Ce este procesarea limbajului natural?
Oamenii de mai devreme obișnuiau să învețe limbile computerului pentru a lucra cu computerele. Acum computerele sunt suficient de inteligente pentru a învăța și înțelege limbajul uman (natural).
Prelucrarea limbajului natural este un sub-câmp al inteligenței artificiale care se ocupă cu procesarea limbii vorbite de oameni. Astfel, facilitând interacțiunea dintre computer și om.
Înțelegerea procesării limbajului natural:
Inteligența artificială înseamnă a face computere la fel de inteligente ca un om. Prelucrarea limbajului natural este o componentă a AI. Procesarea limbajului natural permite calculatoarelor să înțeleagă, să efectueze o acțiune și să interacționeze cu oamenii folosind limbajul lor. Poate fi folosit în multe domenii, cum ar fi trecerea comenzilor pentru a efectua o anumită acțiune, conversia vorbirii în text și documentarea acestuia, indicarea indicațiilor în automobile etc.
Dar NLP (Natural Language Processing) nu este ușor de implementat. Calculatoarele sunt proiectate să funcționeze cu date structurate, să urmeze comenzi bine definite și să folosească un limbaj standardizat. Sunt foarte sistematice în ceea ce privește prelucrarea lor. Dar limbajul natural nu este structurat. Există mulți factori care pot influența limba vorbită de o persoană ca o regiune, localitate, argou, pronunție, etc. Chiar același cuvânt poate avea un sens diferit în funcție de context. Prin urmare, pentru a face computerul suficient de inteligent pentru a înțelege și a lucra cu un om în limbajul său, trebuie să fie proiectat într-un mod care să înțeleagă flexibilitatea limbajului natural. Ar trebui să poată descifra ceea ce dorește să spună exact o persoană într-un context dat.
Cu puterea învățării automate, computerele pot fi învățate limbaj natural. Mai multe seturi de text vor fi alimentate calculatoarelor și procesarea seturilor folosind algoritmi de analizator de text pentru a învăța computerul despre modul în care funcționează limbajul natural.
Tehnici utilizate în procesarea limbajului natural:
Prelucrarea limbajului natural ajută la extragerea informațiilor valoroase dintr-un text și învață din el. Considerați paragraful de mai jos ca exemplu
Compania xtz a companiei aeriene oferă un serviciu decent. Toți membrii personalului sunt foarte cooperanți, în special însoțitorii de zbor Nora, James și Liya. Singura problemă a zborurilor este că a întârziat foarte des. Chiar și uneori, zborurile sunt anulate.
Mai jos sunt câteva dintre tehnicile utilizate în NLP:
- Inducerea gramaticii: ajută la scrierea gramaticii corecte. În exemplul de mai sus, cuvântul „devine” nu este folosit corect, va fi evidențiat atunci când este folosit în motorul NLP.
- Analiză S entiment: NLP este utilizat pentru a analiza natura pozitivă și negativă a propoziției. De exemplu, în paragraful de mai sus, „compania aeriană oferă un serviciu decent”, iar „membrii personalului sunt foarte cooperanți” sunt comentarii pozitive, în timp ce „amânarea foarte des” este un comentariu negativ.
- Aspectul minerit: NLP folosește extragerea aspectelor pentru a determina care aspect este pozitiv și ce aspect este negativ. În exemplul de mai sus, personalul este un aspect pozitiv, în timp ce serviciul de zbor este un aspect negativ.
- Nume de recunoaștere a entității: este utilizat pentru a recunoaște numele unor persoane importante, organizație, localitate, date etc. Exemplu, companii aeriene xyz, Nora, James și Liya .
- Rezumare: NLP poate fi, de asemenea, utilizat pentru a rezuma textul și a furniza un aspect principal al textului. Dă ranguri după propoziții în funcție de asemănarea lor cu alte propoziții. Astfel, propoziția cu rangul cel mai înalt este inclusă în rezumat.
