Генерация естественного языка: главное, что вам нужно знать

С лингвистической точки зрения язык был создан для выживания людей. Эффективная коммуникация помогала первобытному человеку охотиться, собирать и выживать группами. Это означает, что язык необходим для выполнения всех действий, необходимых не только для выживания, но и для осмысленного существования людей. По мере того, как люди развивались, развивались и их литературные способности. От графических скриптов до хорошо проработанных универсальных мы добились впечатляющего прогресса. На самом деле, такой замечательный прогресс, что машина, разработанная людьми, теперь может читать данные, писать текст и не на машинном, двоичном языке, а на реальном, разговорном языке. Natural Language Generation сделала это возможным.

Что такое генерация естественного языка?

Естественный язык является ответвлением искусственного интеллекта. Это инструмент для автоматического анализа данных, их интерпретации, определения важной информации и сужения ее до простого текста, чтобы сделать принятие решений в бизнесе проще, быстрее и, конечно же, дешевле. Он подсчитывает цифры и составляет для вас повествование.

Каковы различные варианты генерации естественного языка?

1. Базовая генерация естественного языка:

   Базовая форма NLG преобразует данные в текст с помощью функций, подобных Excel. Например, слияние почты, которое переформулирует числа на языке.

2. Шаблонная генерация естественного языка:

   В этом типе инструмента NGL пользователь принимает вызов по разработке шаблонов контента и интерпретации вывода. Шаблонные системы ограничены в возможностях сканирования нескольких источников данных, выполнения расширенной аналитики.

3. Усовершенствованная генерация естественного языка:

   Это «самый умный» способ анализа данных. Он обрабатывает данные с самого начала и разделяет их по значимости для конкретной аудитории, а затем пишет повествование с актуальной информацией в разговорном тоне. Например, если аналитик данных хочет узнать, как конкретный продукт работает на рынке, расширенный инструмент NLG напишет отчет, разделив данные только по требуемому продукту.

Действительно ли нам нужна генерация естественного языка?

Ряд устройств подключен к Интернету, создавая огромный Интернет вещей. Все эти устройства создают данные с молниеносной скоростью, что приводит к генерации больших данных. Практически невозможно анализировать, интерпретировать и рационально интерпретировать эти огромные данные. Наряду с анализом данных и их точной интерпретацией, необходимость оптимального использования ресурсов, сокращения затрат и управления временем является необходимым условием выживания, роста и процветания современного бизнеса. Генерация естественного языка помогает эффективно достичь всех этих целей за один раз.
Кроме того, когда машина может выполнять эти рутинные задачи, причем аккуратно. Таким образом, ценные человеческие ресурсы могут заниматься деятельностью, требующей инноваций, творчества и решения проблем.

Генерация естественного языка убьет рабочие места?

Во-первых, не все виды нарративов можно написать с помощью инструментов Natural Language Generation. Это только для создания текста на основе данных. Креативное письмо, вовлекающий контент развивается не только за счет аналитических навыков, но и с помощью большой эмоциональной вовлеченности. Страсть человека, его навыки, его способность обслуживать сложные термины в более простых форматах не могут быть заменены. Кроме того, для рационализации текста, созданного инструментами генерации естественного языка, крайне важно вмешательство человека.
Natural Language Generation только дополняет работу и обогащает жизнь сотрудников, освобождая их от черной работы. Ален Кайзер , основатель Yseop, справедливо признал, что:

«Следующей промышленной революцией будет революция в области искусственного интеллекта и автоматизация умственного труда и повторяющихся задач для повышения человеческого потенциала».

Почему вы должны освоить генерацию естественного языка?

Исследование, проведенное по заказу Forrester Research, прогнозирует увеличение инвестиций в искусственный интеллект в 2017 году на 300% по сравнению с 2016 годом. Рынок искусственного интеллекта вырастет с 8 миллиардов долларов в 2016 году до более чем 47 миллиардов долларов в 2020 году . со списком «десяти самых горячих технологий искусственного интеллекта », которые будут править рынком в ближайшем будущем. Генерация естественного языка — одна из них, и она получит огромный импульс.

