Generazione del linguaggio naturale: le cose principali che devi sapere

Da un punto di vista linguistico, il linguaggio è stato creato per la sopravvivenza degli esseri umani. La comunicazione efficace ha aiutato un uomo primitivo a cacciare, raccogliere e sopravvivere in gruppo. Ciò significa che è necessario un linguaggio per svolgere tutte le attività necessarie non solo per la sopravvivenza, ma anche per un'esistenza significativa degli esseri umani. Con l'evoluzione degli esseri umani, anche le loro abilità letterarie. Dalle scritture pittoriche a quelle universali ben sviluppate, abbiamo fatto progressi impressionanti. In effetti, progressi così notevoli che una macchina sviluppata dall'uomo ora può leggere dati, scrivere testo e non in una macchina, un linguaggio binario ma un vero linguaggio colloquiale. Natural Language Generation lo ha reso possibile.

Cos'è la generazione del linguaggio naturale?

Il linguaggio naturale è una propaggine dell'Intelligenza Artificiale. È uno strumento per analizzare automaticamente i dati, interpretarli, identificare le informazioni importanti e restringerle a un testo semplice, per rendere il processo decisionale nel mondo degli affari più facile, più veloce e, naturalmente, più economico. Sgranocchi numeri e abbozza una narrazione per te.

Quali sono le diverse varianti della generazione del linguaggio naturale?

1. Generazione di base del linguaggio naturale:

   La forma base di NLG converte i dati in testo tramite funzioni simili a Excel. Ad esempio, una stampa unione che riformula i numeri in una lingua.

2. Generazione del linguaggio naturale basata su modelli:

   In questo tipo di strumento NGL, un utente risponde alla chiamata per la progettazione di modelli di contenuto e l'interpretazione dell'output. I sistemi basati su modelli sono limitati nella loro capacità di scansionare più origini dati, eseguire analisi avanzate.

3. Generazione avanzata di linguaggio naturale:

   È il modo più "intelligente" di analizzare i dati. Elabora i dati fin dall'inizio e li separa in base al loro significato per un particolare pubblico, quindi scrive la narrazione con le informazioni pertinenti in un tono colloquiale. Ad esempio, se un analista di dati vuole sapere come sta andando un determinato prodotto in un mercato, uno strumento NLG avanzato scriverebbe un report separando i dati del solo prodotto richiesto.

Abbiamo davvero bisogno della generazione del linguaggio naturale?

Un certo numero di dispositivi è connesso a Internet creando un enorme Internet of Things. Tutti questi dispositivi stanno creando dati alla velocità della luce portando alla generazione di Big Data. È quasi umanamente impossibile analizzare, interpretare e trarre interferenze razionali da questi enormi dati. Insieme all'analisi dei dati e all'interpretazione accurata, la necessità di un uso ottimale delle risorse, la riduzione dei costi e la gestione del tempo sono gli elementi essenziali per la sopravvivenza, la crescita e lo sviluppo di un'azienda moderna. Natural Language Generation aiuta a raggiungere efficacemente tutti questi obiettivi in ​​una volta sola.
Inoltre, quando una macchina può svolgere queste attività di routine e con precisione. Così, preziose risorse umane possono sbizzarrirsi in attività che richiedono innovazione, creatività e risoluzione dei problemi.

Natural Language Generation ucciderà posti di lavoro?

Prima di tutto, non tutti i tipi di narrativa possono essere scritti dagli strumenti di generazione del linguaggio naturale. Serve solo per creare un testo basato sui dati. La scrittura creativa, il contenuto coinvolgente è sviluppato non solo da capacità analitiche ma con l'aiuto di un maggiore coinvolgimento emotivo. La passione di un individuo, le sue capacità, la sua capacità di soddisfare termini complessi in formati più semplici non possono essere sostituiti. Inoltre, per razionalizzare il testo creato dagli strumenti di generazione del linguaggio naturale, l'intervento umano è fondamentale.
Natural Language Generation non fa che aumentare il lavoro e arricchire la vita dei dipendenti liberandoli da lavori umili. Alain Kaeser , fondatore di Yseop ha giustamente riconosciuto che-

"La prossima rivoluzione industriale sarà la rivoluzione dell'intelligenza artificiale e l'automazione del lavoro della conoscenza e dei compiti ripetitivi per migliorare le capacità umane".

Perché dovresti imparare a usare Natural Language Generation?

