Ожидается, что рынок обработки естественного языка вырастет с 10,2 млрд долларов США в 2019 году до 26,4 млрд долларов США к 2024 году (research)
Итак, что такое обработка естественного языка?
НЛП или обработка естественного языка в науке о данных — это область исследования, которая фокусируется на взаимодействии между человеческим языком и компьютерами.
Это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры извлекают, анализируют и понимают значение человеческого языка умным и полезным способом.
Не думайте, что это простая задача!
Компьютеры обучены понимать структурированные данные (имеющие некоторую рутину), например, табличные листы Excel.
Но человеческий язык, текстовые и голосовые данные становятся сложными для компьютера, и здесь на помощь приходит NLP.
Компьютеры должны быть обучены распознавать различные аспекты речи на основе предыдущего опыта. В конечном итоге он попытается связать значение с ближайшим словом и понять его смысл. Обычные операции текстового процессора обрабатывают текст как простую последовательность символов.
НЛП учитывает иерархическую структуру языка: несколько слов составляют фразу, несколько фраз составляют предложение, и, в конечном счете, предложения передают идеи.
Алгоритмы NLP Python помогают разработчикам создавать программное обеспечение, понимающее человеческий язык, что полезно во многих отношениях.
Ниже приведены некоторые примеры НЛП в реальных сценариях, которые помогут вам лучше понять его!
Фильтры электронной почты
Будучи одним из самых основных приложений НЛП в Интернете, оно сначала началось с определения тех слов или фраз, которые могут представлять собой спам.
Теперь оно развилось вместе с самим программным обеспечением для работы с электронной почтой.
Текущий почтовый ящик Gmail позволяет разделить электронные письма на три категории, а именно: «Основные», «Социальные сети» и «Рекламные акции». Это помогает расставить приоритеты для важных писем и помогает своевременно отвечать на них.
Голосовые помощники
Умные голосовые помощники, такие как Alexa, Google Home и Siri, распознают речевые паттерны благодаря распознаванию голоса… Они понимают его с помощью НЛП и дают ответ.
Теперь мы можем вести с ними ежедневные беседы и даже просить их включить свет, заказать продукты или сыграть песни.
В этом сила НЛП в науке о данных. Голосовые помощники будут только улучшаться с годами, мы только коснулись поверхности!
Предсказуемый текст
Автокоррекция на наших телефонах спасает, не так ли?
Ну, это тоже НЛП.
Интеллектуальный текст похож на поисковые системы, где он предсказывает слово еще до того, как вы закончите его набирать.
Это может даже изменить слова, чтобы сделать больше смысла. Он настолько умен, что взамен учится у вас.
В этом заключается истинная сила обработки естественного языка с помощью Python.
Это лишь некоторые из примеров НЛП в цифровом мире, и он будет продолжать расти по мере того, как компании начинают использовать все больше и больше алгоритмов НЛП Python в своих бизнес-методах.
НЛП в науке о данных улучшит нашу жизнь за счет управления и автоматизации сначала небольших задач, а затем сложных с помощью технологических инноваций.
Если вы хотите изучить НЛП и различные другие методы машинного обучения, вам следует ознакомиться с нашим планом обучения науке о данных.
В Board Infinity мы шаг за шагом проведем вас от новичка до профессионального специалиста по данным.
- Вам предоставляется доступ к более чем 150 часам премиум-контента (от онлайн-уроков до офлайн-учебных курсов).
- Вы получаете индивидуальное наставничество 1:1 от отраслевых экспертов в области науки о данных.
- Вы проходите стажировки в отрасли, а также работаете над реальными проектами, которые помогут составить ваше резюме.
- Вам предоставляется полная помощь в размещении
- И многое другое…
Нажмите ниже, чтобы ознакомиться с нашим планом обучения науке о данных!
