Un ghid pentru începători pentru înțelegerea limbajului natural

„Un computer ar merita să fie numit inteligent dacă ar putea înșela un om să creadă că este uman.”

– Alan Turing
Întreaga gamă a inteligenței artificiale se bazează pe mașinile capabile să „înțeleagă” și să „răspundă” ființelor umane. Ceea ce este imposibil fără capacitatea mașinilor de a interacționa cu oamenii în limbajul lor natural, ca și alte ființe umane. Mai mult, înțelegerea nu implică un simplu schimb de informații și date, ci un schimb de emoții, sentimente, idei și intenții. Pot mașinile să facă vreodată asta? Ei bine, răspunsul este afirmativ și nici măcar nu mai este atât de surprinzător. Ce este această tehnologie miraculoasă care facilitează fără probleme interacțiunea dintre oameni și mașini? Este înțelegerea limbajului natural.

Ce este înțelegerea limbajului natural?

Înțelegerea limbajului natural este o parte a procesării limbajului natural. Acesta efectuează analiza conținutului, metadatelor bazate pe text și generează conținut rezumat în limbaj natural, uman. Este opus procesului de generare a limbajului natural. NLG se ocupă cu intrarea sub formă de date și generează rezultate sub formă de text simplu, în timp ce instrumentele de înțelegere a limbajului natural procesează text sau voce în limbaj natural și generează răspunsuri adecvate prin rezumarea, editarea sau crearea răspunsurilor vocale.
Ei spun că datele sunt noul ulei – este cu adevărat adevărat?

Înțelegerea limbajului natural vs procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural este un termen larg care include atât Înțelegerea limbajului natural, cât și Generațiile limbajului natural, împreună cu multe alte tehnici care gravitează în jurul traducerii și analizării limbajului natural de către mașini pentru a efectua anumite comenzi.

Exemple de procesare a limbajului natural

Procesarea limbajului natural este peste tot și o folosim în viața de zi cu zi fără să ne dăm seama. Știți cum sunt separate mesajele spam de e-mailurile dvs.? Sau tastarea automată și predictivă care ne economisește atât de mult timp, cum se întâmplă asta? Ei bine, totul face parte din procesarea limbajului natural. Iată câteva exemple de tehnologii de procesare a limbajului natural utilizate pe scară largă:

• Asistenți personali inteligenți – Cu toții suntem familiarizați cu Siri și Cortana. Aceste produse software mobile care îndeplinesc sarcini, oferă servicii, cu o combinație de intrare de utilizator, conștientizarea locației și capacitatea de a accesa informații dintr-o varietate de surse online sunt, fără îndoială, una dintre cele mai mari realizări ale procesării limbajului natural.
• Traducere automată – Pentru a citi o descriere a unei imagini frumoase pe Instagram sau pentru a citi actualizări pe Facebook, cu toții am folosit acea comandă „vezi traducerea” cel puțin o dată. Și serviciile de traducere Google ajută în situații urgente sau uneori doar pentru a învăța câteva cuvinte noi. Acestea sunt toate exemple de traduceri automate, în care automatele ne oferă traduceri dintr-o limbă naturală în alta.
• Recunoașterea vorbirii – Conversia cuvintelor rostite în date este un exemplu de procesare a limbajului natural. Este folosit în mai multe scopuri, cum ar fi dictarea către Microsoft Word, biometria vocală, interfața de utilizator vocală etc.
• Calcularea afectivă – Nu este altceva decât antrenament de inteligență emoțională pentru mașini. Ei învață să îți înțeleagă emoțiile, sentimentele, ideile pentru a interacționa cu tine în moduri mai umane.
• Generarea limbajului natural – Instrumentele de generare a limbajului natural scanează date structurate, efectuează analize și generează informații în format text produs în limbaj natural.
• Înțelegerea limbajului natural – După cum sa explicat mai sus, scanează conținutul scris în limbi naturale și generează rezumate mici și inteligibile ale textului.

