Generowanie języka naturalnego: najważniejsze rzeczy, które musisz wiedzieć

Z językowego punktu widzenia język został stworzony dla przetrwania ludzi. Skuteczna komunikacja pomogła prymitywnemu człowiekowi polować, gromadzić się i przetrwać w grupach. Oznacza to, że język jest niezbędny do wykonywania wszystkich czynności potrzebnych nie tylko do przetrwania, ale także do sensownej egzystencji istot ludzkich. Wraz z ewolucją ludzi rozwijały się ich umiejętności literackie. Od skryptów obrazkowych po dobrze rozwinięte, uniwersalne, osiągnęliśmy imponujący postęp. W rzeczywistości tak niezwykły postęp, że maszyna opracowana przez ludzi może teraz odczytywać dane, pisać tekst i to nie w maszynowym języku binarnym, ale w prawdziwym języku konwersacyjnym. Umożliwiło to Natural Language Generation.

Co to jest generowanie języka naturalnego?

Język naturalny jest pochodną sztucznej inteligencji. To narzędzie do automatycznej analizy danych, interpretacji ich, identyfikowania ważnych informacji i zawężania ich do prostego tekstu, aby podejmowanie decyzji w biznesie było łatwiejsze, szybsze i oczywiście tańsze. Zmiażdży liczby i narysuje dla ciebie narrację.

Jakie są różne odmiany Natural Language Generation?

1. Podstawowe generowanie języka naturalnego:

   Podstawowa forma NLG konwertuje dane na tekst za pomocą funkcji podobnych do Excela. Na przykład korespondencja seryjna, która przekształca liczby na język.

2. Szablonowe generowanie języka naturalnego:

   W tego typu narzędziu NGL użytkownik podejmuje się projektowania szablonów treści i interpretacji wyników. Systemy oparte na szablonach mają ograniczone możliwości skanowania wielu źródeł danych, wykonywania zaawansowanych analiz.

3. Zaawansowane generowanie języka naturalnego:

   Jest to „najmądrzejszy” sposób analizowania danych. Przetwarza dane od samego początku i rozdziela je na podstawie ich znaczenia dla określonej grupy odbiorców, a następnie pisze narrację z odpowiednimi informacjami w tonie konwersacyjnym. Na przykład, jeśli analityk danych chce wiedzieć, jak dany produkt radzi sobie na rynku, zaawansowane narzędzie NLG napisze raport, segregując dane tylko wymaganego produktu.

Czy naprawdę potrzebujemy generowania języka naturalnego?

Wiele urządzeń jest podłączonych do Internetu, tworząc ogromny Internet Rzeczy. Wszystkie te urządzenia tworzą dane w błyskawicznym tempie, co prowadzi do generowania Big Data. Niemal po ludzku niemożliwe jest analizowanie, interpretowanie i wyciąganie racjonalnych ingerencji z tych ogromnych danych. Wraz z analizą danych i dokładną interpretacją potrzeba optymalnego wykorzystania zasobów, cięcia kosztów i zarządzania czasem to podstawa przetrwania, rozwoju i rozkwitu nowoczesnej firmy. Natural Language Generation pomaga skutecznie osiągnąć wszystkie te cele za jednym razem.
Dodatkowo, kiedy maszyna może wykonywać te rutynowe zadania i to dokładnie. Tak więc cenne zasoby ludzkie mogą oddać się działaniom, które wymagają innowacji, kreatywności i rozwiązywania problemów.

Czy Natural Language Generation zabije miejsca pracy?

Przede wszystkim nie wszystkie rodzaje narracji można napisać za pomocą narzędzi Natural Language Generation. Służy tylko do tworzenia tekstu na podstawie danych. Kreatywne pisanie, angażujące treści rozwijane są nie tylko dzięki umiejętnościom analitycznym, ale także przy pomocy dużego zaangażowania emocjonalnego. Nie da się zastąpić pasji jednostki, jej umiejętności, umiejętności radzenia sobie ze złożonymi terminami w prostszych formatach. Dodatkowo, aby zracjonalizować tekst stworzony przez narzędzia Natural Language Generation, kluczowa jest interwencja człowieka.
Natural Language Generation tylko wzbogaca pracę i wzbogaca życie pracowników, uwalniając ich od prac służebnych. Alain Kaeser , założyciel Yseop, słusznie przyznał, że-

„Następną rewolucją przemysłową będzie rewolucja sztucznej inteligencji oraz automatyzacja pracy z wiedzą i powtarzalnych zadań w celu zwiększenia ludzkich możliwości”.

Dlaczego powinieneś się połapać w generowaniu języka naturalnego?

Badanie zlecone przez Forrester Research przewidywało 300% wzrost inwestycji w sztuczną inteligencję w 2017 r. w porównaniu z 2016 r. Rynek sztucznej inteligencji wzrośnie z 8 mld USD w 2016 r. do ponad 47 mld USD w 2020 r. Na podstawie tego raportu magazyn Forbes nadszedł wraz z listą „dziesięciu najgorętszych technologii sztucznej inteligencji ”, które będą rządzić rynkiem w najbliższej przyszłości. Jednym z nich jest Generacja języka naturalnego, który czeka ogromny wzrost.

