Jak z zasady działają?

Zasadniczo rozróżnia się metody gramatyczne i szablonowe. Według opinii czołowych specjalistów w dziedzinie lingwistyki komputerowej można przyjąć, że oba podejścia są równie silne. Nie ma zatem ograniczeń w odniesieniu do różnorodności językowej, ekspresji oraz rodzaju i zakresu generowanych tekstów.

Metody oparte na gramatyce zakładają jednak, że pełna gramatyka dla każdego języka musi być przechowywana w oprogramowaniu do generowania tekstu lub musi być stosowana i są przede wszystkim przeznaczone do generowania zdań po zdaniu.

Natomiast proces oparty na szablonach stosowany w textOmatic*Composer pozwala na natychmiastowe generowanie tekstów i zwiększenie wyrazistości generowanych tekstów poprzez ciągłe rozszerzanie szablonów. Ponadto części tekstu można również łączyć składniowo i merytorycznie poza zdaniami, akapitami i granicami rozdziałów za pomocą tak zwanych środków uzupełniających spójność i spójność.

Jakiego rodzaju eksperci mogą nauczyć komputer "pisać"?

Zgodnie z aktualnym stanem techniki nie jest możliwe automatyczne generowanie tekstów najwyższej jakości na podstawie uczenia maszynowego. Chociaż oprogramowanie tłumaczeniowe, takie jak Google Translate jest bardzo pomocne w praktycznych potrzebach, wykonane tłumaczenia nie zawsze są bezbłędne. Teksty przeznaczone do publikacji powinny być w najlepszym razie w 100% wolne od błędów.

Praca programistów i lingwistów komputerowych w dziedzinie tworzenia szablonów do automatycznego generowania tekstu jest zasadniczo działalnością programistyczną (nauczanie maszynowe). Dla tego nowego zawodu najbardziej odpowiednie są pojęcia projektant tekstu, projektant języka lub programista tekstu.

Po zdefiniowaniu struktury raportu, celem jest zaprojektowanie części tekstu w taki sposób, aby uzyskać jak największą rozbieżność między tekstami (dąb = jedyny w swoim rodzaju) a używanymi środkami językowymi. Między innymi, należy stworzyć słowniki z listą synonimów, które są precyzyjnie dostosowane do domeny aplikacji. Celem jest nie tylko generowanie poprawnych tekstów, ale także unikanie dwuznaczności i błędnych interpretacji. Projektowanie tekstu obejmuje również wybór środków językowych i stylów. Może się to różnić w zależności od stanu faktycznego/trzeźwego/naukowego/naukowego do niezwykłego/kolokwialnego/usuniętego/esoterycznego.

W wielu dziedzinach istnieją profesjonalni usługodawcy lub władze, które regularnie gromadzą dane. Liczysz te dane, np. finansowe, pogodowe i sportowe. Dane te można zazwyczaj uzyskać za pomocą interfejsów XML. Dla każdego źródła danych należy najpierw opracować moduł importu, który przenosi dane do centralnej bazy danych. Możliwy jest również bezpośredni import z tabel Excel lub plików tekstowych csv/tab-text.

Ponadto dostęp do zewnętrznych zasobów danych, takich jak DBPedia itp. można uzyskać bezpośrednio poprzez Semantic Web Protocols (RDF/OWL). Zapisane tam informacje mogą być bezpośrednio zintegrowane z procesem generowania jako informacje ogólne.

Czy dziennikarze są poszukiwani w swojej branży?

W zasadzie każde wydawnictwo ma swój własny "język ojczysty". Może to być nawet określone w przewodnikach i instrukcjach obsługi. Nawet jeśli początkowo wydaje się, że teksty wygenerowane w obszarze zastosowania musiałyby się niewiele różnić stylistycznie, w praktyce często istnieją wymagania, aby spełnić odpowiedni "dykcję". Nawet "szwajcarski" musi być traktowany jako język obcy w odniesieniu do języka niemieckiego. Również w tym przypadku podejście oparte na szablonach ma znacznie lepsze możliwości sprostania tym wymaganiom ze względu na swoją elastyczność.

Meta-journalists i specjaliści językowi są potrzebni do wdrożenia wymagań pod względem stylu i są zaangażowani w opracowywanie odpowiednich przepisów. Niektóre style pisania są wymagane nie tylko przy pisaniu tekstów publicystycznych, ale również w przypadku opisów produktów lub raportów biznesowych, które mają na celu dotarcie do konkretnej grupy docelowej o określonym stylu pisania. W tym przypadku wymagane są raczej eksperci ds. marketingu niż dziennikarze.

Raporty i komunikaty muszą być napisane szybko, z dużą trafnością i poprawnością. Ponadto, powinny one być dostosowane do czytelnika tak indywidualnie, jak to tylko możliwe. W wielu obszarach limit jest szybko osiągany, na którym po prostu nie jest już możliwe dla edytora ludzkiego pisać raporty w wymaganej jakości w dostępnym czasie. Na przykład w ciągu kilku sekund można wygenerować 700-słowny raport o indeksie giełdowym. Pisanie z ludzkim redaktorem zajęłoby ponad pół godziny - jednak raport jest już wtedy długo wyprzedzany przez aktualność.

Niewiele, przede wszystkim. Jednak może być mały obszar, gdzie są napisane krótkie raporty i wiadomości od wolontariuszy i pomocników. Programy do pisania mogą przejmować ten obszar krok po kroku. Oprogramowanie do automatycznego generowania tekstu będzie również coraz częściej wykorzystywane, np. do generowania opisów produktów. Obszary te i tak nie stanowią rzeczywistej pracy dziennikarskiej. Jest to raczej "tortura" dla dziennikarzy i autorów, którzy zawsze muszą zapisywać teksty według tego samego schematu. Ponadto jest to kwestia limitu kosztów, po przekroczeniu którego tworzenie tekstów przez autorów ludzkich staje się po prostu zbyt kosztowne. Szczególnie w przypadku dużej liczby przypadków, limit jest osiągany stosunkowo szybko, przy czym początkowy wysiłek związany z programowaniem oprogramowania do generowania tekstu zwraca się.

Jednak w podstawowej działalności dziennikarskiej wszystko pozostanie niezmienione przez długi czas. Raporty, raporty i artykuły w feuilleton wymagają pracy badawczej, której komputery nie mogą wykonać w wymaganym zakresie. Pod tym względem obawa dziennikarzy przed stłumieniem przez dziennikarstwo robotyczne jest raczej nieuzasadniona.

Jakie dodatkowe obszary zastosowań można otworzyć poprzez automatyczne generowanie tekstu?

Dla wielu redakcji jednym z kluczowych kryteriów sukcesu jest widoczność i zasięg wiadomości publikowanych online. Ważną rolę odgrywa tu zarówno ilość, jak i jakość informacji. W odniesieniu do wyszukiwania w wyszukiwarkach takich jak Google, Bing, itp. zależy to od najlepszych rankingów. Aby przetrwać "wojnę o zasięg", konieczne jest znaczne rozszerzenie zakresu usług w porównaniu z konkurencją i zaoferowanie bardziej oryginalnych treści. Zautomatyzowane generowanie wiadomości może mieć do tego znaczący wkład. Ale nie chodzi tylko o wyprzedzanie lub represjonowanie w wynikach wyszukiwania. Zamiast tego, poprzez dostarczanie nowych rodzajów informacji, można udostępniać unikalne oferty.

Oprócz obszarów zastosowań w dziennikarstwie i mediach internetowych, komponowanie tekstów może być wykorzystywane do tworzenia wszelkiego rodzaju raportów. W szczególności obejmuje to generowanie raportów rocznych. Na przykład, ponad 50% wszystkich stron internetowych korzysta z narzędzia do śledzenia danych Google Analytics. Na tej podstawie można generować wyczerpujące raporty na temat korzystania z witryn internetowych z zaleceniami dotyczącymi działań z nich wynikających.

Elektroniczny Dziennik Federalny publikuje m.in. ogłoszenia o rocznych sprawozdaniach finansowych spółek. Dane te mogą być również automatycznie przeszukiwane w celu wygenerowania raportów na temat rozwoju finansowego przedsiębiorstw.

Obszary zastosowania automatycznego generowania tekstu są bardzo wszechstronne, ale w każdym przypadku zakłada się, że dane bazowe są dobrze ustrukturyzowane i mogą być odczytywane do bazy danych wykorzystywanej do generowania tekstu poprzez interfejsy lub funkcje importu.

Zgodnie z aktualnym stanem techniki nie ma dziś programów, które generowałyby wyrafinowane teksty i raporty i które mogłyby być kupione "off the peg". O tym, kiedy zastosowanie technologii automatycznego generowania tekstu się opłaca, decyduje sam potencjalny klient. Dodatkowa wartość dodana lub bieżące koszty klienta związane z tworzeniem np. opisów produktów są porównywane z ofertą automatycznego generowania tekstu, aby móc podjąć decyzję za lub przeciw inwestycji.

Do przygotowania oferty związanej z projektem potrzebna jest oferta związana z projektem: Informacje na temat potrzeb i weryfikacja jakości danych