automatyczne generowanie treści

Automatyczne generowanie treści, czyli blog pisze się sam …

Ironia, kpina, intonacja głosu – jest wiele czynników, które sprawiają, że nawet najprostszy komunikat może mieć różne znaczenie. Przetwarzanie naturalnego języka (ang. Natural Language Processing) i związane z tym automatyczne generowanie treści (ang. Automatic Text Generation) to zagadnienia z trudnego pogranicza sztucznej inteligencji i językoznawstwa. Nauka od dawno usiłuje przystosować maszyny do komunikowania w sposób możliwie zbliżony do ludzkiego. Niuanse języka sprawiają, że nie jest to proces łatwy.

NLP – więcej niż algorytm

Komputer przyjmuje dane w formie uproszczonej, jako ciąg znaków, bez rozumienia kontekstu. By poradzić sobie z tym problemem przy odczytywaniu dłuższych ciągów wyrazów, używa się tak zwanego statystycznego NLP. Do tego celu wykorzystywane są liczne algorytmy, które połączone mają doprowadzić do odczytania przez algorytmy prawidłowej treści. Służą temu m.in.: metody stochastyczne, probabilistyczne, czy statystyczne.

Na NLP składa się wiele pomniejszych zagadnień, takich jak: automatyczne streszczanie tekstu (sumaryzacja), tłumaczenia, rozpoznawanie mowy czy wyszukiwanie w tekście konkretnych fragmentów. Nas dziś interesuje najbardziej automatyczne generowanie tekstu.

Na czym to polega?

Za pomocą specjalnych algorytmów przetwarzających dostępne bazy tekstów, oprogramowanie jestwstanie wygenerować spójny tekst. Tekst taki kieruje się do użytkowników, ale też wysyłany być może do innych urządzeń, generując konkretne reakcje. Systemów generowania jest wiele, jednak wciąż nie udało się stworzyć bezwzględnie dokładnego i idealnie skutecznego – wciąż konieczny jest nadzór człowieka.

Jak to się robi?

Istnieje kilka sposobów automatycznego generowania, są to między innymi:

a) Tekst tworzony przy użyciu automatycznych procesów.

Warto zapamiętać: w tym celu sprawdzają się łańcuchy Markowa. Proces Markowa to ciąg zdarzeń, w którym prawdopodobieństwo każdego zdarzenia zależy jedynie od wyniku poprzedniego. Metody te – z racji dostępu do potężnej bazy tekstów – używane równiez przez Google np w translatorze sprawdzają się w postaci tzw. modeli n-gramowych. 

b) Tekst wygenerowany przy użyciu technik automatycznego dobierania synonimów lub przetwarzania słów kluczowych.

Na podstawie artykułu złożonego z 1500 słów, bez problemu można stworzyć 100 praktycznie identycznych, przekazujących te same wiadomości, lecz używających innych słów. Czy to na pewno bezpieczna technika? Wrócimy do sprawy już za chwilę.

c) Łączenie w odpowiedni sposób zawartości niezwiązanych ze sobą dokumentów, instrukcji, czy też prostych ciągów znakowych.

Rozwiązanie najczęściej używane jest w systemach zarządzania procesami biznesowymi (BPM – Business Process Management). Wpływa na obniżenie pracochłonności tworzenia nowych dokumentów, zapewnia ich standaryzację i zgodność, eliminuje błędy i pozwala na automatyzację standardowych, rutynowych czynności związanych z przygotowaniem i wysłaniem dokumentu.

Google przeciwny synonimom

Generowanie odbywać się może na bazie synonimów – system wychwytuje pojedyncze słowa i zastępuje je wyrazami bliskoznacznymi. Możliwa jest też zmiana kolejności wyrażeń. Niby najlepsze są te piosenki, które już znamy, ale w przypadku tekstów generowanych Google mówi stanowcze „nie”, jeśli tylko takowe teksty pojawią się na drodze botów indeksujących Google. W końcu w cenie są publikacje unikalne, o czym mowa na tym blogu była już wielokrotnie przy okazji omawiania sprawy pozycjonowania oraz wyszukiwania semantycznego.

