Generierung natürlicher Sprache: Die wichtigsten Dinge, die Sie wissen müssen

Aus linguistischer Sicht wurde die Sprache für das Überleben der Menschen geschaffen. Die effektive Kommunikation half einem primitiven Menschen, in Gruppen zu jagen, zu sammeln und zu überleben. Das bedeutet, dass eine Sprache notwendig ist, um alle Aktivitäten auszuführen, die nicht nur für das Überleben, sondern auch für ein sinnvolles Dasein des Menschen erforderlich sind. Mit der Entwicklung der Menschen entwickelten sich auch ihre literarischen Fähigkeiten. Von Bildschriften bis hin zu gut entwickelten universellen Schriften haben wir einen beeindruckenden Fortschritt gemacht. In der Tat ein so bemerkenswerter Fortschritt, dass eine von Menschen entwickelte Maschine jetzt Daten lesen und Texte schreiben kann, und zwar nicht in einer maschinellen, binären Sprache, sondern in einer echten Konversationssprache. Natural Language Generation hat dies möglich gemacht.

Was ist die Generierung natürlicher Sprache?

Natürliche Sprache ist ein Ableger der Künstlichen Intelligenz. Es ist ein Werkzeug, um Daten automatisch zu analysieren, zu interpretieren, die wichtigen Informationen zu identifizieren und auf einen einfachen Text einzugrenzen, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen einfacher, schneller und natürlich billiger zu machen. Es knirscht Zahlen und entwirft eine Erzählung für Sie.

Was sind die verschiedenen Varianten der Natural Language Generation?

1. Grundlegende Generierung natürlicher Sprache:

   Die Grundform von NLG wandelt Daten durch Excel-ähnliche Funktionen in Text um. Zum Beispiel ein Seriendruck, der Zahlen in einer Sprache neu formuliert.

2. Schablonengenerierung natürlicher Sprache:

   Bei dieser Art von NGL-Tool übernimmt ein Benutzer die Aufgabe, Inhaltsvorlagen zu entwerfen und die Ausgabe zu interpretieren. Systeme mit Vorlagen sind in ihrer Fähigkeit eingeschränkt, mehrere Datenquellen zu scannen und erweiterte Analysen durchzuführen.

3. Fortgeschrittene Generierung natürlicher Sprache:

   Es ist die „klügste“ Art der Datenanalyse. Es verarbeitet die Daten von Anfang an und trennt sie nach ihrer Bedeutung für ein bestimmtes Publikum und schreibt dann die Erzählung mit relevanten Informationen in einem Gesprächston. Wenn beispielsweise ein Datenanalyst wissen möchte, wie sich ein bestimmtes Produkt auf einem Markt entwickelt, würde ein fortschrittliches NLG-Tool einen Bericht schreiben, indem nur die Daten des erforderlichen Produkts getrennt werden.

Brauchen wir wirklich die Generierung natürlicher Sprache?

Eine Reihe von Geräten sind mit dem Internet verbunden, wodurch ein riesiges Internet der Dinge entsteht. All diese Geräte erstellen Daten in Blitzgeschwindigkeit, was zur Generierung von Big Data führt. Es ist fast menschlich unmöglich, diese enormen Daten zu analysieren, zu interpretieren und rationale Eingriffe daraus zu ziehen. Neben der Datenanalyse und genauen Interpretation sind die Notwendigkeit einer optimalen Nutzung von Ressourcen, Kostensenkung und Zeitmanagement die wesentlichen Voraussetzungen für ein modernes Unternehmen, um zu überleben, zu wachsen und zu gedeihen. Natural Language Generation hilft dabei, all diese Ziele auf einen Schlag effektiv zu erreichen.
Darüber hinaus, wenn eine Maschine diese Routineaufgaben ausführen kann, und zwar genau. So können sich wertvolle Humanressourcen den Aktivitäten hingeben, die Innovation, Kreativität und Problemlösung erfordern.

Wird Natural Language Generation Arbeitsplätze vernichten?

