人工智能 正在改變我們計劃和生成內容的方式。 它還影響著人們發現素材的方式,從他們在 Google 上搜索的內容到他們在 Netflix 上瘋狂觀看的內容。
更重要的是,對於內容營銷人員來說,它使團隊能夠通過自動化某些類型的內容生成和分析當前材料來改進您提供的內容並更好地匹配客戶意圖。
人工智能中有幾個移動的部分, 機器學習 過程。 你有沒有問過智能助手(比如 Siri 或 Alexa)一個問題?
回答很可能是“是”,這表明您已經在一定程度上熟悉自然語言處理 (NLP)。
阿蘭·圖靈 是每個技術人員都聽說過的名字。 著名的圖靈測試由著名的數學家和計算機科學家艾倫·圖靈於 1950 年首次設計。
他在工作中聲稱 計算機與智能 如果一台機器可以與一個人交談並欺騙他認為他正在和一個人聊天,那麼它就是人工智能。
這是 NLP 技術的基礎。 一個高效的 NLP 系統將能夠掌握查詢及其上下文,對其進行分析,選擇最佳行動方案,並以用戶能夠理解的語言進行回答。
完成數據任務的全球標準包括人工智能和機器學習技術。 但是,人類語言呢?
自然語言生成(NLG)、自然語言理解(NLU)和自然語言處理(NLP)等領域近年來都受到了廣泛關注。
但由於三者的職責不同,因此避免混淆至關重要。 許多人認為他們完全理解了這些想法。
由於自然語言已經存在於名稱中,所以人們所做的就是處理、理解和產生它。 不過,考慮到我們經常遇到這些可互換使用的短語,我們認為再深入一點可能會有所幫助。
因此,讓我們首先仔細看看它們中的每一個。
什麼是自然語言處理?
任何自然語言都被計算機視為自由格式的文本。 由此可見,在輸入數據時,在固定的地方沒有固定的關鍵字。 自然語言除了是非結構化的,還有多種表達方式。 以這三個短語為例:
- 今天的天氣怎麼樣?
- 今天有可能下雨嗎?
- 今天需要我帶傘嗎?
這些陳述中的每一個都在詢問今天的天氣預報,這是共同點。
作為人類,我們幾乎可以立即看到這些基本聯繫並採取適當的行動。
然而,這是一個 計算機的挑戰 因為每個算法都要求輸入遵循特定的格式,並且所有三個語句都有不同的結構和格式。
如果我們嘗試為每種自然語言中的每個單詞組合編寫規則以幫助計算機理解,事情很快就會變得非常困難。 在這種情況下,NLP 就介入了。
自然語言處理 (NLP),它試圖 模擬自然人類語言 數據,起源於計算語言學。
此外,NLP 專注於使用機器學習和深度學習方法,同時處理大量的人工輸入。 它經常用於哲學、語言學、計算機科學、信息系統和通信領域。
計算語言學、句法分析、語音識別、機器翻譯和 NLP 的其他子領域只是少數。 自然語言處理將非結構化材料轉換為適當的格式或結構化文本以發揮作用。
為了理解用戶說話時的意思,它構建了算法並使用大量數據訓練模型。
它通過將不同的實體組合在一起進行識別(稱為實體識別)和識別單詞模式來進行操作。 詞形還原、標記化和詞幹提取技術用於查找單詞模式。
信息提取、語音識別、詞性標記和解析只是 NLP 所做的一些工作。
在現實世界中,NLP 用於包括本體填充、語言建模、 情感分析、主題提取、命名實體識別、詞性標註、連接提取、機器翻譯和自動問答。
什麼是自然語言理解?