- Recunoașterea subiectelor: NLP analizează textul și găsește subiectul la care este legat în principal textul. Acesta va extrage câteva cuvinte cheie și le va clasifica sub un subiect. De exemplu, în textul de mai sus, cele două subiecte principale sunt „Membru al personalului” și „Bilete de avion”.
- Conversia textului: Dacă paragraful de mai sus a fost un răspuns la un apel de feedback, acesta poate fi înregistrat și transformat în text. După aceasta, poate fi analizată în continuare pentru îmbunătățirea serviciilor.
Funcționarea procesării limbajului natural:
NLP, deși o parte din AI folosește tehnici de învățare automată pentru a extrage informații și învățare din aceasta. Algoritmul de învățare automată funcționează pe fundamentul învățării în timp ce se execută. NLP continuă, de asemenea, învățarea pe baza contribuției date. De aceea, în ciuda greșelilor și a stilurilor comune de limbaj, NLP tinde să prezică corect ceea ce utilizatorul vrea să spună. Mai jos sunt pașii NLP:
- Analiză lexicală: analiza lexicală înseamnă împărțirea întregului segment de text în propoziții, cuvinte și analizarea sensului acestora.
- Analiza sintactică: această metodă implică asocierea cuvintelor cu alte cuvinte, dispunerea lor în propoziție și sensul lor relativ.
- Analiza semantică: în această analiză este verificată semnificația propoziției.
- Integrarea discursului: această metodă analizează sensul relativ al propozițiilor și asocierea lor cu alte propoziții.
- Analiza pragmatică: această metodă tratează sensul lumii reale a propoziției.
Importanța procesării limbajului natural:
Cantitatea de date disponibile online crește zi de zi. Cea mai mare parte este un text nestructurat. Obținerea de informații valoroase din aceste date este o sarcină dificilă. NLP poate fi utilizat în acest caz.
Tehnicile NLP pot fi utilizate pentru conversia vorbirii în text, pentru cei care nu pot tasta, pot utiliza NLP pentru a documenta lucrurile. Analiza NLP poate fi folosită pentru a analiza sentimentul și astfel ajută întreprinderile să obțină satisfacția clienților. IT-ul îi ajută pe utilizatorii care nu sunt familiarizați cu tehnologia, să lucreze cu ușurință.
Utilizări ale procesării limbajului natural:
Mai jos sunt câteva dintre utilizarea NLP:
- Analizor de sentimente
- Discurs la text
- Recunoaștere vocală
- Clasificarea textului
- Rezumarea documentelor
- Întrebare răspuns
- Verificarea ortografiei
- Verificare gramaticală
Exemple de PNL:
În ultimii ani, tendințele tehnologice, cum ar fi inteligența artificială, au devenit populare. S-au depus eforturi pentru ca un computer să fie la fel de inteligent ca un om. Acest lucru a obținut un succes într-o oarecare măsură. PNL face parte din astfel de eforturi. Mai jos sunt câteva exemple în care se folosește NLP:
- Amazon Alexa (Traducere automată)
- Google Assistant (recunoaștere vocală)
- Gramatic (pentru a verifica eroarea gramaticală)
- Chatbot (întrebare / răspuns)
- Căutați completarea automată
- Verificare ortografică (verificare ortografică)
- Serviciul de chat pentru serviciul clienți
- Roboți care efectuează acțiuni la comandă
- Asistent auto
Concluzie
NLP joacă un rol vital în interacțiunea mașină-om. În viitor, vom putea vedea tot mai multe dezvoltări în acest domeniu. Poate face viața de zi cu zi mai ușoară și mai inteligentă.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este procesarea limbajului natural. Aici am discutat despre prelucrarea limbajului natural, aplicarea sa în diverse domenii, tehnici și câteva exemple. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Introducere în PNL
- Interviuri NLP Întrebări cu răspunsuri
- Ce este Text Mining?
- NLP în Python