Zunächst einmal können nicht alle Arten von Erzählungen mit Werkzeugen zur Erzeugung natürlicher Sprache geschrieben werden. Es dient nur zum Erstellen eines Textes auf der Grundlage von Daten. Kreatives Schreiben, fesselnde Inhalte werden nicht nur durch analytische Fähigkeiten entwickelt, sondern mit Hilfe einer großen emotionalen Beteiligung. Die Leidenschaft eines Einzelnen, seine Fähigkeiten, seine Fähigkeit, komplexe Begriffe in einfacheren Formaten darzustellen, können nicht ersetzt werden. Darüber hinaus ist menschliches Eingreifen von entscheidender Bedeutung, um den Text zu rationalisieren, der von Tools zur Erzeugung natürlicher Sprache erstellt wurde.
Natural Language Generation erweitert nur die Arbeit und bereichert das Leben der Mitarbeiter, indem es sie von niederen Tätigkeiten befreit. Alain Kaeser , Gründer von Yseop, hat zu Recht anerkannt, dass-

„Die nächste industrielle Revolution wird die Revolution der künstlichen Intelligenz und die Automatisierung der Wissensarbeit und sich wiederholender Aufgaben sein, um die menschliche Leistungsfähigkeit zu verbessern.“

Warum sollten Sie sich mit Natural Language Generation vertraut machen?

Eine von Forrester Research in Auftrag gegebene Studie prognostizierte für 2017 einen Anstieg der Investitionen in künstliche Intelligenz um 300 % im Vergleich zu 2016. Der Markt für künstliche Intelligenz wird von 8 Mrd mit einer Liste der „heißesten zehn Technologien der künstlichen Intelligenz “, die in naher Zukunft den Markt beherrschen werden. Natural Language Generation ist eine davon und wird einen enormen Schub erfahren.

Beispiele und Anwendungen der Generierung natürlicher Sprache

Techniken zur Generierung natürlicher Sprache werden in verschiedenen Branchen gemäß ihren Anforderungen eingesetzt. Healthcare-Pharma, Bankdienstleistungen, digitales Marketing… es ist überall!
Von Fondsberichten im Finanzwesen und Kampagnenanalyseberichten im Marketing bis hin zu personalisierten Kundenbenachrichtigungen für die Erstellung von Dashboards im Vertrieb und in der Kundendienstwartung wird es verwendet, um effektive Ergebnisse für alle Abteilungen in einer Organisation zu generieren. Werfen wir einen kurzen Blick darauf, wie vielfältig NLG in verschiedenen Abteilungen eingesetzt wird:

• Marketing – Zwei Hauptaufgaben einer Marketingabteilung sind die Entwicklung einer Marktstrategie und die Durchführung von Marktforschung. Beide Aktivitäten hängen stark von der Datenanalyse ab und werden in der heutigen Welt von Big Data immer komplexer. Tools zur Erzeugung natürlicher Sprache können Ihnen dabei helfen, große Datenmengen zu scannen, zu analysieren und innerhalb weniger Stunden Berichte für Sie zu schreiben.
• Verkäufe – Ein Verkaufsanalysebericht zeigt die Trends im Verkaufsvolumen eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum an. Ein Verkaufsanalysebericht beleuchtet die Faktoren, die sich auf den Verkauf auswirken, wie Saison, Wettbewerbsstrategie, Werbemaßnahmen usw. Manager verwenden Verkaufsanalyseberichte, um Marktchancen und Bereiche zu erkennen, in denen sie das Volumen steigern könnten. Diese Berichte basieren ausschließlich auf gigantischen Daten. Programme zur Generierung natürlicher Sprache ersparen Ihnen Zeit und Mühe beim manuellen Scannen von Daten, beim Auffinden von Trends und beim Schreiben von Berichten. Sobald Sie die Eingaben zugeführt haben, kümmert es sich um all diese Aktivitäten.
• Bankwesen und Finanzen – Ob es sich um eine Finanzabteilung einer Organisation oder eine Investmentbank handelt, Finanzberichte, die die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens angeben, müssen geschrieben und an Aktionäre, Investoren, Ratingagenturen, Regierungsbehörden usw. versandt werden. Der allgemeine Jahresabschluss wie Bilanzen, Kapitalflussrechnungen, Gewinn- und Verlustrechnungen usw. sind voller Zahlen und ein Leser möchte diese Aussagen schnell verstehen. Die Software zur Erzeugung natürlicher Sprache durchsucht diese Aufstellungen und präsentiert diese Informationen in einem einfachen Textformat und nicht in einem komplizierten Buchhaltungsformat.
• Gesundheitswesen und Medizin – Kürzlich werden Tools zur Erzeugung natürlicher Sprache verwendet, um elektronische Krankenakten zusammenzufassen. Zusätzliche Forschung in diesem Bereich öffnet Medizinern Türen zu einer umsichtigen medizinischen Entscheidungsfindung. Laut NCBI-Bericht wird es auch bei der Kommunikation mit Patienten als Teil von Patientenaufklärungsprogrammen in Indien verwendet . Die durch die medizinische Forschung gesammelten Daten, z. B. welche Arten von Zivilisationskrankheiten am schlimmsten oder welche Arten von Gewohnheiten gesund sind, können in einer einfachen Sprache für Patienten zusammengefasst werden, was für die Ärzte äußerst nützlich ist, um ihren Rat zu begründen.

