Evoluția modelării limbajului în viața modernă

Cum a devenit modelarea limbajului, care a fost concepută la mijlocul secolului precedent, o parte integrantă a inteligenței artificiale cu aplicații practice în viața modernă? Cum a devenit acest amestec de inteligență artificială și lingvistică computațională nucleul lumii noastre? Să călătorim de-a lungul conceptului de procesare a limbajului natural (NLP) și a aplicațiilor sale populare, cum ar fi chatbot, comenzi vocale și asistenți virtuali, cum ar fi Google Assistant, Siri, Cortana și Amazon Alexa.

Ce este NLP?

Cu cuvinte simple, NLP ajută computerele să înțeleagă, să interpreteze și să utilizeze limba umană și, de asemenea, permite o comunicare completă într-un mod mai nuanțat. NLP se bazează pe diverse discipline, inclusiv lingvistică și informatică, și oferă computerelor capacitatea de a citi text, de a auzi vorbirea și de a interpreta o cantitate mare de date. A evoluat pe scară largă începând cu anii 1950 și a devenit parte din viața noastră de zi cu zi. Este probabil să continue să ofere soluții standard și inovatoare la probleme comune, reducând timpul, efortul uman și costurile.

Istoria NLP

Alan Turing , un expert teoretic în informatică și inteligență artificială, a conceput pentru prima dată ideea procesării limbajului natural în anii 1950. El a scris o lucrare în care elucidează un test pentru o mașină, în care a afirmat că, dacă o mașină poate face parte dintr-o conversație folosind un teleimprimator, atunci poate fi învățat și cum să imite un om. Tipare repetate ar permite unei mașini să învețe acest act, după care ar putea fi considerată capabilă să gândească.

În 1954, un experiment al Universității Georgetown și IBM s-a străduit să traducă automat șase propoziții din rusă în engleză, plantând sămânța speranței că traducerea automată va fi posibilă într-un interval scurt de timp. Cu toate acestea, abia la sfârșitul anilor 1980 a fost dezvoltat primul sistem de traducere automată statistică (traduceri generate printr-un model statistic). Pe parcursul anilor 1950-80, s-au făcut progrese în construirea altor programe în limbaj natural.

Dintre aceștia, ELIZA a ocupat centrul scenei la mijlocul anilor 1960. Acesta a fost un program de calculator dezvoltat la MIT Artificial Intelligence Laboratory de Joseph Weizenbaum pentru a elucida superficialitatea comunicării dintre oameni și mașini. A dezvăluit că comunicarea cu mașinile nu a implicat contextualizarea evenimentelor și a urmat doar un scenariu. Cu toate acestea, utilizatorii au atribuit programului sentimentele umane. ELIZA a deschis calea pentru ceea ce cunoaștem acum ca chatbots (cunoscut și ca chatterbots), care a evoluat în timp.

Anii 1970 au fost deceniul creării de informații structurate din lumea reală în date ușor de înțeles de calculator și o serie de programe îmbunătățite pe baza tehnologiei disponibile. Printre remarcabile s-au numărat PARRY (un chatbot din 1972 cu răspunsuri emoționale) și, mai târziu, Racter (un chatbot iubitor creat în 1984) și Jabberwacky (un chatbot conceput în 1988, care își propunea să simuleze o conversație umană într-un mod distractiv).

Anii 1980 au fost revoluționari în procesarea limbajului natural, când algoritmii de învățare automată au fost utilizați pentru procesarea limbajului. A existat o creștere a puterii de calcul și o simplificare treptată a lingvisticii. Cu arbori de decizie, etichetare vocală și concentrare pe modele statistice, modele de limbaj cache și recunoaștere a vorbirii, rezultatele au devenit mai fiabile.

Succesele timpurii ale învățării automate pot fi atribuite IBM Research, unde au fost dezvoltate succesiv modele statistice mai complicate, inclusiv traducerea tuturor procedurilor guvernamentale în toate limbile oficiale ale Canadei și ale Uniunii Europene.