I po co to wszystko?

Automatyczne generowanie tekstów to rozwiązanie praktyczne, szybkie i ekonomiczne. Przydatne jest też w dobie technologii Big DataCloud Computing, gdy w cenie jest ujednolicanie danych w przeróżne statystyki i podsumowania.

W praktyce przekłada się to na:

Tworzenie spersonalizowanych treści,
Business Intelligence,
Raporty finansowe,
Personal fitness,
Sportowe ligi Fantasy,
Treści sportowe,
Analizy internetowe,
Treści w czasie rzeczywistym.
Nieco więcej o tych możliwościach:
  • Tworzenie spersonalizowanych treści – jak coś jest do wszystkiego, to jest do niczego, dlatego warto zamienić jednego rodzaju treści dedykowanego wielkim grupom na dużą ilość artykułów dla pojedynczych użytkowników, bądź małych grup. W treść wkomponować można wzorce i trendy, jako pojedyncze dane.
  • Business Intelligence – dostarczenie raportów dopasowanych specjalnie do każdego działu przedsiębiorstwa. Raporty mają postać nie tylko wykresów czy tabelek, lecz również całych analiz, wszystko zautomatyzowane przez system.
  • Raporty finansowe –  doniesienia na temat wszelkich zmian w teczkach i portfelach finansowych wraz z możliwością dokładnego spersonalizowania porad oraz reklam odpowiednich źródeł – świetna opcja dla biznesu.
  • Personal fitness – coś na czasie w kontekście postanowień noworocznych – pomoc w osiąganiu prywatnych celów życiowych, zbieranie codziennych danych i interpretowanie ich w celu samodoskonalenia się. Alternatywa dla osobistego trenera.

  •  Sportowe ligi Fantasy – ligi Fantasy zbierają fanów dyscyplin sportowych, którzy na podstawie statystyk chcą wytypować najlepszych graczy oraz drużyny. Walka 

    o zdobycie wirtualnych punktów opiera się o inne zasady i zwraca uwagę na trochę inne statystyki, aniżeli zastosowania typowo sportowe.

  • Treści sportowe – sportowe statystyki i artykuły ułożone w wybrany sposób. Pozwala na tworzenie zapowiedzi meczów, raportów z gry zawodników czy też całych rozgrywek. Opisanie i analiza statystyk sportowych dla spersonalizowanych potrzeb.
  • Analizy internetowe – agencje marketingowe udostępniają klientom automatycznie dopasowane informacje, dane na temat działań, zwrotów z inwestycji.

  • Treści w czasie rzeczywistym – platforma działająca w chmurze umożliwia relację na żywo z wybranego przedsięwzięcia, korzystając z wybranych danych ułożonych odpowiednio w czasie.

Powyższe rozwiązania udowadniają, że automatyczne generowanie treści jest tylko pozornie odczłowieczone – w praktyce wszystko prowadzi do stworzenia narzędzi przydatnych, a nawet niezbędnych człowiekowi. Najlepszym tego dowodem jest spersonalizowane dobieranie treści WWW. Wiadomo, że to, co widzimy na ekranach komputerów wędrując po sieci nie jest ani trochę przypadkowe. Informacje i reklamy dopasowane do naszych potrzeb, zainteresowań i oczekiwać to jeden z licznych przykładów Automatic Text Generation. Inteligentny internet, osobisty trener, raporty finansowe – trudno nie lubić zjawiska o takim spektrum działania!

Ciekawostka:
Fred Zimmerman, założyciel firmy Nimble Combinatorial Publishing, przestawił projekt systemu, który na bazie wprowadzonych zagadnień będzie w stanie sam ściągnąć wszelkie niezbędne teksty i stworzyć… książkę. Rola człowieka ograniczałaby się w takim wypadku do korekty i redakcji.  Kroi sie niezły patent na dość wtórne podręczniki czy opracowania, ale czy da się tak stworzyć dzieło warte Nobla? Wątpimy, ale obserwujemy sprawę.
2 komentarzy:

Dodaj komentarz

Chcesz się przyłączyć do dyskusji?
Feel free to contribute!

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *