Generarea limbajului natural: cele mai importante lucruri pe care trebuie să le știți

Din punct de vedere lingvistic, limba a fost creată pentru supraviețuirea ființelor umane. Comunicarea eficientă a ajutat un om primitiv să vâneze, să adune și să supraviețuiască în grupuri. Aceasta înseamnă că o limbă este necesară pentru a desfășura toate activitățile necesare nu numai pentru supraviețuire, ci și pentru o existență semnificativă a ființelor umane. Pe măsură ce oamenii au evoluat, la fel și abilitățile lor literare. De la scenarii picturale la cele universale bine dezvoltate, am făcut un progres impresionant. De fapt, un progres atât de remarcabil încât o mașină dezvoltată de oameni acum poate citi date, scrie text și nu într-o mașină, limbaj binar, ci într-un limbaj real, conversațional. Natural Language Generation a făcut acest lucru posibil.

Ce este generarea limbajului natural?

Limbajul natural este o ramură a inteligenței artificiale. Este un instrument pentru a analiza automat datele, a le interpreta, a identifica informațiile importante și a le restrânge la un text simplu, pentru a face luarea deciziilor în afaceri mai ușoară, mai rapidă și, desigur, mai ieftină. Scrie numere și creează o narațiune pentru tine.

Care sunt diferitele variante ale Natural Language Generation?

1. Generarea limbajului natural de bază:

   Forma de bază a NLG convertește datele în text prin funcții similare Excel. De exemplu, o îmbinare prin corespondență care reformula numerele într-o limbă.

2. Generarea limbajului natural modelat:

   În acest tip de instrument NGL, un utilizator acceptă proiectarea șabloanelor de conținut și interpretarea rezultatelor. Sistemele șabloane sunt limitate în capacitatea lor de a scana mai multe surse de date, de a efectua analize avansate.

3. Generare avansată a limbajului natural:

   Este cel mai „inteligent” mod de a analiza datele. Prelucrează datele chiar de la început și le separă în funcție de semnificația lor pentru un anumit public, apoi scrie narațiunea cu informații relevante pe un ton conversațional. De exemplu, dacă un analist de date dorește să știe cum se descurcă un anumit produs pe o piață, un instrument avansat NLG ar scrie un raport prin segregarea datelor numai pentru produsul solicitat.

Chiar avem nevoie de generarea limbajului natural?

Un număr de dispozitive sunt conectate la internet, creând un Internet uriaș al lucrurilor. Toate aceste dispozitive creează date cu o viteză fulgeră, ceea ce duce la generarea de date mari. Este aproape uman imposibil să analizezi, să interpretezi și să atragi interferențe raționale din aceste date enorme. Alături de analiza datelor și interpretarea corectă, necesitatea utilizării optime a resurselor, reducerea costurilor și managementul timpului sunt elementele esențiale pentru ca o afacere modernă să supraviețuiască, să crească și să înflorească. Natural Language Generation ajută la atingerea eficientă a tuturor acestor obiective dintr-o singură mișcare.
În plus, atunci când o mașină poate îndeplini aceste sarcini de rutină și cu precizie. Așadar, resursele umane valoroase se pot răsfăța în activitățile care necesită inovație, creativitate și rezolvarea problemelor.

Natural Language Generation va ucide locurile de muncă?

În primul rând, nu toate tipurile de narațiuni pot fi scrise prin instrumentele Natural Language Generation. Este doar pentru crearea unui text bazat pe date. Scrierea creativă, conținutul captivant este dezvoltat nu numai prin abilități analitice, ci și cu ajutorul unei implicări emoționale majore. Pasiunea unui individ, abilitățile sale, capacitatea sa de a aborda termeni complexi în formate mai simple nu pot fi înlocuite. În plus, pentru a raționaliza textul creat de instrumentele Natural Language Generation, intervenția umană este critică.
Natural Language Generation nu face decât să mărească locul de muncă și să îmbogățească viața angajaților, eliberându-i de locuri de muncă ușoare. Alain Kaeser , fondatorul Yseop a recunoscut pe bună dreptate că...

„Următoarea revoluție industrială va fi revoluția inteligenței artificiale și automatizarea muncii de cunoaștere și a sarcinilor repetitive pentru a spori capacitatea umană”.

De ce ar trebui să te pricepi la Natural Language Generation?

O cercetare comandată de Forrester Research a anticipat o creștere cu 300% a investițiilor în inteligența artificială în 2017 față de 2016. Piața de inteligență artificială va crește de la 8 miliarde de dolari în 2016 la peste 47 de miliarde de dolari în 2020. Pe baza acestui raport, revista Forbes a venit cu o listă cu „cele mai bune zece tehnologii de inteligență artificială ” care vor domina piața în viitorul apropiat. Natural Language Generation este unul dintre ele și este setat să vadă un impuls uriaș.

