Що таке обробка природних мов?

Раніше люди звикли вивчати комп'ютерні мови для роботи з комп’ютерами. Зараз комп’ютери зроблені досить розумними, щоб вивчити та зрозуміти людську (природну) мову.

Обробка природних мов - це підполе штучного інтелекту, яке займається обробкою мови, якою розмовляють люди. Таким чином, полегшується взаємодія між комп'ютером та людиною.

Розуміння обробки природних мов:

Штучний інтелект означає зробити комп’ютери настільки ж розумними, як і людина. Обробка природних мов є складовою ШІ. Природна обробка мови дозволяє комп'ютерам розуміти, виконувати дію та взаємодіяти з людьми, використовуючи їхню мову. Він може бути використаний у багатьох областях, таких як передача команд для виконання певної дії, перетворення мови в текст та документування, вказівки вказівок на автомобілях тощо.

Але НЛП (Обробка природних мов) непроста у виконанні. Комп'ютери розроблені для роботи зі структурованими даними, слідування чітко визначеним командам та використання стандартизованої мови. Вони дуже систематичні з точки зору їх обробки. Але природна мова не структурована. Існує багато факторів, які можуть впливати на мову, якою розмовляє людина, як регіон, місцевість, сленг, вимова тощо. Навіть одне і те ж слово може мати різне значення залежно від контексту. Отже, щоб зробити комп’ютер достатньо розумним, щоб зрозуміти та працювати з людиною на їхній мові, його потрібно розробити таким чином, щоб він розумів гнучкість природної мови. Він повинен вміти розшифровувати, що саме людина хоче сказати в заданому контексті.

Завдяки силі машинного навчання комп’ютери можуть навчати природній мові. Кілька наборів тексту подаватимуться на комп'ютери та оброблятимуть набори, використовуючи алгоритми текстового аналізатора, щоб навчити комп'ютер про те, як працює природна мова.

Методи, використовувані в обробці природного мови:

Обробка природних мов допомагає витягувати з тексту цінну інформацію та вчитися з неї. Розглянемо нижченаведений параграф як приклад

Авіакомпанія xtz надає гідне обслуговування. Всі співробітники дуже співпрацюють, особливо стюардеси Нора, Джеймс та Лія. Єдина проблема з рейсами полягає в тому, що він затримувався дуже часто. Навіть іноді рейси також скасовуються.

Нижче наведено деякі методи, які використовуються в NLP:

  1. Індукція граматики: допомагає писати правильні граматики. У наведеному вище прикладі слово "отримує" використовується не правильно, воно буде виділено при використанні в двигуні NLP.
  2. Аналіз прихильності: NLP використовується для аналізу позитивного та негативного характеру речення. Наприклад, у наведеному вище пункті "авіакомпанія забезпечує гідне обслуговування", а "співробітники дуже співпрацюють" - це позитивні коментарі, тоді як "дуже часто затримуються" є негативним коментарем.
  3. Aspect Mining: NLP використовує майнінг аспектів, щоб визначити, який аспект є позитивним, а який - негативним. У наведеному вище прикладі персонал є позитивним аспектом, тоді як обслуговування польотів - негативним.
  4. Розпізнавання імені особи: використовується для розпізнавання імен важливих осіб, організації, місцевості, дат тощо. Наприклад, авіакомпанії xyz, Нора, Джеймс та Лія .
  5. Підбиття підсумків: NLP може також використовуватися для узагальнення тексту та надання суті тексту. Це дає ранги речень за їх схожістю з іншими реченнями. Таким чином, речення з найвищим рангом включається до резюме.
  6. Розпізнавання теми: NLP аналізує текст і знаходить тему, з якою текст в основному пов'язаний. Він витягне деякі ключові слова та класифікуватиме їх під певну тему. Наприклад, у вищенаведеному тексті двома основними темами є «Співробітник» та «Рейси».
  7. Перехід тексту до тексту: Якщо вищевказаний абзац був відповіддю на дзвінок зворотного зв’язку, він може бути записаний і перетворений у текст. Після цього його можна буде додатково проаналізувати на предмет покращення обслуговування.

Робота з обробки природних мов:

НЛП, хоча частина ШІ використовує методи машинного навчання для отримання інформації та навчання з неї. Алгоритм машинного навчання працює на основі навчання під час виконання. НЛП також продовжує вчитися на основі даного вкладу. Ось чому, незважаючи на помилки та поширені стилі мови, NLP прагне правильно передбачити, що хоче сказати користувач. Нижче наведено кроки NLP:

  1. Лексичний аналіз: Лексичний аналіз означає поділ цілого сегменту тексту на речення, слова та аналіз їх значення.
  2. Синтаксичний аналіз: Цей метод передбачає зв'язок слів з іншими словами, їх розташування в реченні та їх відносне значення.
  3. Семантичний аналіз: У цьому аналізі перевіряється осмисленість речення.
  4. Інтеграція дискурсу: Цей метод аналізує відносне значення речень та їх зв’язок з іншими реченнями.
  5. Прагматичний аналіз: Цей метод стосується реального світового сенсу речення.

Важливість обробки природних мов:

Кількість доступних даних в Інтернеті збільшується з кожним днем. Більшість це неструктурований текст. Отримати цінну інформацію з цих даних - складне завдання. NLP може використовуватися в цьому випадку.

Технології NLP можуть використовуватися для перетворення мови в текст, для тих, хто не може набрати текст, можна використовувати NLP для документування речей. Аналіз NLP може бути використаний для аналізу настроїв і, таким чином, допомагає бізнесу в задоволенні клієнтів. ІТ допомагає користувачам, незнайомим з технологією, легко працювати з нею.

Використання переробки природних мов:

Нижче наведено деякі з використання NLP:

  1. Аналізатор почуття
  2. Виступ до тексту
  3. Розпізнавання голосу
  4. Класифікація тексту
  5. Узагальнення документів
  6. Відповідь на питання
  7. Перевірка орфографії
  8. Перевірка граматики

Приклади NLP:

За останні кілька років такі тенденції розвитку технології, як штучний інтелект, стали популярними. Докладаються зусилля, щоб зробити комп'ютер таким же розумним, як і людина. Це певною мірою набуло успіху. НЛП є частиною таких зусиль. Нижче наведено кілька прикладів використання NLP:

  1. Amazon Alexa (машинний переклад)
  2. Google Assistant (розпізнавання голосу)
  3. Граматично (для перевірки граматичної помилки)
  4. Chatbot (питання / відповідь)
  5. Автозавершення пошуку
  6. Перевірка орфографії (перевірка орфографії)
  7. Обслуговування клієнтів
  8. Роботи, що виконують дії за командою
  9. Автомобільний помічник

Висновок

НЛП відіграє важливу роль у взаємодії машино-людини. Надалі ми можемо бачити все більше розвитку в цій галузі. Це може зробити повсякденне життя простішим та розумнішим.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо того, що таке обробка природних мов. Тут ми обговорили роботу з обробки природних мов, її застосування в різних областях, техніках та деякі приклади. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Вступ до НЛП
  2. Питання для інтерв'ю NLP з відповідями
  3. Що таке текстовий майнінг?
  4. NLP в Python

Категорія:

Великі дані