Mis on looduskeele töötlemine?

Varem õppisid inimesed arvutitega töötamiseks arvutikeeli. Nüüd on arvutid tehtud piisavalt nutikateks, et õppida (mõistma) inimlikku (looduslikku) keelt.

Looduslik keele töötlemine on tehisintellekti alamvaldkond, mis tegeleb inimeste räägitud keele töötlemisega. Nii lihtsustades arvuti ja inimese vahelist suhtlust.

Loomuliku keele töötlemise mõistmine:

Tehisintellekt tähendab arvutite sama intelligentseks muutmist kui inimene. Loodusliku keele töötlemine on AI komponent. Loodusliku keele töötlemine võimaldab arvutitel inimestega nende keelt mõista, toiminguid teha ja inimestega suhelda. Seda saab kasutada paljudes valdkondades, näiteks käskude andmine mõne toimingu tegemiseks, kõne teisendamine tekstiks ja selle dokumenteerimiseks, juhiste määramine autodes jne.

Kuid NLP-d (loomuliku keele töötlemine) pole lihtne rakendada. Arvutid on loodud töötama struktureeritud andmetega, järgima täpselt määratletud käske ja kasutama standardiseeritud keelt. Nende töötlemine on väga süstemaatiline. Kuid loomulik keel pole üles ehitatud. Inimese räägitavat keelt, näiteks piirkonda, paikkonda, slängi, hääldust jne, võivad mõjutada paljud tegurid. Isegi samal sõnal võib olla kontekstist olenevalt erinev tähendus. Seega, selleks, et arvuti oleks piisavalt nutikas, et mõista inimese keelt ja töötada koos tema keeles, peab see olema kavandatud viisil, mis mõistaks looduskeele paindlikkust. See peaks olema võimeline lahti mõtestama, mida täpselt inimene antud kontekstis öelda tahab.

Masinõppe abil saab arvutit õpetada looduskeelt. Mitu tekstikomplekti suunatakse arvutitesse ja töödeldakse neid komplekte tekstianalüsaatori algoritmide abil, et õpetada arvutile looduskeele toimimist.

Looduskeele töötlemisel kasutatavad tehnikad:

Looduslik keeletöötlus aitab väärtuslikku teavet tekstist eraldada ja sellest õppida. Vaatleme näidet alltoodud lõigust

Firma xtz lennufirma pakub korralikku teenust. Kõik töötajad on väga koostöövalmid, eriti stjuardessid Nora, James ja Liya. Ainus lendude probleem on see, et see hilines väga sageli. Isegi mõnikord tühistatakse ka lennud.

Allpool on toodud mõned NLP-s kasutatavad tehnikad:

  1. Grammatika induktsioon: see aitab õige grammatika kirjutamisel. Ülaltoodud näites toodud sõna "saab" ei kasutata õigesti, kui seda kasutatakse NLP mootoris.
  2. S atuse analüüs: lause positiivse ja negatiivse olemuse analüüsimiseks kasutatakse NLP-d. Näiteks on ülaltoodud lõigus „lennufirma pakub korralikku teenindust” ja „töötajad on väga koostöövalmid” positiivsete märkustena, samas kui „hilinenud väga sageli” on negatiivne kommentaar.
  3. Aspekti kaevandamine: NLP kasutab aspekti kaevandamist, et teha kindlaks, milline on positiivne ja milline - negatiivne. Ülaltoodud näites on personal positiivne külg, lennuteenindus aga negatiivne külg.
  4. Nimiüksuse tunnustamine: seda kasutatakse oluliste isikute nimede, organisatsiooni, paikkonna, kuupäevade jms äratundmiseks. Näide xyz-i lennufirmad, Nora, James ja Liya .
  5. Kokkuvõte: NLP-d saab kasutada ka teksti kokkuvõtmiseks ja teksti tuuma saamiseks. See annab lausetele auastmed vastavalt nende sarnasusele teiste lausetega. Seega on kokkuvõttesse lisatud kõrgeima asetusega lause.
  6. Teema äratundmine: NLP analüüsib teksti ja leiab teema, millega see tekst peamiselt seotud on. See eraldab mõned märksõnad ja liigitab need mõne teema alla. Näiteks ülaltoodud tekstis on kaks peamist teemat „Töötaja liige” ja „Lennud”.
  7. Tekstikonversiooni otsimine: kui eelnev lõik oleks olnud vastus tagasiside kõnele, siis saab selle salvestada ja tekstiks teisendada. Pärast seda saab seda teenuse parandamiseks täiendavalt analüüsida.

