Что такое обработка естественного языка?

Раньше люди изучали компьютерные языки для работы с компьютерами. Теперь компьютеры сделаны достаточно умными, чтобы изучать и понимать человеческий (естественный) язык.

Обработка естественного языка является подразделом искусственного интеллекта, который занимается обработкой языка, на котором говорят люди. Таким образом, облегчая взаимодействие между компьютером и человеком.

Понимание обработки естественного языка:

Искусственный интеллект означает делать компьютеры такими же умными, как человек. Обработка естественного языка является компонентом ИИ. Обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать, выполнять действия и взаимодействовать с людьми, используя их язык. Его можно использовать во многих областях, таких как передача команд для выполнения каких-либо действий, преобразование речи в текст и документирование, указание направлений в автомобилях и т. Д.

Но НЛП (обработка естественного языка) нелегко реализовать. Компьютеры предназначены для работы со структурированными данными, следуют четко определенным командам и используют стандартизированный язык. Они очень систематичны с точки зрения их обработки. Но естественный язык не структурирован. Есть много факторов, которые могут влиять на язык, на котором говорит человек, например, регион, местность, сленг, произношение и т. Д. Даже одно и то же слово может иметь разное значение в зависимости от контекста. Следовательно, чтобы сделать компьютер достаточно умным, чтобы понимать и работать с человеком на его языке, он должен быть спроектирован таким образом, чтобы он понимал гибкость естественного языка. Он должен быть в состоянии расшифровать, что именно человек хочет сказать в данном контексте.

С помощью машинного обучения компьютеры можно учить естественному языку. Несколько наборов текста будут подаваться на компьютеры и обрабатывать наборы с использованием алгоритмов анализатора текста, чтобы обучить компьютер тому, как работает естественный язык.

Методы, используемые в обработке естественного языка:

Обработка естественного языка помогает извлекать ценную информацию из текста и учиться на нем. Рассмотрим приведенный ниже абзац в качестве примера.

Компания xtz Airlines предоставляет достойный сервис. Все сотрудники очень дружелюбны, особенно стюардесса Нора, Джеймс и Лия. Единственная проблема с рейсами состоит в том, что это задерживалось очень часто. Даже иногда рейсы отменяются также.

Ниже приведены некоторые из методов, используемых в НЛП:

  1. Индукция грамматики: помогает в написании правильной грамматики. Приведенное в вышеприведенном примере слово «получает» не используется правильно, будет выделено при использовании в движке НЛП.
  2. Анализ содержания: НЛП используется для анализа положительного и отрицательного характера предложения. Например, в вышеприведенном параграфе «авиакомпания обеспечивает достойное обслуживание», а «сотрудники очень охотно сотрудничают» - это положительные комментарии, тогда как «очень часто задерживались» - отрицательный комментарий.
  3. Аспект майнинга : НЛП использует аспектный майнинг, чтобы определить, какой аспект является положительным, а какой - отрицательным. В приведенном выше примере персонал является положительным аспектом, в то время как обслуживание рейсов является отрицательным аспектом.
  4. Распознавание сущностей имен: используется для распознавания имен важных лиц, организации, населенного пункта, дат и т. Д. Например, авиакомпании XYZ, Нора, Джеймс и Лия .
  5. Обобщение: НЛП также можно использовать для обобщения текста и предоставления сути текста. Он присваивает ранги предложениям в соответствии с их сходством с другими предложениями. Таким образом, предложение с самым высоким рангом включено в резюме.
  6. Распознавание тем: НЛП анализирует текст и находит тему, с которой текст в основном связан. Он извлечет некоторые ключевые слова и распределит их по темам. Например, в приведенном выше тексте двумя основными темами являются «Сотрудник» и «Полеты».
  7. Конвертация текста в текст: если приведенный выше абзац был ответом на запрос обратной связи, его можно записать и преобразовать в текст. После этого он может быть дополнительно проанализирован на предмет улучшения обслуживания.

Работа по обработке естественного языка:

НЛП, хотя часть ИИ использует методы машинного обучения для извлечения информации и обучения из этого. Алгоритм машинного обучения работает на основе обучения во время выполнения. НЛП также продолжает обучение, основываясь на данных, предоставленных. Вот почему, несмотря на ошибки и общепринятые языковые стили, НЛП стремится правильно предсказать, что хочет сказать пользователь. Ниже приведены шаги НЛП:

  1. Лексический анализ: Лексический анализ означает деление всего текстового сегмента на предложения, слова и анализ их значения.
  2. Синтаксический анализ. Этот метод включает в себя ассоциацию слов с другими словами, их расположение в предложении и их относительное значение.
  3. Семантический анализ: в этом анализе проверяется значимость предложения.
  4. Интеграция дискурса. Этот метод анализирует относительное значение предложений и их связь с другими предложениями.
  5. Прагматический анализ: этот метод имеет дело с реальным смыслом предложения.

Важность обработки естественного языка:

Количество данных, доступных онлайн, увеличивается день ото дня. Большая часть этого неструктурированного текста. Получить ценную информацию из этих данных является сложной задачей. НЛП можно использовать в этом случае.

Методы НЛП могут использоваться для преобразования речи в текст, а те, кто не может печатать, могут использовать НЛП для документирования вещей. Анализ НЛП может использоваться для анализа настроений и, таким образом, помогает предприятиям получить удовлетворенность клиентов. ИТ помогает пользователям, незнакомым с технологией, легко работать с ней.

Использование обработки естественного языка:

Ниже приведены некоторые примеры использования НЛП:

  1. Анализатор настроений
  2. Речь к тексту
  3. Распознавание голоса
  4. Классификация текста
  5. Суммирование документов
  6. Вопрос ответ
  7. Проверка орфографии
  8. Проверка грамматики

Примеры НЛП:

За последние несколько лет такие технологические тенденции, как искусственный интеллект, стали популярными. Были приложены усилия, чтобы сделать компьютер таким же умным, как человек. Это добилось успеха в некоторой степени. НЛП является частью таких усилий. Ниже приведены некоторые примеры использования НЛП:

  1. Amazon Alexa (машинный перевод)
  2. Google Assistant (Распознавание голоса)
  3. Грамматически (чтобы проверить грамматическую ошибку)
  4. Чатбот (вопрос / ответ)
  5. Поиск автозаполнения
  6. Проверка правописания (проверка правописания)
  7. Клиент службы чата
  8. Роботы, выполняющие действия по команде
  9. Помощник по автомобилям

Вывод

НЛП играет жизненно важную роль во взаимодействии человека с машиной. В будущем мы можем видеть все больше и больше развития в этой области. Это может сделать повседневную жизнь легче и умнее.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по обработке естественного языка. Здесь мы обсудили работу обработки естественного языка, ее применение в различных областях, методы и некоторые примеры. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Введение в НЛП
  2. НЛП Интервью Вопросы с ответами
  3. Что такое Text Mining?
  4. НЛП в Python

Категория:

Большое количество данных