Geração de linguagem natural: principais coisas que você precisa saber

Do ponto de vista linguístico, a linguagem foi criada para a sobrevivência do ser humano. A comunicação eficaz ajudou um homem primitivo a caçar, coletar e sobreviver em grupos. Isso significa que uma linguagem é necessária para realizar todas as atividades necessárias não apenas para a sobrevivência, mas também para uma existência significativa dos seres humanos. À medida que os humanos evoluíram, também evoluíram suas habilidades literárias. De roteiros pictóricos a roteiros universais bem desenvolvidos, fizemos um progresso impressionante. De fato, um progresso tão notável que uma máquina desenvolvida por humanos agora pode ler dados, escrever texto e não em uma máquina, linguagem binária, mas em uma linguagem real e conversacional. A Natural Language Generation tornou isso possível.

O que é geração de linguagem natural?

A linguagem natural é um desdobramento da Inteligência Artificial. É uma ferramenta para analisar dados automaticamente, interpretá-los, identificar as informações importantes e reduzi-las a um simples texto, para tornar a tomada de decisões nos negócios mais fácil, rápida e, claro, mais barata. Ele tritura números e elabora uma narrativa para você.

Quais são as diferentes variações da geração de linguagem natural?

1. Geração básica de linguagem natural:

   A forma básica do NLG converte dados em texto por meio de funções semelhantes ao Excel. Por exemplo, uma mala direta que reafirma os números em um idioma.

2. Geração de linguagem natural modelo:

   Nesse tipo de ferramenta NGL, um usuário recebe a chamada para projetar modelos de conteúdo e interpretar a saída. Os sistemas modelados são restritos em sua capacidade de varrer várias fontes de dados, realizar análises avançadas.

3. Geração Avançada de Linguagem Natural:

   É a maneira 'mais inteligente' de analisar dados. Ele processa os dados desde o início e os separa com base em seu significado para um público específico e, em seguida, escreve a narrativa com informações relevantes em tom de conversa. Por exemplo, se um analista de dados deseja saber como um determinado produto está se saindo em um mercado, uma ferramenta NLG avançada escreveria um relatório segregando os dados apenas do produto necessário.

Nós realmente precisamos de geração de linguagem natural?

Vários dispositivos estão conectados à internet criando uma enorme Internet das Coisas. Todos esses dispositivos estão criando dados na velocidade da luz, levando à geração de Big Data. É quase humanamente impossível analisar, interpretar e extrair interferência racional desses enormes dados. Juntamente com a análise de dados e a interpretação precisa, a necessidade de otimizar o uso de recursos, cortar custos e gerenciar o tempo são essenciais para que uma empresa moderna sobreviva, cresça e floresça. A Natural Language Generation ajuda a atingir efetivamente todos esses objetivos de uma só vez.
Além disso, quando uma máquina pode fazer essas tarefas rotineiras e com precisão. Assim, valiosos recursos humanos podem dedicar-se às atividades que exigem inovação, criatividade e resolução de problemas.

A geração de linguagem natural matará empregos?

Em primeiro lugar, nem todos os tipos de narrativas podem ser escritos por ferramentas de geração de linguagem natural. É apenas para criar um texto baseado em dados. Escrita criativa, conteúdo envolvente é desenvolvido não apenas por habilidades analíticas, mas com a ajuda de um grande envolvimento emocional. A paixão de um indivíduo, suas habilidades, sua capacidade de atender termos complexos em formatos mais simples não podem ser substituídos. Além disso, para racionalizar o texto criado pelas ferramentas da Natural Language Generation, a intervenção humana é fundamental.
A Natural Language Generation apenas aumenta o trabalho e enriquece a vida dos funcionários, libertando-os de trabalhos braçais. Alain Kaeser , fundador da Yseop reconheceu com razão que-

“A próxima revolução industrial será a revolução da inteligência artificial e a automação do trabalho do conhecimento e tarefas repetitivas para aumentar a capacidade humana”.

Por que você deve aprender a Geração de Linguagem Natural?

Uma pesquisa encomendada pela Forrester Research antecipou um aumento de 300% no investimento em inteligência artificial em 2017 em relação a 2016. O mercado de Inteligência Artificial crescerá de US$ 8 bilhões em 2016 para mais de US$ 47 bilhões em 2020. Com base neste relatório, a revista Forbes chegou com uma lista das 'dez mais quentes tecnologias de Inteligência Artificial ' que irão dominar o mercado no futuro próximo. A Natural Language Generation é uma delas e deve ter um grande impulso.