Una ricerca commissionata da Forrester Research prevede un aumento del 300% degli investimenti nell'intelligenza artificiale nel 2017 rispetto al 2016. Il mercato dell'intelligenza artificiale passerà da 8 miliardi di dollari nel 2016 a oltre 47 miliardi di dollari nel 2020. Sulla base di questo rapporto, la rivista Forbes è arrivata con un elenco delle "dieci tecnologie di intelligenza artificiale più calde " che domineranno il mercato nel prossimo futuro. Natural Language Generation è uno di questi ed è destinato a vedere un enorme aumento.

Esempi e applicazioni della generazione del linguaggio naturale

Le tecniche di generazione del linguaggio naturale vengono utilizzate in vari settori in base alle loro esigenze. Sanità-Farma, Servizi bancari, Marketing digitale… è ovunque!
Dal report sui fondi in finanza e analisi delle campagne nel marketing agli avvisi personalizzati per i clienti per la preparazione di dashboard nelle vendite e nella manutenzione del servizio clienti, viene utilizzato per generare risultati efficaci per tutti i dipartimenti di un'organizzazione. Diamo una rapida occhiata a come NLG ha svariate applicazioni nei vari reparti:

• Marketing: due responsabilità principali di un dipartimento di marketing sono la progettazione della strategia di mercato e la conduzione di ricerche di mercato. Entrambe queste attività dipendono fortemente dall'analisi dei dati e nel mondo odierno dei big data sta diventando sempre più complesso. Gli strumenti di generazione del linguaggio naturale possono aiutarti a scansionare big data, analizzarli e scrivere report per te in poche ore.
• Vendite: un report di analisi delle vendite indica le tendenze del volume delle vendite di un'azienda in un periodo di tempo. Un rapporto di analisi delle vendite mette in luce i fattori che influiscono sulle vendite, come la stagione, la strategia della concorrenza, gli sforzi pubblicitari, ecc. I gestori utilizzano i rapporti di analisi delle vendite per riconoscere le opportunità di mercato e le aree in cui potrebbero aumentare il volume. Questi rapporti si basano esclusivamente su dati enormi. I programmi di generazione del linguaggio naturale consentono di risparmiare tempo e fatica nella scansione manuale dei dati, nella ricerca di tendenze e nella scrittura di rapporti. Una volta alimentati gli input, si occupa di tutte queste attività.
• Banche e finanza: può essere un dipartimento finanziario di un'organizzazione o una banca di investimento, i rapporti finanziari che affermano la salute finanziaria di un'azienda devono essere scritti e inviati ad azionisti, investitori, agenzie di rating, agenzie governative ecc. Il bilancio generale come i bilanci, il rendiconto finanziario, il conto economico ecc. sono carichi di numeri e un lettore ama avere una rapida comprensione di queste affermazioni. Il software Natural Language Generation esegue la scansione di queste dichiarazioni e presenta queste informazioni in un semplice formato di testo anziché in un complicato formato contabile.
• Sanità e medicina - Recentemente gli strumenti di generazione del linguaggio naturale vengono utilizzati per riassumere le cartelle cliniche elettroniche. Ulteriori ricerche in questo settore stanno aprendo le porte a un processo decisionale medico prudente per i professionisti sanitari. Viene anche utilizzato per comunicare con i pazienti, come parte dei programmi di sensibilizzazione dei pazienti in India, secondo il rapporto dell'NCBI . I dati raccolti attraverso la ricerca medica come quali tipi di malattie dello stile di vita sono più terribili o quali tipi di abitudini sono sane possono essere riassunti in un linguaggio semplice per i pazienti, estremamente utile per i medici per chiedere il loro consiglio.

E questa è solo la punta dell'iceberg. Le applicazioni degli strumenti NLG sono già molto diffuse e sono pronte a prendere piede in futuro.

Tecniche di generazione del linguaggio naturale – Come iniziare

Un raffinato sistema di generazione del linguaggio naturale ha bisogno di iniettare alcuni aspetti di pianificazione e fusione delle informazioni per consentire agli strumenti NLG di generare il testo che appare naturale e interessante. Le fasi generali della generazione del linguaggio naturale, come proposto da Dale e Reiter nel loro libro "Building Natural Language Generation Systems", sono:

1. Determinazione del contenuto:

   In questa fase, un analista di dati deve decidere che tipo di informazioni presentare utilizzando la propria discrezionalità rispetto alla rilevanza. Ad esempio, decidere che tipo di informazioni un commerciante di azioni vorrebbe sapere rispetto a quale tipo di informazioni un commerciante nel mercato delle materie prime vorrebbe sapere.

2. Strutturazione del documento:

   In questa fase, un utente dovrà decidere la sequenza, il formato del contenuto e il modello desiderato. Ad esempio, per decidere l'ordine delle azioni large cap, mid cap e small cap mentre si scrive un racconto sul movimento azionario nel mercato azionario.

