Przewodnik dla początkujących do zrozumienia języka naturalnego

„Komputer zasługiwałby na miano inteligentnego, gdyby mógł oszukać człowieka, by uwierzył, że jest człowiekiem”.

– Alan Turing
Cała gama sztucznej inteligencji opiera się na maszynach, które są w stanie „rozumieć” i „odpowiadać” na ludzi. Co jest niemożliwe bez możliwości interakcji maszyn z ludźmi w ich naturalnym języku, tak jak inni ludzie. Co więcej, zrozumienie nie obejmuje zwykłej wymiany informacji i danych, ale wymianę emocji, uczuć, pomysłów i zamiarów. Czy maszyny mogą kiedykolwiek to zrobić? Cóż, odpowiedź jest twierdząca i nie jest już tak zaskakująca. Czym jest ta cudowna technologia, która płynnie ułatwia interakcję między ludźmi a maszynami? Jest to rozumienie języka naturalnego.

Co to jest rozumienie języka naturalnego?

Rozumienie języka naturalnego jest częścią przetwarzania języka naturalnego. Podejmuje analizę treści, metadanych tekstowych i generuje streszczone treści w naturalnym, ludzkim języku. Jest to przeciwieństwo procesu generowania języka naturalnego. NLG zajmuje się wprowadzaniem danych w postaci danych i generuje dane wyjściowe w postaci zwykłego tekstu, podczas gdy narzędzia do rozumienia języka naturalnego przetwarzają tekst lub głos w języku naturalnym i generują odpowiednie odpowiedzi, podsumowując, edytując lub tworząc odpowiedzi głosowe.
Mówią, że dane to nowy olej – czy to naprawdę prawda?

Rozumienie języka naturalnego a przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego to szerokie pojęcie, które obejmuje zarówno rozumienie języka naturalnego, jak i generowanie języka naturalnego, a także wiele innych technik związanych z tłumaczeniem i analizą języka naturalnego przez maszyny w celu wykonywania określonych poleceń.

Przykłady przetwarzania języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego jest wszędzie i używamy go w naszym codziennym życiu, nawet nie zdając sobie z tego sprawy. Czy wiesz, w jaki sposób wiadomości spamowe są oddzielane od Twoich e-maili? Lub autokorekta i przewidywanie pisania, które oszczędza tak dużo naszego czasu, jak to się dzieje? Cóż, to wszystko jest częścią przetwarzania języka naturalnego. Oto kilka przykładów szeroko stosowanych technologii przetwarzania języka naturalnego:

• Inteligentni asystenci osobiści — wszyscy znamy Siri i Cortanę. Te mobilne produkty oprogramowania, które wykonują zadania, oferują usługi, łącząc dane wejściowe użytkownika, świadomość lokalizacji i możliwość dostępu do informacji z różnych źródeł online, są niewątpliwie jednym z największych osiągnięć przetwarzania języka naturalnego.
• Tłumaczenie maszynowe – Aby przeczytać opis pięknego zdjęcia na Instagramie lub przeczytać aktualizacje na Facebooku, wszyscy przynajmniej raz użyliśmy polecenia „zobacz tłumaczenie”. A usługi tłumaczeń google pomagają w nagłych sytuacjach lub czasami po prostu nauczyć się kilku nowych słów. To wszystko są przykłady tłumaczeń maszynowych, w których maszyny dostarczają nam tłumaczenia z jednego języka naturalnego na drugi.
• Rozpoznawanie mowy – Konwersja wypowiadanych słów na dane jest przykładem przetwarzania języka naturalnego. Jest używany do wielu celów, takich jak dyktowanie do programu Microsoft Word, biometria głosu, interfejs użytkownika głosowego itp.
• Affective computing – to nic innego jak trening inteligencji emocjonalnej dla maszyn. Uczą się rozumieć twoje emocje, uczucia, pomysły na interakcję z tobą w bardziej humanitarny sposób.
• Generowanie języka naturalnego — narzędzia do generowania języka naturalnego skanują dane strukturalne, przeprowadzają analizę i generują informacje w formacie tekstowym utworzonym w języku naturalnym.
• Rozumienie języka naturalnego – jak wyjaśniono powyżej, skanuje treści napisane w językach naturalnych i generuje małe, zrozumiałe streszczenia tekstu.

Najlepsze narzędzia do zrozumienia języka naturalnego dostępne już dziś

Przetwarzanie języka naturalnego zajmuje się językiem ludzkim w jego najbardziej naturalnej formie i w czasie rzeczywistym, tak jak pojawia się w treściach mediów społecznościowych, wiadomościach e-mail, stronach internetowych, tweetach, opisach produktów, artykułach prasowych i naukowych pracach badawczych itp. różnorodność języków. Firmy muszą stale mieć na oku wszystkie te treści. Oto kilka popularnych produktów oprogramowania rozumiejących język naturalny, które skutecznie pomagają im w tym trudnym zadaniu.

• Wolfram – Wolfram Alpha to silnik odpowiedzi opracowany przez Wolfram Alpha LLC (spółkę zależną Wolfram Research). Jest to usługa online, która dostarcza odpowiedzi na pytania oparte na faktach poprzez obliczanie odpowiedzi na podstawie „wyselekcjonowanych danych” pochodzących z zewnątrz.
• Zestaw narzędzi języka naturalnego — Zestaw narzędzi języka naturalnego, znany również jako NLTK, to zestaw programów używanych do symbolicznego i statystycznego przetwarzania języka naturalnego (NLP) dla języka angielskiego. Jest napisany w języku programowania Python i został opracowany przez Stevena Birda i Edwarda Lopera z University of Pennsylvania.
• Stanford coreNLP — Stanford CoreNLP to oparty na adnotacjach potok NLP, który oferuje podstawową analizę języka naturalnego. Podstawowa dystrybucja dostarcza pliki modeli do analizy języka angielskiego, ale silnik jest kompatybilny z modelami dla innych języków.
• GATE (General Architecture for Text Engineering) – Oferuje szeroki zakres zadań przetwarzania języka naturalnego. Jest to dojrzałe oprogramowanie używane w różnych branżach od ponad 15 lat.
• Apache openNLP – Apache OpenNLP to zestaw narzędzi oparty na uczeniu maszynowym do przetwarzania tekstu w języku naturalnym. Jest napisany w Javie i jest produkowany przez fundację oprogramowania Apache. Oferuje usługi takie jak tokenizatory, chucking, parsing, tagowanie części mowy, segmentacja zdań itp.

Zastosowania rozumienia języka naturalnego

Jak już widzieliśmy, rozumienie języka naturalnego jest w zasadzie niczym innym jak inteligentnym maszynowym czytaniem ze zrozumieniem. Teraz przyjrzyjmy się bliżej, w jaki sposób jest on wykorzystywany do promowania wydajności i dokładności, przy jednoczesnej oszczędności czasu i wysiłku zasobów ludzkich, które można następnie lepiej wykorzystać.

