Mikä on luonnollisen kielen käsittely?
Aikaisemmin ihmiset oppivat tietokonekieliä työskentelemään tietokoneiden kanssa. Nyt tietokoneista tehdään riittävän älykkäitä oppimaan ja ymmärtämään ihmisen (luonnollista) kieltä.
Luonnollinen kielenkäsittely on tekoälyn osa-alue, joka käsittelee ihmisten puhuman kielen käsittelyä. Näin helpotetaan tietokoneen ja ihmisen vuorovaikutusta.
Luonnollisen kielenkäsittelyn ymmärtäminen:
Keinotekoinen äly tarkoittaa tietokoneiden tekemistä yhtä älykkääksi kuin ihmistä. Luonnollinen kielenkäsittely on osa AI: tä. Luonnollisen kielen käsittely mahdollistaa tietokoneiden ymmärtää, suorittaa toiminnon ja olla vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa heidän kieltään käyttämällä. Sitä voidaan käyttää monilla aloilla, kuten komentojen siirtäminen suorittamaan jokin toiminto, muuntaa puhe tekstiksi ja dokumentoida se, ohjeiden kertominen autoissa jne.
Mutta NLP (Natural Language Processing) ei ole helppo toteuttaa. Tietokoneet on suunniteltu toimimaan jäsennellyn datan kanssa, seuraamaan hyvin määriteltyjä komentoja ja käyttämään standardoitua kieltä. Ne ovat prosessoinnin suhteen erittäin systemaattisia. Mutta luonnollinen kieli ei ole jäsennelty. On monia tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa henkilön puhumaan kieleen, kuten alue, paikkakunta, slängi, ääntäminen jne. Samalla sanalla voi olla erilainen merkitys tilanteesta riippuen. Siksi, jotta tietokone olisi riittävän älykäs ymmärtämään ja työskentelemään ihmisen kanssa heidän kielellään, se on suunniteltava siten, että se ymmärtää luonnollisen kielen joustavuuden. Sen pitäisi pystyä tulkitsemaan, mitä ihminen haluaa sanoa tietyssä tilanteessa.
Koneoppimisen avulla tietokoneita voidaan opettaa luonnollista kieltä. Useita tekstisarjoja syötetään tietokoneille ja prosessoidaan sarjat käyttämällä tekstianalysaattorin algoritmeja opettamaan tietokoneelle, kuinka luonnollinen kieli toimii.
Luonnollisen kielen käsittelyssä käytetyt tekniikat:
Luonnollinen kielenkäsittely auttaa uuttamaan arvokasta tietoa tekstistä ja oppimaan siitä. Tarkastele alla olevaa kappaletta esimerkkinä
Yrityksen xtz-lentoyhtiö tarjoaa kunnollista palvelua. Kaikki henkilökunnan jäsenet ovat erittäin yhteistyöhaluisia, etenkin lentoemäntä Nora, James ja Liya. Ainoa lentojen ongelma on, että se viivästyi hyvin usein. Jopa joskus lennot peruutetaan myös.
Alla on joitain NLP: ssä käytettyjä tekniikoita:
- Kielen induktio: Se auttaa oikeiden kielioppien kirjoittamisessa. Yllä olevassa esimerkissä sanaa "saa" ei käytetä oikein, se korostetaan käytettäessä NLP-moottorissa.
- K uvutusanalyysi: NLP: tä käytetään lauseen positiivisen ja negatiivisen luonteen analysointiin. Esimerkiksi yllä olevassa kappaleessa ”lentoyhtiö tarjoaa kunnollista palvelua” ja ”henkilöstön jäsenet ovat erittäin yhteistyöhaluisia” ovat myönteisiä kommentteja, kun taas ”myöhästyi hyvin usein” on kielteinen kommentti.
- Aspektin louhinta: NLP käyttää aspektin louhintaan määrittääkseen, mikä on positiivinen ja mikä on negatiivinen. Yllä olevassa esimerkissä henkilöstö on positiivinen näkökohta, kun taas lentopalvelu on negatiivinen.
- Nimi-entiteetin tunnistus: Sitä käytetään tärkeiden henkilöiden, organisaation, paikkakunnan, päivämäärien jne. Tunnistamiseen. Esimerkki: xyz-lentoyhtiöt, Nora, James ja Liya .
- Yhteenveto: NLP: tä voidaan käyttää myös tekstin tiivistämiseen ja tekstin ytimen tarjoamiseen. Se antaa rivit lauseille niiden samankaltaisuuden perusteella muiden lauseiden kanssa. Näin ollen yhteenvetoon sisältyy korkeimman asteen lause.