Secolul 21 a adus învățarea reprezentării (învățare automată a caracteristicilor) și metode de învățare automată în stil rețele neuronale profunde pentru a obține rezultate de ultimă generație. Aceasta include încorporarea de cuvinte pentru a capta semantica și întrebări și răspunsuri de nivel superior, dând naștere traducerii automate neuronale (NMT), care utilizează o rețea neuronală artificială pentru a prezice o secvență de cuvinte, modelând o propoziție întreagă într-un singur model integrat.

În ultimele două decenii, NLP a explorat mai multe modele de limbaj neuronal, învățare multi-task, înglobare de cuvinte, rețele neuronale mai avansate, modele secvență-la-secvență, rețele bazate pe memorie și modele de limbaj pre-antrenate. Acest progres a condus la aplicații precum tastaturi inteligente și sugestii de răspuns prin e-mail la asistența cu vorbire activată de către mașini.

Acum există o trecere constantă de la procesarea limbajului natural (NLP) la înțelegerea limbajului natural (NLU), unde un utilizator care are o legătură emoțională umană cu mașinile nu va fi eretic.

Codificare versus NLP statistic

Inițial, sistemele de procesare a limbajului au fost proiectate prin codificare manuală, în esență prin scrierea gramaticală sau prin conceperea unor reguli euristice. Cu toate acestea, la mijlocul anilor 1980, acest lucru s-a schimbat în învățarea automată, care a folosit inferența statistică pentru a învăța automat aceste reguli prin analiza unui set mare de exemple din lumea reală. Acest lucru a dus la o diferență palpabilă de viteză și înțelegere a sistemelor de procesare a limbajului.

Procedurile de învățare utilizate în timpul învățării automate s-au concentrat automat pe cele mai frecvente cazuri. Aceștia ar putea indica și corecta intrările eronate, ar putea scrie greșit cuvintele și ar putea gestiona sarcini mai complexe prin algoritmi. Acesta a schimbat jocul și a ajuns la un scenariu în care NLP-ul ar putea fi utilizat pe scară largă și cu succes la scară globală.

A fost un drum lung pentru a ajunge la un punct în care inducția gramaticală, lematizarea, segmentarea morfologică, etichetarea vorbirii, analizarea, ruperea propozițiilor, derivarea, segmentarea cuvintelor și extragerea terminologiei ar putea fi folosite pentru a crea platforme robuste pentru utilizarea NLP.

Aplicații NLP în viața reală

1. Traducere automată

NLP a dezvoltat mai multe puncte de contact în viața noastră, mai ales în ultimul deceniu. Una dintre cele mai populare aplicații este traducerea automată , cunoscută cel mai bine ca Google Translate . Bazat pe SMT (traducere automată statistică, care se referă la traducerea automată generată pe baza modelelor statistice), Google Translate nu face o traducere cuvânt cu cuvânt, ci atribuie valoare semantică cuvintelor pentru a le traduce într-o manieră coerentă.

Cu toate acestea, din cauza ambiguității și flexibilității inerente în limbajul uman, o astfel de traducere nu este complet exactă. Acestea fiind spuse, Google Translate este încă cel mai popular instrument folosit pentru traducere în călătorii, reducând decalajul lingvistic.

2. Recunoașterea vorbirii

Un alt exemplu de NLP exemplificativ și relatabil. Programele software de recunoaștere a vorbirii permit decodarea vocii umane, care poate fi folosită în telefonia mobilă, automatizarea casei, calcularea mâinilor libere, asistență virtuală, jocuri video și multe altele. Cea mai populară utilizare a acestuia în viața noastră de zi cu zi a venit odată cu apariția Asistentului Google, Siri și Alexa de la Amazon .

Cum funcționează asta? În cazul Asistentului Google, vorbirea este transformată în text folosind sistemul Hidden Markov Model (HMM). Sistemul HMM ascultă clipuri de 10-20 de milisecunde de cuvinte rostite și caută foneme și le compară cu vorbirea preînregistrată. Procesul de înțelegere este urmat de identificarea limbajului și a contextului.

