Обработка естественного языка (NPL) играет важную роль в искусственном интеллекте.

Обработка естественного языка, широко известная как НЛП, является частью машинного обучения. НЛП может распознавать, анализировать, использовать и воспроизводить человеческий язык. Благодаря своим возможностям компьютеру чрезвычайно полезно анализировать текст и обнаруживать спам-письма, автозамену и т. д. По сути, можно сказать, что это соединение искусственного интеллекта, информатики и компьютерной лингвистики. Как мы знаем, компьютерные системы понимают только язык 0 и 1. Они не способны понимать человеческие языки, такие как английский, французский или испанский и т. д., но обработка естественного языка позволила компьютеру понять эти языки. Благодаря чему ИИ-стартапам крайне выгодно использовать его в своих продуктах.

Машинное обучение и его роль в обработке естественного языка

Машинное обучение играет важную роль, помогая системе обрабатывать естественный язык, чтобы система понимала и выполняла его соответствующим образом. Давайте посмотрим на количество задач, которые в нем задействованы,

  1. Морфологический анализ:

Здесь полученные данные делятся на две группы токенизации и стемминга. Как мы знаем, компьютерная система понимает только 0 и 1. Токенизация идентифицирует слово и предложения с помощью таких алгоритмов, как SVM и рекуррентная нейронная сеть. Чтобы системе было легче понять, все аффиксы, которые используются в предложениях, удаляются путем образования корней с помощью алгоритмов, таких как случайный лес и деревья решений.

2. Синтаксический анализ:

Синтаксический анализ используется для проверки правил грамматики. Для этого используются такие алгоритмы, как случайный лес и рекуррентная нейронная сеть.

3. Семантический анализ:

Семантический анализ используется для дифференциации значения одного и того же слова в соответствии с предложением. Здесь, в НЛП, это называется устранением неоднозначности смысла слова.

4. Анализ дискурса:

Анализ дискурса используется при работе с местоимениями, которые используются для субъектов и объектов.

5. Прагматический анализ:

Прагматический анализ помогает понять более глубокий смысл предложений и слов.

Обработка естественного языка и ее применение

  • Восстановление информации
  • Снятие информации
  • Спам-фильтр
  • Автопредсказание и автокоррекция
  • Распознавание речи.
  • Генерация естественного языка
  • Вопрос и ответ

Следовательно, мы можем сказать, что машинное обучение и глубокое обучение чрезвычайно полезны для обработки естественного языка и его приложений.