Exemple și aplicații ale generației limbajului natural

Tehnicile de generare a limbajului natural sunt utilizate în diverse industrii, conform cerințelor lor. Asistență medicală-farmaceutică, servicii bancare, marketing digital... este peste tot!
De la raportarea fondurilor în finanțe și raportarea de analiză a campaniei în marketing până la alertele personalizate pentru clienți pentru pregătirea tablourilor de bord în vânzări și întreținerea serviciului clienți, este folosit pentru a genera rezultate eficiente pentru toate departamentele dintr-o organizație. Să aruncăm o privire rapidă asupra modului în care NLG are aplicații variate în diferite departamente:

• Marketing – Două responsabilități principale ale unui departament de marketing sunt proiectarea strategiei de piață și efectuarea cercetărilor de piață. Ambele activități depind în mare măsură de analiza datelor, iar în lumea de astăzi a datelor mari, aceasta devine din ce în ce mai complexă. Instrumentele Natural Language Generation vă pot ajuta să scanați date mari, să le analizați și să scrieți rapoarte pentru dvs. în câteva ore.
• Vânzări – Un raport de analiză a vânzărilor indică tendințele în volumul vânzărilor unei companii pe o perioadă de timp. Un raport de analiză a vânzărilor aruncă în lumină factorii care afectează vânzările, cum ar fi sezonul, strategia concurenților, eforturile de publicitate etc. Managerii folosesc rapoartele de analiză a vânzărilor pentru a recunoaște oportunitățile de piață și zonele în care ar putea crește volumul. Aceste rapoarte se bazează exclusiv pe date uriașe. Programele Natural Language Generation economisesc timpul și eforturile de a scana manual datele, de a găsi tendințe și de a scrie rapoarte. Odată ce alimentați intrările, se ocupă de toate aceste activități.
• Banca și finanțe – Poate fi un departament financiar al unei organizații sau o bancă de investiții, rapoartele financiare care afirmă că starea financiară a unei companii trebuie scrise și trimise acționarilor, investitorilor, agențiilor de rating, agențiilor guvernamentale etc. Situațiile financiare generale cum ar fi bilanțurile, situația fluxurilor de numerar, contul de profit etc. sunt încărcate cu numere și unui cititor îi place să înțeleagă rapid aceste situații. Software-ul Natural Language Generation scanează prin aceste declarații și prezintă aceste informații într-un format simplu, text, mai degrabă decât într-un format contabil complicat.
• Asistență medicală și medicină – Recent, instrumentele Natural Language Generation sunt folosite pentru a rezuma înregistrările e-medicale. Cercetările suplimentare în acest domeniu deschid porțile pentru luarea deciziilor medicale prudente pentru profesioniștii din domeniul medical. De asemenea, este utilizat în comunicarea cu pacienții, ca parte a programelor de conștientizare a pacienților din India, conform raportului NCBI . Datele colectate prin cercetarea medicală, cum ar fi ce fel de boli ale stilului de viață sunt cele mai îngrozitoare sau ce tipuri de obiceiuri sunt sănătoase, pot fi rezumate într-un limbaj simplu pentru pacienți, care este extrem de util pentru medici pentru a-și justifica sfaturile.

Și acesta este doar vârful aisbergului. Aplicațiile instrumentelor NLG sunt deja răspândite și sunt gata să descopere la cote mai mari în viitor.

Tehnici de generare a limbajului natural – Cum să începeți

Un sistem rafinat de generare a limbajului natural trebuie să injecteze unele aspecte de planificare și amalgamare a informațiilor pentru a permite instrumentelor NLG să genereze textul care pare natural și interesant. Etapele generale ale generării limbajului natural, așa cum sunt propuse de Dale și Reiter în cartea lor „Building Natural Language Generation Systems” sunt:

1. Determinarea conținutului:

   În această etapă, un analist de date trebuie să decidă ce fel de informații să prezinte, folosindu-și discreția în ceea ce privește relevanța. De exemplu, a decide ce fel de informații ar dori să cunoască un comerciant de acțiuni față de ce fel de informații ar dori să cunoască un dealer de pe piața de mărfuri.

2. Structurarea documentului:

   În această etapă, un utilizator va trebui să decidă secvența, formatul conținutului și șablonul dorit. De exemplu, pentru a decide ordinea acțiunilor cu capitalizare mare, cu capitalizare medie și cu capitalizare mică în timp ce scrieți o narațiune despre mișcarea acțiunilor pe piața de valori.

