Как работает NLP или обработка естественного языка
В предыдущих блогах я говорил о том, как компьютер может понимать звук и как создавать голос искусственного интеллекта, а сегодня я покажу, как компьютер может понимать язык и как его применить к проекту машинного обучения, хорошо, давайте начало
Что такое nlp или работа по обработке естественного языка Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык в том виде, в котором он произносится и пишется, — называемый естественным языком. Это компонент искусственного интеллекта, а обработка естественного языка (NLP) — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на взаимодействии компьютеров и человеческого языка. Системы НЛП предназначены для понимания, интерпретации и генерации человеческого языка таким образом, который полезен для различных приложений. Вот общий обзор того, как работает НЛП.
Сбор данных. Системы НЛП начинают со сбора большого набора текстовых или речевых данных. Этот набор данных может включать в себя широкий спектр текстов, таких как книги, статьи, сообщения в социальных сетях и многое другое. Качество и размер набора данных имеют решающее значение для обучения эффективным моделям НЛП.
Предварительная обработка текста: перед началом анализа собранные текстовые данные подвергаются предварительной обработке. Это включает в себя такие задачи, как токенизация (разделение текста на слова или предложения), использование строчных букв, удаление знаков препинания и стоп-слов (обычные слова, такие как «the», «and», «is», которые часто не несут существенного значения).
Извлечение функций: модели НЛП должны представлять текстовые данные в числовом формате, с которым они могут работать. Общие методы извлечения признаков включают в себя встраивание слов (например, Word2Vec, GloVe), которые преобразуют слова в плотные векторы, улавливающие семантическое значение, и горячее кодирование, которое представляет слова как двоичные векторы.
Обучение модели: модели НЛП обучены на размеченных данных для контролируемых задач или изучают закономерности на неразмеченных данных для неконтролируемых задач. Существуют различные типы моделей НЛП, в том числе:
Модели, основанные на правилах: эти модели используют заранее определенные правила и шаблоны для анализа текста. Они менее гибки и требуют создания правил вручную.
Статистические модели. Эти модели используют статистические методы для изучения шаблонов языка. Примерами являются скрытые марковские модели (HMM) и условные случайные поля (CRF).
Что такое скрытые модели Маркова
Скрытые марковские модели (СММ) представляют собой модели последовательностей. То есть, учитывая последовательность входных данных, например слов, HMM вычислит последовательность выходных данных одинаковой длины. Модель HMM представляет собой граф, узлы которого представляют собой распределения вероятностей по меткам, а ребра дают вероятность перехода от одного узла к другому.
Что такое Условные случайные поля
Условные случайные поля (CRF) — это класс методов статистического моделирования, часто применяемых в распознавании образов и машинном обучении и используемых для структурированного прогнозирования. В то время как классификатор предсказывает метку для одной выборки, не учитывая соседние выборки, CRF может учитывать контекст. Для этого прогнозы моделируются в виде графической модели, которая отражает наличие зависимостей между прогнозами. Какой тип графика используется, зависит от приложения. Например, в обработке естественного языка популярны CRF линейной цепочки, в которых каждое предсказание зависит только от своих непосредственных соседей. При обработке изображений график обычно соединяет местоположения с близлежащими и/или похожими местоположениями, чтобы обеспечить получение ими схожих прогнозов.
НЛП — быстро развивающаяся область, в которой регулярно появляются новые модели и методы. Он имеет широкий спектр практических применений и играет решающую роль в обеспечении возможности взаимодействия компьютеров с людьми посредством естественного языка.
Одна из основных причин, по которой обработка естественного языка так важна для бизнеса, заключается в том, что ее можно использовать для анализа больших объемов текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях, заявки в службу поддержки клиентов, онлайн-обзоры, новостные репортажи и многое другое.
Модели машинного обучения: в эту категорию входят такие модели, как машины опорных векторов (SVM), наивный Байес и деревья решений, которые можно использовать для классификации текста и анализа настроений.
Модели глубокого обучения: эти модели, особенно рекуррентные нейронные сети ( RNN) и преобразователи (например, BERT, GPT) произвели революцию в НЛП. Они могут решать сложные языковые задачи, такие как перевод, обобщение и понимание естественного языка.
