تولید زبان طبیعی (NLG) و پردازش زبان طبیعی (NLP) دو زمینه هیجان انگیز در هوش مصنوعی هستند که با درک و تولید زبان انسانی سروکار دارند. در حالی که ممکن است در ظاهر مشابه به نظر برسند، NLG و NLP تفاوت‌های کلیدی در رویکردها و کاربردهای خود دارند.
در این راهنمای جامع، توضیح خواهیم داد که تولید زبان طبیعی به چه معناست، چگونه کار می‌کند، کاربردهای آن و تفاوت آن با پردازش زبان طبیعی چیست. ما همچنین چند نمونه واقعی از سیستم‌های NLG را برای کمک به نشان دادن قابلیت‌های این فناوری ارائه خواهیم کرد.
تولید زبان طبیعی چیست؟
تولید زبان طبیعی (NLG) زیردامنه‌ای از هوش مصنوعی است که بر تولید خودکار متون قابل فهم به زبان‌های انسانی از داده‌های کامپیوتری تمرکز دارد. به عبارت دیگر، سیستم‌های NLG می‌توانند داده‌های ذخیره‌شده در پایگاه‌های داده، صفحات گسترده، حسگرها و غیره را بگیرند و آنها را به روایت‌های نوشتاری یا گفتاری تبدیل کنند که برای انسان، طبیعی به نظر می‌رسد.
هدف NLG این است که به رایانه‌ها اجازه دهد تا اطلاعات را به روشی انسانی و معمول به مردم منتقل کند. سیستم‌های تولید زبان طبیعی به جای نمایش داده‌های خام یا تولید متن با صدای رباتیک، می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و روایت‌هایی به زبان طبیعی ایجاد کند. این باعث می‌شود اطلاعات برای مخاطبان انسانی جذاب‌تر باشد.
به عنوان مثال، یک سیستم تولید زبان طبیعی می‌تواند یک صفحه گسترده از داده‌های آب و هوا را بگیرد و یک گزارش آب و هوای مکتوب تولید کند که به نظر می‌رسد توسط یک هواشناس انسانی نوشته شده باشد. یا یک سیستم NLG می‌تواند داده‌ها را از حسگرهای یک خانه بگیرد و پاراگراف‌ای ایجاد کند که توضیح می‌دهد چه چیزی را شناسایی کرده است، مانند «به نظر می‌رسد درب ورودی را برای ۲ ساعت گذشته باز گذاشته‌اید».
NLG با تولید روایت‌هایی که ارتباطات انسانی را تقلید می‌کند، امکان انتقال مؤثرتر اطلاعات از رایانه به افراد را فراهم می‌کند. جالب اینجاست که روایت‌ها متناسب با سطح دانش، زبان و اطلاعات مورد نظر مخاطبان تنظیم می‌شوند.
بیشتر بدانید: منظور از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) چیست؟
NLG چگونه کار می‌کند؟
سیستم‌های NLG به رایانه‌ها اجازه می‌دهند تا اطلاعات را به روشی طبیعی از طریق مجرای چند مرحله‌ای تفسیر کرده و ارتباط برقرار کنند:
۱. برنامه ریزی محتوا: این مرحله هدف کلی متن و اینکه چه داده‌هایی باید بر اساس مخاطب، هدف و زمینه منتقل شود را مشخص می‌کند. این سیستم ساختار و تمرکز را نشانه می‌گیرد.
۲. برنامه ریزی جمله: داده‌های خام به جملات و اجزای منطقی تقسیم می‌شوند. واژگان، لحن، ساختار جمله و ترتیب نقاط در نظر گرفته می‌شود.
۳. تحقق سطحی: این مرحله جملات برنامه ریزی شده را به متون قابل فهم و از نظر گرامری صحیح تبدیل می‌کند. از الگوها و قواعد زبانی برای تولید عبارت طبیعی، دستور زبان و نحو استفاده می‌شود.
۴. پس پردازش: متن تقریباً تکمیل شده در مرحله نهایی قالب بندی، صیقل داده شده و بهینه می‌شود. عناصری مانند نقطه گذاری، حروف بزرگ، پاراگراف بندی و غیره اضافه می‌شوند. همچنین ممکن است هنگام خواندن با صدای بلند، متن را برای عروض تغییر دهید.