Sistemul descompune fiecare cuvânt în partea sa de vorbire (substantiv, verb etc.) și apoi determină contextul comenzilor tale. Apoi, clasifică această comandă și execută eficient o sarcină. Alexa, pe de altă parte, funcționează puțin diferit.

De fiecare dată când spui ceva, cuvintele se întorc pe serverul Amazon pentru a fi descifrate. Sistemul se bazează pe o bază de date masivă de cuvinte și instrucțiuni pentru a evalua și executa o comandă. De exemplu, dacă Alexa detectează cuvinte precum „pizza” sau „cina”, ar deschide o aplicație de mâncare sau, dacă detectează cuvântul „play”, se va conecta la opțiunile muzicale.

3. Analiza sentimentelor

Când vorbim despre NLP, analiza sentimentelor nu poate fi ignorată. Acest lucru este cunoscut și sub denumirea de mining de opinii sau AI emoțional, care măsoară înclinația opiniilor oamenilor. Presupune identificarea informațiilor subiective din text și are o serie de aplicații. Monitorizarea mărcii și gestionarea reputației este cea mai comună utilizare a analizei sentimentelor în industrii.

Permite companiilor să urmărească percepția asupra unui brand, să identifice tendințele, să țină urechea la sol pentru influenți și impactul acestora, să monitorizeze recenziile unui produs sau serviciu, să caute idei noi și variații și să modifice strategiile de marketing în consecință. Pe lângă percepția mărcii și opinia clienților, cercetarea de piață este un alt domeniu proeminent de aplicare a analizei sentimentelor.

Crearea și urmărirea conținutului generat de utilizatori (recenzii), articolele de știri, conținutul concurenților și completarea golului în inteligența pieței sunt adesea subseturile analizei sentimentelor. Managementul reputației și analiza produsului este o altă aplicație a analizei sentimentelor care este utilizată în toate industriile. Cu aceasta, mărcile pot obține feedback nuanțat cu privire la produsele lor.

Analiza sentimentelor bazată pe aspecte este o altă modalitate prin care mărcile pot folosi analiza sentimentelor în mod productiv. Abordarea de analiză bazată pe aspecte permite extragerea celor mai viabile puncte privind feedback-ul clienților. Având în vedere aceste informații și analize bogate, mărcile sunt capabile să modifice, să reîmprospăteze și să direcționeze comunicarea și să modifice produsul sau serviciul în consecință.

4. Asistenți virtuali

Asistența virtuală cu ajutorul unor chatbot mai maturi este o abordare modernă pentru comunicarea rapidă și eficientă cu consumatorii. Sarcinile cu prioritate redusă, dar cu rotație mare, care nu necesită abilități, pot fi furnizate cu ușurință cu ajutorul chatboților. A existat o încredere și o popularitate tot mai mare în rândul utilizatorilor și dezvoltatorilor, pe măsură ce ne îndreptăm către evoluția rapidă a chatbot-urilor inteligenți care vor oferi asistență personalizată clientului în viitorul apropiat.

De fapt, aplicarea chatbot-urilor i-a împins și pe profesioniștii în marketing să folosească asistența virtuală mai productiv, creând noi formate de reclame și comunicare care se potrivesc cu programele chatbot.

5. Asistență medicală

În lumea medicală, serviciul de asistență primară bazat pe inteligență artificială implică rezolvarea multor sarcini NLP. Unele dintre cazurile actuale de utilizare a NLP în medicină implică extragerea diferitelor entități medicale, inclusiv simptome, boli sau tratamente dintr-o cantitate mare de informații.

Descoperirea cunoștințelor din texte medicale nestructurate pentru a desena tipare și relații este extrem de utilă pentru profesioniștii din domeniul medical. Pe măsură ce NLP poate fi folosit pentru a extrage informații, poate fi folosit și pentru a comunica răspunsuri relevante și pentru a crea funcționalități de completare automată pentru un sistem de comunicare conștient din punct de vedere medical.