Und das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die Anwendungen von NLG-Tools sind bereits weit verbreitet und bereit, in Zukunft zu größeren Höhen abzuheben.

Techniken der Generierung natürlicher Sprache – So fangen Sie an

Ein verfeinertes System zur Erzeugung natürlicher Sprache muss einige Aspekte der Planung und Zusammenführung von Informationen einbringen, damit die NLG-Tools den Text erzeugen können, der natürlich und interessant erscheint. Die allgemeinen Stufen der Generierung natürlicher Sprache, wie von Dale und Reiter in ihrem Buch „Building Natural Language Generation Systems“ vorgeschlagen, sind:

1. Inhaltsbestimmung:

   In dieser Phase muss ein Datenanalyst entscheiden, welche Art von Informationen präsentiert werden sollen, indem er nach eigenem Ermessen in Bezug auf die Relevanz handelt. Zum Beispiel die Entscheidung, welche Art von Informationen ein Aktienhändler wissen möchte und welche Art von Informationen ein Händler auf dem Rohstoffmarkt wissen möchte.

2. Dokumentenstrukturierung:

   In dieser Phase muss ein Benutzer die Reihenfolge, das Format des Inhalts und die gewünschte Vorlage festlegen. Zum Beispiel, um die Reihenfolge von Large-Cap-, Mid-Cap- und Small-Cap-Aktien festzulegen, während Sie eine Erzählung über Aktienbewegungen an der Börse schreiben.

3. Anhäufung:

   Keine Wiederholung ist die Grundregel jeder Berichterstellung. Um es einfach zu halten und die Lesbarkeit zu verbessern, fällt das Zusammenführen von Sätzen, das Weglassen von sich wiederholenden Wörtern, Phrasen usw. in diese Phase. Wenn NLG-Software beispielsweise einen Umsatzbericht schreibt und sich das Umsatzvolumen einige Monate lang nicht wesentlich ändert, besteht die Möglichkeit, dass NLG-Software sich wiederholende Absätze ohne wesentliche Informationen schreibt. Sie müssen es dann so komprimieren, dass es nicht lang und langweilig wird.

4. Sprachwahl:

   Entscheiden, welche Wörter genau verwendet werden sollen, um bestimmte Konzepte zu beschreiben. Beispielsweise die Entscheidung, ob bei der Beschreibung einer Änderung das Wort „mittel“ oder „moderat“ verwendet werden soll.

Beste verfügbare Softwareprodukte für die Generierung natürlicher Sprache

Es gibt eine Vielzahl von Softwareprodukten, die Ihnen den Einstieg in die Generierung natürlicher Sprache erleichtern. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop sind beliebte. Sie können eine Entscheidung treffen, basierend auf der Branche, in der Sie tätig sind, für die Abteilung, in der Sie das Tool einsetzen, der genauen Art der Berichterstellung usw. Lassen Sie uns sehen, welche Art von Hilfe diese Programme den Unternehmen bieten.