سیستم‌های پیشرفته تولید زبان طبیعی ممکن است چندین بار این مراحل را برای اصلاح و بهبود متن خروجی تکرار کنند. سیستم‌ها از رویکردهای آماری، زبانی و عصبی در این مراحل برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تولید روایت‌های با کیفیت بالا و صدای طبیعی استفاده می‌کنند.
کاربردهای تولید زبان طبیعی
NLG طیف گسترده‌ای از کاربردها را دارد چراکه می‌توان از آن برای تولید انواع متون از طریق داده‌ها استفاده کرد:
– ایجنت‌هایی برای مکالمه: NLG به چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مانند الکسا، سیری و دستیار گوگل اجازه می‌دهد تا در گفتگوی معنادار عملکرد مطلوبی داشته باشند.
– خلاصه سازی: این سیستم می‌توانند اسناد یا مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنند و خلاصه‌هایی تولید کنند که مهمترین نکات را به نمایش بگذارند.
– تولید گزارش: داده‌های منابعی مانند تجزیه و تحلیل امور تجاری، سوابق پزشکی و گزارش‌های مالی را می‌توان به خلاصه‌های کتبی تبدیل کرد.
– نوشتن خلاق: NLG می‌تواند کپی بازاریابی، شعر، جوک و سایر محتوای متنی خلاقانه را بر اساس ورودی تولید کند.
– شخصی سازی: از داده‌های مشتری می‌توان برای تولید توضیحات سفارشی محصول، توصیه‌ها و ایمیل‌ها برای هر فرد استفاده کرد.
– دسترسی: روایت‌های سفارشی را می‌توان برای زبان‌های مختلف، سطوح خواندن، نیازهای ارتباطی و سبک‌های یادگیری ایجاد کرد.
همانطور که می‌بینید، NLG موارد استفاده متنوعی هم برای مشاغل و هم برای کاربران نهایی دارد. توانایی تولید خودکار محتوا به زبان طبیعی آنهم به صورت سفارشی یا شخصی‌سازی شده بسیار جذاب و مفید خواهد بود.
تفاوت بین NLG و NLP در چیست؟
NLG اغلب با پردازش زبان طبیعی (NLP)، نوع دیگری از هوش مصنوعی که با زبان سروکار دارد، اشتباه گرفته می‌شود. اما در حالی که این دو به هم مرتبط هستند، NLP و NLG تفاوت‌های مشخصی دارند:
۱. هدف: هدف NLP استخراج معنا از متن است در حالی که هدف NLG تولید متن جدید از داده‌ها است.
۲. جهت: NLP متن را برای تولید داده پردازش می‌کند. سیستم تولید زبان طبیعی داده‌ها را می‌گیرد و متن تولید می‌کند.
۳. خروجی: NLP داده‌های ساختار یافته را مانند یک خلاصه متن خروجی می‌دهد. NLG متن زبان طبیعی بدون ساختار ایجاد می‌کند.
۴. ارزیابی: دقت NLP بر اساس میزان درک معنایی متن ارزیابی می‌شود. NLG بر اساس روانی و صحت متن تولید شده ارزیابی می‌شود.
۵. منابع داده: NLP داده‌های متنی موجود را به عنوان ورودی می‌گیرد. NLG می‌تواند از داده‌های غیر متنی مانند پایگاه‌های داده به عنوان ورودی استفاده کند.
۶. کاربردها: از آنجایی که NLP متن را تجزیه می‌کند، کاربردهایی در جستجو، تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه زبان دارد. NLG برای گزارش نویسی، سیستم‌های مکالمه و خلاصه سازی بهتر است.
بنابراین به طور خلاصه، NLP بر استخراج اطلاعات از زبان انسان تمرکز دارد در حالی که NLG در مورد تولید زبان انسان مانند، از داده‌های رایانه است. NLP متن را وارد می‌کند در حالی که NLG متن زبان طبیعی را خارج می‌کند.
نمونه‌هایی از سیستم‌های NLG
برای درک بهتر نحوه عملکرد سیستم تولید زبان طبیعی در دنیای واقعی، بیایید به نمونه‌هایی از سیستم‌هایی که روایت‌هایی را از داده‌ها تولید می‌کنند نگاه کنیم:
بینش خودکار – گزارش‌های درآمد
این پلت فرم نوشتن هوش مصنوعی یک سیستم Wordsmith NLG را توسعه داده است که به طور خودکار گزارش‌های درآمد سه ماهه را برای شرکت‌هایی مانند Associated Press تولید می‌کند. این سیستم داده‌های عددی ساختاریافته را از گزارش‌های مالی می‌گیرد و روایت‌های چند پاراگرافی را تولید می‌کند که نتایج مالی را توضیح می‌دهد.
