В чем разница между НЛП, НЛУ и НЛГ?

Искусственный интеллект меняет то, как мы планируем и создаем контент. Это также меняет то, как пользователи находят контент: от того, что они ищут в Google, до того, что они запоем смотрят на Netflix.

Что еще более важно для контент-маркетологов, это позволяет командам масштабироваться за счет автоматизации создания определенных видов контента и анализа существующего контента, чтобы улучшить то, что вы предлагаете, и лучше соответствовать намерениям пользователей.

В процессе искусственного интеллекта и машинного обучения есть много движущихся частей. Три из них, о которых вы, вероятно, часто слышали, — это обработка естественного языка (NLP), понимание естественного языка (NLU) и генерация естественного языка (NLG).

Эти термины часто путают, потому что все они являются частью единого процесса воспроизведения человеческого общения в компьютерах.

Давайте посмотрим, что означают эти термины и как они (и ИИ в целом) могут помочь маркетологам оптимизировать свою стратегию контент-маркетинга.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Распознавание речи является неотъемлемым компонентом НЛП, который включает в себя искусственный интеллект и машинное обучение. Здесь алгоритмы НЛП используются для понимания естественной речи для выполнения команд.

Обработка естественного языка начинается с библиотеки, предварительно запрограммированного набора алгоритмов, которые подключаются к системе с помощью API или интерфейса прикладного программирования. По сути, библиотека дает компьютеру или системе набор правил и определений для естественного языка в качестве основы.

Ваша команда разработчиков может настроить эту базу в соответствии с потребностями вашего продукта.

Нейронные сети занимают видное место в системах НЛП и используются в классификации текстов, ответах на вопросы, анализе настроений и других областях. Обработка больших данных, связанных с пониманием разговорного языка, сравнительно проще, и сети можно научить справляться с неопределенностью без явного программирования.

Итак, если вы Google, вы используете обработку естественного языка, чтобы разбить человеческий язык и лучше понять истинное значение поискового запроса или предложения в электронном письме. Вы также используете его для анализа сообщений в блогах, чтобы сопоставить контент с известными поисковыми запросами.

NLP также используется всякий раз, когда вы задаете вопрос Alexa, Siri, Google или Cortana, а также всякий раз, когда вы используете чат-бот. Программа анализирует ваш язык по сравнению с тысячами других похожих запросов, чтобы предоставить вам лучшие результаты поиска или ответ на ваш вопрос.

Прелесть искусственного интеллекта и машинного обучения заключается в том, что при регулярном использовании они изучают ваши языковые шаблоны, чтобы улучшать и адаптировать свои результаты.

Что такое понимание естественного языка (NLU)?

Понимание естественного языка — это меньшая часть обработки естественного языка. После того, как язык разобран, программа должна понять, найти смысл и даже провести анализ настроений.

Программа разбивает язык на удобоваримые части, которые легче понять. Он делает это, анализируя текст семантически и синтаксически.

Семантически он ищет истинное значение слов, сравнивая их с похожими примерами. При этом он разбивает текст на части речи, структуру предложения и морфемы (наименьшую понятную часть слова).

В отличие от структурированных данных, человеческий язык запутан и неоднозначен. Как вид, мы редко прямолинейны в общении. Грамматика и буквальное значение слов в значительной степени выбиваются из окна всякий раз, когда мы говорим.

На самом деле, «в окно» — отличный пример. Я, конечно, не имел в виду, что выбрасываю вещи в буквальное окно, тем более, что я говорил о нематериальных понятиях, а не о твердых объектах.

То же самое происходит, когда вы спрашиваете свое смарт-устройство что-то вроде «Какой сейчас I-93?».

Если бы вы говорили буквально, вы могли бы получить такой ответ: «Он длинный, серый, и по нему едут машины. Его недавно заасфальтировали между выездами 36 и 42». Но вы, вероятно, хотели знать, каковы условия движения.

Вот тут-то и приходит на помощь понимание естественного языка. Оно требует использования сленговых, образных слов, которыми мы говорим каждый день, и понимания того, что мы на самом деле имеем в виду.

Что такое генерация естественного языка (NLG)?

Как только чат-бот, смарт-устройство или функция поиска понимают язык, который они «слышат», они должны ответить вам так, чтобы вы, в свою очередь, поняли.

Вот тут и приходит на помощь NLG. Например, он берет данные из результатов поиска и переводит их на понятный язык. Поэтому всякий раз, когда вы спрашиваете свое смарт-устройство: «Как сейчас на I-93?» он может ответить почти так же, как ответил бы другой человек.

Это может быть что-то вроде: «На съезде 36 произошла авария, которая привела к 15-минутной задержке» или «Дорога свободна».