3. Agregare:

   Nicio repetiție este regula de bază a oricărui raport. Pentru a rămâne simplu și pentru a îmbunătăți lizibilitatea, îmbinarea propozițiilor, omiterea cuvintelor repetitive, frazelor etc., se încadrează în această etapă. De exemplu, dacă software-ul NLG scrie un raport privind vânzările și nu există nicio modificare substanțială a volumului vânzărilor timp de câteva luni, există șanse ca software-ul NLG să scrie paragrafe repetitive fără informații substanțiale. Va trebui apoi să-l condensați într-un mod în care să nu devină lung și plictisitor.

4. Alegere linguală:

   Decizi ce cuvinte să folosești exact pentru a descrie anumite concepte. De exemplu, să decizi dacă să folosești cuvântul „mediu” sau „moderat” în timp ce descrii o schimbare.

Cele mai bune produse software disponibile pentru generarea limbajului natural

Există o varietate de produse software disponibile pentru a vă ajuta să începeți cu Natural Language Generation. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop sunt cele populare. Puteți lua o decizie în funcție de industria în care operați, pentru departamentul în care veți implementa instrumentul, natura exactă a creării rapoartelor etc. Să vedem ce fel de ajutor oferă aceste programe întreprinderilor.

• Yseop: software-ul Natural Language Generation de la Yseop Compose permite luarea deciziilor bazate pe date, explicând perspectivele într-un limbaj simplu. Yseop Compose este singurul software multilingv de generare a limbajului natural și, prin urmare, cu adevărat global.
• Amazon Polly: este un software care transformă textul într-o vorbire reală, permițându-vă să creați aplicații care vorbesc și să construiți categorii complet noi de produse activate pentru vorbire.
• Arria: Platforma Arria NLG este cea care integrează tehnici de ultimă oră în analiza datelor, inteligența artificială și lingvistica computațională. Analizează seturi de date mari și diverse și scrie automat rapoarte adaptate și acționabile despre ceea ce se întâmplă în acele date, fără intervenție umană, la scară și viteză vastă.
• Quill: este o platformă NLG avansată care înțelege intenția utilizatorului și efectuează analize relevante de date pentru a oferi Narațiuni inteligente — povești automatizate pline de informații relevante pentru public și perspicace.
• Synthesys: este unul dintre produsele software populare NLG care scanează toate datele și evidențiază oamenii, locurile, organizațiile, evenimentele și faptele importante care sunt discutate, rezolvă punctele evidențiate și determină ce este important, conectând punctele împreună și dă seama care este finalul. imagine înseamnă compararea cu oportunitățile, riscurile și anomaliile pe care utilizatorii le caută.

Instrumentele Natural Language Generation automatizează analiza și măresc eficacitatea instrumentelor de Business Intelligence. În loc să genereze diagrame și tabele, instrumentele NLG interpretează datele și analiza schiței într-o formă scrisă care comunică exact ceea ce este important de știut. Aceste instrumente efectuează o analiză regulată a seturilor de date predefinite, elimină eforturile manuale necesare pentru elaborarea rapoartelor și forța de muncă calificată necesară pentru a analiza și interpreta rezultatele.
Ei spun că datele sunt noul ulei – este cu adevărat adevărat?

Care sunt cele mai bune resurse pentru a învăța Natural Language Generation?

Gartner, o companie lider de cercetare și consultanță, estimează că majoritatea companiilor vor trebui să angajeze un Chief Data Officer până în 2019. Având în vedere cantitatea gigantică de date disponibilă, este important să decidem care informații pot adăuga valoare afacerii, pot genera eficiență și îmbunătăți gestionarea riscurilor. Aceasta va fi responsabilitatea ofițerilor de date. Odată cu creșterea cererii globale pentru profesie, nu poate exista un moment mai bun pentru a învăța despre Generarea limbajului natural, care este o parte esențială a științei datelor și a inteligenței artificiale.
Deși generația de limbaj natural are un domeniu de aplicare uriaș, există foarte puține programe academice cuprinzătoare concepute pentru a pregăti candidații pentru a fi pregătiți pentru viitor. Cu toate acestea, cu o viziune grozavă, UpGrad oferă o diplomă PG în Machine Learning și AI , în parteneriat cu IIIT-Bangalore, care își propune să construiască profesioniști cu înaltă calificare în India pentru a răspunde cererii globale în creștere. Vă oferă șansa de a învăța dintr-o colecție cuprinzătoare de studii de caz, alese manual de experți din industrie, pentru a vă oferi o înțelegere aprofundată a modului în care învățarea automată și inteligența artificială influențează industriile precum Telecom, Automobile, Finance și altele.
Ce mai astepti? Nu renunța la această oportunitate minunată, începe să explorezi astăzi!

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.