علوم روایی – مقالات ورزشی و مالی
پلتفرم NLG Narrative Science Quill را ایجاد کرده است که مقالات خبری را در زمینه‌های مختلف مانند ورزش، امور مالی و املاک می‌نویسد. داده‌های ساختاری مانند آمار بازی، داده‌های مالی و گزارش‌های مسکن را می‌گیرد و مقالاتی مانند نویسندگان انسانی تولید می‌کند. مقالات حتی توسط رسانه‌های بزرگ منتشر شده است.
ژنومیکس سرطان کمبریج – گزارش‌های تشخیصی
این استارت آپ یک سیستم NLG ایجاد کرد که به طور خودکار گزارش‌های تشخیصی بیمار در سرطان شناسی را با تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، یادداشت‌های پزشکی و نتایج آزمایش تولید می‌کند. این سیستم برای کمک به پزشکان در تشخیص و درمان سرطان، گزارش‌های مفصلی را به شیوه‌ای ثابت ایجاد می‌کند.
Arria NLG – BI Dashboard Narratives
ارائه‌دهنده NLG Arria با ابزارهای BI مانند Microsoft Power BI برای ایجاد روایت‌های زبان طبیعی از داده‌های دست بکار شده است. داده‌های داشبورد BI را به بینش‌هایی تبدیل می‌کند که از طریق پاراگراف‌های تولید شده و تفسیر توضیح داده می‌شوند.
Synthesia – محتوای ویدیویی
Synthesia از NLG به همراه تولید ویدیو با هوش مصنوعی برای ایجاد ویدیوهایی با ظاهر واقعی استفاده می‌کند. اسکریپت‌های تولید شده از داده‌ها با صداها و چهره‌های تولید شده توسط رایانه ترکیب می‌شوند تا محتوای ویدیویی خودکار در مقیاس تولید شود.
همانطور که از این مثال‌ها می‌بینید، NLG در تولید انواع روایت‌های منسجم از داده‌ها در بسیاری از جایگاه‌ها ماهر شده است.
وضعیت فعلی فناوری NLG
تولید زبان طبیعی به لطف در دسترس بودن مجموعه داده‌های متنی بزرگ و پیشرفت در یادگیری عمیق در سال‌های اخیر پیشرفت قابل توجهی داشته است. با این حال، برخی از چالش‌های کلیدی هنوز باقی مانده است:
– دقت محتوا: سیستم‌های NLG گاهی اوقات می‌توانند متنی با اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید کنند که توسط داده‌های ورودی پشتیبانی نمی‌شود. اطمینان از صحت و سقم محتوای تولید شده حیاتی است.
– درستی گرامری: در حالی که متون ساده را می‌توان با دستور زبان و نحو مناسب تولید کرد، برای سیستم‌های NLG دشوار است که همیشه صحت دستوری را برای روایت‌های پیچیده و طولانی حفظ کنند.
– معناشناسی و استدلال: استدلال پیشرفته، درک زبان واقعی و معناشناسی هنوز در سیستم‌های تولید زبان طبیعی در مقایسه با انسان‌ها وجود ندارد. با این حال، با مدل‌های بزرگ زبانی از قبل آموزش‌دیده، پیشرفت‌هایی در حال انجام است.
– توانایی‌های خلاق: توانایی‌های واقعا خلاقانه مانند شوخ طبعی، عبارات استعاری و غیره هنوز برای سیستم‌های تولید زبان طبیعی نادر هستند. رویکردهایی مانند تنظیم دقیق مدل‌های زبان قدرتمند، نویدبخش خلاقیت بیشتر است.
– شخصی‌سازی: اگرچه سفارشی‌سازی بر اساس داده‌های کاربر امکان‌پذیر است، متن‌های شخصی‌سازی شده واقعی که از نظر احساسی با خوانندگان ارتباط برقرار می‌کنند برای NLG دشوار است.
در چند سال آینده، احتمالاً سیستم‌های NLG انسان‌مانند بیشتری را به‌عنوان روش‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی، مشاهده خواهیم کرد. اما در حال حاضر، روایات تولید شده هنوز فاقد ظرایف نویسندگان انسانی هستند.
