Произносимые слова, которые вы используете при регулярном общении с другими людьми, известны как естественный язык. Еще недавно машины не могли этого понять. Однако специалисты по данным уже работают над системами искусственного интеллекта, способными понимать естественный язык, открывая двери для огромного потенциала и будущих достижений.
Что такое обработка естественного языка?
Программное обеспечение с возможностями обработки естественного языка (NLP) может читать, понимать, интерпретировать и осмысленно реагировать на естественный человеческий язык. Цель НЛП, ветви технологии искусственного интеллекта (ИИ), состоит в том, чтобы научить компьютеры обрабатывать данные и решать проблемы способом, который аналогичен человеческому интеллекту или даже превосходит его.
Глубокое обучение и языковые модели на основе правил используются с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) в приложениях НЛП. Используя эти технологии, программное обеспечение НЛП может обрабатывать устную и письменную человеческую речь, определять намерения или отношение говорящего и давать проницательные ответы, которые помогают говорящему достичь своих целей.
Основные варианты использования НЛП
Анализ текста
Анализ текста может выполняться на нескольких уровнях, включая морфологический, грамматический, синтаксический и семантический анализы. Компании могут лучше организовывать свои данные и находить полезные закономерности и идеи, анализируя текст и извлекая различные типы основных элементов, таких как темы, лица, даты, местоположения и т. д. Для интернет-магазинов это весьма полезно. В дополнение к использованию отзывов клиентов, чтобы определить, какие функции клиентам нравятся и не нравятся в продукте, они могут использовать текстовый анализ для улучшения поиска и классификации продуктов.
Чат-боты
Согласно Gartner, НЛП будет интегрировано с машинным обучением, большими данными и другими технологиями для создания мощных чат-ботов и других систем ответов на вопросы. Контекстные чат-боты, интеллектуальные помощники и диалоговый ИИ, в частности, позволяют компаниям ускорить цифровую трансформацию в областях, ориентированных на людей и клиентов.
Мониторинг социальных сетей
Плохой отзыв, распространяющийся в социальных сетях, может подорвать репутацию бренда, о чем хорошо знают многие маркетологи и владельцы бизнеса. Приложения, использующие обработку естественного языка (NLP), могут помочь отслеживать упоминания бренда в социальных сетях, выявлять неблагоприятные мнения и генерировать действенные предупреждения.
Интеллектуальная обработка документов
Технология, известная как интеллектуальная обработка документов, автоматически извлекает данные из различных документов и форматирует их в соответствии со спецификациями. Чтобы найти важную информацию в документе, классифицировать ее и извлечь в общий выходной формат, он использует НЛП и компьютерное зрение.
Распознавание речи
Фонетическая карта произнесенного текста создается машинами, которые затем анализируют, какие сочетания слов соответствуют модели. Используя языковое моделирование, он исследует весь контекст, чтобы определить, какое слово должно быть следующим. Виртуальные помощники и инструменты для создания субтитров в основном основаны на этой технологии.
Подготовка набора данных НЛП
Успех НЛП зависит от качественных обучающих данных. Однако насколько удивительны данные? Объем данных имеет решающее значение для машинного обучения и тем более для глубокого обучения. В то же время вы хотите убедиться, что качество не пострадает из-за вашего внимания к масштабу.
Алгоритмы обучаются с использованием данных для получения знаний. Хорошо, что вы сохранили записи клиентов за последние десять лет, не так ли? Сохраненные вами данные, вероятно, еще не готовы к использованию алгоритмами машинного обучения. Обычно вам необходимо обогатить или классифицировать данные, которые вы хотите использовать.
Почему данные обучения важны?
В зависимости от потребностей проекта обучающие данные — это своего рода данные, используемые для указания новому приложению, модели или системе начать выявление шаблонов. Данные, используемые для обучения искусственному интеллекту или машинному обучению, немного отличаются, поскольку они помечаются или аннотируются с использованием специальных методов, чтобы сделать их понятными для компьютеров.
Этот сбор обучающих данных помогает компьютерным алгоритмам в поиске связей, когнитивном развитии, принятии решений и конфиденциальной оценке. И чем лучше данные для обучения, тем лучше работает модель.
На самом деле, успех вашего проекта данных больше зависит не от самих волшебных алгоритмов машинного обучения, а от качества и количества ваших обучающих данных. Для инициатив, связанных с пониманием языка, это экспоненциально верно.
Сколько обучающих данных достаточно?
На самом деле нет жесткого правила относительно того, сколько данных вам нужно. В конце концов, для разных вариантов использования потребуются разные объемы данных. Те, в которых вам нужно, чтобы ваша модель была невероятно уверенной (например, беспилотные автомобили), потребуют огромных объемов данных, тогда как довольно узкая модель настроений, основанная на тексте, требует гораздо меньше данных.
Аннотация для данных на естественном языке
Наборы ваших языковых данных не могут быть волшебным образом преобразованы в наборы обучающих данных, которые алгоритмы машинного обучения могут использовать, чтобы начать делать прогнозы. В настоящее время процесс аннотирования и маркировки данных требует участия человека для классификации и идентификации информации. Система машинного обучения будет изо всех сил пытаться предсказать характеристики, которые позволяют интерпретировать устную или письменную речь без этих меток. Без участия людей машины не могут выполнять аннотацию.