Looduskeele töötlemine

NLP, ehkki osa AI-st kasutab teabe ja sellest õppimise ammutamiseks masinõppe tehnikaid. Masinõppe algoritm töötab täitmise ajal õppimise põhialusel. NLP jätkab ka õppimist antud sisendi põhjal. Seetõttu kipub NLP vaatamata vigadele ja levinud keelestiilidele õigesti ennustada, mida kasutaja soovib öelda. Allpool on NLP sammud:

  1. Leksikaalne analüüs: leksikaalne analüüs tähendab kogu tekstiosa jagamist lauseteks, sõnadeks ja nende tähenduse analüüsimist.
  2. Süntaktiline analüüs: see meetod hõlmab sõnade seostamist teiste sõnadega, nende paigutust lauses ja nende suhtelist tähendust.
  3. Semantiline analüüs: selles analüüsis kontrollitakse lause tähendust.
  4. Diskursuse integreerimine: Selle meetodiga analüüsitakse lausete suhtelist tähendust ja nende seotust teiste lausetega.
  5. Pragmaatiline analüüs: see meetod tegeleb lause tegeliku maailma tähendusega.

Looduskeele töötlemise tähtsus:

Veebis kättesaadavate andmete hulk kasvab iga päevaga. Suurem osa sellest on struktureerimata tekst. Nendest andmetest väärtusliku teabe hankimine on keeruline ülesanne. Sel juhul saab kasutada NLP-d.

NLP-tehnikaid saab kasutada kõnesse tekstiks teisendamisel; need, kes ei oska teksti sisestada, saavad NLP-d kasutada asjade dokumenteerimiseks. NLP-analüüsi saab kasutada sentimentide analüüsimiseks ja seega aitab ettevõtetel saada kliendirahulolu. IT aitab kasutajatel, kes pole tehnoloogiaga tuttavad, töötada sellega hõlpsalt.

Looduskeele töötlemise kasutusviisid:

Allpool on toodud mõned NLP kasutusvõimalused:

  1. Sentimentide analüsaator
  2. Kõne teksti juurde
  3. Hääletuvastus
  4. Teksti klassifikatsioon
  5. Dokumentide kokkuvõte
  6. Küsimus Vastus
  7. Õigekirja kontroll
  8. Grammatika kontrollimine

NLP näited:

Viimase paari aasta jooksul on populaarseks muutunud sellised tehnoloogiatrendid nagu tehisintellekt. On tehtud jõupingutusi, et muuta arvuti sama nutikaks kui inimene. See on teatud määral edu saavutanud. NLP on osa sellistest jõupingutustest. Allpool on toodud mõned näited, kus NLP-d kasutatakse:

  1. Amazon Alexa (masintõlge)
  2. Google Assistant (hääletuvastus)
  3. Grammatika (grammatiliste vigade kontrollimiseks)
  4. Chatbot (küsimus / vastus)
  5. Otsing automaatse täitmise kohta
  6. Õigekirja kontroll (õigekirja kontroll)
  7. Klienditeeninduse vestlusboot
  8. Robotid, kes täidavad käsklusel toiminguid
  9. Autode assistent

Järeldus

NLP mängib olulist rolli masina ja inimese suhtluses. Tulevikus näeme selles valdkonnas üha enam arengut. See võib muuta igapäevase elu lihtsamaks ja arukamaks.

Soovitatavad artiklid

See on olnud teemaks Mis on loomulik keele töötlemine. Siin arutasime looduskeele töötlemise toimimist, selle rakendamist erinevates valdkondades, tehnikaid ja mõnda näidet. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Sissejuhatus NLP-sse
  2. NLP intervjuuküsimused koos vastustega
  3. Mis on teksti kaevandamine?
  4. NLP Pythonis

Kategooria:

Suured andmed