Sammanfatta detta blogginlägg med:
Vi växte alla upp med att titta på science fiction-filmer där hjälten interagerar med maskiner och robotar på sitt uppdrag att få sin flickvän tagen av skurkarna. Precis som trigonometri i matematik är NLP till största delen fortfarande en ganska oberoende och spännande del av datavetenskap.
Kombinationen av AI, datavetenskap och beräkningslingvistik har möjliggjorts genom naturlig språkbehandling (NLP) . Tekniken använder maskinbaserade algoritmer som kan härleda mening från både verbal och skriftlig kommunikation.
Naturlig språkbehandling (NLP) är en gren av artificiell intelligens som hjälper datorer att förstå, tolka och manipulera mänskligt språk. NLP hämtar inspiration från många discipliner, inklusive datavetenskap och beräkningslingvistik, i sin strävan att fylla klyftan mellan mänsklig kommunikation och datorförståelse.
Låt oss gå in på rötterna till naturlig språkbehandling.
Begrepp
Naturlig språkbehandling bygger på två grundläggande koncept:
- Naturlig språkförståelse (NLU)
- Natural Language Generation (NLG)
Natural Language Understanding (NLU) – Detta system använder algoritmer för att bryta ner mänskligt tal till beräkningsbara egenskaper som kallas funktionsvektorer, där AI hjälper till att förfina igenkänningen av saker som timing, avsikt och känsla. På så sätt kan NLU förstå inmatning via text eller tal. NLU ser faktiskt bortom ord för att hitta mening, komma till kärnan i kommunikationen, stavfel och feluttal. Sådana system är beroende av ett fördefinierat lexikon och en uppsättning grammatiska regler.
Generering av naturligt språk (NLG) – Avser datorns förmåga att generera text, antingen genom att konvertera data till skrivet språk, översätta tal till skriven text eller konvertera text till hörbart tal. Tal-till-text- och text-till-tal-motorer är beroende av NLG för att ge sammanhängande meddelanden, med stöd av ett fördefinierat lexikon och en uppsättning grammatikregler.
De flesta stora namnen inom teknik har introducerat NLP-applikationer, inklusive – Amazon, Microsoft, Google, IBM med flera.
Metoder inom NLP kan delas in i tre kategorier-
Regelbaserade system förlitar sig starkt på att skapa domänspecifika regler som reguljära uttryck. De kan användas för att lösa enkla problem som att extrahera strukturerad data, e-postmeddelanden och webbsidor (ostrukturerad data), men på grund av komplexiteten hos mänskliga naturliga språk misslyckas regelbaserade system med att bygga modeller.
Klassiska maskininlärningsmetoder används för att lösa svårare problem som regelbaserade system inte kan lösa särskilt bra, som till exempel skräppostdetektering. Det bygger på en mer generell metod för att förstå språk, genom att använda handgjorda funktioner (t.ex. meningslängd, ordklasstaggar, förekomsten av specifika ord) och sedan tillhandahålla dessa funktioner till en statistisk maskininlärningsmodell, som lär sig olika mönster i träningsuppsättningen och sedan kan resonera kring osynlig data.
Djupinlärningsmodeller är den nyaste delen av NLP-forskning och tillämpningar nu; de generaliserar ännu bättre än de klassiska maskininlärningsmetoderna eftersom de inte behöver handgjorda funktioner eftersom de automatiskt fungerar som funktionsutdragare, vilket hjälpte mycket till att bygga heltäckande modeller (lite mänsklig interaktion).
Bortsett från funktionsutvecklingsdelen är inlärningsmöjligheterna hos djupinlärningsalgoritmer mer potenta än de ytliga/klassiska ML-algoritmerna, vilket banade väg för att uppnå högsta poäng på olika svåra NLP-uppgifter som maskinöversättning.
Applikationer
NLP är en del av AI och används ofta för att identifiera språköversättning, mänskligt tal, informationshämtning och AI. Många av oss använder NLP i våra dagliga liv, från att fråga efter vägen till våra smartphones och höra automatiserade samtal från callcenter.