Процесс маркировки любого вида данных сложен. Можно управлять всем этим процессом в электронных таблицах Excel, но это легко становится громоздким из-за всего, что должно быть на месте:
- Обеспечение качества маркировки данных
- Итерация процесса, например, изменения в выборе функций данных, ход выполнения задачи или контроль качества.
- Управление метками данных
- Обучение новых членов команды
- Планирование проекта, операционализация процессов и измерение успеха
Типы аннотаций в наборе данных на естественном языке
Распознавание именованных объектов
Аннотация сущностей — это действие по поиску и маркировке упоминаний именованных сущностей в фрагменте текстовых данных. Это включает в себя идентификацию объектов в абзаце (например, человека, организацию, дату, место, время и т. д.) и их дальнейшую классификацию по категориям в соответствии с необходимостью.
Маркировка частями речи
Тегирование частей речи — это задача, которая включает в себя маркировку слов в предложении как существительных, глаголов, прилагательных, наречий и других дескрипторов.
Подведение итогов
Резюме — это задача, которая включает в себя сокращение текста путем определения важных частей и создания резюме. Он предполагает создание краткого описания, включающего наиболее важную и актуальную информацию, содержащуюся в тексте.
Анализ настроений
Анализ настроений — это задача, которая подразумевает широкий спектр субъективного анализа для выявления положительных или отрицательных чувств в предложении, настроения отзыва клиента, оценки настроения с помощью анализа письменного текста или голоса и других подобных задач.
Классификация текстов
Классификация текста — это задача, которая включает присвоение тексту тегов/категорий в соответствии с содержанием. Классификаторы текста можно использовать для структурирования, организации и классификации любого текста. Размещение текста в организованные группы и маркировка его на основе интересующих особенностей.
Транскрипция аудио
Метод перевода устной речи на письменный язык известен как аудиотранскрипция. TagX предлагает услуги транскрипции в различных областях, включая электронную коммерцию, юриспруденцию, медицину и технологии. В дополнение к нашим обычным услугам транскрипции аудио мы также предоставляем дополнения, такие как более быстрое время обработки, многоязычное аудио, отметка времени, идентификация говорящего и поддержка различных типов файлов.
Аудио Классификация
Классификация аудио — это процесс классификации аудио на основе языка, диалекта, семантики и других характеристик. Аудиоклассификация используется во многих приложениях для обработки естественного языка, таких как чат-боты, автоматическое распознавание речи, преобразование текста в речь и многое другое. Аннотаторы-люди определяют его содержание и классифицируют его по ряду заранее определенных категорий. Наша кураторская группа может точно маркировать и классифицировать ваше аудио на языке по вашему выбору.
Аудио Перевод
TagX предлагает перевести ваш большой контент на несколько языков для вашего приложения. Перевод поможет вам привлечь внимание потенциальных клиентов, создать всемирно признанный продукт и превратить клиентов в проповедников вашего бренда по всему миру. Мы сочетаем человеческий перевод со строгими проверками качества, чтобы гарантировать, что каждое предложение соответствует вашим высоким стандартам.
Кто занимается маркировкой?
Согласно исследованию Cognilytica, компании тратят в пять раз больше средств на внутреннюю маркировку данных, чем на сторонние. Это не только дорого, но и отнимает много времени членов команды, когда они могли бы использовать свои навыки другими способами. Кроме того, разработка соответствующих процессов, конвейеров и инструментов аннотирования обычно занимает больше времени, чем некоторые инициативы ML.
Организации используют комбинацию программного обеспечения, процессов и людей для очистки, структурирования или маркировки данных. В общем, у вас есть четыре варианта для вашей рабочей силы по маркировке данных:
- Сотрудники — они находятся в вашей платежной ведомости, либо полный рабочий день, либо неполный рабочий день. Описание их работы может не включать маркировку данных.
- Управляемые команды — вы используете проверенных, обученных и активно управляемых специалистов по маркировке данных. TagX предлагает комплексные решения для обработки данных, от сбора до маркировки и настройки наборов данных для повышения производительности.
- Подрядчики — это временные или внештатные работники.
- Краудсорсинг — вы используете стороннюю платформу для одновременного доступа к большому количеству работников.
Последние мысли
Машинное обучение — это итеративный процесс. Маркировка данных меняется по мере того, как вы тестируете и проверяете свои модели и учитесь на их результатах, поэтому вам потребуется подготовить новые наборы данных и обогатить существующие наборы данных, чтобы улучшить результаты вашего алгоритма.
Ваша команда по маркировке данных должна иметь возможность вносить изменения, соответствующие потребностям ваших конечных пользователей, изменения в вашем продукте или добавление новых продуктов. Гибкая команда по маркировке данных может реагировать на изменения бизнес-среды, объема данных, сложности и продолжительности задач. Чем более адаптивна ваша команда по маркировке, тем больше проектов машинного обучения вы сможете реализовать.
