm từ này làm minh họa:
- Thời tiết hôm nay thế nào?
- Hôm nay có khả năng mưa không?
- Hôm nay có yêu cầu tôi mang ô không?
Mỗi câu trong số này đều hỏi về dự đoán thời tiết cho ngày hôm nay, đó là mẫu số chung.
Là con người, chúng ta gần như có thể nhìn thấy ngay lập tức những mối liên hệ cơ bản này và hành động một cách thích hợp.
Tuy nhiên, đây là một thách thức đối với máy tính vì mọi thuật toán đều yêu cầu đầu vào tuân theo một định dạng cụ thể và cả ba câu lệnh đều có cấu trúc và định dạng khác nhau.
Và mọi thứ sẽ trở nên rất khó khăn rất sớm nếu chúng ta cố gắng hệ thống hóa các quy tắc cho từng tổ hợp từ trong mọi ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ máy tính hiểu được. NLP bước vào bức tranh trong tình huống này.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cố gắng mô hình ngôn ngữ tự nhiên của con người dữ liệu, có nguồn gốc từ ngôn ngữ học tính toán.
Ngoài ra, NLP tập trung vào việc sử dụng các phương pháp tiếp cận học máy và học sâu trong khi xử lý một lượng đáng kể đầu vào của con người. Nó thường được sử dụng trong triết học, ngôn ngữ học, khoa học máy tính, hệ thống thông tin và truyền thông.
Ngôn ngữ học tính toán, phân tích cú pháp, nhận dạng giọng nói, dịch máy và các lĩnh vực con khác của NLP chỉ là một số ít. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên biến tài liệu phi cấu trúc thành định dạng thích hợp hoặc văn bản có cấu trúc để hoạt động.
Để hiểu ý của người dùng khi họ nói bất cứ điều gì, nó xây dựng thuật toán và đào tạo mô hình bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu.
Nó hoạt động bằng cách nhóm các thực thể riêng biệt lại với nhau để nhận dạng (được gọi là nhận dạng thực thể) và bằng cách nhận dạng các mẫu từ. Các kỹ thuật bổ sung, mã hóa và tạo gốc được sử dụng để tìm các mẫu từ.
Trích xuất thông tin, nhận dạng giọng nói, gắn thẻ một phần giọng nói và phân tích cú pháp chỉ là một số công việc mà NLP thực hiện.
Trong thế giới thực, NLP được sử dụng cho các nhiệm vụ bao gồm điền bản thể học, lập mô hình ngôn ngữ, Phân tích tâm lý, trích xuất chủ đề, nhận dạng đối tượng được đặt tên, gắn thẻ các phần của giọng nói, trích xuất kết nối, dịch máy và trả lời câu hỏi tự động.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Một phần nhỏ của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên là hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Sau khi ngôn ngữ đã được đơn giản hóa, phần mềm máy tính phải hiểu, suy ra ý nghĩa, và thậm chí có thể thực hiện phân tích tình cảm.
Cùng một văn bản có thể có nhiều nghĩa, một số cụm từ có thể có cùng nghĩa, hoặc ý nghĩa có thể thay đổi tùy thuộc vào hoàn cảnh.
Các thuật toán của NLU sử dụng các phương pháp tính toán để xử lý văn bản từ nhiều nguồn nhằm hiểu được văn bản đầu vào, có thể cơ bản như biết một cụm từ có nghĩa là gì hoặc phức tạp như diễn giải một cuộc trò chuyện giữa hai cá nhân.
Văn bản của bạn được chuyển thành định dạng máy có thể đọc được. Do đó, NLU sử dụng các kỹ thuật tính toán để giải mã văn bản và tạo ra một kết quả.
NLU có thể được áp dụng trong nhiều tình huống khác nhau, chẳng hạn như hiểu một cuộc trò chuyện giữa hai người, xác định cảm nhận của một người về một hoàn cảnh nhất định và các tình huống tương tự khác.
Đặc biệt, có bốn cấp độ ngôn ngữ để nắm bắt NLU:
- Cú pháp: Đây là quá trình xác định xem ngữ pháp có đang được sử dụng một cách thích hợp hay không và cách các câu được ghép lại với nhau. Ví dụ, ngữ cảnh và ngữ pháp của một câu phải được tính đến để xác định xem nó có hợp lý hay không.
- Ngữ nghĩa: Khi chúng ta xem xét văn bản, các sắc thái ý nghĩa theo ngữ cảnh như thì giọng điệu của động từ hoặc sự lựa chọn từ giữa hai ngôi vị đều có ở đó. Các bit thông tin này cũng có thể được sử dụng bởi một thuật toán NLU để cung cấp kết quả từ bất kỳ tình huống nào trong đó có thể sử dụng cùng một từ được nói.
- Phân loại ý nghĩa từ: Là quá trình tìm ra ý nghĩa của mỗi từ trong một cụm từ. Tùy thuộc vào ngữ cảnh, nó đưa ra một thuật ngữ ý nghĩa của nó.
- Phân tích thực dụng: Nó giúp hiểu được bối cảnh và mục đích của tác phẩm.
NLU có ý nghĩa quan trọng đối với nhà khoa học dữ liệu bởi vì, nếu không có nó, họ thiếu khả năng trích xuất ý nghĩa từ các công nghệ như chatbot và phần mềm nhận dạng giọng nói.
Rốt cuộc, mọi người đã quen với việc trò chuyện với một bot hỗ trợ giọng nói; mặt khác, máy tính không có được sự dễ dàng sang trọng này.