Genom att utnyttja denna teknik förbättrar organisationer den operativa effektiviteten och skapar nya värden. De flesta tillämpningarna av NLP inkluderar:
1. Sentimentanalys: Denna metod analyserar text för att förstå känslorna bakom användarkonversationer och meddelanden. Den används av sociala analysorganisationer för att studera varumärkesstrategier och konsumentbeteende. Till exempel använder hotell- och restaurangvarumärken, finansinstitut, återförsäljare, transportföretag och andra företag sentimentanalys för att optimera kundtjänstavdelningens arbete. Med textanalysplattformar som IBM Watson kan användare av Natural Language Understanding automatisera klassificeringen av inkommande kundsupportmeddelanden efter polaritet, ämne, aspekt och prioritet.
Vill du leverera utmärkt sentimentanalys i din organisation?
Analysera mänskliga känslor och sentiment för att avslöja outforskade insikter och använd big data för att uppnå bästa resultat.
2. Röstanalys och -bearbetning: Det används för att känna igen den mänskliga rösten. Det identifierar automatiskt användaren baserat på deras röst. Dessutom gör det det möjligt för företag att översätta verbala kommandon till datorbaserade handlingar. Ett viktigt utvecklingsområde inom röstanalys är kundtjänst. Genom att använda stordatatekniker i kombination med röstanalys - som analyserar en enorm mängd samtalsdata - kan ett företag få viktiga affärsinsikter.
3. Enhetsigenkänning: Den identifierar enheter i texten och klassificerar dem i olika objekt som företag, personer och produkter. Google-sökning är ett av de bästa exemplen på denna applikation. Den hjälper till i många tillämpningar som - teckenigenkänning för kvitton, fakturor, checkar, juridiska faktureringsdokument och så vidare.
4. Syntaxanalys: Den analyserar texters grammatiska struktur och delar upp dem i delar för att underlätta förståelsen av mönster som härrör från dem. De vanligaste uppgifterna som NLP använder för att utföra ovanstående tillämpningar inkluderar tokenisering (uppdelning av text i ord), taggning av tal, skapande av parseträd (skapande av meningsdiagram) och klassificering/gruppering av olika enheter.
5. Automatisk översättning och sammanfattning: Den här applikationen gör det möjligt för datorn att översätta text från ett språk till ett annat. Den används för att sammanfatta komplexa texter till kort information. Med automatisk sammanfattning är det enkelt att skapa en kort, korrekt och flytande sammanfattning av ett längre textdokument. Den viktigaste fördelen med att använda en sammanfattning är att den minskar lästiden.
Så, naturlig språkbehandling har övervunnit språkbarriärerna mellan människor och maskiner. Tekniken får enormt genomslag och har enorm potential för big data- och analysindustrin, där data samlas exponentiellt. Den hjälper till att analysera den ökande volymen av ostrukturerad data som e-postmeddelanden och röstsamtal och ger insikter i mänskligt beteende.
De nuvarande metoderna för NLP är baserade på ML, och det vore intressant att använda naturligt språk för att kommunicera sömlöst med elektroniska enheter via molnet. Detta kommer att driva tillväxten av IoT och bana väg för en era av maskiner, robotik och mänsklig kommunikation med dem.
Taligenkänning
Enligt data från eMarketer använder upp till 111,8 miljoner människor i USA – över en tredjedel av befolkningen – en röstassistent minst en gång i månaden. Framstegen inom NLP och taligenkänningslösningar blir smartare och ger en bättre upplevelse för användarna. I takt med att assistenterna förstår talarnas avsikter bättre kommer de att ge mer exakta svar på alltmer komplexa frågor.
Ett slående exempel på taligenkänning kommer från filmen Star Trek (1996) där datorn alltid verkade kunna identifiera vem som talade och skilja mellan röstkommandon och samtal mellan besättningsmedlemmar.
Sökmotorer
Ett annat typiskt exempel på NLP är webbsökmotorer. När du skriver in en fras i en sökmotor visas förslag baserade på andra liknande sökbeteenden. Du kan också se detta i sökfunktionen på sociala medier.