آینده تولید زبان طبیعی
نسل زبان‌های طبیعی در سال‌های آتی آماده است که حتی توانمندتر و گسترده تر شود. در اینجا چند چشم انداز هیجان انگیز برای آینده NLG وجود دارد:
- دستیارهای صوتی و عوامل مکالمه‌ای مانند الکسا با استفاده از سیستم تولید زبان طبیعی محاوره‌ای و شخصیتی‌تر می‌شوند.
- NLG امکان تولید آسان محتوای بومی‌سازی شده را در مقیاس فراهم می‌کند. همین داده‌ها می‌توانند روایت‌های متنی سفارشی شده برای کشورها و زبان‌های مختلف تولید کنند.
- Creative NLG با کتاب‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، داستان‌های شخصی، تبلیغات، فیلمنامه‌ها و موارد دیگر گسترش خواهد یافت.
- NLG پیچیده همراه با هوش مصنوعی چندوجهی، محتوای رسانه‌ای ترکیبی جذابی را با استفاده از تصاویر، صدا، ویدئو و متن ارائه می‌دهد.
- مکانیسم‌های بررسی واقعیت در سیستم‌های NLG گنجانده می‌شوند تا صحت و سقم روایت‌های تولید شده را تأیید کند.
- NLG با تولید محتوای سفارشی شده متناسب با مهارت زبان، ناتوانی‌های یادگیری و نیازهای ارتباطی به دسترسی به آن کمک می‌کند.
- با استفاده از داده‌های کاربر و اصول روان‌شناسی، متن شخصی‌شده تأثیرگذارتر و با طنین عاطفی ایجاد می‌شود.
همانطور که NLG به رشد خود ادامه می‌دهد، برنامه‌های کاربردی آن در ارتباطات، ایجاد محتوا و تعاملات شخصی بدون شک رشد خواهد کرد. ممکن است در نهایت شاهد استفاده از NLG تقریباً در هر حوزه‌ای باشیم که ارتباط بین انسان و رایانه در آن برقرار است.
نتیجه
این راهنما جنبه‌های کلیدی فناوری تولید زبان طبیعی را پوشش می‌دهد. نحوه کار NLG، کاربردهای آن، مقایسه با NLP و وضعیت فعلی را توضیح دادیم. نمونه‌هایی از سیستم‌های NLG در دنیای واقعی نیز بینشی در مورد قابلیت‌های آن ارائه می‌کنند.
به طور خلاصه، سیستم تولید زبان طبیعی قصد دارد با تولید خودکار روایت‌های زبان طبیعی از داده‌ها، شکاف ارتباطی بین رایانه‌ها و انسان‌ها را پر کند. حتی با وجود اینکه NLG هنوز پیشرفت‌هایی برای دستیابی دارد، این یک فناوری فوق العاده مفید برای دسترسی بیشتر به اطلاعات است. NLG وعده می‌دهد که تأثیر زیادی بر نحوه تعامل و مصرف محتوای رایانه‌ها خواهد داشت.
پایان مطلب
پی نوشت:
در AI Point همه تلاش ما رعایت نکات حرفه‌ای و الزامات اساسی برای ارائه مطالب است. برای تولید مقالات عموما از بهترین منابع موجود بهره می‌بریم. در این مجله جدیدترین و محبوب‌ترین مطالب حوزه هوش مصنوعی و ابزارهای AI ، کریپتوکارنسی، بلاکچین و مقالات NLP از منابع تخصصی انتخاب و ترجمه می‌شود. در انتخاب مقالات برای ترجمه به ارجاعات متن توجه می‌کنیم. اساسا به دنبال ارائه محتوای جذاب و آموزنده هستیم تا مخاطبان خود را در این حوزه درگیر کنیم. برای تولید محتوا سرنخ‌هایی از هوش مصنوعی می‌گیریم. باور داریم که هوش مصنوعی یک فناوری قدرتمند است که می‌تواند بسیار مفید واقع شود و کیفیت مطالب و دقت داده‌ها را بیشتر کند. در این ژورنال آنلاین سعی داریم با ارائه اطلاعات دقیق و جامع به مخاطبان خود کمک کرده و به پرسش‌های آنها پاسخ دهیم. علاوه براین، پیوسته به دنبال شیوه‌های برای بهبود وبسایت و مطالب خود هستیم، بنابراین نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.
