Bevezetés az NLP-be

Az NLP (természetes nyelvfeldolgozás) a közeljövőben és az AI területén az emberiség legnagyobb ugrása lesz. Az olvasók nem téveszik össze magát semmiféle hasonlítással Will Smith hollywoodi filmjéhez - iRobothoz . Semmilyen módon nem hasonlít ehhez. Lássuk, mi is pontosan az NLP, és miért van annyira hype-vel társítva.

Bizonyára hallottad ezeket a neveket a Google Assistant, Siri, Alexa és Cortana nevében. Ideje még egy kiegészítést hozzáadni ehhez a listához, igen, a GOOGLE DUPLEX-ről van szó.

Azzal a kijelentéssel, hogy ez a blog teljes mértékben az NLP bevezetésére összpontosít, nem pedig a Google Duplexre, hanem olvasóink számára az NLP legfrissebb és legmegfelelőbb gyakorlati példáját nyújtottuk. A GOOGLE DUPLEX a GOOGLE ASSISTANT jövője.

Mi az NLP?

A meghatározás nagyon egyszerű, ha megérti a 3 szót, azaz a természetes nyelv feldolgozását. Az NLP olyan gépeket vagy robotokat foglal magában, amelyek megértik az emberi nyelvet, ahogy az emberek beszélnek, hogy hatékonyan kommunikálhassanak velünk.

Ez az emberi nyelv automatikus feldolgozását jelenti.

Az NLP osztályozása

A fenti szakaszban tanulmányoztuk az NLP bevezetését, ezért most megvitatjuk az NLP osztályozását.

Az NLP két területre oszlik -

  • A természetes nyelv megértése
  • Természetes nyelvgeneráció

A fonológia a hang megértésének tudományára, a morfológia a szóképzésre, a szintaxis a struktúrára, míg a pragmatika a megértésre utal.

Az NLP alkotóelemei

Mivel már megismerkedtünk az NLP bevezetésével, tudassa velünk az NLP összetevőjével. Itt van két dolog, amelyeket megbeszéltek az osztályozás szakaszában. Minden kommunikációhoz ez a két dolog szükséges. Az első a megértés, a másik pedig egy nemzedék (az úgynevezett, hogy válaszolnak általánosabb nyelven). Amikor az ember beszél egymással, az első dolog, amit más ember csinál, a környezet megértése. Később ennek megfelelően fogalmazza meg a választ, amely értelme van. A két kifejezés ezt próbálja mondani: a természetes nyelv megértése azt jelenti, hogy megértjük a kontextust, a természetes nyelv generálása pedig a kontextus ésszerű reakciójára vonatkozik.

A természetes nyelv megértése : ha tudja, mi a kétértelműség (bármely adott dolog eltérő jelentése), akkor ez a kifejezés közvetlen kapcsolatban áll ezzel a szóval.

  • Lexikális ( szószint ) - Lexikális szószintű munka, képzeljen el minden olyan szót, amelyet igeként és főnévként is használnak. Ezek kulcsfontosságúak az NLP döntése szempontjából
  • Szintaktikai (elemzés) - Az elemzés az NLP szerinti szintaktikai jellegű szinonimája. Például. „Hívj taxit” ez a mondat két következménnyel jár, ha úgy gondolja. Az egyik a fülke beszerzésére irányuló kérés, míg a másik megvalósítás azt írja elő; a nevem taxi, szóval hívjon taxit. Ez szintaktikai, és meghatározza a mondat szintjén betöltött szerepét.
  • Referencia - Lásd egy új forgatókönyvet, hogy ezt jobban megértsük. - Alex Davehez ment; azt mondta, hogy éhes ”. Ez csak magyarázó nyilatkozat annak bemutatására, milyen összetett értelmezések válhatnak a számítógépek számára a kezdeti NLP fázisban. Tehát, a fenti állításban az a zavar, hogy egy számítógép megérti kettőt, arra a személyre vonatkozik (Alex vagy Dave).