• Zbieranie danych i ich analiza – Aby móc dobrze służyć, firma musi wiedzieć, czego się od nich oczekuje. Dane dotyczące opinii klientów nie są danymi liczbowymi, takimi jak sprzedaż lub sprawozdania finansowe. Jest otwarty i ciężki tekst. Aby firmy mogły identyfikować wzorce i trendy, te dane i podejmowanie działań zgodnie ze zidentyfikowanymi lukami lub spostrzeżeniami ma kluczowe znaczenie dla przetrwania i rozwoju. Coraz więcej firm zdaje sobie sprawę, że wdrożenie rozwiązania do rozumienia języka naturalnego zapewnia znaczne korzyści w analizie metadanych, takich jak opinie klientów i recenzje produktów. Rozumienie języka naturalnego w takich przypadkach okazuje się skuteczniejsze i dokładniejsze niż tradycyjne metody, takie jak ręczne kodowanie. Pomaga głosowi klienta dotrzeć do Ciebie wyraźniej i szybciej, co prowadzi do skutecznego planowania i produktywnego wdrażania.
• Monitorowanie reputacji – opinie klientów to tylko czubek góry lodowej w porównaniu z prawdziwymi odczuciami klientów na temat marki. Jako klienci prawie nie uczestniczymy w informacjach zwrotnych od klientów. Większość prawdziwych nastrojów klientów jest więc uwięziona w nieustrukturyzowanych danych. Wiadomości, posty na blogach, czaty i aktualizacje w mediach społecznościowych zawierają ogromne ilości takich danych, które są bardziej naturalne i można je wykorzystać do poznania „prawdziwych” odczuć klientów na temat produktu lub usługi. Oprogramowanie do rozumienia języka naturalnego pomaga firmom przeszukiwać takie rozproszone dane i wyciągać praktyczne wnioski.
• Obsługa klienta — Natural Language Understanding jest w stanie komunikować się z nieprzeszkolonymi osobami i rozumieć ich intencje. NLU jest w stanie zrozumieć znaczenie pomimo pewnych ludzkich błędów, takich jak błędne wymowy lub transponowane litery lub słowa. Wykorzystuje również algorytmy, które rozkładają ludzką mowę na ustrukturyzowaną ontologię i wyławiają znaczenie, intencje, uczucia i sedno ludzkiej mowy. Jednym z najważniejszych celów NLU jest tworzenie chatbotów lub botów wchodzących w interakcje z ludźmi, które mogą skutecznie komunikować się z ludźmi bez nadzoru człowieka. Istnieje wiele produktów oprogramowania, takich jak Nuance, które są już zaangażowane w interakcję z klientem.
• Zautomatyzowany handel – automatyzacja handlu na rynku kapitałowym nie jest już nowym zjawiskiem. Obecnie dostępnych jest wiele produktów i platform oprogramowania, które analizują ruchy na rynku, profil branż i siłę finansową firmy oraz na podstawie analizy technicznej projektują wzorce handlowe. Zaawansowane narzędzia do rozumienia języka naturalnego, które skanują różne źródła, takie jak sprawozdania finansowe, raporty, wiadomości rynkowe, są podstawą automatycznych systemów transakcyjnych.
• Market Intelligence – „Co robią konkurenci?” to jedna z najważniejszych informacji, których firmy potrzebują w czasie rzeczywistym. Informacja wpływa na rynki. Wymiana informacji między różnymi interesariuszami cały czas projektuje i przebudowuje dynamikę rynku. Uważna obserwacja stanu branży jest niezbędna do opracowania skutecznej strategii, ale kanały dystrybucji treści (kanały RSS, media społecznościowe, e-maile) generują obecnie tak wiele informacji, że coraz trudniej jest mieć oko na tak nieustrukturyzowane , treści z wielu źródeł. Rynki finansowe zaczęły rygorystycznie wykorzystywać narzędzia do rozumienia języka naturalnego, aby śledzić wymianę informacji na rynku i pomagać im w natychmiastowym dotarciu do niej.

Ze względu na tak różnorodne funkcje realizowane przez programy rozumiejące język naturalny, jego znaczenie w handlu, biznesie, handlu i przemyśle stale rośnie. To mądry ruch, aby nauczyć się programów rozumienia języka naturalnego, aby zapewnić sobie udaną karierę.
Różnica między Data Science, Machine Learning i Big Data!

Jaki jest najlepszy sposób na naukę rozumienia języka naturalnego?

Najlepszym sposobem na przygotowanie się na lepszą przyszłość w przedsięwzięciach technologicznych jest zrozumienie algorytmów sztucznej inteligencji. Dyplom studiów podyplomowych w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji autorstwa UpGrad daje szansę opanowania takich pojęć, jak sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem. Najbardziej unikalnym aspektem tego kursu jest wsparcie kariery. Oraz mentoring branżowy, który pomoże Ci przygotować się na intensywną konkurencję w branży w ramach Twojej aktualnej pracy. Nauczmy się więc korzystać z oprogramowania szeroko stosowanego we wspomnianym wcześniej przemyśle, takim jak NLKT. Program ten ma na celu stworzenie wszechstronnych naukowców zajmujących się danymi i specjalistów AI z dogłębną znajomością matematyki, doświadczeniem w odpowiednich narzędziach/językach oraz zrozumieniem najnowocześniejszych algorytmów i aplikacji.
Już dziś zacznij przygotowywać się na lepsze jutro!

Ucz się kursów ML z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poprowadź rewolucję technologiczną napędzaną sztuczną inteligencją

Złóż wniosek o zaawansowany program certyfikacji w uczeniu maszynowym i NLP