Ngoài ra, NLU có thể nhận ra cảm xúc và những lời tục tĩu trong một bài phát biểu một cách chính xác nhất có thể. Điều này ngụ ý rằng các nhà khoa học dữ liệu có thể kiểm tra một cách hữu ích các định dạng nội dung khác nhau và phân loại văn bản bằng các khả năng của NLU.
NLG hoạt động đối lập trực tiếp với sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, nhằm tổ chức và hiểu dữ liệu phi cấu trúc để chuyển đổi nó thành dữ liệu có thể sử dụng được. Tiếp theo, hãy định nghĩa NLG và khám phá cách các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nó trong các trường hợp sử dụng thực tế.
Thế hệ ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng bao gồm sản xuất ngôn ngữ tự nhiên. Máy tính có thể viết bằng cách sử dụng sản xuất ngôn ngữ tự nhiên, nhưng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào đọc hiểu.
Bằng cách sử dụng dữ liệu đầu vào nhất định, NLG tạo ra câu trả lời bằng văn bản bằng ngôn ngữ của con người. Dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói cũng có thể được sử dụng để chuyển văn bản này thành lời nói.
Khi các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho hệ thống NLG dữ liệu, hệ thống sẽ phân tích dữ liệu để tạo ra các câu chuyện có thể hiểu được thông qua đối thoại.
Về bản chất, NLG chuyển đổi các tập dữ liệu thành một ngôn ngữ mà cả hai chúng ta đều hiểu, được gọi là ngôn ngữ tự nhiên. Để có thể cung cấp đầu ra được nghiên cứu kỹ lưỡng và chính xác ở mức độ khả thi tối đa, NLG được ưu đãi với kinh nghiệm của một con người ngoài đời thực.
Phương pháp này, có thể bắt nguồn từ một số bài viết của Alan Turing mà chúng ta đã thảo luận, là rất quan trọng để thuyết phục con người rằng máy tính đang trò chuyện với họ một cách hợp lý và tự nhiên, bất kể chủ thể đang ở đâu.
NLG có thể được sử dụng bởi các tổ chức để tạo ra các câu chuyện trò chuyện có thể được sử dụng bởi tất cả mọi người trong công ty.
NLG, được sử dụng thường xuyên nhất cho các bảng điều khiển thông minh kinh doanh, sản xuất nội dung tự động và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, có thể giúp ích rất nhiều cho các chuyên gia làm việc trong các bộ phận như tiếp thị, nhân sự, bán hàng và công nghệ thông tin.
NLU và NGL đóng vai trò gì trong NLP?
NLP có thể được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo các chuyên gia để chuyển đổi các tập dữ liệu phi cấu trúc thành các dạng mà máy tính có thể dịch sang giọng nói và văn bản - họ thậm chí có thể tạo các câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh cho câu hỏi bạn đặt ra (hãy nghĩ lại về các trợ lý ảo như Siri và Alexa).
Nhưng NLU và NLG phù hợp với NLP ở điểm nào?
Mặc dù chúng đều đóng những vai trò khác nhau, nhưng cả ba bộ môn này đều có một điểm chung: chúng đều xử lý bằng ngôn ngữ tự nhiên. Vì vậy, sự khác biệt giữa ba là gì?
Hãy xem xét nó theo cách này: trong khi NLU nhằm mục đích hiểu ngôn ngữ mà con người sử dụng, NLP xác định dữ liệu quan trọng nhất và tổ chức nó thành những thứ như văn bản và số.
Nó thậm chí có thể hỗ trợ các thông tin liên lạc được mã hóa có hại. Mặt khác, NLG sử dụng các tập hợp dữ liệu phi cấu trúc để tạo ra những câu chuyện mà chúng ta có thể hiểu là có ý nghĩa.
Tương lai của NLP
Mặc dù NLP có rất nhiều mục đích sử dụng thương mại hiện tại, nhưng nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc áp dụng nó một cách rộng rãi.
Điều này chủ yếu là do các vấn đề sau: Một vấn đề thường xuyên ảnh hưởng đến các tổ chức là quá tải thông tin, khiến họ gặp khó khăn trong việc xác định bộ dữ liệu nào là quan trọng giữa một biển dữ liệu dường như không ngừng nghỉ.
Ngoài ra, để sử dụng NLP một cách hiệu quả, các tổ chức thường cần các phương pháp và thiết bị nhất định cho phép họ trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu.
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, NLP ngụ ý rằng các công ty yêu cầu máy móc tiên tiến nếu họ muốn xử lý và lưu giữ các bộ sưu tập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau sử dụng NLP.
Bất chấp những trở ngại khiến phần lớn các công ty không áp dụng NLP, có vẻ như các tổ chức này cuối cùng sẽ áp dụng NLP, NLU và NLG để cho phép robot của họ duy trì các tương tác và thảo luận thực tế, giống như con người.
Ngữ nghĩa và cú pháp là hai lĩnh vực nghiên cứu của NLP đang nhận được rất nhiều sự quan tâm.
Kết luận
Cân nhắc những điều chúng ta đã thảo luận: Gán ý nghĩa cho giọng nói và chữ viết, NLU đọc và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, và NLG phát triển và xuất ra ngôn ngữ mới với sự hỗ trợ của máy móc.
NLU sử dụng ngôn ngữ để rút ra các dữ kiện, trong khi NLG sử dụng những hiểu biết sâu sắc mà NLU có được để tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.
Hãy để ý những người chơi lớn trong ngành CNTT như Apple, Google và Amazon tiếp tục đầu tư vào NLP để họ có thể phát triển hệ thống mà bắt chước hành vi của con người.
Bình luận