Co to jest NLP?
NLP to skrót od Natural Language Processing. Jest to podpole lub gałąź sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom zrozumienie ludzkich języków i przetwarzanie ich w cenny sposób. Dotyczy interakcji między językami mówionymi przez człowieka (naturalnymi), takimi jak angielski i komputery.
Definicja
Przetwarzanie języka naturalnego pomaga komputerom obserwować, analizować, rozumieć i czerpać cenne znaczenie z języków mówionych w języku naturalnym lub ludzkim. Zadania takie jak tłumaczenie, automatyczne podsumowanie i wyodrębnianie relacji, rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie nazwanych jednostek, segmentacja tematów i analiza sentymentów mogą być wykonywane przez programistów korzystających z przetwarzania języka naturalnego (NLP). Aplikacje NLP są trudne lub wymagające, ponieważ komputer wymaga od ludzi interakcji z nimi za pomocą języków programowania, takich jak Java, Python itp., Które są ustrukturyzowane i jednoznaczne. Ale języki mówione przez człowieka są niejednoznaczne i zmieniają się wraz ze zmianami regionalnymi lub społecznymi, dlatego trudno jest wyszkolić komputery w zakresie rozumienia języków naturalnych.
Zrozumienie
Przetwarzanie języka naturalnego wiąże się z wieloma trudnościami, dlatego jest ono trudne w informatyce. Jednym z głównych problemów, przed którymi stoi NLP, jest to, że wiele słów ma wiele znaczeń. Mogą być łatwo rozróżnione przez ludzi, ale są trudne dla komputerów. Na przykład słowo „deska” może oznaczać deskę do krojenia, tablicę lub zarząd. Różnica jest rozumiana przez poprzedzające ją zdanie lub słowa otaczające „tablicę”.
- On jest szefem zarządu.
- Rozwiązała problem na tablicy.
Ludzie z łatwością zrozumieliby, że „tablica” w pierwszym zdaniu odnosi się do rady dyrektorów, aw drugim zdaniu odnosi się do tablicy, ale nie w przypadku komputerów.
Pomimo tych trudności komputery zwiększają zdolność rozumienia języków ludzkich. Znajomość różnych dziedzin językowych pomaga przyspieszyć ten proces:
- Morfologia : Jest to nauka o tworzeniu słów z podstawowych lub prymitywnych jednostek.
- Morfem : Odnosi się do podstawowej jednostki znaczenia w języku.
- Fonologia : to nauka o systemach dźwięków.
- Składnia : Odnosi się do sposobu, w jaki słowa i frazy są ułożone w zdania.
- Semantyka: Odnosi się do znaczenia słów i zdań.
- Pragmatyka : Odnosi się do rozumienia, interpretowania i używania zdań w różnych sytuacjach.
- Dyskurs : Odnosi się do tego, jak poprzednie zdanie wpływa na znaczenie lub interpretację następnego zdania.
- Wiedza o świecie : Odnosi się do ogólnej wiedzy o świecie.
Praca z NLP
Proces przetwarzania języka naturalnego można wykonać w trzech krokach:
- Przetwarzanie mowy na tekst.
- Oznaczanie części mowy
- Konwersja tekstu na mowę.
Pozwól nam zrozumieć każdy krok jeden po drugim:
1. Przetwarzanie mowy na tekst:
Odnosi się do czytania tekstu pisanego w języku ludzkim lub naturalnym. Jest to proces analizy i zrozumienia naturalnego języka odbieranego przez komputer jako dane wejściowe. Komputer korzysta z różnych algorytmów lub wbudowanego modelu statystycznego, który wykonuje rozpoznawanie mowy, co pomaga w konwersji otrzymanego języka naturalnego na język programowania. Odbywa się to poprzez wykonanie analizy leksykalnej, która dzieli wszystkie otrzymane dane na małe zdania lub słowa.
2. Oznaczanie części mowy lub ujednoznacznienie kategorii słów:
W tym procesie formy gramatyczne, takie jak rzeczowniki, przymiotniki, czasowniki, czasy itd. Są identyfikowane za pomocą reguł leksykalnych zwanych analizą składniową . Rysuje również dokładne lub słownikowe znaczenie tekstu zwanego analizą semantyczną . Wykonuje także integrację dyskursu, która interpretuje znaczenie zdania zgodnie z poprzednim zdaniem.
3. Konwersja tekstu na mowę:
Na tym etapie tekst w języku programowania jest konwertowany na format tekstowy lub słyszalny, cenny dla użytkownika.
Zalety NLP
- Automatyczne podsumowanie
- Rozdzielczość korelacji
- Analiza dyskursu
- Uwalnia od uczenia się składni
- Nie wymaga szkolenia
- Umożliwia programistom interakcję z systemami obliczeniowymi
- Wspólne synonimy danych wejściowych można interpretować
- Lepsze i wydajniejsze wyniki
- Przetwarzanie wyszukiwania mówi, co dokładnie użytkownik ma na myśli
- Więcej eksploracji danych oznacza więcej danych dla wzrostu
- Potrafi przeprowadzić złożone wyszukiwanie
- Zrozumienie kontekstowe
Wymagane umiejętności
- Umiejętności programowania
- Wiedza na temat uczenia maszynowego
- Typowe problemy NLP
- Narzędzia NLP
- Umiejętność rozumienia prac badawczych
- Budowanie prototypów
- Możliwość uczenia się nowych rzeczy
- Umiejętności inżynierii oprogramowania
- Prawdopodobieństwo i statystyka
- Znajomość języka
- Rekurencyjne sieci neuronowe
Dlaczego korzystamy z NLP?
- Do tłumaczenia maszynowego
- Do automatycznego podsumowania
- Do analizy nastrojów
- Do klasyfikacji tekstowej
- Odpowiedzi na pytania
- Do modelowania języka
- Do rozpoznawania mowy
- Do generowania napisów
- Do rozpoznawania nazwanego podmiotu (NER)
- Do tagowania części mowy
- Do analizy semantycznej
- Do wykrywania parafraz
- Do rozpoznawania znaków
- Do sprawdzania pisowni
- Dla Chatbots
- Do obsługi klienta
- Dla wywiadu rynkowego
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Rosnące zastosowania i zainteresowanie przetwarzaniem języka naturalnego stworzyły różne możliwości dla specjalistów specjalizujących się w uczeniu maszynowym, językoznawstwie obliczeniowym i danych. Duże firmy, takie jak Google, Facebook, grupa Forte, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express i Ernst & Young oraz wielu innych, zatrudniają analityków i ekspertów zajmujących się przetwarzaniem języka naturalnego.
Różnymi rolami związanymi z przetwarzaniem języka naturalnego są naukowcy NLP, inżynier NLP, architekt NLP, naukowiec ds. Badań stosowanych NLP, naukowiec danych poznawczych, Voice over artist i wielu innych. Średnia pensja za prace związane z przetwarzaniem języka naturalnego wynosi od 76 343 USD rocznie do 142 912 USD rocznie.
Wniosek
Jeśli interesuje Cię interakcja z systemami obliczeniowymi i posiadasz wiedzę programistyczną i językową, nauka przetwarzania języka naturalnego jest dla Ciebie bardzo cenna. Ze względu na wzrost danych i potrzebę interakcji z komputerami zapotrzebowanie na przetwarzanie języka naturalnego rośnie z dnia na dzień, a na rynku pojawiają się różne oferty pracy z atrakcyjnymi pakietami. Dlatego w przyszłości istnieje szeroki zakres NLP.
Polecane artykuły
To był przewodnik po tym, co jest NLP. Tutaj omówiliśmy podstawowe pojęcia, zakres, umiejętności, rozwój kariery i zalety NLP. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Narzędzia do wizualizacji danych
- Co to jest baza danych MySQL
- Baza danych Hadoop
- Co to jest technologia Big Data?