• Yseop: Die Natural Language Generation-Software von Yseop Compose ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, indem Erkenntnisse in einer einfachen Sprache erklärt werden. Yseop Compose ist die einzige mehrsprachige Natural Language Generation-Software und daher wirklich global.
• Amazon Polly: Es ist eine Software, die Text in lebensechte Sprache umwandelt und es Ihnen ermöglicht, sprechende Anwendungen zu erstellen und völlig neue Kategorien sprachfähiger Produkte zu entwickeln.
• Arria: Die Arria NLG-Plattform integriert modernste Techniken in den Bereichen Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Computerlinguistik. Es analysiert große und vielfältige Datensätze und schreibt automatisch maßgeschneiderte, umsetzbare Berichte darüber, was in diesen Daten passiert, ohne menschliches Eingreifen, in großem Umfang und mit großer Geschwindigkeit.
• Quill: Es ist eine fortschrittliche NLG-Plattform, die die Absichten der Benutzer versteht und relevante Datenanalysen durchführt, um intelligente Narrative zu liefern – automatisierte Geschichten voller zielgruppenrelevanter, aufschlussreicher Informationen.
• Synthesys: Es ist eines der beliebtesten NLG-Softwareprodukte, das alle Daten durchsucht und die wichtigen Personen, Orte, Organisationen, Ereignisse und Fakten hervorhebt, die besprochen werden, hervorgehobene Punkte auflösen und bestimmen, was wichtig ist, die Punkte miteinander verbinden und herausfinden, was das Finale ist Bild bedeutet, es mit den Chancen, Risiken und Anomalien zu vergleichen, nach denen Benutzer suchen.

Tools zur Erzeugung natürlicher Sprache automatisieren Analysen und steigern die Effizienz von Business-Intelligence-Tools. Anstatt Diagramme und Tabellen zu erstellen, interpretieren NLG-Tools die Daten und entwerfen eine Analyse in schriftlicher Form, die genau das vermittelt, was wichtig zu wissen ist. Diese Tools führen regelmäßige Analysen vordefinierter Datensätze durch, beseitigen den manuellen Aufwand, der zum Erstellen von Berichten erforderlich ist, und die Facharbeiter, die zum Analysieren und Interpretieren der Ergebnisse erforderlich sind.
Sie sagen, Daten sind das neue Öl – ist das wirklich wahr?

Was sind die besten Ressourcen, um die Generierung natürlicher Sprache zu lernen?

Gartner, ein führendes Forschungs- und Beratungsunternehmen, prognostiziert, dass die meisten Unternehmen bis 2019 einen Chief Data Officer einstellen müssen. Angesichts der gigantischen Menge an verfügbaren Daten ist es wichtig zu entscheiden, welche Informationen den Geschäftswert steigern, die Effizienz steigern und das Risikomanagement verbessern können. Dies liegt in der Verantwortung der Datenbeauftragten. Angesichts der weltweit steigenden Nachfrage nach diesem Beruf gibt es keinen besseren Zeitpunkt, um sich über die Generierung natürlicher Sprache zu informieren, die ein entscheidender Bestandteil der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz ist.
Obwohl die Generierung natürlicher Sprache einen enormen Umfang hat, gibt es nur sehr wenige umfassende akademische Programme, die darauf ausgelegt sind, Kandidaten für die Zukunft auszubilden. Mit einer großartigen Vision bietet UpGrad jedoch in Partnerschaft mit IIIT-Bangalore ein PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI an, das darauf abzielt, hochqualifizierte Fachkräfte in Indien aufzubauen, um der steigenden globalen Nachfrage gerecht zu werden. Sie haben die Möglichkeit, aus einer umfassenden Sammlung von Fallstudien zu lernen, die von Branchenexperten handverlesen wurden, um Ihnen ein tiefes Verständnis dafür zu vermitteln, wie sich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auf Branchen wie Telekommunikation, Automobil, Finanzen und mehr auswirken.
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