Wprowadzenie do NLP
NLP (Natural Language Processing) będzie jak dotąd największym skokiem ludzkości w dziedzinie sztucznej inteligencji. Czytelnicy nie mylą się z jakimkolwiek podobieństwem do hollywoodzkiego filmu Willa Smitha - iRobot . Nie ma w tym podobieństwa. Zobaczmy, czym dokładnie jest NLP i dlaczego jest z nim tyle szumu.
Musiałeś słyszeć te nazwiska gdzieś Asystent Google, Siri, Alexa i Cortana. Nadszedł czas, aby dodać jeszcze jeden dodatek do tej listy, tak, mówimy o GOOGLE DUPLEX.
Mówiąc, że ten blog jest całkowicie skupiony na wprowadzeniu do NLP, a nie na Google Duplex, ale dla naszych czytelników przedstawiliśmy rodzaj najnowszego i najbardziej odpowiedniego praktycznego przykładu NLP. GOOGLE DUPLEX to przyszłość GOOGLE ASSISTANT.
Co to jest NLP?
Definicja jest bardzo prosta, jeśli rozumiesz 3 słowa, tj. Przetwarzanie języka naturalnego. NLP polega na tym, że maszyny lub roboty rozumieją ludzki język, sposób, w jaki my, ludzie, mogą skutecznie komunikować się z nami.
Oznacza to automatyczne przetwarzanie języka ludzkiego.
Klasyfikacje NLP
W powyższej sekcji studiowaliśmy na temat wprowadzenia do NLP, więc teraz omówimy klasyfikację NLP.
NLP dzieli się na dwa obszary -
- Zrozumienie języka naturalnego
- Generowanie języka naturalnego
Fonologia odnosi się do nauki rozumienia dźwięku, morfologia odnosi się do tworzenia słów, a składnia odnosi się do struktury, podczas gdy pragmatyka odnosi się do rozumienia.
Składniki NLP
Jak już dowiedzieliśmy się o wprowadzeniu do NLP, daj nam znać o składniku NLP. Oto dwie rzeczy, które omówiliśmy w sekcji klasyfikacji. Te dwie rzeczy są niezbędne do komunikacji. Pierwszym jest zrozumienie, a drugim pokolenie (znane jako odpowiadanie w bardziej popularnym języku). Kiedy człowiek rozmawia ze sobą, pierwszą rzeczą, którą robi człowiek, jest zrozumienie kontekstu. Później odpowiednio sformułuj odpowiedź, która ma sens. Oto, co starają się powiedzieć dwa terminy, przy zrozumieniu języka naturalnego oznacza zrozumienie kontekstu, a generowanie języka naturalnego odnosi się do rozsądnej reakcji na kontekst.
Zrozumienie języka naturalnego : jeśli wiesz, co to jest dwuznaczność (inne znaczenie jakiejkolwiek konkretnej rzeczy), to termin ten ma bezpośredni związek z tym słowem.
- Leksykalny (poziom słów) - Praca leksykalna na poziomie słów, wyobraź sobie każde słowo, które jest używane jako czasownik, a także używane jako rzeczownik. Są to kluczowe czynniki decydujące o NLP
- Syntaktyczny (parsowanie) - parsowanie jest rodzajem synonimu syntaktycznego według NLP. Na przykład. „Zadzwoń do mnie taksówką” to zdanie ma dwa implikacje, jeśli myślisz. Jednym z nich jest prośba o zdobycie taksówki, a druga implementacja mówi; mam na imię taksówka, więc nazywaj mnie taksówką. Jest to składniowe, które odgrywa swoją rolę na poziomie zdania.
- Referencje - zobaczmy nowy scenariusz, aby lepiej to zrozumieć. „Alex poszedł do Dave'a; powiedział, że jest głodny ”. To jest tylko wyjaśnienie, które pokazuje, jak skomplikowane mogą być interpretacje dla komputerów w ich początkowej fazie NLP. Tak więc w powyższym stwierdzeniu zamieszanie związane z komputerem, który rozumie dwa, jest przeznaczone dla której osoby (czyli Alexa lub Dave'a).
Generowanie języka naturalnego : Tak więc maszyna zrozumiała, że poprosiliśmy ich o zrobienie czegoś, teraz przychodzi ich kolej, aby zapewnić właściwą odpowiedź lub informację zwrotną. NLG robi to samo.
- Planowanie tekstu - oznacza to zwykły tekst z bazy wiedzy, tak jak my, ludzie, mamy słownictwo, które pomaga nam układać zdania.
- Wykonywanie zdań - Ułóż wszystkie słowa i ułóż je zgodnie ze znaczącym wzorem.
- Realizacja tekstu - Przetwarzanie wszystkich zdań w odpowiedniej kolejności lub kolejności i podanie wyniku jest nazywane realizacją tekstu.
Historia NLP
Do 1940 r. Termin ten nie istniał, ale pierwszym, który przyszedł, było „Machine Translation (MT)”. Rosyjski i angielski były znanymi językami działającymi po tej technologii. Pod koniec lat 60. XX wieku rozpoczęły się pewne wpływowe prace dotyczące AI, a LUNAR i WINOGRAD SHRDLU były prowadzone w ich imieniu.
Zastosowanie NLP
NLP ma szerokie spektrum zastosowania. Eksplorowano tylko wierzchołek funkcji góry lodowej, a odpoczynek wciąż trwa. Dotychczasowe obszary, takie jak tłumaczenie maszynowe, wykrywanie spamu e-mail, ekstrakcja informacji, podsumowanie i odpowiedzi na pytania, to tylko niektóre z zbadanych i sprawdzonych obszarów.
- Tłumaczenie maszynowe jest bardzo ważne, ponieważ cały świat jest obecny online, a zadanie danych dostępnych dla każdej osoby jest ogromnym wyzwaniem. Bariera językowa w największym stopniu przyczynia się do wyzwania, ponieważ każdy związany język ma wiele struktur i gramatyki.
- Filtrowanie spamu działa przy użyciu kategoryzacji tekstu. W ostatnim czasie do kategoryzacji tekstu lub filtrowania antyspamowego zastosowano różne techniki uczenia maszynowego, podobnie jak uczenie reguł, modele Naïve Bayes.
- Problem z pozyskiwaniem informacji w zakresie identyfikowania bardziej odpowiednich i poprawnych danych tekstowych. Istnieje wiele aplikacji, dla których wyodrębnianie jednostek, takich jak nazwy, miejsca, daty i czas, jest potężnym sposobem na podsumowanie odpowiednich informacji w zależności od potrzeb użytkownika.
- Podsumowanie, ponieważ obecnie jesteśmy otoczeni danymi, co oznacza naszą zdolność do ich zrozumienia. Ponieważ dane są coraz bardziej popularne, a możliwość ich dokładnego podsumowania jest bardzo pożądana. Daje nam to większą szansę na manipulowanie danymi, a także na podejmowanie niezbędnych decyzji (właśnie to próbuje NLP).
Zalety NLP
Chociaż całe wprowadzenie do artykułu NLP obraca się wokół i mówi o innym lub innym sposobie, w jaki NLP może ułatwić nam życie. Jeśli chodzi o naszą szczegółową dyskusję, nadszedł właściwy czas, aby omówić wszystkie zalety z punktu widzenia aplikacji -
- Automatyczne podsumowanie z podsumowaniem czytelnym dla kliknięcia
- Rozdzielczość odniesienia
- Analiza dyskursu
- Lepszy wynik
- Wyszukaj tłumaczenie tłumaczenia
- Więcej ekstrakcji danych i większy wzrost danych
- Skomplikowane wyniki wyszukiwania
Technologie wykorzystujące NLP
- Analiza choroby psychicznej
- Elektroniczny monitoring zdrowia
- Algorytmy NLP
- Wyszukiwanie w witrynie NLP
Polecane artykuły
To był przewodnik po wprowadzeniu do NLP. Tutaj omówiliśmy jego klasyfikację, komponent i zalety NLP. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Wprowadzenie do Blockchain
- Wprowadzenie do CSS
- Wprowadzenie do systemu Windows
- Wprowadzenie do IOT