Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Обработка естественного языка, обычно сокращенно NLP, является частью искусственного интеллекта, который управляет связью между ПК и людьми, использующими естественный язык. Конечная цель НЛП - внимательно рассматривать, расшифровывать, понимать и понимать человеческий язык таким образом, чтобы это было важно.

Большинство методов НЛП зависят от машинного обучения, чтобы получить значение от человеческого языка.

Обработка естественного языка, или сокращенно НЛП, широко охарактеризована как программный контроль естественного языка, подобный дискурсу и содержанию, посредством программирования.

Исследования обработки естественного языка ведутся уже более 50 лет и вышли из области семантики с появлением ПК.

В этом посте вы узнаете, что такое обработка естественного языка и почему это так важно.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

Что такое естественный язык и чем он уникален по отношению к разным видам информации.

Что делает работу с обработкой естественного языка такой сложной.

Откуда возникла область НЛП и как ее характеризуют современные эксперты.

Узнайте, как разрабатывать модели глубокого обучения для классификации текста, перевода, подписи к фотографиям и многого другого, в моей новой книге с 30 пошаговыми руководствами и полным исходным кодом.

Для чего используется НЛП?

Обработка естественного языка является основным стимулом для следующих распространенных приложений:

  • Приложения для языкового перевода, например, Google Translate
  • Текстовые процессоры, например Microsoft Word и Grammarly, используют NLP для проверки грамматической точности написанного.
  • Приложения интеллектуального голосового ответа (IVR), используемые в центре обработки вызовов, чтобы реагировать на запросы конкретных клиентов.
  • Приложения индивидуального помощника, например OK Google, Siri, Cortana и Alexa.

Как работает обработка естественного языка?

НЛП влечет за собой применение алгоритмов для идентификации и извлечения правил естественного языка, так что неструктурированные языковые данные преобразуются в форму, понятную компьютерам.

В момент, когда контент был предоставлен, ПК будет использовать алгоритмы, чтобы сконцентрировать значимость, относящуюся к каждому предложению, и собрать из них важную информацию.

Время от времени компьютер может пренебрегать пониманием значения предложения, что приводит к неясным результатам.

Например, юмористический случай произошел в 1950-х годах при переводе некоторых слов с английского на русский языки.

Вот библейское предложение, которое требовало перевода:

«Дух желает, но плоть немощна».

Вот результат, когда предложение было переведено на русский и обратно на английский:

«Водка хорошая, но мясо гнилое».

Какие техники используются в НЛП?

Синтаксический анализ и семантический анализ измеряют большинство методов, используемых для выполнения задач, связанных с естественным языком.

Вот описание того, как их можно использовать.

1. Синтаксис

Синтаксис относится к расположению слов в том самом предложении, при котором они создают грамматический смысл.

В NLP анализ грамматики используется для оценки соответствия естественного языка грамматическим правилам.

Компьютерные алгоритмы используются для применения грамматических правил к группе слов и извлечения из них значений.

Вот несколько синтаксических приемов, которые можно использовать:

• Лемматизация: это влечет за собой сокращение различных изменяемых форм слова до единой формы для облегчения анализа.

• Морфологическая сегментация: она включает разделение слов на отдельные единицы, называемые морфемами.

• Сегментация слов: включает разделение большого фрагмента непрерывного текста на отдельные блоки.

• Маркировка части речи: она включает определение части речи для каждого слова.

• Синтаксический анализ: он включает в себя грамматический анализ предоставленного предложения.

• Нарушение предложения: оно включает в себя размещение границ предложения на большом фрагменте текста.

• Stemming: он включает в себя сокращение слов с изменением угла наклона до их корневой формы.

2. Семантика

Семантика относится к значению, которое передает текст.

Семантический анализ - это один из трудных аспектов обработки естественного языка, который еще не решен.

Он включает в себя применение алгоритмов портативного компьютера, чтобы понять, что означает и интерпретировать слова и как структурированы предложения.

Вот некоторые методы семантического анализа:

• Распознавание именованных сущностей (NER): включает определение частей текста, которые можно идентифицировать и разбить на заранее заданные группы.

Примеры таких групп включают имена людей и названия мест.

• Устранение неоднозначности смысла слова: оно включает в себя придание значения слову в зависимости от контекста.

• Генерация естественного языка: включает использование баз данных для получения семантических намерений и преобразования их в человеческий язык.

Подведение итогов

Обработка естественного языка играет важную роль в поддержке взаимодействия машины и человека.

По мере того, как в этой области проводится больше исследований, мы ожидаем увидеть больше достижений, которые сделают машины более умными в распознавании и понимании человеческого языка.