Cele mai bune instrumente pentru înțelegerea limbajului natural sunt disponibile astăzi

Procesarea limbajului natural se ocupă de limbajul uman în forma sa cea mai naturală și în timp real, așa cum apare în conținutul rețelelor de socializare, e-mailuri, pagini web, tweet-uri, descrieri de produse, articole din ziare și lucrări de cercetare științifică etc. varietate de limbi. Companiile trebuie să țină cont de tot acest conținut, în mod constant. Iată câteva produse software populare pentru înțelegerea limbajului natural care îi ajută în mod eficient în această sarcină descurajantă.

• Wolfram – Wolfram Alpha este un motor de răspunsuri dezvoltat de Wolfram Alpha LLC (o subsidiară a Wolfram Research). Este un serviciu online care oferă răspunsuri la întrebări concrete prin calculul răspunsului din „date curate” din surse externe.
• Setul de instrumente pentru limbajul natural – Setul de instrumente pentru limbajul natural, cunoscut și sub numele de NLTK, este o suită de programe utilizate pentru procesarea simbolică și statistică a limbajului natural (NLP) pentru limba engleză. Este scris în limbajul de programare Python și a fost dezvoltat de Steven Bird și Edward Loper de la Universitatea din Pennsylvania.
• Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP este o conductă NLP bazată pe adnotări care oferă analiză de bază în limbaj natural. Distribuția de bază oferă fișiere model pentru analiza limbii engleze, dar motorul este compatibil cu modele pentru alte limbi.
• GATE (General Architecture for Text Engineering) – Oferă o gamă largă de sarcini de procesare a limbajului natural. Este un software matur folosit în industrii de mai bine de 15 ani.
• Apache openNLP – Apache OpenNLP este un set de instrumente bazat pe învățarea automată pentru a procesa text în limbaj natural. Este scris în Java și este produs de Apache Software Foundation. Oferă servicii precum tokenizer, chucking, parsing, parte din etichetarea vorbirii, segmentarea propozițiilor etc.

Aplicații ale înțelegerii limbajului natural

După cum am văzut deja, înțelegerea limbajului natural nu este, practic, altceva decât o înțelegere inteligentă a citirii automate. Acum să aruncăm o privire atentă asupra modului în care este utilizat pentru a promova eficiența și acuratețea, economisind în același timp timp și eforturi, resurselor umane, care pot fi apoi utilizate mai bine.

