자연어 생성: 알아야 할 주요 사항

언어학적인 관점에서 언어는 인간의 생존을 위해 만들어졌습니다. 효과적인 의사 소통은 원시인이 그룹으로 사냥, 수집 및 생존하는 데 도움이되었습니다. 이는 인간의 생존뿐만 ​​아니라 의미 있는 존재에 필요한 모든 활동을 수행하기 위해 언어가 필요하다는 것을 의미한다. 인간이 진화함에 따라 그들의 문학적 기술도 진화했습니다. 픽토그램 스크립트에서 잘 발달된 보편적인 스크립트에 이르기까지 우리는 인상적인 발전을 이루었습니다. 사실, 인간이 개발한 기계가 이제 데이터를 읽고 텍스트를 쓸 수 있다는 놀라운 발전입니다. 기계인 이진 언어가 아니라 실제 대화형 언어입니다. 자연어 생성이 이를 가능하게 했습니다.

자연어 생성이란 무엇입니까?

자연어는 인공 지능의 파생물입니다. 자동으로 데이터를 분석하고, 해석하고, 중요한 정보를 식별하고, 간단한 텍스트로 좁혀 비즈니스의 의사결정을 더 쉽고, 빠르고, 물론 더 저렴하게 만드는 도구입니다. 그것은 당신을 위해 숫자를 계산하고 내러티브를 초안합니다.

자연어 생성의 다양한 변형은 무엇입니까?

1. 기본 자연어 생성:

   NLG의 기본 형태는 Excel과 같은 기능을 통해 데이터를 텍스트로 변환합니다. 예를 들어 숫자를 언어로 다시 지정하는 편지 병합이 있습니다.

2. 템플릿 자연어 생성:

   이 유형의 NGL 도구에서 사용자는 콘텐츠 템플릿을 설계하고 출력을 해석할 때 호출을 받습니다. 템플릿 시스템은 여러 데이터 소스를 스캔하고 고급 분석을 수행하는 기능이 제한되어 있습니다.

3. 고급 자연어 생성:

   데이터를 분석하는 '가장 똑똑한' 방법입니다. 처음부터 데이터를 처리하고 특정 청중을 위한 중요성에 따라 데이터를 분리한 다음 대화 어조로 관련 정보와 함께 내러티브를 작성합니다. 예를 들어, 데이터 분석가가 특정 제품이 시장에서 어떻게 작동하는지 알고 싶어하는 경우 고급 NLG 도구는 필요한 제품의 데이터만 분리하여 보고서를 작성합니다.

자연어 생성이 정말로 필요합니까?

수많은 장치가 인터넷에 연결되어 거대한 사물 인터넷을 만듭니다. 이 모든 장치는 번개 같은 속도로 데이터를 생성하여 빅 데이터 생성으로 이어집니다. 이 방대한 데이터를 분석하고 해석하고 합리적인 간섭을 이끌어내는 것은 인간적으로 거의 불가능합니다. 데이터 분석 및 정확한 해석과 함께 최적의 리소스 사용에 대한 필요성, 비용 절감 및 시간 관리는 현대 비즈니스가 생존, 성장 및 번창하기 위한 필수 요소입니다. 자연어 생성은 이러한 모든 목표를 한 번에 효과적으로 달성하는 데 도움이 됩니다.
또한 기계가 이러한 일상적인 작업을 정확하게 수행할 수 있을 때. 따라서 귀중한 인적 자원은 혁신, 창의성 및 문제 해결이 필요한 활동에 몰두할 수 있습니다.

자연어 생성이 일자리를 없앨 것인가?

우선 자연어 생성 도구로 모든 종류의 내러티브를 작성할 수 있는 것은 아닙니다. 데이터를 기반으로 텍스트를 생성하기 위한 것입니다. 창의적 글쓰기, 매력적인 콘텐츠는 분석 기술뿐만 아니라 주요 정서적 참여의 도움으로 개발됩니다. 개인의 열정, 그들의 기술, 복잡한 용어를 더 간단한 형식으로 수용하는 능력은 대체할 수 없습니다. 또한 자연어 생성 도구로 만든 텍스트를 합리화하려면 사람의 개입이 중요합니다.
자연어 생성은 직원들을 보잘것없는 직업에서 해방시켜 업무를 보강하고 직원들의 삶을 풍요롭게 합니다. Yseop의 설립자 Alain Kaeser 는 다음과 같이 인정했습니다.

“차세대 산업혁명은 인공지능혁명과 지식업무의 자동화, 인간의 능력향상을 위한 반복작업이 될 것입니다.”

왜 자연어 생성을 배워야 할까요?

Forrester Research가 의뢰한 연구에 따르면 2017년에는 인공 지능에 대한 투자가 2016년에 비해 300% 증가할 것으로 예상했습니다. 인공 지능 시장은 2016년 80억 달러에서 2020년 470억 달러 이상으로 성장할 것입니다. 이 보고서를 기반으로 Forbes 잡지가 나왔습니다. 머지않아 시장을 지배할 ' 인공지능 10대 기술' 리스트를 공개했다 . 자연어 생성(Natural Language Generation)은 그 중 하나이며 엄청난 향상을 보게 될 것입니다.

자연어 생성의 예 및 응용

자연어 생성 기술은 요구 사항에 따라 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 의료-제약, 은행 서비스, 디지털 마케팅… 어디에나 있습니다!
재무의 자금 보고 및 마케팅의 캠페인 분석 보고에서 판매 및 고객 서비스 유지 관리의 대시보드 준비를 위한 개인화된 클라이언트 알림에 이르기까지 조직의 모든 부서에 효과적인 결과를 생성하는 데 사용됩니다. NLG가 다양한 부서에서 어떻게 다양한 응용 프로그램을 가지고 있는지 간단히 살펴보겠습니다.

• 마케팅 – 마케팅 부서의 두 가지 주요 책임은 시장 전략을 설계하고 시장 조사를 수행하는 것입니다. 이 두 가지 활동 모두 데이터 분석에 크게 의존하며 오늘날의 빅 데이터 세계에서는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 자연어 생성 도구를 사용하면 몇 시간 내에 빅 데이터를 스캔하고 분석하고 보고서를 작성할 수 있습니다.
• 판매 – 판매 분석 보고서는 일정 기간 동안 회사의 판매량 추세를 나타냅니다. 판매 분석 보고서는 시즌, 경쟁자 전략, 광고 노력 등과 같이 판매에 영향을 미치는 요소를 조명합니다. 관리자는 판매 분석 보고서를 사용하여 시장 기회와 판매량을 늘릴 수 있는 영역을 인식합니다. 이 보고서는 순전히 방대한 데이터를 기반으로 합니다. 자연어 생성 프로그램은 수동으로 데이터를 스캔하고 추세를 찾고 보고서를 작성하는 시간과 노력을 절약합니다. 입력을 제공하면 이러한 모든 활동을 처리합니다.
• 은행 및 금융 – 조직 또는 투자 은행의 재무 부서일 수 있습니다. 회사의 재무 건전성을 나타내는 재무 보고서를 작성하여 주주, 투자자, 평가 기관, 정부 기관 등에 보내야 합니다. 일반 재무제표 대차 대조표, 현금 흐름표, 손익 계산서 등과 같은 숫자는 숫자로 가득 차 있으며 독자는 이러한 계산서를 빠르게 이해하는 것을 좋아합니다. Natural Language Generation 소프트웨어는 이러한 진술을 스캔하고 이 정보를 복잡한 회계 형식이 아닌 단순한 텍스트 형식으로 표시합니다.
• 의료 및 의료 – 최근 자연어 생성 도구를 사용하여 전자 의료 기록을 요약하고 있습니다. 이 분야의 추가 연구는 의료 전문가를 위한 신중한 의료 의사 결정의 문을 열고 있습니다. 또한 NCBI 보고서 에 따르면 인도의 환자 인식 프로그램의 일환으로 환자와 의사 소통하는 데 사용됩니다 . 어떤 생활습관병이 가장 무서운지, 어떤 습관이 건강한지에 대한 의학 연구를 통해 수집된 데이터는 환자에게 간단한 언어로 요약될 수 있어 의사가 조언을 들어주는 데 매우 유용합니다.

그리고 이것은 빙산의 일각일 뿐입니다. NLG 도구의 응용 프로그램은 이미 널리 퍼져 있으며 앞으로 더 높은 수준으로 도약할 준비가 되어 있습니다.

자연어 생성 기술 – 시작하는 방법

세련된 자연어 생성 시스템은 NLG 도구가 자연스럽고 흥미로운 텍스트를 생성할 수 있도록 정보 계획 및 통합의 일부 측면을 주입해야 합니다. Dale과 Reiter가 저서 'Building Natural Language Generation Systems'에서 제안한 자연어 생성의 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 내용 결정:

   이 단계에서 데이터 분석가는 관련성에 대한 재량으로 어떤 종류의 정보를 표시할지 결정해야 합니다. 예를 들어, 주식 거래자가 어떤 종류의 정보를 알고 싶어하는지와 상품 시장의 딜러가 알고 싶어하는 정보의 종류를 결정합니다.

2. 문서 구조화:

   이 단계에서 사용자는 순서, 콘텐츠 형식 및 원하는 템플릿을 결정해야 합니다. 예를 들어 대형주, 중형주, 소형주 순서를 결정하는 동안 주식 시장의 주식 움직임에 대한 내러티브를 작성합니다.