NLP använder robust parsning, grammatikregler och algoritmer för att härleda avsikt från människors yttranden. Så med framsteg inom naturligt språk kan maskiner bättre hantera pragmatik och dechiffrera sammanhang för att bättre förstå innebörden bakom ett uttalande. Som ett resultat har NLP blivit mer allestädes närvarande för både konsumenter och företag.
NLP har kommit långt från maskinöversättning, med tanke på det stora utbudet av tillgänglig teknik. Idag välkomnar familjer över hela världen virtuella tillskott som Alexa i sina hem. Enligt en undersökning äger 47,3 miljoner amerikanska vuxna nu en smart högtalare, en plattform som är helt beroende av NLP för att överleva genom att ta emot en användares kommandon och tillämpa algoritmer för att dechiffrera språket och formulera svar.
Chatbotar är ytterligare en implementering av NLP på uppgång. De förlitar sig på NLP-teknik för att formulera lämpliga svar på kundfrågor genom att analysera språket som skrivs in i textfälten.
Chatbotar effektiviserar inte bara inkommande FAQ utan låter även kunder få tillgång till ny information eller omdirigeras till relevanta sidor nästan omedelbart, vilket ger ett värdeerbjudande i båda ändar av kommunikationen. Ett bra exempel är Chaplin AI , som drivs av Polestar Analytics, är den enda länken som kan hjälpa dig att utnyttja hela investeringen.
För att bli en datadriven organisation erbjuder Chaplin-AI utmärkt potential att förbättra BI och analys. Det kan inte bara bidra till att öka implementeringsgraden, utan det kan också hjälpa alla företag att bli mer datakunniga och fatta smartare affärsbeslut. I en nyligen genomförd Oracle-undersökning sa 80 % av de svarande att de redan använde eller planerade att använda chatbotar år 2020 för konsumentinriktade produkter.
Google tillkännagav nyligen utökningar av sin Cloud AutoML-plattform, inklusive NLP och översättning.
Bland de branscher som påverkas av AI-baserad kommunikation är talangförvärv mycket känsligt för betydande störningar, med tanke på dess medfödda människocentrerade och kommunikativa natur. NLP spelar en viktig roll för att öka noggrannheten i kandidatmatchning från stora talangpooler. Det hjälper också till att vägleda sökande med hjälp av chatbotar, förenkla schemaläggning, göra arbetsbeskrivningar tillgängliga, intuitiv CV-parning och mer. I en AI-driven värld är det inte förvånande att NLP påverkar nästan alla branscher.
Kärnmålet med NLP är att dominera interaktionen mellan människa och maskin till den grad att det är lika enkelt att prata med en maskin som att prata med en människa. NLP kommer att fortsätta att utnyttja ostrukturerad data och göra den mer meningsfull för en maskin.
IDC förutspådde nyligen att "mängden analyserad data som 'berörd' av kognitiva system kommer att växa med en faktor 100 till 1,4 ZB fram till 2025", vilket kommer att påverka tusentals branscher och företag runt om i världen. Robotik, hälsovård, finansiella tjänster, uppkopplade bilar och smarta hem är bara en handfull av de sektorer som kommer att fortsätta utvecklas av NLP.
Genom att samarbeta med big data kommer NLP att spela en avgörande roll i att utvinna affärsinformation från rådata, inklusive produktdata, försäljnings- och marknadsföringsdata, kundsupport, varumärkesrykte och ett företags nuvarande talangpool. Det betyder att NLP kommer att vara nyckeln till att flytta många äldre företag från datadrivna till intelligensdrivna plattformar, vilket hjälper mänskligheten att snabbt få de insikter de behöver för att fatta beslut.
NLP har förändrat hur vi interagerar med maskiner och datorer . Det som började som komplicerade, handskrivna formler är nu en strömlinjeformad uppsättning algoritmer som drivs av AI.
NLP-tekniker kommer att vara den underliggande kraften för omvandlingen från datadrivna till intelligensdrivna strävanden, eftersom de formar och förbättrar kommunikationstekniken under de kommande åren.