3. Aggregazione:

   Nessuna ripetizione è la regola base di qualsiasi redazione di report. Per mantenerlo semplice e migliorare la leggibilità, l'unione di frasi, l'omissione di parole ripetitive, frasi ecc., rientra in questa fase. Ad esempio, se il software NLG sta scrivendo un rapporto sulle vendite e non vi è alcun cambiamento sostanziale nel volume delle vendite per alcuni mesi, è probabile che il software NLG possa scrivere paragrafi ripetitivi senza informazioni sostanziali. Dovrai quindi condensarlo in modo che non diventi lungo e noioso.

4. Scelta linguale:

   Decidere quali parole usare esattamente per descrivere concetti particolari. Ad esempio, decidere se utilizzare la parola "medio" o "moderato" per descrivere un cambiamento.

I migliori prodotti software disponibili per la generazione del linguaggio naturale

Ci sono una varietà di prodotti software disponibili per aiutarti a iniziare con la generazione del linguaggio naturale. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop sono quelli popolari. Puoi prendere una decisione in base al settore in cui operi, per il dipartimento in cui utilizzerai lo strumento, la natura esatta della creazione di report, ecc. Vediamo che tipo di aiuto offrono questi programmi alle aziende.

• Yseop: il software Natural Language Generation di Yseop Compose consente il processo decisionale basato sui dati spiegando le informazioni dettagliate in un linguaggio semplice. Yseop Compose è l'unico software multilingue di generazione del linguaggio naturale e quindi veramente globale.
• Amazon Polly: è un software che trasforma il testo in un discorso realistico, consentendo di creare applicazioni che parlano e creare categorie completamente nuove di prodotti abilitati alla sintesi vocale.
• Arria: Arria NLG Platform è quella che integra tecniche all'avanguardia nell'analisi dei dati, nell'intelligenza artificiale e nella linguistica computazionale. Analizza set di dati ampi e diversificati e scrive automaticamente report su misura e utilizzabili su ciò che sta accadendo all'interno di quei dati, senza l'intervento umano, su vasta scala e velocità.
• Quill: è una piattaforma NLG avanzata che comprende le intenzioni dell'utente ed esegue l'analisi dei dati rilevanti per fornire narrazioni intelligenti, storie automatizzate piene di informazioni utili per il pubblico e approfondite.
• Synthesys: è uno dei popolari prodotti software NLG che scansiona tutti i dati ed evidenzia le persone importanti, i luoghi, le organizzazioni, gli eventi e i fatti discussi, risolve i punti evidenziati e determina ciò che è importante, collegando i punti insieme e scoprendo qual è il risultato finale immagine significa confrontarla con le opportunità, i rischi e le anomalie che gli utenti cercano.

Gli strumenti di generazione del linguaggio naturale automatizzano l'analisi e aumentano l'efficacia degli strumenti di Business Intelligence. Anziché generare grafici e tabelle, gli strumenti NLG interpretano i dati e le bozze dell'analisi in una forma scritta che comunica esattamente ciò che è importante sapere. Questi strumenti eseguono analisi regolari di set di dati predefiniti, eliminano gli sforzi manuali necessari per redigere report e il lavoro qualificato necessario per analizzare e interpretare i risultati.
Dicono che i dati siano il nuovo petrolio: è davvero vero?

Quali sono le migliori risorse per imparare la generazione del linguaggio naturale?

Gartner, una delle principali società di ricerca e consulenza, prevede che la maggior parte delle aziende dovrà assumere un Chief Data officer entro il 2019. Con l'enorme quantità di dati disponibili, è importante decidere quali informazioni possono aggiungere valore al business, aumentare l'efficienza e migliorare la gestione del rischio. Questa sarà la responsabilità dei Responsabili del trattamento dei dati. Con la crescente domanda globale per la professione, non può esserci momento migliore per conoscere la generazione del linguaggio naturale, che è una parte fondamentale della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale.
Sebbene la generazione del linguaggio naturale abbia una portata enorme, ci sono pochissimi programmi accademici completi progettati per formare i candidati ad essere pronti per il futuro. Tuttavia, con una grande visione, UpGrad offre un PG Diploma in Machine Learning e AI , in collaborazione con IIIT-Bangalore, che mira a formare professionisti altamente qualificati in India per soddisfare la crescente domanda globale. Ti dà la possibilità di imparare da una raccolta completa di casi di studio, selezionati personalmente da esperti del settore, per darti una comprensione approfondita di come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale influiscono su settori come telecomunicazioni, automobili, finanza e altro.
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