Przykłady i zastosowania generowania języka naturalnego

Techniki generowania języka naturalnego są wykorzystywane w różnych branżach zgodnie z ich wymaganiami. Healthcare-Pharma, usługi bankowe, marketing cyfrowy… jest wszędzie!
Od raportowania funduszy w finansach i raportowania analityki kampanii w marketingu po spersonalizowane alerty dla klientów w celu przygotowania dashboardów w sprzedaży i utrzymaniu obsługi klienta, służy do generowania efektywnych wyników dla wszystkich działów w organizacji. Rzućmy okiem na to, jak NLG ma różne zastosowania w różnych działach:

• Marketing – Dwa główne obowiązki działu marketingu to projektowanie strategii rynkowej i prowadzenie badań rynkowych. Obie te czynności w dużej mierze zależą od analizy danych, a w dzisiejszym świecie big data staje się ona coraz bardziej złożona. Narzędzia Natural Language Generation mogą pomóc w skanowaniu dużych zbiorów danych, ich analizie i pisaniu raportów w ciągu kilku godzin.
• Sprzedaż — raport z analizy sprzedaży wskazuje trendy w wielkości sprzedaży firmy na przestrzeni czasu. Raport analizy sprzedaży rzuca światło na czynniki wpływające na sprzedaż, takie jak sezon, strategia konkurencji, działania reklamowe itp. Menedżerowie wykorzystują raporty analizy sprzedaży, aby rozpoznać szanse rynkowe i obszary, w których mogą zwiększyć wolumen. Raporty te opierają się wyłącznie na ogromnych danych. Programy Natural Language Generation oszczędzają czas i wysiłek związany z ręcznym skanowaniem danych, znajdowaniem trendów i pisaniem raportów. Po wprowadzeniu danych wejściowych zajmuje się wszystkimi tymi czynnościami.
• Bankowość i finanse – może to być dział finansowy organizacji lub bank inwestycyjny, raporty finansowe stwierdzające kondycję finansową firmy muszą być sporządzane i wysyłane do akcjonariuszy, inwestorów, agencji ratingowych, agencji rządowych itp. Ogólne sprawozdania finansowe takie jak bilanse, zestawienie przepływów pieniężnych, rachunek zysków i strat itp. są pełne liczb, a czytelnik lubi mieć szybkie zrozumienie tych zestawień. Oprogramowanie Natural Language Generation skanuje te oświadczenia i przedstawia te informacje w prostym formacie tekstowym, a nie w skomplikowanym formacie księgowym.
• Opieka zdrowotna i medycyna — od niedawna do podsumowywania dokumentacji medycznej w zakresie e-medycy wykorzystywane są narzędzia Natural Language Generation. Dodatkowe badania w tej dziedzinie otwierają przed pracownikami medycznymi drzwi do rozważnego podejmowania decyzji medycznych. Jest również używany w komunikacji z pacjentami w ramach programów uświadamiających pacjentów w Indiach, zgodnie z raportem NCBI . Dane zebrane podczas badań medycznych, np. jakie choroby cywilizacyjne są najbardziej przerażające lub jakie rodzaje nawyków są zdrowe, można podsumować w prostym języku dla pacjentów, co jest niezwykle przydatne dla lekarzy w celu uzyskania porady.

A to tylko wierzchołek góry lodowej. Zastosowania narzędzi NLG są już szeroko rozpowszechnione i są gotowe do wzniesienia się na wyższy poziom w przyszłości.

Techniki generowania języka naturalnego – jak zacząć

Udoskonalony system generowania języka naturalnego musi wprowadzić pewne aspekty planowania i łączenia informacji, aby umożliwić narzędziom NLG generowanie tekstu, który wydaje się naturalny i interesujący. Ogólne etapy generowania języka naturalnego, zaproponowane przez Dale'a i Reitera w ich książce „Budowanie systemów generowania języka naturalnego”, to:

1. Określanie treści:

   Na tym etapie analityk danych musi zdecydować, jakie informacje przedstawić, korzystając ze swojego uznania w odniesieniu do istotności. Na przykład, decydowanie, jakie informacje chciałby znać trader akcji, a jakie informacje chciałby znać dealer na rynku towarowym.

2. Strukturyzacja dokumentów:

   Na tym etapie użytkownik będzie musiał zdecydować o kolejności, formacie treści i pożądanym szablonie. Na przykład, aby zdecydować o kolejności akcji o dużej, średniej i małej kapitalizacji podczas pisania narracji o ruchu akcji na rynku akcji.

