Введение:

Когда мы говорим о естественном языке, первое, что приходит на ум, это человеческий язык. Человеческий язык – одна из самых разнообразных и сложных частей. В мире существует в общей сложности 6500 языков, и, по мнению промышленных экспертов, только 21% данных доступен в структурированной форме, остальные данные представлены только в неструктурированной форме, которая генерируется с сайтов социальных сетей. развлекательные поля, мобильные приложения, порталы обслуживания клиентов и многие другие, которые генерируют крайне неструктурированные и только текстовые данные. При использовании этих данных для получения любой полезной информации обработка естественного языка играет важную роль с помощью интеллектуального анализа текста и обработки текста.

Определение обработки естественного языка:

«Обработка естественного языка — это область ИИ, включающая лингвистику, информатику и информационную инженерию, которые обеспечивают взаимодействие между компьютерами и человеческим языком с компьютерным программированием для обработки и анализа большого количества данных на естественном языке».

Что такое интеллектуальный анализ текста и анализ текста?

Интеллектуальный анализ текста:

Интеллектуальный анализ текста обеспечивает встроенный и интегрированный метод поиска информации, интеллектуального анализа данных, статистического машинного обучения и компьютерной лингвистики. Он имеет дело с текстами на естественном языке, хранятся ли они в неструктурированной или полуструктурированной форме.

Основные этапы анализа текста:

  1. Идентификация языка
  2. Токенизация
  3. лемматизация
  4. Стемминг
  5. Разделение предложения
  6. Тегирование частей речи
  7. Чанкинг
  8. Разбор синтаксиса
  9. Цепочка предложений

Текстовый анализ:

Анализ текста — это дальнейший подход к интеллектуальному анализу текста, это процесс, который автоматически классифицирует, извлекая полезные и значимые идеи из неструктурированных текстовых данных, он включает обнаружение и интерпретацию тенденций и закономерностей для получения соответствующих результатов за очень короткое время. Это помогает обнаружить отсутствующий текст, неточные текстовые данные, повторяющиеся данные и несогласованные данные, а также помогает решить эти типы проблем.

Приложения НЛП:

Поскольку НЛП является частью ИИ, оно помогает обеспечить взаимодействие между компьютерами и людьми путем обмена информацией или ответами в человеческих терминах на их естественных языках. Существует множество приложений НЛП, машинного и глубокого обучения в реальном времени, которые работали вместе, чтобы предоставлять услуги проще и за очень короткое время. Он используется во многих областях, включая здравоохранение, финансы, банковское дело, маркетинг, путешествия и гостиничный бизнес, обслуживание клиентов, продажи и т. д.

Некоторые из приложений:

1. Машинный перевод:

Машинное обучение — это приложение НЛП, которое автоматически преобразует один естественный язык в другой, определяя значение входного текста и выдавая правильный результат на результирующих языках. Хотя это самая старая область исследований ИИ, и теперь эта область совершенствуется в сторону крупномасштабных эмпирических методов, которые привели к значительным результатам в области качества перехода. Группа исследователей машинного перевода работает над этим, используя как статистический метод, так и анализ глубокого обучения.

Поскольку машинный перевод переводит один язык на другой, в котором английский является более используемым языком, поскольку он понятен многим людям, поэтому существует два типа машинного перевода, которые я упоминаю здесь:

  1. Китайский MT: который преобразует китайский язык в английский язык
  2. Арабский MT: который преобразует арабский язык в английский язык.

2. Анализ настроений:

Анализ настроений — это интерпретация и классификация эмоций/мнений, таких как положительные, отрицательные и нейтральные, с текстовыми данными с использованием методов анализа текста. Это позволяет предприятиям узнавать отношение клиентов к любому продукту и услуге в онлайн-разговоре и обратной связи.

Именно контекстный анализ текстовых данных идентифицирует и извлекает субъективную информацию и помогает бизнесу понять социальные настроения своего бренда, а также помогает развивать бизнес, выполняя предписывающий и прогнозирующий анализ.

3. Система распознавания именованных сущностей:

Распознавание именованных объектов (NER) — это самый первый шаг для извлечения информации, которая хранится в каком-либо месте, и классификации именованного объекта в тексте по предопределенным классам, таким как имя любого человека, организация, местоположения, выражения, количества, проценты и т. д. Это помогает задать многие реальные проблемы и ответы на них. Например, имя какого актера было добавлено в новостную статью? есть ли какие-либо конкретные жалобы и отзывы на порталах поддержки клиентов, подобных этим.

4. Распознавание речи:

Распознавание речи — одно из лучших приложений, которое используется в различных компьютерных программах для идентификации произносимых слов и фраз и последующего преобразования их в машинопонятную форму. Это сложный процесс, потому что он включает в себя различные методы, такие как выборка звука и извлечение функций распознавания речи, и переводит их в текст. Это приложение NLP мы использовали в мобильных телефонах, настольных компьютерах, ноутбуках, планшетах для настройки напоминаний об отправке электронных писем, будильника, проверки сводок погоды.

5. Проверка орфографии и автокоррекция:

Существует множество различных типов проверки орфографии для различных типов ошибок, таких как ошибки не в словах, ошибки в реальных словах, когнитивные ошибки, краткие формы сленга или жаргона и многое другое. Например, когда вы печатаете в строке поиска Google, и если вы набрали (отзыв ~~ распознавание), автозамена Google исправит это без дополнительных усилий по вводу.

Вывод:

Проще говоря, НЛП (обработка естественного языка) — это часть ИИ, которая обеспечивает взаимодействие между человеком и компьютером. Существуют миллиарды данных, которые генерируются сайтами социальных сетей, Whatsapp, Facebook, Twitter путем обмена текстом, аудио, видео и изображениями, и эти данные крайне неструктурированы. Используя НЛП и МО, мы находим результат этих данных для прогнозирования будущих прогнозов, чтобы распространять знания из этих данных. Наряду с НЛП существует нечто, известное как обработка изображений, также работающая с неструктурированными данными.

НЛП с «Машинным обучением и глубоким обучением востребованы сотнями вакансий. Если вы хотите изучить обработку естественного языка с их практической реализацией и более 12 проектов/приложений в реальном времени, я бы предложил курс Learnbay по искусственному интеллекту и машинному обучению, в котором вы изучите НЛП с машинным обучением, глубокое обучение, компьютерное зрение, различные инструменты анализа данных/текста и построения моделей. Я призываю вас расширить свои знания в таких областях, как глубокое обучение и машинное обучение с помощью Learnbay, так как сейчас самое подходящее время, чтобы сосредоточить внимание и потенциал на подготовке к миру НЛП.