- Aiheen tunnistus: NLP analysoi tekstiä ja löytää aiheen, johon teksti liittyy lähinnä. Se purkaa joitain avainsanoja ja luokittelee ne jonkin aiheen mukaan. Esimerkiksi yllä olevassa tekstissä kaksi pääaihetta ovat ”toimihenkilö” ja “lennot”.
- Etsitään tekstin muuntamista: Jos yllä oleva kappale olisi ollut vastaus palautteen puheluun, se voidaan tallentaa ja muuntaa tekstiksi. Tämän jälkeen sitä voidaan edelleen analysoida palvelujen parantamiseksi.
Luonnollisen kielen käsittely:
NLP, vaikka osa AI: sta käyttää koneoppimistekniikoita tiedon ja oppimisen poistamiseen siitä. Koneoppimisalgoritmi toimii oppimisen perusteena suorittamisen aikana. NLP jatkaa myös oppimista annettujen panosten perusteella. Siksi virheistä ja yleisistä kielityyleistä huolimatta NLP pyrkii ennustamaan oikein, mitä käyttäjä haluaa sanoa. Alla on NLP: n vaiheet:
- Leksinen analyysi: Leksinen analyysi tarkoittaa koko tekstisegmentin jakamista lauseisiin, sanoihin ja niiden merkityksen analysointia.
- Syntaktinen analyysi: Tämä menetelmä sisältää sanojen yhdistämisen muihin sanoihin, niiden järjestelyn lauseessa ja suhteellisen merkityksen.
- Semanttinen analyysi: Tässä analyysissä tarkistetaan lauseen tarkoituksenmukaisuus.
- Diskurssin integrointi: Tämä menetelmä analysoi lauseiden suhteellista merkitystä ja niiden yhdistämistä muihin lauseisiin.
- Pragmaattinen analyysi: Tämä menetelmä käsittelee lauseen reaalimaailman merkityksen.
Luonnollisen kielenkäsittelyn tärkeys:
Verkossa saatavana olevan tiedon määrä kasvaa päivä päivältä. Suurin osa tästä on jäsentämätöntä tekstiä. Arvokkaan tiedon saaminen näistä tiedoista on haastava tehtävä. NLP: tä voidaan käyttää tässä tapauksessa.
NLP-tekniikoita voidaan käyttää puheesta tekstiin muuntamiseen. Ne, jotka eivät voi kirjoittaa, voivat käyttää NLP: tä asiakirjojen dokumentointiin. NLP-analyysiä voidaan käyttää tunteiden analysointiin ja auttaa yrityksiä siten saamaan asiakastyytyväisyyttä. IT auttaa käyttäjiä, jotka eivät tunne tekniikkaa, työskentelemään sen kanssa helposti.
Luonnollisen kielen prosessoinnin käyttötavat:
Alla on joitain NLP: n käyttöä:
- Sentimentianalysaattori
- Puhe tekstiin
- Äänentunnistus
- Tekstin luokittelu
- Asiakirjojen yhteenveto
- Kysymys Vastaus
- Oikeinkirjoituksen tarkistus
- Kieliopin tarkistus
Esimerkkejä NLP: stä:
Muutaman viime vuoden aikana tekniikan suuntauksista, kuten tekoäly, on tullut suosittua. Tietokoneesta on pyritty tekemään yhtä älykäs kuin ihminen. Tämä on menestynyt jossain määrin. NLP on osa tällaisia pyrkimyksiä. Alla on esimerkkejä NLP: n käytöstä:
- Amazon Alexa (konekäännös)
- Google-avustaja (äänentunnistus)
- Kielioppi (kieliopin tarkistamiseksi)
- Chatbot (kysymys / vastaus)
- Hae automaattinen täydennys
- Oikeinkirjoituksen tarkistus (oikeinkirjoituksen tarkistus)
- Asiakaspalvelun chatbot
- Robotit, jotka suorittavat komentoa
- Automobiles avustaja
johtopäätös
NLP: llä on tärkeä rooli koneen ja ihmisen vuorovaikutuksessa. Voimme tulevaisuudessa nähdä yhä enemmän kehitystä tällä alalla. Se voi tehdä päivittäisestä elämästä helpompaa ja älykkäämpää.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Mikä on luonnollisen kielen käsittely. Tässä keskustelimme luonnollisen kielen prosessoinnin toiminnasta, sen soveltamisesta eri aloille, tekniikoista ja joistakin esimerkkeistä. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Johdanto NLP: hen
- NLP: n haastattelukysymykset ja vastaukset
- Mikä on tekstin louhinta?
- NLP Pythonissa