Примеры и приложения генерации естественного языка

Методы генерации естественного языка используются в различных отраслях в соответствии с их требованиями. Healthcare-Pharma, Банковские услуги, Цифровой маркетинг… это везде!
От отчетов по фондам в финансах и отчетов по аналитике кампаний в маркетинге до персонализированных предупреждений для клиентов для подготовки информационных панелей в продажах и обслуживании клиентов, он используется для получения эффективных результатов для всех отделов организации. Давайте кратко рассмотрим, как NLG предлагает различные приложения в разных отделах:

• Маркетинг . Двумя основными обязанностями отдела маркетинга являются разработка рыночной стратегии и проведение маркетинговых исследований. Оба этих вида деятельности в значительной степени зависят от анализа данных, а в современном мире больших данных он становится все более сложным. Инструменты генерации естественного языка могут помочь вам сканировать большие данные, анализировать их и составлять для вас отчеты в течение нескольких часов.
• Продажи . Отчет об анализе продаж показывает тенденции объема продаж компании за определенный период времени. Отчет об анализе продаж проливает свет на факторы, влияющие на продажи, такие как сезон, стратегия конкурентов, рекламные усилия и т. д. Менеджеры используют отчеты об анализе продаж, чтобы определить рыночные возможности и области, в которых они могут увеличить объем. Эти отчеты основаны исключительно на огромных данных. Программы генерации естественного языка экономят ваше время и усилия при ручном сканировании данных, поиске тенденций и написании отчетов. Как только вы вводите входные данные, он позаботится обо всех этих действиях.
• Банковское дело и финансы . Будь то финансовый отдел организации или инвестиционный банк, финансовые отчеты о финансовом состоянии компании должны быть составлены и отправлены акционерам, инвесторам, рейтинговым агентствам, государственным учреждениям и т. д. Общие финансовые отчеты такие как балансовые отчеты, отчет о движении денежных средств, отчет о прибылях и убытках и т. д. загружены цифрами, и читатель хотел бы быстро понять эти отчеты. Программное обеспечение Natural Language Generation просматривает эти отчеты и представляет эту информацию в простом текстовом формате, а не в сложном бухгалтерском формате.
• Здравоохранение и медицина . В последнее время инструменты генерации естественного языка используются для обобщения электронных медицинских записей. Дополнительные исследования в этой области открывают двери для разумного принятия медицинских решений медицинскими работниками. Согласно отчету NCBI , он также используется при общении с пациентами в рамках программ информирования пациентов в Индии . Данные, собранные в ходе медицинских исследований, например, какие болезни образа жизни являются наиболее опасными или какие привычки являются здоровыми, могут быть обобщены на простом языке для пациентов, что чрезвычайно полезно для врачей, чтобы обосновать свои рекомендации.

И это только вершина айсберга. Применение инструментов NLG уже широко распространено и готово к еще большему взлету в будущем.

Методы генерации естественного языка — с чего начать

Усовершенствованная система генерации естественного языка должна внедрять некоторые аспекты планирования и объединения информации, чтобы инструменты NLG могли генерировать текст, который выглядит естественным и интересным. Общие этапы генерации естественного языка, предложенные Дейлом и Райтером в их книге «Построение систем генерации естественного языка» , следующие:

1. Определение содержания:

   На этом этапе аналитик данных должен решить, какую информацию представлять, используя свое усмотрение в отношении актуальности. Например, решить, какую информацию хотел бы знать трейдер, торгующий акциями, по сравнению с тем, какую информацию хотел бы знать дилер на товарном рынке.

2. Структурирование документа:

   На этом этапе пользователь должен будет выбрать последовательность, формат контента и желаемый шаблон. Например, чтобы определить порядок акций с большой, средней и малой капитализацией при написании повествования о движении капитала на фондовом рынке.