• Colectarea datelor și analiza datelor – Pentru a putea servi bine, o afacere trebuie să știe ce se așteaptă de la ei. Datele despre feedback-ul clienților nu sunt date numerice, cum ar fi vânzările sau situațiile financiare. Este deschis și text greoi. Pentru ca companiile să identifice modele și tendințe de-a lungul întregii, aceste date și luarea de măsuri conform lacunelor sau perspectivelor identificate sunt cruciale pentru supraviețuire și creștere. Din ce în ce mai multe companii realizează că implementarea unei soluții de înțelegere a limbajului natural oferă avantaje puternice analizării metadatelor, cum ar fi feedback-ul clienților și recenzii despre produse. Înțelegerea limbajului natural în astfel de cazuri se dovedește a fi mai eficientă și mai precisă decât metodele tradiționale precum codarea manuală. Ajută vocea clientului să vă ajungă mai clar și mai rapid, ceea ce duce la o strategie eficientă și o implementare productivă.
• Monitorizarea reputației – Feedback-ul clienților este doar un vârf al aisbergului în comparație cu sentimentele reale ale clienților despre marcă. În calitate de clienți, participăm cu greu la feedback-urile sondajelor clienților. Cele mai multe dintre sentimentele reale ale clienților sunt prin urmare prinse în date nestructurate. Știrile, postările pe blog, chaturile și actualizările de pe rețelele sociale conțin cantități uriașe de astfel de date, ceea ce este mai natural și poate fi folosit pentru a cunoaște sentimentele „reale” ale clienților despre produs sau serviciu. Produsele software pentru înțelegerea limbajului natural ajută companiile să scaneze astfel de date împrăștiate și să tragă concluzii practice.
• Serviciu clienți – Natural Language Understanding este capabil să comunice cu persoane neinstruite și să le înțeleagă intenția. NLU este capabil să înțeleagă sensul în ciuda unor erori umane, cum ar fi pronunțări greșite sau litere sau cuvinte transpuse. De asemenea, folosește algoritmi care descompun vorbirea umană într-o ontologie structurată și descoperă semnificația, intenția, sentimentul și cheia vorbirii umane. Unul dintre cele mai importante obiective ale NLU este acela de a crea chatboți sau roboți care interacționează cu oamenii care pot comunica eficient cu oamenii fără nicio supraveghere umană. Există diverse produse software, cum ar fi Nuance, care sunt deja implicate în interacțiunea cu clienții.
• Tranzacționare automată – Automatizarea tranzacționării pe piața de capital nu mai este un fenomen nou. Sunt disponibile acum mai multe produse software și platforme care analizează mișcările pieței, profilul industriilor și puterea financiară a unei companii și, pe baza analizei tehnice, proiectează modelele de tranzacționare. Instrumentele avansate de înțelegere a limbajului natural care scanează prin diverse surse, cum ar fi situații financiare, rapoarte, știri de piață, stau la baza sistemelor automate de tranzacționare.
• Market Intelligence – „Ce fac concurenții?” este una dintre cele mai critice informații de care afacerile au nevoie în timp real. Informația influențează piețele. Schimbul de informații între diverse părți interesate proiectează și reproiectează dinamica pieței tot timpul. Urmărirea îndeaproape a stării unei industrii este esențială pentru dezvoltarea unei strategii puternice, dar canalele de distribuție a conținutului de astăzi (feed-uri RSS, rețele sociale, e-mailuri) generează atât de multe informații încât a fost din ce în ce mai dificil să ținem cont de astfel de nestructurate. , conținut cu surse multiple. Piețele financiare au început să folosească instrumentele de înțelegere a limbajului natural în mod riguros pentru a ține evidența schimbului de informații pe piață și pentru a le ajuta să ajungă imediat la el.

Datorită funcțiilor atât de variate efectuate de programele de înțelegere a limbajului natural, importanța sa în comerț, afaceri, comerț și industrie este în continuă creștere. Este o mișcare inteligentă să înveți programe de înțelegere a limbajului natural pentru a-ți asigura o carieră de succes.
Diferența dintre Data Science, Machine Learning și Big Data!

Care este cel mai bun mod de a învăța înțelegerea limbajului natural?

Cel mai bun mod de a te pregăti pentru un viitor mai luminos în eforturile tehnologice este să înțelegi algoritmii inteligenței artificiale. Diploma postuniversitară în învățare automată și IA de la UpGrad oferă șansa de a stăpâni concepte precum rețele neuronale, procesarea limbajului natural, modele grafice și învățare prin consolidare. Cel mai unic aspect al acestui curs este sprijinul în carieră. Și, mentorat în industrie, care te va ajuta să te pregătești pentru o competiție intensă în industrie, în cadrul jobului tău real. Deci, să învățăm să folosim produse software utilizate pe scară largă în industria menționată mai devreme, cum ar fi NLKT. Acest program își propune să producă oameni de știință de date și profesioniști AI cu cunoștințe aprofundate de matematică, experiență în instrumente/limbi relevante și înțelegere a algoritmilor și aplicațiilor de ultimă oră.
Începeți să vă pregătiți astăzi pentru un mâine mai bun!

Învață cursuri ML de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de masterat, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Conduceți revoluția tehnologică condusă de inteligența artificială

Aplicați pentru Programul de certificat avansat în Învățare automată și NLP