NLG также используется в технологии чат-ботов. Фактически, чат-боты стали настолько продвинутыми; вы можете даже не знать, что разговариваете с машиной.

Использование NLP, NLG и машинного обучения в чат-ботах высвобождает ресурсы и позволяет компаниям предлагать клиентам круглосуточное обслуживание без необходимости укомплектовывать большой отдел.

NLG также можно использовать для создания контента на основе данных в масштабе. Если вы регулярно создаете шаблонный контент, скажем, историю, основанную на ежеквартальном отчете о вакансиях Министерства труда, вы можете использовать NLG для анализа данных и написания основного описания на основе цифр.

Затем вы и ваша редакционная группа можете сосредоточиться на другом, более сложном содержании.

По данным Института маркетингового искусственного интеллекта, Associated Press уже использует NLG для создания отчетов о доходах.

В чем разница между НЛП, НЛУ и НЛГ?

НЛП, НЛУ и НЛГ играют роль в обучении машин мыслить как люди. Они просто решают разные части проблемы разговорного ИИ. Как заставить машины распознавать, понимать и генерировать естественный язык? Как вы используете его для ответов на поисковые запросы и создания масштабного контента?

Давайте возьмем конкретный пример, чтобы проиллюстрировать, как эти функции работают вместе.

Вы приходите домой с работы и задаетесь вопросом, как сегодня повели себя ваши акции. После того, как вы скажете своему смарт-устройству включить свет и включить обогрев, вы спросите: «Эй, Google, как сегодня дела на фондовом рынке?»

Ваше устройство Google Home слушает ваш запрос, а затем срабатывает NLP. Оно берет ваш вопрос и разбивает его на понятные части — «фондовый рынок» и «сегодня» — это ключевые слова, на которых оно фокусируется.

Затем он сравнивает ваш запрос с аналогичными запросами в Google и пытается понять, о чем вы спрашиваете. Это НЛУ.

Как только он поймет, что вы хотите узнать цифры закрытия для NASDAQ, Dow Jones и S&P 500, он просканирует Интернет в поисках контента, который лучше всего отвечает на ваш вопрос.

Получив данные из надежного источника, такого как Bloomberg, он извлекает соответствующие данные и предоставляет их на простом языке. Это НЛГ. Его ответ примерно такой: «По данным Bloomberg, NASDAQ упал на 1,5 пункта, но Dow вырос на 77, а S&P вырос на 5 пунктов».

Затем вы можете спросить о конкретных акциях, которыми вы владеете, и процесс начнется сначала.

Самое замечательное в машинном обучении заключается в том, что если вы регулярно задаете эти два вопроса, ваше интеллектуальное устройство может начать предвосхищать ваш запрос, одновременно предоставляя вам данные о ваших акциях и общие рыночные показатели.

Почему все это важно?

Институт маркетингового искусственного интеллекта подчеркивает, насколько важны все эти технологии для будущего контент-маркетинга. Одна из самых сложных задач для маркетологов, о которой мы поговорим в нескольких постах, — это возможность создавать контент в больших масштабах.

Теперь представьте, что вы находитесь по другую сторону этого поискового запроса. Вы тот, кто создает контент для Bloomberg, CNN Money или даже брокерской фирмы. Вы провели исследование контент-маркетинга и определили, что ежедневные отчеты о состоянии фондового рынка могут увеличить посещаемость вашего сайта.

Но создание одного и того же отчета каждый день занимает много времени. NLP, NLU и NLG могут создавать для вас контент. NLP и NLU проанализируют контент на фондовом рынке и разложат его, а NLG возьмет соответствующие данные и превратит их в шаблонную историю для вашего сайта.

Но есть и другой способ, которым ИИ и все эти процессы могут помочь вам масштабировать контент.

Представьте, что у вас есть инструмент, который может читать и интерпретировать контент, находить его сильные и слабые стороны, а затем писать сообщения в блогах, отвечающие потребностям как поисковых систем, так и ваших пользователей.

На самом деле мы все ближе и ближе подходим к этому инструменту.

Фактически, инструмент MarketMuse подходит довольно близко. Он будет использовать NLP и NLU для анализа вашего контента на индивидуальном или целостном уровне. Хотя он не может писать для вас целые сообщения в блоге, он может генерировать сводки, которые охватывают все вопросы, на которые необходимо ответить, ключевые слова, которые должны отображаться, а также внутренние и внешние ссылки, которые должны быть включены.

ИИ и машинное обучение открыли мир возможностей для отделов маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Некоторые создатели контента настороженно относятся к технологии, которая заменяет людей-писателей и редакторов.

Но на самом деле это может разгрузить редакторов, взяв на себя рутинные задачи по созданию контента и позволив им создавать ценный, подробный контент, который ищут ваши посетители.