O que é processamento de linguagem natural?
Processamento de texto em linguagem natural – direção geral
Análise aplicada à inteligência artificialsignifica compreender a linguagem e síntese significa gerar texto letrado. Resolver esses problemas significará criar uma forma mais conveniente de interação entre um computador e uma pessoa.
Objetivos e Limitações
Teoricamente, a construção de uma linguagem naturalinterface para computadores é um alvo muito atraente. Os primeiros sistemas como o SHRDLU, trabalhando com um "mundo cúbico" limitado e usando um vocabulário limitado, pareciam extremamente bons, inspirando seus criadores. No entanto, o otimismo diminuiu rapidamente quando esses sistemas foram confrontados com a complexidade e ambigüidade do mundo real.
A compreensão da linguagem natural às vezes é consideradaIA é uma tarefa completa, porque o reconhecimento de uma língua viva requer um grande conhecimento do sistema sobre o mundo ao redor e a habilidade de interagir com ele. A própria definição do significado da palavra "compreender" é uma das principais tarefas da inteligência artificial.
Dificuldades em entender a língua russa
A qualidade da compreensão depende de muitos fatores: da língua, da cultura nacional, do próprio interlocutor, etc. Estes são alguns exemplos das dificuldades que os sistemas de compreensão de textos enfrentam.
- Dificuldades em revelar anáforas (reconhecimento,o que significa o uso de pronomes): as frases “Demos as bananas aos macacos porque eles estavam com fome” e “Demos as bananas aos macacos porque estavam maduras demais” são semelhantes na estrutura sintática. Em um deles o pronomeeles estãorefere-se a macacos e, em outro, a bananas. A compreensão correta depende do conhecimento do computador sobre o que podem ser bananas e macacos.
- A ordem livre das palavras pode levar a uma interpretação completamente diferente da frase: "O ser determina a consciência" - o que determina o quê?
- Em russo, a ordem livre é compensada por uma morfologia desenvolvida, palavras oficiais e sinais de pontuação, mas na maioria dos casos isso representa um problema adicional para um computador.
- Os neologismos podem ser encontrados na fala, por exemplo, o verbo "Cinqüenta rublos" - isto é, enviar 50 rublos. O sistema deve ser capaz de distinguir esses casos de erros de digitação e entendê-los corretamente.
- A compreensão correta dos homônimos é outro problema. No reconhecimento de fala, entre outros, surge o problema dos homônimos fonéticos. Na frase “O lobo cinzento no desertoflorestaconheci uma ruivaRaposa»Palavras em destaque são ouvidas da mesma maneira, e semo conhecimento de quem é surdo e quem é vermelho é imprescindível (exceto que a raposa pode ser vermelha e a floresta pode ser surda, a floresta também pode ser vermelha (uma característica, neste caso, denotando a cor predominante da folhagem na floresta ), enquanto a raposa pode ser surda, o que dá origem a um problema adicional decorrente do anterior, embora seja parcialmente compensado pela morfologia - os adjetivos nesta frase são claramente diferentes no gênero).
Tarefas populares:
- Reconhecimento de fala
- Análise de texto:
- Extração de informações,
- Busca de informação,
- Análise de declarações,
- Análise de sentimento do texto,
- Sistemas de perguntas e respostas.
- Gerando texto
- Síntese de fala
Classificação geral:
- Categorização de textos
- Classificação das sequências de caracteres:
- Reconhecimento de entidade nomeada,
- Determinação de classes gramaticais de palavras.
- Reconhecimento de Frase
- Extração de informações de texto
- Anotação sintática
- Anotação semântica
- Gerando texto:
- Geração de texto com base em fala reconhecida,
- Tradução automática,
- Generalização do texto.
Como escrever IA usa isso no trabalho?
- O Washington Post
Em agosto de 2016, The Washington Post pela primeira vezpassou a usar o bot Heliograf, que escrevia pequenas notícias sobre os Jogos Olímpicos do Rio de Janeiro. O desempenho de "Heliograf" foi impressionante: o bot gerou notícias mais rápido do que o editor teve tempo de definir a tarefa, e os leitores não conseguiram distinguir notas automáticas de manuscritas.
- Bloomberg
Cerca de 30% de todas as notícias da Bloomberg hojesão criados usando o módulo Cyborg. Gera-os de acordo com o template: o que aconteceu, quando, onde, com quem, quem e como comentou o evento. Isso economiza custos para os repórteres, mas você não pode viver sem eles. Cyborg é apenas um sistema de automação, não uma IA avançada.
- Reuters
Agência internacional Reuters usa softwareNews Tracer. É uma ferramenta de previsão de IA que avalia as histórias do Twitter com base em critérios estatísticos e de reputação. O bot verifica mais de 700 milhões de tweets todos os dias.
- O guardião
Pela primeira vez, a inteligência artificial foi alémnotas de notícias e começou a gerar artigos analíticos. Em janeiro de 2019, o The Guardian publicou a primeira história escrita pela inteligência artificial ReporterMate. Foi dedicado à quantidade de doações coletadas por várias partes na Austrália. Além do texto, a IA gerou gráficos e classificou os jogos com base nos resultados do campo de treinamento.
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