Exemplos e aplicações da geração de linguagem natural

As técnicas de geração de linguagem natural são usadas em vários setores de acordo com seus requisitos. Healthcare-Pharma, serviços bancários, marketing digital… está em todo lugar!
Desde relatórios de fundos em finanças e relatórios analíticos de campanhas em marketing até alertas personalizados de clientes para preparar painéis em vendas e manutenção de atendimento ao cliente, ele é usado para gerar resultados eficazes para todos os departamentos de uma organização. Vamos dar uma olhada rápida em como o NLG tem aplicações variadas em vários departamentos:

• Marketing – Duas responsabilidades principais de um departamento de marketing são projetar a estratégia de mercado e realizar pesquisas de mercado. Ambas as atividades dependem fortemente da análise de dados e, no mundo de big data de hoje, está se tornando cada vez mais complexo. As ferramentas de geração de linguagem natural podem ajudá-lo a digitalizar big data, analisá-lo e escrever relatórios para você em poucas horas.
• Vendas – Um relatório de análise de vendas indica as tendências no volume de vendas de uma empresa durante um período de tempo. Um relatório de análise de vendas esclarece os fatores que afetam as vendas, como temporada, estratégia da concorrência, esforços de publicidade, etc. Os gerentes usam relatórios de análise de vendas para reconhecer oportunidades de mercado e áreas onde podem aumentar o volume. Esses relatórios são puramente baseados em dados gigantescos. Os programas de geração de linguagem natural economizam seu tempo e esforços para digitalizar dados manualmente, encontrar tendências e escrever relatórios. Uma vez que você alimenta os insumos, ele cuida de todas essas atividades.
• Banca e finanças – Seja um departamento financeiro de uma organização ou um banco de investimento, relatórios financeiros informando a saúde financeira de uma empresa precisam ser escritos e enviados para acionistas, investidores, agências de classificação, agências governamentais etc. As demonstrações financeiras gerais como balanços, Demonstração de fluxos de caixa, Demonstração de resultados etc. são carregados de números e um leitor gosta de ter uma compreensão rápida dessas demonstrações. O software Natural Language Generation examina essas declarações e apresenta essas informações em um formato de texto simples, em vez de um formato contábil complicado.
• Cuidados de saúde e medicina – Recentemente, ferramentas de geração de linguagem natural estão sendo usadas para resumir registros médicos eletrônicos. Pesquisas adicionais nesta área estão abrindo portas para a tomada de decisões médicas prudentes para profissionais médicos. Ele também está sendo usado na comunicação com os pacientes, como parte dos programas de conscientização do paciente na Índia, conforme o relatório do NCBI . Os dados coletados por meio de pesquisas médicas, como quais tipos de doenças de estilo de vida são mais terríveis ou quais tipos de hábitos são saudáveis, podem ser resumidos em uma linguagem simples para os pacientes, o que é extremamente útil para os médicos defenderem seus conselhos.

E isso é só o topo do iceberg. As aplicações das ferramentas NLG já são difundidas e estão prontas para decolar para maiores alturas no futuro.

Técnicas de geração de linguagem natural – Como começar

Um sistema refinado de geração de linguagem natural precisa injetar alguns aspectos de planejamento e amálgama de informações para permitir que as ferramentas NLG gerem o texto que parece natural e interessante. Os estágios gerais da geração de linguagem natural, conforme proposto por Dale e Reiter em seu livro 'Building Natural Language Generation Systems' são:

1. Determinação de conteúdo:

   Nesta fase, um analista de dados deve decidir que tipo de informação apresentar usando seu critério em relação à relevância. Por exemplo, decidir que tipo de informação um corretor de ações gostaria de saber versus que tipo de informação um corretor no mercado de commodities gostaria de saber.

2. Estruturação do documento:

   Nesta etapa, o usuário terá que decidir a sequência, o formato do conteúdo e o template desejado. Por exemplo, para decidir a ordem das ações de grande capitalização, média capitalização e pequena capitalização ao escrever uma narrativa sobre o movimento de ações no mercado de ações.