3. Агрегация:

   Отсутствие повторений – основное правило написания любого отчета. Чтобы сделать его простым и улучшить читабельность, под этот этап подпадает объединение предложений, исключение повторяющихся слов, фраз и т. д. Например, если программное обеспечение NLG составляет отчет о продажах, а в течение нескольких месяцев объем продаж существенно не изменился, есть вероятность, что программное обеспечение NLG может написать повторяющиеся абзацы без существенной информации. Затем вам придется сжать его таким образом, чтобы он не стал длинным и скучным.

4. Языковой выбор:

   Решить, какие именно слова использовать для описания конкретных понятий. Например, решить, следует ли использовать слово «средний» или «умеренный» при описании изменения.

Лучшие программные продукты, доступные для генерации естественного языка

Существует множество доступных программных продуктов, которые помогут вам начать работу с Natural Language Generation. Популярны Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop. Вы можете принять решение в зависимости от отрасли, в которой вы работаете, для отдела, в котором вы будете развертывать инструмент, точного характера создания отчетов и т. д. Давайте посмотрим, какую помощь эти программы предлагают предприятиям.

• Yseop: Программное обеспечение Yseop Compose для генерации естественного языка позволяет принимать решения на основе данных, объясняя идеи простым языком. Yseop Compose — единственное многоязычное программное обеспечение для создания естественного языка, а значит, действительно глобальное.
• Amazon Polly: это программное обеспечение, которое превращает текст в реалистичную речь, позволяя создавать говорящие приложения и создавать совершенно новые категории продуктов с поддержкой речи.
• Arria: Платформа Arria NLG объединяет передовые методы анализа данных, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики. Он анализирует большие и разнообразные наборы данных и автоматически составляет адаптированные, действенные отчеты о том, что происходит с этими данными, без вмешательства человека, в огромных масштабах и с большой скоростью.
• Quill: это передовая платформа NLG, которая понимает намерения пользователя и выполняет соответствующий анализ данных для предоставления интеллектуальных повествований — автоматических историй, полных актуальной для аудитории и проницательной информации.
• Synthesys: это один из популярных программных продуктов NLG, который сканирует все данные и выделяет обсуждаемых важных людей, места, организации, события и факты, разрешает выделенные моменты и определяет, что важно, соединяет точки вместе и выясняет, что окончательно изображение означает сравнение его с возможностями, рисками и аномалиями, которые ищут пользователи.

Инструменты генерации естественного языка автоматизируют анализ и повышают эффективность инструментов бизнес-аналитики. Вместо того, чтобы генерировать диаграммы и таблицы, инструменты NLG интерпретируют данные и готовят анализ в письменной форме, которая точно передает то, что важно знать. Эти инструменты выполняют регулярный анализ предопределенных наборов данных, избавляют от ручного труда, необходимого для составления отчетов, и квалифицированного труда, необходимого для анализа и интерпретации результатов.
Говорят, что данные — это новая нефть. Правда ли это?

Каковы лучшие ресурсы для изучения Natural Language Generation?

Gartner, ведущая исследовательская и консалтинговая компания, прогнозирует, что к 2019 году большинству компаний придется нанять директора по данным. Учитывая гигантский объем доступных данных, важно решить, какая информация может повысить ценность бизнеса, повысить эффективность и улучшить управление рисками. Это будет обязанностью Data Officers. В связи с растущим глобальным спросом на эту профессию самое время узнать о генерации естественного языка, которая является важной частью науки о данных и искусственного интеллекта.
Хотя генерация естественного языка имеет огромные возможности, существует очень мало комплексных академических программ, предназначенных для подготовки кандидатов к будущему. Тем не менее, с большим видением, UpGrad предлагает диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта в партнерстве с IIIT-Bangalore, целью которого является подготовка высококвалифицированных специалистов в Индии для удовлетворения растущего глобального спроса. Это дает вам возможность изучить обширную коллекцию тематических исследований, отобранных отраслевыми экспертами, чтобы дать вам глубокое понимание того, как машинное обучение и искусственный интеллект влияют на такие отрасли, как телекоммуникации, автомобили, финансы и другие.
Чего же ты ждешь? Не упустите эту прекрасную возможность, начните исследовать сегодня!

Изучайте курсы машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.