¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
Procesamiento de textos en lenguaje natural: dirección general
Análisis aplicado a la inteligencia artificialsignifica comprender el idioma y síntesis significa generar texto alfabetizado. Resolver estos problemas significará crear una forma más conveniente de interacción entre una computadora y una persona.
Objetivos y limitaciones
Teóricamente, la construcción de un lenguaje naturalLa interfaz para computadoras es un objetivo muy atractivo. Los primeros sistemas como SHRDLU, que trabajaban con un "mundo cúbico" limitado y usaban un vocabulario limitado, se veían extremadamente bien, inspirando a sus creadores. Sin embargo, el optimismo disminuyó rápidamente cuando estos sistemas se enfrentaron a la complejidad y ambigüedad del mundo real.
La comprensión del lenguaje natural a veces se consideraLa IA es una tarea completa, porque el reconocimiento de un idioma vivo requiere un gran conocimiento del sistema sobre el mundo circundante y la capacidad de interactuar con él. La propia definición del significado de la palabra "comprender" es una de las principales tareas de la inteligencia artificial.
Dificultades para entender el idioma ruso.
La calidad de la comprensión depende de muchos factores: del idioma, de la cultura nacional, del propio interlocutor, etc. Estos son algunos ejemplos de las dificultades que enfrentan los sistemas de comprensión de textos.
- Dificultades para revelar anáforas (reconocimiento,qué se entiende por uso de pronombres): las oraciones “Les dimos los plátanos a los monos porque tenían hambre” y “Les dimos los plátanos a los monos porque estaban demasiado maduros” son similares en estructura sintáctica. En uno de ellos el pronombreEllos sonse refiere a los monos y en otro a los plátanos. La comprensión correcta depende del conocimiento que tenga la computadora de lo que pueden ser los plátanos y los monos.
- El libre orden de las palabras puede llevar a una interpretación completamente diferente de la frase: "El ser determina la conciencia", ¿qué determina qué?
- En ruso, el orden libre se compensa con una morfología desarrollada, palabras oficiales y signos de puntuación, pero en la mayoría de los casos esto presenta un problema adicional para una computadora.
- Los neologismos se pueden encontrar en el habla, por ejemplo, el verbo "Cincuenta rublos", es decir, enviar 50 rublos. El sistema debe poder distinguir estos casos de los errores tipográficos y comprenderlos correctamente.
- La comprensión correcta de los homónimos es otro problema. En el reconocimiento de voz, entre otros, surge el problema de los homónimos fonéticos. En la frase “El lobo gris en el desiertobosqueconoció a una pelirrojazorro»Las palabras resaltadas se escuchan de la misma manera y sinel conocimiento de quién es sordo y quién es rojo es indispensable (excepto que el zorro puede ser rojo y el bosque puede ser sordo, el bosque también puede ser rojo (una característica, en este caso, que denota el color predominante del follaje en el bosque) ), mientras que el zorro puede ser sordo, lo que da lugar a un problema adicional derivado del anterior, aunque parcialmente compensado por la morfología (los adjetivos de esta frase son claramente diferentes en género).
Tareas populares:
- Reconocimiento de voz
- Análisis de texto:
- Extracción de información,
- Búsqueda de información,
- Análisis de declaraciones,
- Análisis de sentimiento del texto,
- Sistemas de preguntas y respuestas.
- Generando texto
- Síntesis de voz
Clasificación general:
- Categorización de textos
- Clasificación de secuencias de caracteres:
- Reconocimiento de entidad nombrada,
- Determinación de las partes del discurso de las palabras.
- Reconocimiento de frases
- Extraer información del texto
- Anotación sintáctica
- Anotación semántica
- Generando texto:
- Generación de texto basado en habla reconocida,
- Traducción automática,
- Generalización del texto.
¿Cómo se usa la IA de escritura en el trabajo?
- El puesto de washington
En agosto de 2016, The Washington Post por primera vezComenzó a utilizar el bot Heliograf, que escribía breves noticias sobre los Juegos Olímpicos de Río de Janeiro. El rendimiento de "Heliograf" fue impresionante: el bot generó noticias más rápido de lo que el editor tuvo tiempo de establecer la tarea, y los lectores no pudieron distinguir las notas automáticas de las escritas a mano.
- Bloomberg
Aproximadamente el 30% de todas las noticias de Bloomberg hoyse crean utilizando el módulo Cyborg. Los genera según la plantilla: qué pasó, cuándo, dónde, con quién, quién y cómo comentó el evento. Esto ahorra costos a los reporteros, pero no puede prescindir de ellos. Cyborg es solo un sistema de automatización, no una IA avanzada.
- Reuters
La agencia internacional Reuters utiliza softwareNews Tracer. Es una herramienta predictiva de inteligencia artificial que evalúa las historias de Twitter en función de criterios estadísticos y de reputación. El bot revisa más de 700 millones de tweets todos los días.
- El guardián
Por primera vez, la inteligencia artificial ha ido más allánotas de noticias y comenzó a generar artículos analíticos. En enero de 2019, The Guardian publicó la primera historia escrita por la inteligencia artificial ReporterMate. Se dedicó a la cantidad de donaciones recaudadas por varias partes en Australia. Además del texto, la IA generó gráficos y clasificó los juegos en función de los resultados del campo de entrenamiento.
Lee mas:
Создана первая точная карта мира. Что не так со всеми остальными?
El lugar más tormentoso de la Tierra: por que el paso de Drake es la ruta más peligrosa a la Antártida
Un nuevo compuesto de uranio rompe el récord de conductividad anómala