Вы когда-нибудь задумывались, что отличает людей друг от друга?
Это наша уникальная способность общаться как вербально, так и невербально. Эволюция языка выдвинула людей на передний план гонки за господство. Наше путешествие с машинами шло параллельно, стремясь наполнить их информацией.
Однако проблема заключается в том, что машины понимают только двоичный мир нулей и единиц. Переход от двоичных языков к языкам более высокого уровня был скачком вперед, но взаимодействие с машинами оставалось техническим. Чтобы эффективно обучать машины, мы должны преодолеть разрыв и понять их язык.
Здесь в игру вступает обработка естественного языка (NLP). НЛП дает нам возможность создавать машины, способные понимать и выполнять инструкции так же, как люди. Но что такое НЛП?
НЛП — это объединение естественного языка, информатики и искусственного интеллекта. Это подполе, которое существует на пересечении лингвистики, информатики и искусственного интеллекта. В центре его внимания находится взаимодействие между компьютерами и человеческим языком, в частности, как компьютеры могут быть запрограммированы для обработки и анализа значительных объемов данных на естественном языке.
Применения НЛП:
- Контекстная реклама. Используется для таргетинга клиентов, которые могут использовать или покупать определенные услуги.
- Фильтрация нежелательного контента: используется для таких задач, как фильтрация спама и удаление контента для взрослых.
- Подсказка слов. Включает такие функции, как умные ответы, для более удобного взаимодействия.
- Чат-боты. Позволяет создавать интерактивных чат-ботов, способных вести естественные беседы.
Выполнение НЛП:
- Классификация текста/документа. Включает присвоение тегов или категорий содержимому для лучшей организации.
- Анализ настроений: понимает модели поведения и эмоции, выраженные в тексте.
- Поиск информации: извлекает конкретную информацию из обширных текстовых данных.
- Тегирование POS (тегирование частей речи): идентифицирует грамматические компоненты для понимания структуры предложения.
- Распознавание языка и машинный перевод. Используется в таких приложениях, как Google Translate, для определения языка и перевода.
- Агенты общения. Создает чат-ботов и виртуальных помощников для общения на естественном языке.
- График знаний и система контроля качества: строит графики знаний и отвечает на вопросы пользователей, используя структурированные данные.
- Обобщение текста. Создает краткие сводки, как в таких приложениях, как InShorts.
- Моделирование темы: определяет центральные темы в текстовых коллекциях.
- Генерация текста: использует модели НЛП для создания последовательного и контекстуально релевантного текста.
- Проверка орфографии: исправляет орфографические ошибки с помощью алгоритмов НЛП.
- Синтаксический анализ текста: разбивает текст на грамматические компоненты для анализа.
- Преобразование речи в текст: преобразует разговорный язык в письменный текст, обеспечивая голосовое взаимодействие.
Подходы в НЛП:
- Эвристический метод: временные решения, такие как регулярные выражения, WordNet и Open Mind Common Sense.
- Машинное обучение: использует такие алгоритмы, как наивный байесовский алгоритм, логистическая регрессия, SVM, LDA и скрытые марковские модели.
- Глубокое обучение: использует такие архитектуры, как RNN, LSTM, GRU/CNN, Transformers и Autoencoders.
Проблемы НЛП:
- Двусмысленность. Предложения с несколькими значениями, например «Я видел мальчика на пляже в бинокль».
- Контекстные слова: двусмысленность, возникающая из-за слов с разными значениями в разных контекстах, таких как «ран».
- Разговорный язык и сленг: такие выражения, как «кусок пирога» и «вытягивание ноги».
- Синонимы: разные слова, передающие схожие значения.
- Ирония, сарказм и тональные различия: понимание нюансов эмоций.
- Орфографические ошибки: устранение различий в правописании.
- Креативность: использование творческого языка.
- Разнообразие: работа с разнообразными языковыми шаблонами и региональными языковыми вариациями.
Спасибо
Свяжитесь со мной: -