3. Zbiór:

   Brak powtórzeń jest podstawową zasadą pisania każdego raportu. Aby zachować prostotę i poprawić czytelność, łączenie zdań, pomijanie powtarzających się słów, fraz itp. należy do tego etapu. Na przykład, jeśli oprogramowanie NLG pisze raport o sprzedaży i nie ma znaczących zmian w wielkości sprzedaży przez kilka miesięcy, istnieją szanse, że oprogramowanie NLG może pisać powtarzające się akapity bez istotnych informacji. Będziesz wtedy musiał skondensować go tak, aby nie stał się długi i nudny.

4. Wybór językowy:

   Decydowanie, jakich dokładnie użyć słów do opisania poszczególnych pojęć. Na przykład podjęcie decyzji, czy użyć słowa „średni” czy „umiarkowany” podczas opisywania zmiany.

Najlepsze oprogramowanie dostępne do generowania języka naturalnego

Dostępnych jest wiele produktów oprogramowania, które pomogą Ci rozpocząć pracę z generowaniem języka naturalnego. Popularne są Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop. Możesz podjąć decyzję w oparciu o branżę, w której działasz, dla działu, w którym będziesz wdrażać narzędzie, dokładny charakter tworzenia raportu itp. Zobaczmy, jaką pomoc te programy oferują firmom.

• Yseop: Oprogramowanie do generowania języka naturalnego Yseop Compose umożliwia podejmowanie decyzji w oparciu o dane, wyjaśniając spostrzeżenia prostym językiem. Yseop Compose to jedyne wielojęzyczne oprogramowanie do generowania języka naturalnego, a zatem prawdziwie globalne.
• Amazon Polly: Jest to oprogramowanie, które zamienia tekst w realistyczną mowę, umożliwiając tworzenie aplikacji, które mówią, i budowanie zupełnie nowych kategorii produktów obsługujących mowę.
• Arria: Arria NLG Platform to platforma, która integruje najnowocześniejsze techniki z zakresu analizy danych, sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej. Analizuje duże i różnorodne zestawy danych i automatycznie tworzy dostosowane, praktyczne raporty na temat tego, co dzieje się w tych danych, bez interwencji człowieka, na ogromną skalę i szybko.
• Quill: Jest to zaawansowana platforma NLG, która rozumie intencje użytkownika i przeprowadza odpowiednią analizę danych w celu dostarczania inteligentnych narracji — zautomatyzowanych historii pełnych istotnych dla odbiorców, wnikliwych informacji.
• Synthesys: Jest to jeden z popularnych produktów oprogramowania NLG, który skanuje wszystkie dane i zwraca uwagę na ważne osoby, miejsca, organizacje, wydarzenia i fakty, które są omawiane, rozwiązuje wyróżnione punkty i określa, co jest ważne, łącząc ze sobą kropki i ustala, co jest ostatecznym obraz oznacza porównanie go z możliwościami, zagrożeniami i anomaliami, których szukają użytkownicy.

Narzędzia Natural Language Generation automatyzują analizę i zwiększają efektywność narzędzi Business Intelligence. Zamiast generować wykresy i tabele, narzędzia NLG interpretują dane i analizę szkicu w formie pisemnej, która dokładnie przekazuje to, co jest ważne. Narzędzia te przeprowadzają regularną analizę predefiniowanych zestawów danych, eliminując ręczne wysiłki wymagane do sporządzania raportów oraz wykwalifikowaną pracę wymaganą do analizy i interpretacji wyników.
Mówią, że dane to nowy olej – czy to naprawdę prawda?

Jakie są najlepsze zasoby do nauki generowania języka naturalnego?

Gartner, wiodąca firma badawcza i doradcza, przewiduje, że do 2019 r. większość firm będzie musiała zatrudnić dyrektora ds. danych. Mając do dyspozycji gigantyczną ilość dostępnych danych, ważne jest, aby zdecydować, które informacje mogą dodać wartość biznesową, zwiększyć wydajność i poprawić zarządzanie ryzykiem. Będzie to obowiązkiem Specjalistów ds. Danych. Wraz z rosnącym globalnym zapotrzebowaniem na ten zawód, nie może być lepszego czasu, aby dowiedzieć się o generowaniu języka naturalnego, które jest kluczową częścią nauki o danych i sztucznej inteligencji.
Chociaż generacja języka naturalnego ma ogromny zakres, istnieje bardzo niewiele kompleksowych programów akademickich zaprojektowanych w celu szkolenia kandydatów, aby byli gotowi na przyszłość. Jednak ze wspaniałą wizją, UpGrad oferuje dyplom PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , we współpracy z IIIT-Bangalore, którego celem jest budowanie wysoko wykwalifikowanych specjalistów w Indiach, aby zaspokoić rosnące globalne zapotrzebowanie. Daje Ci możliwość uczenia się z obszernego zbioru studiów przypadków, wybranych przez ekspertów branżowych, aby dogłębnie zrozumieć, w jaki sposób uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja wpływają na branże, takie jak telekomunikacja, motoryzacja, finanse i inne.
Na co czekasz? Nie rezygnuj z tej wspaniałej okazji, zacznij odkrywać już dziś!

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