3. Agregação:

   Nenhuma repetição é a regra básica de qualquer redação de relatório. Para mantê-lo simples e melhorar a legibilidade, mesclar frases, omitir palavras repetitivas, frases etc. Por exemplo, se o software NLG estiver escrevendo um relatório sobre vendas e não houver mudança substancial no volume de vendas por alguns meses, há chances de que o software NLG escreva parágrafos repetitivos sem informações substanciais. Você então terá que condensá-lo de uma maneira que não se torne longo e chato.

4. Escolha da língua:

   Decidir quais palavras usar exatamente para descrever conceitos específicos. Por exemplo, decidir se deve usar a palavra 'médio' ou 'moderado' ao descrever uma mudança.

Os melhores produtos de software disponíveis para geração de linguagem natural

Há uma variedade de produtos de software disponíveis para ajudá-lo a começar a usar o Natural Language Generation. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop são os mais populares. Você pode tomar uma decisão com base no setor em que está operando, para o departamento em que implantará a ferramenta, natureza exata da criação de relatórios etc. Vejamos que tipo de ajuda esses programas oferecem às empresas.

• Yseop: O software de geração de linguagem natural do Yseop Compose permite a tomada de decisões orientada por dados, explicando insights em uma linguagem simples. Yseop Compose é o único software multilíngue de geração de linguagem natural e, portanto, verdadeiramente global.
• Amazon Polly: é um software que transforma texto em fala realista, permitindo que você crie aplicativos que falam e crie categorias inteiramente novas de produtos habilitados para fala.
• Arria: A plataforma Arria NLG é aquela que integra técnicas de ponta em análise de dados, inteligência artificial e linguística computacional. Ele analisa conjuntos de dados grandes e diversos e escreve automaticamente relatórios personalizados e acionáveis ​​sobre o que está acontecendo nesses dados, sem intervenção humana, em grande escala e velocidade.
• Quill: É uma plataforma NLG avançada que compreende a intenção do usuário e realiza análises de dados relevantes para fornecer Narrativas Inteligentes – histórias automatizadas cheias de informações perspicazes e relevantes para o público.
• Síntese: É um dos produtos de software NLG populares que verifica todos os dados e destaca as pessoas, lugares, organizações, eventos e fatos importantes que estão sendo discutidos, resolve pontos destacados e determina o que é importante, conectando os pontos e descobre qual o resultado final imagem significa compará-la com as oportunidades, riscos e anomalias que os usuários procuram.

As ferramentas de geração de linguagem natural automatizam a análise e aumentam a eficácia das ferramentas de Business Intelligence. Em vez de gerar gráficos e tabelas, as ferramentas NLG interpretam os dados e a análise do rascunho em uma forma escrita que comunica com precisão o que é importante saber. Essas ferramentas realizam análises regulares de conjuntos de dados predefinidos, eliminam os esforços manuais necessários para elaborar relatórios e a mão de obra qualificada necessária para analisar e interpretar os resultados.
Eles dizem que os dados são o novo petróleo – é realmente verdade?

Quais são os melhores recursos para aprender a geração de linguagem natural?

O Gartner, uma empresa líder em pesquisa e consultoria, prevê que a maioria das empresas terá que empregar um diretor de dados até 2019. Com a gigantesca quantidade de dados disponíveis, é importante decidir quais informações podem agregar valor aos negócios, aumentar a eficiência e melhorar o gerenciamento de riscos. Isso será de responsabilidade dos Data Officers. Com a crescente demanda global pela profissão, não pode haver melhor momento para aprender sobre a Geração de Linguagem Natural, que é uma parte crítica da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial.
Embora a geração de Linguagem Natural tenha um escopo enorme, existem muito poucos programas acadêmicos abrangentes projetados para treinar candidatos a estarem prontos para o futuro. No entanto, com uma grande visão, a UpGrad oferece um PG Diploma in Machine Learning and AI , em parceria com o IIIT-Bangalore, que visa formar profissionais altamente qualificados na Índia para atender à crescente demanda global. Ele oferece a você a chance de aprender com uma coleção abrangente de estudos de caso, escolhidos a dedo por especialistas do setor, para fornecer uma compreensão aprofundada de como o Machine Learning e a Inteligência Artificial afetam setores como telecomunicações, automóveis, finanças e muito mais.
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