6. Sistem de e-mail

În 2017, Google a lansat SmartReply , priceperea sa bazată pe învățarea automată, pentru a răspunde la e-mailuri cu puțin efort. Tastarea mai rapidă, tastarea predictivă, verificarea ortografică și verificarea gramaticală fac parte din aceasta. Smart Reply scanează textul unui mesaj primit și sugerează trei răspunsuri de bază pe care utilizatorul le poate modifica și trimite, reducând timpul petrecut pentru răspunsuri simple sau banale.

Aceasta se bazează în întregime pe rețele neuronale antrenate să analizeze mesajele și să le transforme în coduri numerice care reprezintă semnificația lor. În cadrul sistemului de e-mail, clasificarea e-mailului și detectarea SPAM-ului sunt alte moduri prin care NLP ne-a simplificat viața.

7. Comportamentul de căutare

Comportamentul de căutare este un alt aspect susținut de NLP pe care îl întâlnim zilnic. Motoarele de căutare folosesc NLP pentru a afișa rezultate relevante pe baza comportamentelor de căutare similare sau a intenției utilizatorului, astfel încât utilizatorul obișnuit să găsească cu ușurință ceea ce are nevoie. De exemplu, Google nu numai că prezice ce căutări populare se pot aplica interogării unui individ pe măsură ce începe să tasteze, ci și analizează întreaga imagine, arătând rezultate tangenţiale relevante.

8. Apeluri telefonice digitale

Apelurile telefonice digitale pot părea o parte intruzivă a zilei, când un mesaj de marketing înregistrat cu voce vă vorbește, dar acesta este un mijloc excelent pentru a ajunge la un număr mare de oameni și a rezolva problemele rapid. NLP permite un limbaj generat de computer apropiat de vocea unui om, care poate aduna informații de la un consumator și poate face sarcini simple, cum ar fi transmiterea de informații și rezervarea unei întâlniri.

9. Case inteligente

Comenzile vocale din mașină, cum ar fi încuierea ușilor, coborârea geamurilor sau redarea anumitor muzică, sunt doar câteva dintre funcțiile pe care NLP le-a activat în industria auto . În arena automatizării, automatizarea locuinței este, de asemenea, strâns legată de NLP, unde comenzile vocale pentru a închide sau deschide jaluzelele, luminile și aparatele sunt în centrul „ caselor inteligente”.

Acestea sunt doar câteva dintre numeroasele utilizări NLP pe care le întâlnim în viața noastră. Punctele de contact sunt în lumea afacerilor, dezvoltării personale, resurse umane, vânzări, predare, medicină, telecomunicații, automobile, infrastructură, coaching și multe altele.

Ce urmeaza?

NLP, deși încă incipient în comparație cu big data și deep learning, este considerat pe scară largă viitorul serviciului pentru clienți. Promite că va face datele mai ușor de utilizat și mai conversaționale, făcându-le polul de cort al analizei de afaceri. Chatboții, de exemplu, vor fi și mai sofisticați și sănătoși, având capacitatea de a decoda solicitări complexe și lungi în timp real.

Ceea ce este probabil să se schimbe în ceea ce privește abilitățile actuale NLP este înțelegerea nuanțată a limbajului. NLP-ul viitorului va permite înțelegerea subtilităților și a tonului limbajului și va oferi cunoștințe și perspective utile, care ar putea fi în sfera rapoartelor anuale, transcrierilor apelurilor, comunicărilor sensibile pentru investitori sau documentelor legale și de conformitate.

Utilizarea extinsă a NLP poate fi observată și în industria robotică, asistență medicală, servicii financiare, auto și infrastructură, cu puncte de contact în uz zilnic. NLP-ul viitorului va fi nucleul analizei pentru a îmbunătăți și a dezvolta afaceri la nivel mondial.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre procesarea limbajului natural, consultați programul nostru PG Diploma în Machine Learning și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 30 de studii de caz și sarcini, peste 25 de sesiuni de mentorat în industrie, peste 5 practice practice. proiecte capstone, peste 450 de ore de formare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.