Természetes nyelvgeneráció : Tehát a gép megértette, hogy felkértük őket, hogy tegyenek valamit, és most jönnek sorukra, hogy megfelelő választ vagy visszajelzést nyújtsanak. Az NLG ugyanezt csinálja.

  • Szövegtervezés - Ez azt jelenti, hogy a szöveget egyszerűbbé kell tenni a tudásbázisból, csakúgy, mint mi embereknek van olyan szókincsük, amely segít nekünk a mondatok összeállításában.
  • Mondatkészítés - Az összes szó rendezése és értelmezés szerinti elrendezése.
  • Szöveg megvalósítása - Az összes mondat megfelelő sorrendben vagy sorrendben történő feldolgozása és a kimenet megadása szöveges megvalósítás.

Az NLP története

1940-ig ez a kifejezés nem létezett, de a legelső kifejezés a „gépi fordítás (MT)” volt. Az orosz és az angol volt kiemelkedő nyelv, amely ezt a technológiát alkalmazta. Az 1960-as évek végén megkezdődtek az AI-val kapcsolatos befolyásos munkák, és a nevükben a LUNAR és a WINOGRAD SHRDLU is szerepel.

Az NLP alkalmazása

Az NLP széles körű alkalmazhatósággal rendelkezik. Csak a jéghegy csúcsait fedezték fel, és a többi még folyamatban van. Az eddig felfedezett és kidolgozott területek például a gépi fordítás, az e-mail spam észlelése, az információ kinyerése, az összefoglalás és a kérdések megválaszolása.

  • A gépi fordítás nagyon fontos, mivel az egész világ online jelen van, és az egyes személyek számára hozzáférhető adatok feladata óriási kihívás. A nyelvi akadályok járulnak hozzá leginkább a kihíváshoz, mivel minden egyes nyelvhez sokféle felépítés és nyelvtan tartozik.
  • A spamszűrés szöveges kategorizálással működik, és az utóbbi időben különböző gépi tanulási technikákat alkalmaztak a szöveg kategorizálására vagy a spam elleni szűrésre, akárcsak a szabálytanuláshoz, a Naiv Bayes modellekhez.
  • Az információgyűjtés a relevánsabb és helyesebb szöveges adatok azonosításával kapcsolatos. Számos olyan alkalmazás létezik, amelyeknél az entitások, például a nevek, helyek, dátumok és idő kinyerése hatékony módja a releváns információk összesítésének a felhasználó igényeinek megfelelően.
  • Összefoglalás: Mivel jelenleg adatok vannak körülvéve, ami azt jelenti, hogy képesek vagyunk megérteni azokat. Mivel az adatok egyre növekvő tendencián vannak, és nagy szükség van az adatok pontos meghatározással történő összefoglalására. Ez jobb esélyt ad nekünk az adatok manipulálására és a szükséges döntések meghozatalára (ezt az NLP igyekszik megtenni).

Az NLP előnyei

Noha az NLP-cikk teljes bevezetése körül forog, és valamilyen módon szól arról, hogy az NLP megkönnyítheti az életünket. Részletes megbeszélésünk szempontjából a megfelelő idő az összes előny megvitatására az alkalmazási szempontból -

  • Automatikus összegzés kattintással olvasható összegzéssel
  • Co-referencia-felbontás
  • Diskurzus elemzés
  • Jobb eredmény
  • Keresési fordítás feldolgozása
  • Több adatkitermelés és nagyobb adatnövekedés
  • Összetett keresési eredmények

Az NLP-t használó technológiák

  • Mentális betegségek elemzése
  • Elektronikus egészségügyi megfigyelés
  • NLP algoritmusok
  • NLP webhely-keresés

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató az NLP bevezetéséhez. Itt megvitattuk az NLP osztályozását, összetevőit és előnyeit. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -

  1. Bevezetés a Blockchain-be
  2. Bevezetés a CSS-be
  3. Bevezetés a Windows-ba
  4. Bevezetés az IOT-ba

Kategória:

Nagy adat