3. 집합:

   반복 금지는 모든 보고서 작성의 기본 규칙입니다. 단순함을 유지하고 가독성을 높이기 위해 문장을 병합하고 반복되는 단어, 구 등을 생략하는 단계에 해당합니다. 예를 들어, NLG 소프트웨어가 판매 보고서를 작성 중이고 몇 달 동안 판매량에 실질적인 변화가 없다면 NLG 소프트웨어가 실질적인 정보 없이 반복적인 단락을 작성할 가능성이 있습니다. 그런 다음 길고 지루하지 않은 방식으로 압축해야 합니다.

4. 언어 선택:

   특정 개념을 설명하기 위해 정확히 어떤 단어를 사용할지 결정합니다. 예를 들어, 변경 사항을 설명할 때 '보통' 또는 '보통'이라는 단어를 사용할지 결정합니다.

자연어 생성에 사용할 수 있는 최고의 소프트웨어 제품

자연어 생성을 시작하는 데 도움이 되는 다양한 소프트웨어 제품이 있습니다. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop이 인기가 있습니다. 귀하가 속한 산업, 도구를 배포할 부서, 보고서 작성의 정확한 특성 등에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 프로그램이 비즈니스에 어떤 종류의 지원을 제공하는지 살펴보겠습니다.

• Yseop: Yseop Compose의 자연어 생성 소프트웨어는 일반 언어로 통찰력을 설명함으로써 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다. Yseop Compose는 유일한 다국어 자연어 생성 소프트웨어이므로 진정한 글로벌입니다.
• Amazon Polly: 텍스트를 생생한 음성으로 변환하는 소프트웨어로, 이를 통해 말하는 애플리케이션을 만들고 완전히 새로운 범주의 음성 지원 제품을 구축할 수 있습니다.
• Arria: Arria NLG 플랫폼은 데이터 분석, 인공 지능 및 전산 언어학의 첨단 기술을 통합한 플랫폼입니다. 크고 다양한 데이터 세트를 분석하고 사람의 개입 없이 방대한 규모와 속도로 해당 데이터 내에서 일어나는 일에 대한 맞춤형 실행 가능한 보고서를 자동으로 작성합니다.
• Quill: 사용자 의도를 이해하고 관련 데이터 분석을 수행하여 청중과 관련 있고 통찰력 있는 정보로 가득 찬 자동화된 스토리인 Intelligent Narratives를 제공하는 고급 NLG 플랫폼입니다.
• Synthesys: 인기 있는 NLG 소프트웨어 제품 중 하나로서 모든 데이터를 스캔하고 중요한 사람, 장소, 조직, 이벤트 및 논의 중인 사실을 강조 표시하고, 강조 표시된 사항을 해결하고 중요한 것을 결정하고, 점을 함께 연결하고 최종 내용을 파악합니다. 그림은 사용자가 찾고 있는 기회, 위험 및 예외 사항과 비교함으로써 의미합니다.

자연어 생성 도구는 분석을 자동화하고 비즈니스 인텔리전스 도구의 효율성을 높입니다. 차트와 표를 생성하는 대신 NLG 도구는 알아야 할 중요한 내용을 정확하게 전달하는 서면 형식으로 데이터와 초안 분석을 해석합니다. 이러한 도구는 사전 정의된 데이터 세트를 정기적으로 분석하고 보고서 초안을 작성하는 데 필요한 수작업과 결과를 분석하고 해석하는 데 필요한 숙련된 인력을 제거합니다.
그들은 데이터가 새로운 석유라고 말합니다 – 정말입니까?

자연어 생성을 배우기에 가장 좋은 리소스는 무엇입니까?

선도적인 연구 및 자문 회사인 Gartner는 대부분의 기업이 2019년까지 최고 데이터 책임자를 고용해야 할 것으로 예측합니다. 사용할 수 있는 데이터의 양이 방대하기 때문에 비즈니스 가치를 추가하고 효율성을 높이며 위험 관리를 개선할 수 있는 정보를 결정하는 것이 중요합니다. 이것은 데이터 책임자의 책임입니다. 이 직업에 대한 글로벌 수요가 증가함에 따라 데이터 과학 및 인공 지능의 중요한 부분인 자연어 생성에 대해 배울 수 있는 이보다 더 좋은 시기는 없습니다.
자연어 생성의 범위는 매우 넓지만 미래에 대비할 수 있도록 후보자를 훈련시키도록 설계된 종합적인 학업 프로그램은 거의 없습니다. 그러나 훌륭한 비전을 가지고 UpGrad 는 증가하는 글로벌 수요를 충족하기 위해 인도에서 고도로 숙련된 전문가를 양성하는 것을 목표로 하는 IIIT-Bangalore와 협력하여 기계 학습 및 AI PG 디플로마 를 제공합니다. 기계 학습 및 인공 지능이 통신, 자동차, 금융 등과 같은 산업에 미치는 영향에 대한 심층적인 이해를 제공하기 위해 업계 전문가가 엄선한 포괄적인 사례 연구 모음에서 배울 수 있는 기회를 제공합니다.
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