Генерація природної мови та її застосування в бізнесі

        
Генерація природної мови (NLG)
      
    Продовжуючи досліджувати тему авторів ШІ та новин, створених роботами, варто ознайомитися з деякими технологіями, що лежать в основі цих алгоритмів. ШІ, призначений для створення документів, які читаються так, ніби їх написала людина, покладається на алгоритми генерації природної мови (Natural Language Generation, NLG). Алгоритми NLG призначені для автоматичного генерування тексту зі структурованих даних, який читається так, ніби згенерований текст був написаний людиною. Структуровані дані - це такі документи, як
Продуктові звіти, що описують особливості нового продукту.
Результати онлайн-опитування задоволеності клієнтів.
Фінансові звіти (на кшталт тих, що використовував би автор-робот).
Персоналізовані листи.
Іншими словами, NLG можна визначити як збір сирих текстових даних і перетворення їх на людський наратив. NLG пов'язаний з обробкою природної мови (NLP), але працює у зворотному напрямку. NLP збирає дані з тексту; NLG генерує текст з даних. Або ж NLP читає те, що пише NLG. Загальний порядок дій для алгоритму NLG виглядає так:
Збір даних: пошук правильних структурованих даних для навчання та вибір правильного контенту, який потрібно передати у результатах НЛГ.
Визначення змісту: рішення про те, які основні теми будуть передані і як їх донести.
Структурування документа: викладення змісту в найбільш послідовний і "природний" спосіб.
Агрегація контенту: створення речень, об'єднання схожих речень і додавання посилань.
        
        
Що має вирішити НЛГ?
      
    
Під час проходження перерахованих вище кроків алгоритм NLG повинен прийняти два рішення: що мається на увазі під "природною мовою" і як створити "людську розповідь", використовуючи цю природну мову. Для алгоритму NLG природна мова "виглядає як":
Великі, окремі шматки тексту, що стосуються однієї теми.
Складні речення з послідовним синтаксисом.
Комплексна структура з логічною подачею інформації.
Посилання та аналогії.
Далі алгоритм NLG повинен вирішити, як скомпілювати вихідний текст, або виконати Крок 4 з попереднього розділу. Ґрунтуючись на контексті вхідної природної мови, алгоритм повинен зрозуміти, як найкраще відформатувати вихідний текст, щоб він читався як людський голос. Він повинен прийняти рішення:
Основна ідея тексту, який потрібно згенерувати.
Найкраща структура текстової оповіді, що звужується протягом ітерацій.
Потік речень і вибір слів.
Правильні ідіоми / посилання / вирази.
Правильний синтаксис і голос.
      
        
NLG в бізнес-додатках
       
    
Результат NLG "людський наратив" має багато застосувань у сучасній бізнес-практиці. У цій статті ми коротко опишемо два з них: звітність і маркетинг.

Як обговорюється в статті "Зростання авторства ШІ", NLG разом з НЛП можна використовувати для швидкого складання легких для читання звітів для маркетологів на основі складних даних. Наприклад, NLG може надати стислий звіт про продажі за попередній тиждень (тижні). NLG також може використовувати особисту електронну пошту як джерело даних, щоб потім швидко і ефективно створювати електронні листи, що звучать природно, заощаджуючи час користувачів на форматування і формулювання вихідних електронних повідомлень.

На додаток до швидкого створення звітів про дані та форматування повідомлень, загальний консенсус серед користувачів полягає в тому, що основна вигода від використання NLG припадає на сферу маркетингу. Застосування NLG, специфічні для сфери маркетингу, в тому числі:

• Зменшення кількості універсальних маркетингових матеріалів і автоматичне збільшення кількості маркетингових матеріалів, орієнтованих на конкретного клієнта.
• Швидке створення унікального маркетингового контенту, орієнтованого на унікального клієнта.
• Швидке охоплення ширшої клієнтської бази завдяки швидкому створенню та розповсюдженню цільових маркетингових матеріалів.
• Підвищення лояльності клієнта шляхом створення цікавого контенту, пов'язаного з тим, як цей унікальний клієнт користується продуктами та/або послугами компанії.
• Розуміння метаданих про унікального клієнта та адаптація інформації про продукт до нього.

Таким чином, NLG - це зворотний бік NLP. NLG AI приймає структуровані дані на вході і виводить текстовий документ. Однак особливістю NLG є те, що він виводить текст так, що він здається написаним людиною. Існує багато нюансів у правильній роботі NLG, і використовувати NLG "правильним" чином не завжди легко. Однак користь, яку НЛГ може принести бізнесу, варта того, щоб ризикнути. Сучасний бізнес і маркетологи повинні розуміти, що таке НЛГ і як використовувати його на свою користь, щоб досягти успіху в цифрову епоху.