Оценка модели: модели НЛП оцениваются с использованием различных показателей, в зависимости от конкретной задачи. Для задач классификации распространенными метриками являются точность, точность, полнота, показатель F1 и ROC-AUC.Токенизация разбивает текст на более мелкие семантические единицы или отдельные предложения. Для задач создания языка используются такие метрики, как BLEU и ROUGE используются Теги частей речи: разметка слов как существительные, глаголы, прилагательные, наречия, местоимения и т. д. Стемификация и лемматизация: стандартизация слов путем их сокращения. к их корневым формам Удаление стоп-слов: фильтрация общих слов, которые добавляют мало уникальной информации или вообще не добавляют ее вообще, например предлоги и артикли (at, to, a, the). Только тогда инструменты НЛП могут преобразовывать текст. во что-то, что может понять машина.
Применение: модели НЛП можно использовать в широком спектре приложений, включая:
Классификация текста: категоризация текста по предопределенным классам (например, обнаружение спама, анализ настроений).< br /> Машинный перевод: перевод текста с одного языка на другой (например, Google Translate).
Распознавание именованных объектов (NER): идентификация и классификация объектов в тексте, таких как имена, даты и местоположения.
Текст Генерация: создание человеческого текста, например, с помощью чат-ботов, создание контента и автоматическое рассказывание историй.
Ответы на вопросы: ответы на вопросы на основе заданного текста или базы знаний.
Анализ настроений: определение настроений (положительных, отрицательный, нейтральный), выраженный в фрагменте текста.
Точная настройка и итерация: модели НЛП часто настраиваются для конкретных задач и областей, чтобы улучшить их производительность. Этот процесс может включать дальнейшее обучение данным, специфичным для предметной области, или корректировку параметров модели.
Развертывание: после обучения и оценки модели ее можно развернуть в реальных приложениях, таких как веб-сервисы, чат-боты или анализ данных. конвейеры.
Петля обратной связи: непрерывный мониторинг и обратная связь необходимы для улучшения моделей НЛП с течением времени. Отзывы пользователей, изменение распределения данных и новые языковые тенденции могут повлиять на производительность модели и потребовать постоянного обслуживания и обновлений.
Все эти бизнес-данные содержат массу ценной информации, и НЛП может быстро помочь предприятиям понять, что это за информация.
Он делает это, помогая машинам понимать человеческий язык быстрее, точнее и более последовательно, чем люди.
Инструменты НЛП обрабатывают данные в режиме реального времени, круглосуточно и без выходных, и применяют одни и те же критерии ко всем вашим данным, поэтому вы можете быть уверены, что получаемые вами результаты точны и не содержат несоответствий.
Как только инструменты НЛП смогут понять, о чем идет речь, и даже измерить такие вещи, как настроения, компании смогут начать расставлять приоритеты и организовывать свои данные таким образом, чтобы они соответствовали их потребностям.
И теперь вы знаете, как работает НЛП и почему НЛП важно?
Хорошо, теперь я объясню вам, как применить NLP к голосу. В предыдущих блогах я рассказываю о том, как компьютер может понимать звук и как создавать голос с помощью искусственного интеллекта в этих блогах.
«Как компьютер может понимать звук и голос
В предыдущей статье я рассказываю о модели диффузии и модели Гана, как они работают, но в этой статье речь пойдет о том, как…средний .com»
Вы можете прочитать предыдущие блоги, чтобы сослаться на них.
Существует множество способов преобразования текста в аудио, например использование моделей машинного обучения для перевода текста в аудио. Рекомендуемые инструменты включают: «https://github.com/RVC-Project/Retrival-based-Voice-Conversion-WebUI.git» или Rvc с другим инструментом, например «https://github.com/voicepaw/so-vits». -svc-fork.git» Вы можете использовать эти два инструмента для создания звуковых моделей ИИ.
Или если вы хотите привести пример продукта, который преобразует текст в голос с использованием бэкэнда в качестве nlp, например, Google Transalate или Chatgpt, который использует NLP с очень большими текстовыми данными, но оба продукта имеют одинаковую слабость при переводе на тайский язык. язык можно переводить очень произвольно, но об этом я расскажу в следующей статье. Спасибо за чтение.
Refer1 «https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/natural-language-processing-NLP»
Refer2 https://monkeylearn.com/blog/what-is-natural-language-processing/
Refer3 https://medium.com/@tinparnus/how-computer-can-understand-audio-and-voice-707bd9e39697
Refer5 https://github.com/RVC-Project/Retrival-based-Voice-Conversion-WebUI
Refer6 https://github.com/voicepaw/so-vits-svc-fork
Refer7 https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/hidden-markov-model
см. 8 https://en.wikipedia.org/wiki/Conditional_random_field
Как работает Nlp или обработка естественного языка