自然語言處理的一小部分是自然語言理解。 語言被簡化後,計算機軟件必須理解、推斷含義,甚至可能進行情感分析。
相同的文本可以有多種含義,多個短語可以具有相同的含義,或者含義可以根據情況而改變。
NLU 算法使用計算方法來處理來自多個來源的文本以理解輸入文本,這可以像了解短語的含義一樣基本,也可以像解釋兩個人之間的對話一樣複雜。
您的文本將轉換為機器可讀的格式。 因此,NLU 採用計算技術來破譯文本並生成結果。
NLU 可以應用於多種情況,例如理解兩個人之間的對話,確定某人對某種情況的感受,以及其他類似性質的情況。
具體來說,掌握 NLU 有四個語言級別:
- 語法:這是確定語法是否被適當使用以及句子如何組合的過程。 例如,必須考慮一個句子的上下文和語法,以確定它是否有意義。
- 語義:當我們檢查文本時,存在上下文含義的細微差別,例如動詞中音或兩個人之間的單詞選擇。 NLU 算法也可以使用這些信息位來提供可以使用相同口語的任何場景的結果。
- 詞義消歧:這是弄清楚短語中每個單詞的含義的過程。 根據上下文,它賦予術語其含義。
- 語用分析:有助於理解工作的背景和目的。
NLU 對 數據科學家 因為沒有它,他們就無法從聊天機器人和語音識別軟件等技術中提取意義。
畢竟,人們習慣於與支持語音的機器人進行對話。 另一方面,計算機卻沒有這種輕鬆的奢侈。
此外,NLU 可以準確地識別演講中的情緒和褻瀆。 這意味著數據科學家可以有效地檢查各種內容格式並使用 NLU 的功能對文本進行分類。
NLG 直接反對自然語言理解,後者旨在組織和理解非結構化數據,以便將其轉換為可用數據。 接下來,讓我們定義 NLG 並探索數據科學家在實際用例中使用它的方式。
什麼是自然語言生成?
自然語言處理還包括自然語言產生。 計算機可以使用自然語言產生寫作,但自然語言理解側重於閱讀理解。
通過使用特定的數據輸入,NLG 可以用人類語言創建書面答案。 文字轉語音服務 也可用於將此文本轉換為語音。
當數據科學家向 NLG 系統提供數據時,系統會分析數據以產生可以通過對話理解的敘述。
從本質上講,NLG 將數據集轉換為我們都能理解的語言,稱為自然語言。 為了在可行的最大範圍內提供經過仔細研究和準確的輸出,NLG 被賦予了現實生活中人類的經驗。
這種方法可以追溯到我們已經討論過的艾倫·圖靈的一些著作,它對於讓人類相信計算機正在以一種似是而非的自然方式與他們交談至關重要,而不管手頭的主題是什麼。
組織可以使用 NLG 來生成可供公司內部每個人使用的對話式敘述。
NLG 最常用於商業智能儀表板、自動化內容生產和更有效的數據分析,對於在營銷、人力資源、銷售和信息技術等部門工作的專業人士來說是一個很大的幫助。
NLU 和 NGL 在 NLP 中扮演什麼角色?
NLP 可以被數據科學家和 人工智能 專業人士將非結構化數據集轉換為計算機可以翻譯成語音和文本的形式——他們甚至可以針對您向他們提出的問題構建適合上下文的回复(再回想一下 Siri 和 Alexa 等虛擬助手)。
但是 NLU 和 NLG 在哪裡適合 NLP 呢?
儘管它們都扮演不同的角色,但所有這三個學科都有一個共同點:它們都處理自然語言。 那麼,這三者有什麼區別呢?
以這種方式考慮:NLU 旨在理解人類使用的語言,而 NLP 識別最關鍵的數據並將其組織成文本和數字等內容。
它甚至可以協助進行有害的加密通信。 另一方面,NLG 使用非結構化數據的集合來生成我們可以解釋為有意義的故事。
NLP 的未來
儘管 NLP 目前有許多商業用途,但許多企業發現很難廣泛採用它。
這主要是因為以下問題: 經常影響組織的一個問題是信息過載,這使得他們很難在看似無窮無盡的海量數據中確定哪些數據集至關重要。
此外,為了有效地使用 NLP,組織經常需要某些方法和設備,使他們能夠從數據中提取有價值的信息。
最後但並非最不重要的一點是,NLP 意味著如果公司希望使用 NLP 處理和保留來自各種數據源的數據集合,則需要尖端的機器。
儘管大多數公司在採用 NLP 方面存在障礙,但這些組織似乎最終會採用 NLP、NLU 和 NLG,以使他們的機器人能夠維持現實的、類人的交互和討論。
語義和句法是 NLP 研究的兩個子領域,受到了很多關注。
結論
考慮到我們迄今為止所討論的內容:為語音和寫作賦予意義,NLU 閱讀和理解自然語言,NLG 在機器的幫助下開發和輸出新語言。
NLU 使用語言來提取事實,而 NLG 使用 NLU 獲得的見解來生成自然語言。
提防蘋果、谷歌和亞馬遜等 IT 行業的主要參與者繼續投資 NLP,以便他們能夠 開發系統 模仿人類行為。
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