Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Wcześniej ludzie uczyli się języków komputerowych do pracy z komputerami. Teraz komputery są wystarczająco inteligentne, aby uczyć się i rozumieć ludzki (naturalny) język.

Przetwarzanie języka naturalnego jest podobszarem sztucznej inteligencji, który zajmuje się przetwarzaniem języka, którym posługują się ludzie. W ten sposób ułatwiając interakcję między komputerem a człowiekiem.

Zrozumienie przetwarzania języka naturalnego:

Sztuczna inteligencja oznacza uczynienie komputerów tak inteligentnymi jak człowiek. Przetwarzanie języka naturalnego jest składnikiem sztucznej inteligencji. Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia komputerom zrozumienie, wykonanie akcji i interakcję z ludźmi przy użyciu ich języka. Można go używać w wielu obszarach, takich jak przekazywanie poleceń w celu wykonania pewnych czynności, konwersja mowy na tekst i dokumentowanie go, podawanie wskazówek w samochodach itp.

Ale NLP (przetwarzanie języka naturalnego) nie jest łatwe do wdrożenia. Komputery są zaprojektowane do pracy z ustrukturyzowanymi danymi, wykonują dobrze zdefiniowane polecenia i używają znormalizowanego języka. Są bardzo systematyczne pod względem przetwarzania. Ale język naturalny nie ma struktury. Istnieje wiele czynników, które mogą wpływać na język mówiony przez osobę, np. Region, miejscowość, slang, wymowa itp. Nawet to samo słowo może mieć różne znaczenie w zależności od kontekstu. Dlatego, aby komputer był wystarczająco inteligentny, aby rozumieć człowieka i pracować z nim w jego języku, musi być zaprojektowany w taki sposób, aby rozumiał elastyczność języka naturalnego. Powinien być w stanie odczytać, co dokładnie osoba chce powiedzieć w danym kontekście.

Dzięki mocy uczenia maszynowego komputerów można uczyć języka naturalnego. Wiele zestawów tekstu zostanie dostarczonych do komputerów i przetworzonych przy użyciu algorytmów analizatora tekstu, aby nauczyć komputer o tym, jak działa język naturalny.

Techniki stosowane w przetwarzaniu języka naturalnego:

Przetwarzanie języka naturalnego pomaga wydobywać cenne informacje z tekstu i uczyć się na nim. Rozważ poniższy akapit jako przykład

Firma Xtz Airlines zapewnia przyzwoitą obsługę. Wszyscy członkowie personelu są bardzo chętni do współpracy, zwłaszcza stewardesy: Nora, James i Liya. Jedyny problem z lotami polega na tym, że bardzo często się opóźniają. Nawet czasami loty również zostają odwołane.

Poniżej znajdują się niektóre techniki stosowane w NLP:

  1. Indukcja gramatyki: Pomaga w pisaniu poprawnej gramatyki. W powyższym przykładzie słowo „dostaje” nie jest używane poprawnie, zostanie podświetlone, gdy zostanie użyte w silniku NLP.
  2. Analiza sytuacji: NLP służy do analizy pozytywnego i negatywnego charakteru zdania. Na przykład w powyższym akapicie „linia lotnicza zapewnia godną obsługę”, a „pracownicy są bardzo chętni do współpracy” to pozytywne komentarze, podczas gdy „bardzo często się opóźniało” to komentarz negatywny.
  3. Aspect Mining: NLP korzysta z eksploracji aspektów, aby określić, który aspekt jest pozytywny, a który negatywny. W powyższym przykładzie personel jest aspektem pozytywnym, podczas gdy obsługa lotu jest aspektem negatywnym.
  4. Rozpoznawanie nazwy podmiotu: służy do rozpoznawania nazwisk ważnych osób, organizacji, miejscowości, dat itp. Przykład, linie lotnicze xyz, Nora, James i Liya .
  5. Podsumowanie: NLP może być również użyte do podsumowania tekstu i zapewnienia sedna tekstu. Daje rangi zdania według ich podobieństwa z innymi zdaniami. Zatem zdanie o najwyższej randze znajduje się w podsumowaniu.
  6. Rozpoznawanie tematu: NLP analizuje tekst i znajduje temat, z którym jest głównie powiązany. Wyodrębni niektóre słowa kluczowe i skategoryzuje je według jakiegoś tematu. Na przykład w powyższym tekście dwa główne tematy to „Członek personelu” i „Loty”.
  7. S konwertuj na tekst: Jeśli powyższy akapit był odpowiedzią na wywołanie zwrotne, można go nagrać i przekonwertować na tekst. Następnie można poddać dalszej analizie pod kątem ulepszeń usług.

Działanie przetwarzania języka naturalnego:

NLP, chociaż część sztucznej inteligencji wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do wydobywania informacji i uczenia się na ich podstawie. Algorytm uczenia maszynowego działa na zasadzie uczenia się podczas wykonywania. NLP kontynuuje naukę na podstawie podanych informacji. Dlatego pomimo błędów i popularnych stylów językowych NLP ma tendencję do prawidłowego przewidywania tego, co użytkownik chce powiedzieć. Poniżej znajdują się kroki NLP:

  1. Analiza leksykalna: Analiza leksykalna oznacza podział całego segmentu tekstu na zdania, słowa i analizę ich znaczenia.
  2. Analiza syntaktyczna: Metoda ta polega na powiązaniu słów z innymi słowami, ich ułożeniu w zdaniu i ich względnym znaczeniu.
  3. Analiza semantyczna: W tej analizie sprawdza się znaczenie zdania.
  4. Integracja dyskursu: Ta metoda analizuje względne znaczenie zdań i ich związek z innymi zdaniami.
  5. Analiza pragmatyczna: Metoda ta dotyczy rzeczywistego znaczenia zdania.

Znaczenie przetwarzania języka naturalnego:

Ilość danych dostępnych online rośnie z dnia na dzień. Większość z nich to tekst nieustrukturyzowany. Uzyskanie cennych informacji z tych danych jest trudnym zadaniem. W tym przypadku można zastosować NLP.

Techniki NLP mogą być używane do konwersji mowy na tekst, dla tych, którzy nie potrafią pisać, mogą używać NLP do dokumentowania rzeczy. Analiza NLP może być wykorzystana do analizy nastrojów, a tym samym pomaga firmom uzyskać satysfakcję klientów. IT pomaga użytkownikom, którzy nie znają technologii, z łatwością z nią pracować.

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego:

Poniżej przedstawiamy niektóre zastosowania NLP:

  1. Analizator sentymentów
  2. Mowa na tekst
  3. Rozpoznawanie głosu
  4. Klasyfikacja tekstowa
  5. Podsumowanie dokumentu
  6. Pytanie odpowiedź
  7. Sprawdzanie pisowni
  8. Sprawdzanie gramatyki

Przykłady NLP:

W ciągu ostatnich kilku lat popularne stały się trendy technologiczne, takie jak sztuczna inteligencja. Podjęto wysiłki, aby komputer był tak inteligentny jak człowiek. W pewnym stopniu osiągnęło to sukces. NLP jest częścią takich działań. Poniżej znajdują się przykłady zastosowania NLP:

  1. Amazon Alexa (tłumaczenie maszynowe)
  2. Asystent Google (rozpoznawanie głosu)
  3. Gramatycznie (w celu sprawdzenia błędu gramatycznego)
  4. Chatbot (pytanie / odpowiedź)
  5. Wyszukaj autouzupełnianie
  6. Sprawdzanie pisowni (sprawdzanie pisowni)
  7. Chatbot obsługi klienta
  8. Roboty wykonujące czynności na polecenie
  9. Asystent samochodowy

Wniosek

NLP odgrywa istotną rolę w interakcji maszyna-człowiek. W przyszłości możemy zaobserwować coraz większy rozwój w tej dziedzinie. Może sprawić, że codzienne życie stanie się łatwiejsze i mądrzejsze.

Polecane artykuły

To był przewodnik po tym, co to jest przetwarzanie języka naturalnego. Tutaj omówiliśmy działanie przetwarzania języka naturalnego, jego zastosowanie w różnych obszarach, technikach i kilka przykładów. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Wprowadzenie do NLP
  2. NLP Wywiad Pytania z odpowiedziami
  3. Co to jest Text Mining?
  4. NLP w Pythonie

Kategoria: