Mi a természetes nyelv feldolgozása?

Korábban az emberek számítógépes nyelveket tanultak a számítógépes munkához. Most a számítógépek elég okosak, hogy megtanulják és megértsék az emberi (természetes) nyelvet.

A természetes nyelv feldolgozása a mesterséges intelligencia alterülete, amely az emberek által beszélt nyelv feldolgozásával foglalkozik. Így megkönnyíti a számítógép és az ember közötti interakciót.

A természetes nyelv feldolgozásának megértése:

A mesterséges intelligencia azt jelenti, hogy a számítógépeket olyan intelligenssé kell tenni, mint az embert. A természetes nyelv feldolgozása az AI egyik eleme. A természetes nyelvfeldolgozás lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megértsék, végrehajthassanak egy műveletet és kölcsönhatásba lépjenek az emberekkel az általuk használt nyelv segítségével. Számos területen alkalmazható, például parancsok átadására valamilyen művelet végrehajtására, a beszéd szöveggé konvertálására és dokumentálására, útmutatások megadására az autóban, stb.

Az NLP-t (természetes nyelvfeldolgozás) azonban nem könnyű megvalósítani. A számítógépeket úgy tervezték, hogy strukturált adatokkal dolgozzanak, jól definiált parancsokat követjenek és szabványos nyelvet használjanak. Nagyon szisztematikusak feldolgozásuk szempontjából. De a természetes nyelv nincs felépítve. Számos tényező befolyásolhatja az ember által beszélt nyelvet, például régió, helység, szleng, kiejtés stb. Még ugyanazon szónak a kontextustól függően eltérő jelentése lehet. Ezért ahhoz, hogy a számítógép elég okos legyen, hogy megértse az ember nyelvét és együtt dolgozzon azzal, úgy kell megtervezni, hogy megértse a természetes nyelv rugalmasságát. Képesnek kell lennie arról, hogy pontosan mit mondhat egy ember egy adott környezetben.

A gépi tanulás erejével a számítógépeket természetes nyelven lehet megtanítani. Több szöveghalmaz kerül a számítógépre, és a szövegelemző algoritmusok felhasználásával dolgozza fel a készleteket, hogy megtanítsák a számítógépre a természetes nyelv működését.

A természetes nyelv feldolgozásában alkalmazott technikák:

A természetes nyelvfeldolgozás elősegíti az értékes információk kinyerését a szövegből és annak tanulását. Vegyük példaként az alábbi bekezdést

Az xtz légitársaság tisztességes szolgáltatást nyújt. Az összes alkalmazott nagyon szövetkezeti, különösen Nora, James és Liya repülõk. A repülések egyetlen problémája az, hogy nagyon gyakran késik. Még néha a járatok is törlődnek.

Az alábbiakban bemutatunk néhány, az NLP-ben alkalmazott technikát:

  1. Nyelvtani indukció: Segít a helyes nyelvtan írásában. A fenti példában megadva, hogy a „kap” szót nem használják helyesen, kiemelésre kerül, ha az NLP motorban használják.
  2. Elemzés elemzése: Az NLP a mondat pozitív és negatív természetének elemzésére szolgál. Például a fenti bekezdésben a „légitársaság tisztességes szolgáltatást nyújt” és az „alkalmazottak nagyon kooperatív” pozitív megjegyzések, míg a „nagyon gyakran késik” negatív megjegyzés.
  3. Aspect Mining: Az NLP aspektusbányászatot alkalmaz annak meghatározására, melyik szempont pozitív és melyik negatív. A fenti példában a személyzet pozitív szempont, míg a repülési szolgáltatás negatív szempont.
  4. Név entitás elismerése: Fontos személyek, szervezet, település, dátumok stb. Nevének felismerésére szolgál. Példa: xyz légitársaságok, Nora, James és Liya .
  5. Összegzés: Az NLP felhasználható a szöveg összegzésére és a szöveg lényegének biztosítására. A mondatokat rangsorolja a többi mondathoz való hasonlóságuk szerint. Így az összefoglaló tartalmazza a legmagasabb rangú mondatot.
  6. Témafelismerés: Az NLP elemzi a szöveget, és megtalálja azt a témát, amelyhez a szöveg elsősorban kapcsolódik. Kivon néhány kulcsszót, és kategóriákba sorolja őket. Például a fenti szövegben a két fő téma a „Munkatárs” és a „Repülések”.
  7. A szöveg átalakításának b vítése: Ha a fenti bekezdés válasz volt a visszacsatolásra, akkor rögzítheti és szöveggé konvertálhatja. Ezt követően tovább lehet elemezni a szolgáltatás fejlesztése szempontjából.

A természetes nyelv feldolgozása

Az NLP, bár az AI egy része gépi tanulási technikákat alkalmaz az információk és a tanulás ebből történő kinyerésére. A gépi tanulási algoritmus a tanulás alapjain működik teljesítés közben. Az NLP a bemeneti adatok alapján is folytatja a tanulást. Ezért a hibák és az általános nyelvi stílusok ellenére az NLP hajlandó helyesen megjósolni, amit a felhasználó mondani akar. Az alábbiakban bemutatjuk az NLP lépéseit:

  1. Lexikális elemzés: A lexikális elemzés azt jelenti, hogy a teljes szövegrészt el kell osztani mondatokra, szavakra, és elemezni kell azok jelentését.
  2. Szintaktikai elemzés: Ez a módszer magában foglalja a szavak társítását más szavakkal, a mondatban való elrendezést és a relatív jelentést.
  3. Szemantikus elemzés: Ebben az elemzésben megvizsgáljuk a mondat jelentőségét.
  4. Diskurzusintegráció: Ez a módszer elemzi a mondatok relatív jelentését és azok társulását más mondatokhoz.
  5. Pragmatikus elemzés: Ez a módszer a mondat valós jelentésével foglalkozik.

A természetes nyelv feldolgozásának fontossága:

Az online rendelkezésre álló adatok száma nap mint nap növekszik. Ennek nagy része strukturálatlan szöveg. Az adatokból értékes információk kinyerése nehéz feladat. Az NLP ebben az esetben használható.

Az NLP technikák felhasználhatók a beszéd-szöveg átalakításra, azok számára, akik nem tudnak gépelni, használhatják az NLP-t a dolgok dokumentálására. Az NLP elemzés felhasználható az érzelmek elemzésére, és ezáltal segíti a vállalkozásokat az ügyfelek elégedettségének megszerzésében. Az informatika segít a technológiát ismeretlen felhasználóknak könnyebben dolgozni.

A természetes nyelv feldolgozásának felhasználásai:

Az alábbiakban bemutatjuk az NLP használatát:

  1. Hangulat analizátor
  2. Beszéd a szöveghez
  3. Hangfelismerés
  4. Szöveg besorolása
  5. A dokumentum összefoglalása
  6. Kérdés válasz
  7. Helyesírás-ellenőrzés
  8. Nyelvtan ellenőrzése

Példák az NLP-re:

Az elmúlt években a technológiai trendek, például a mesterséges intelligencia, népszerűvé váltak. Erőfeszítéseket tettek annak érdekében, hogy a számítógép ugyanolyan okos legyen, mint az ember. Ez bizonyos mértékig sikert ért el. Az NLP része ezeknek az erőfeszítéseknek. Az alábbiakban bemutatunk néhány példát az NLP használatára:

  1. Amazon Alexa (gépi fordítás)
  2. Google Assistant (Hangfelismerés)
  3. Nyelvtan (a nyelvtani hiba ellenőrzéséhez)
  4. Chatbot (kérdés / válasz)
  5. Keresés automatikus kiegészítése
  6. Helyesírás-ellenőrzés (helyesírás-ellenőrzés)
  7. Ügyfélszolgálat chatbot
  8. A parancsokat műveleteket végrehajtó robotok
  9. Gépjármű-asszisztens

Következtetés

Az NLP létfontosságú szerepet játszik a gép-ember interakcióban. A jövőben egyre több fejlődést tapasztalhatunk ezen a területen. Megkönnyítheti és okosabbá teheti a mindennapi életet.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a Mi az a természetes nyelvfeldolgozás című cikkben. Itt tárgyaltuk a természetes nyelvfeldolgozás működését, alkalmazását különböző területeken, technikákat és néhány példát. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -

  1. Bevezetés az NLP-be
  2. NLP interjúkérdések és válaszok
  3. Mi a szövegbányászat?
  4. NLP Pythonban

Kategória:

Nagy adat