自然言語生成：知っておくべき重要事項

言語学の観点から、言語は人間の生存のために作成されました。 効果的なコミュニケーションは、原始人がグループで狩り、集まり、生き残るのに役立ちました。 これは、生き残るだけでなく、人間の意味のある存在に必要なすべての活動を実行するために言語が必要であることを意味します。 人間が進化するにつれて、彼らの文学的なスキルも進化しました。 絵のスクリプトからよく発達した普遍的なスクリプトまで、私たちは目覚ましい進歩を遂げました。 実際、人間によって開発されたマシンがデータの読み取り、テキストの書き込みを行うことができるようになり、マシンのバイナリ言語ではなく、実際の会話言語であるという驚くべき進歩があります。 自然言語生成はこれを可能にしました。

自然言語生成とは何ですか？

自然言語は人工知能の派生物です。 これは、データを自動的に分析し、解釈し、重要な情報を特定し、それを単純なテキストに絞り込んで、ビジネスでの意思決定をより簡単、迅速、そしてもちろん安価にするためのツールです。 それは数字をクランチし、あなたのために物語を起草します。

自然言語生成のさまざまなバリエーションは何ですか？

1. 基本的な自然言語生成：

   NLGの基本形式は、Excelのような関数を使用してデータをテキストに変換します。 たとえば、数値を言語に言い換えるメールマージ。

2. テンプレート化された自然言語生成：

   このタイプのNGLツールでは、ユーザーはコンテンツテンプレートの設計と出力の解釈について電話をかけます。 テンプレート化されたシステムは、複数のデータソースをスキャンし、高度な分析を実行する機能に制限があります。

3. 高度な自然言語生成：

   これは、データを分析するための「最もスマートな」方法です。 データを最初から処理し、特定の対象者にとっての重要性に基づいてデータを分離し、関連情報を含むナラティブを会話形式で書き込みます。 たとえば、データアナリストが特定の製品が市場でどのように機能しているかを知りたい場合、高度なNLGツールは、必要な製品のみのデータを分離することによってレポートを作成します。

自然言語生成が本当に必要ですか？

多数のデバイスがインターネットに接続され、巨大なモノのインターネットを作成しています。 これらのデバイスはすべて、ビッグデータの生成につながる超高速でデータを作成しています。 この膨大なデータから合理的な干渉を分析、解釈、および引き出すことは、ほとんど人間的に不可能です。 データ分析と正確な解釈に加えて、リソースの最適な使用、コスト削減、および時間管理の必要性は、現代のビジネスが存続し、成長し、繁栄するために不可欠です。 自然言語生成は、これらすべての目標を一度に効果的に達成するのに役立ちます。
さらに、マシンがこれらの日常的なタスクを正確に実行できる場合。 したがって、貴重な人材は、革新、創造性、問題解決を必要とする活動にふけることができます。

自然言語生成は仕事を殺しますか？

まず第一に、すべての種類の物語が自然言語生成ツールで記述できるわけではありません。 データに基づいてテキストを作成するためだけのものです。 創造的な執筆、魅力的なコンテンツは、分析スキルだけでなく、主要な感情的な関与の助けを借りて開発されています。 個人の情熱、スキル、より単純な形式で複雑な用語に対応する能力を置き換えることはできません。 さらに、自然言語生成ツールによって作成されたテキストを合理化するには、人間の介入が重要です。
自然言語生成は、仕事を増強し、従業員を単純な仕事から解放することによって従業員の生活を豊かにするだけです。 Yseopの創設者であるAlainKaeserは、次のことを正しく認めています。

「次の産業革命は、人工知能革命と、人間の能力を強化するための知識労働と反復作業の自動化です」。

なぜ自然言語生成のコツをつかむ必要があるのですか？

Forrester Researchが委託した調査では、2017年の人工知能への投資は2016年と比較して300％増加すると予測されています。人工知能市場は、2016年の80億ドルから2020年には470億ドル以上に成長します。このレポートに基づいて、 Forbes誌は近い将来に市場を支配する「最もホットな10の人工知能技術」のリストを作成します。 自然言語生成はその1つであり、大幅な後押しが見込まれています。

自然言語生成の例とアプリケーション

自然言語生成技術は、要件に応じてさまざまな業界で使用されています。 ヘルスケア-製薬、銀行サービス、デジタルマーケティング…どこにでもあります！
財務における資金報告やマーケティングにおけるキャンペーン分析報告から、販売および顧客サービスの保守におけるダッシュボードを準備するためのパーソナライズされたクライアントアラートまで、組織内のすべての部門に効果的な結果を生成するために使用されます。 NLGがさまざまな部門でどのようにさまざまなアプリケーションを使用しているかを簡単に見てみましょう。

• マーケティング–マーケティング部門の2つの主な責任は、市場戦略の設計と市場調査の実施です。 これらの活動はどちらもデータ分析に大きく依存しており、今日のビッグデータの世界では、ますます複雑になっています。 自然言語生成ツールを使用すると、ビッグデータをスキャンして分析し、数時間以内にレポートを作成できます。
• 売上高–売上分析レポートは、一定期間における企業の売上高の傾向を示します。 販売分析レポートは、季節、競合他社の戦略、広告活動など、販売に影響を与える要因に光を当てます。マネージャーは、販売分析レポートを使用して、市場機会とボリュームを増やすことができる領域を認識します。 これらのレポートは、純粋に膨大なデータに基づいています。 自然言語生成プログラムは、データを手動でスキャンし、傾向を見つけ、レポートを作成する時間と労力を節約します。 入力をフィードすると、これらすべてのアクティビティが処理されます。
• 銀行および財務–組織の財務部門または投資銀行の場合、企業の財務状態を示す財務レポートを作成して、株主、投資家、格付け機関、政府機関などに送信する必要があります。一般的な財務諸表バランスシートのように、キャッシュフローのステートメント、収入のステートメントなどは数字でロードされ、読者はこれらのステートメントをすばやく理解するのが好きです。 自然言語生成ソフトウェアは、これらのステートメントをスキャンし、複雑な会計形式ではなく、単純なテキスト形式でこの情報を表示します。
• ヘルスケアと医療–最近、自然言語生成ツールが電子医療記録の要約に使用されています。 この分野での追加の研究は、医療専門家のための慎重な医療意思決定への扉を開いています。 また、 NCBIレポートによると、インドの患者意識向上プログラムの一環として、患者とのコミュニケーションにも使用されています。 どのような生活習慣病が最も恐ろしいのか、どのような習慣が健康なのかなどの医学研究を通じて収集されたデータは、医師がアドバイスを主張するのに非常に役立つ患者のための簡単な言語で要約できます。

そして、これは氷山の一角にすぎません。 NLGツールのアプリケーションはすでに広く普及しており、将来的にはさらに高度なものになる準備ができています。

自然言語生成のテクニック–始める方法

洗練された自然言語生成システムは、情報の計画と統合のいくつかの側面を注入して、NLGツールが自然で興味深いように見えるテキストを生成できるようにする必要があります。 DaleとReiterが著書「BuildingNaturalLanguageGeneration Systems」で提案した、自然言語生成の一般的な段階は次のとおりです。

1. コンテンツの決定：

   この段階では、データアナリストは、関連性に関する裁量を使用して、提示する情報の種類を決定する必要があります。 たとえば、株式トレーダーが知りたい情報の種類と、商品市場のディーラーが知りたい情報の種類を決定します。

2. ドキュメントの構造化：

   この段階では、ユーザーはコンテンツの順序、形式、および目的のテンプレートを決定する必要があります。 たとえば、株式市場の株式の動きについての説明を書きながら、大型株、中型株、小型株の順序を決定します。

3. 集約：

   レポート作成の基本的なルールは繰り返しではありません。 シンプルに保ち、読みやすさを向上させるために、文をマージしたり、繰り返しの単語やフレーズを省略したりすることは、この段階に該当します。 たとえば、NLGソフトウェアが販売に関するレポートを作成していて、数か月間販売量に実質的な変化がない場合、NLGソフトウェアが実質的な情報なしで繰り返し段落を作成する可能性があります。 次に、長くて退屈にならないように凝縮する必要があります。

4. 言語の選択：

   特定の概念を正確に説明するために使用する単語を決定します。 たとえば、変更を説明するときに「中」または「中」という単語を使用するかどうかを決定します。

自然言語生成に利用できる最高のソフトウェア製品

自然言語生成を開始するのに役立つさまざまなソフトウェア製品があります。 クイル、シンセシス、アリア、アマゾンポリー、イソプが人気です。 事業を行っている業界、ツールを展開する部門、レポート作成の正確な性質などに基づいて決定を下すことができます。これらのプログラムがビジネスにどのような支援を提供するかを見てみましょう。

• Yseop： YseopComposeのNaturalLanguage Generationソフトウェアは、平易な言語で洞察を説明することにより、データ主導の意思決定を可能にします。 Yseop Composeは、唯一の多言語自然言語生成ソフトウェアであり、したがって真にグローバルです。
• Amazon Polly：テキストをリアルな音声に変換するソフトウェアであり、会話を行うアプリケーションを作成し、まったく新しいカテゴリの音声対応製品を構築できます。
• Arria： Arria NLGプラットフォームは、データ分析、人工知能、計算言語学に最先端の技術を統合したプラットフォームです。 大規模で多様なデータセットを分析し、人間の介入なしに、膨大な規模と速度で、そのデータ内で何が起こっているかについて、調整された実用的なレポートを自動的に書き込みます。
• クイル：これは高度なNLGプラットフォームであり、ユーザーの意図を理解し、関連するデータ分析を実行して、視聴者に関連する洞察に満ちた情報でいっぱいの自動化されたストーリーであるインテリジェントナラティブを提供します。
• Synthesys：これは人気のあるNLGソフトウェア製品の1つであり、すべてのデータをスキャンして、議論されている重要な人物、場所、組織、イベント、事実を強調表示し、強調表示されたポイントを解決して重要なものを判断し、点をつなぎ合わせて最終的なものを把握します画像とは、ユーザーが探している機会、リスク、異常と比較することを意味します。

自然言語生成ツールは、分析を自動化し、ビジネスインテリジェンスツールの有効性を高めます。 NLGツールは、チャートや表を生成するのではなく、データとドラフト分析を書面で解釈し、知っておくべき重要なことを正確に伝えます。 これらのツールは、事前定義されたデータセットの定期的な分析を実行し、レポートのドラフトに必要な手作業と、結果の分析と解釈に必要な熟練した労力を排除します。
彼らはデータが新しい石油であると言います–それは本当に本当ですか？

自然言語生成を学ぶための最良のリソースは何ですか？

主要な調査およびアドバイザリー企業であるG​​artnerは、ほとんどの企業が2019年までにチーフデータオフィサーを雇用する必要があると予測しています。膨大な量のデータが利用可能であるため、どの情報がビジネス価値を高め、効率を高め、リスク管理を改善できるかを判断することが重要です。 これはデータオフィサーの責任となります。 職業に対する世界的な需要が高まるにつれ、データサイエンスと人工知能の重要な部分である自然言語生成について学ぶのにこれ以上の時間はありません。
自然言語生成には大きな範囲がありますが、将来に備えて候補者を訓練するために設計された包括的な学術プログラムはほとんどありません。 しかし、素晴らしいビジョンを持って、UpGradは、増大する世界的な需要に応えるためにインドで高度なスキルを持つ専門家を育成することを目的としたIIIT-Bangaloreと提携して、機械学習とAIのPGディプロマを提供しています。 業界の専門家が厳選したケーススタディの包括的なコレクションから学ぶ機会が得られ、機械学習と人工知能がテレコム、自動車、金融などの業界にどのように影響するかを深く理解できます。
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