Úvod do NLP
NLP (Natural Language Processing) bude v blízkej budúcnosti a na poli AI najväčším skokom ľudstva. Čitatelia sa nezamieňajú s podobnosťou s hollywoodskym filmom Will Smith - iRobot . Žiadna podobnosť s tým nijakým spôsobom. Pozrime sa, čo presne je NLP a prečo je s ním toľko humbuku.
Tieto mená ste už museli počuť niekde Google Assistant, Siri, Alexa a Cortana. Teraz je čas pridať do tohto zoznamu ešte jeden dodatok. Áno, hovoríme o GOOGLE DUPLEX.
Tým, že sa hovorí, že tento blog sa zameriava výlučne na predstavenie NLP a nie na Google Duplex, pre našich čitateľov sme poskytli akýsi najnovší a najpriaznivejší praktický príklad NLP. GOOGLE DUPLEX je budúcnosťou GOOGLE ASSISTANT.
Čo je to NLP?
Definícia je veľmi jednoduchá, ak rozumiete 3 slovám, tj spracovaniu prirodzeného jazyka. NLP zahŕňa stroje alebo roboty, aby porozumeli ľudskému jazyku, spôsobu, akým hovoríme, aby sme s nami mohli efektívne komunikovať.
Znamená to automatické spracovanie ľudského jazyka.
Klasifikácia NLP
V sekcii vyššie sme študovali úvod do NLP, takže teraz budeme diskutovať o klasifikácii NLP.
NLP je klasifikovaný do dvoch oblastí -
- Porozumenie prirodzenému jazyku
- Tvorba prirodzeného jazyka
Fonológia sa týka vedy o porozumení zvuku, morfológia sa týka tvorby slov a syntax sa týka štruktúry, zatiaľ čo pragmatika sa týka porozumenia.
Komponenty NLP
Ako sme sa už dozvedeli o úvodu do NLP, dajte nám vedieť o zložke NLP. Tu sú dve veci, o ktorých sme diskutovali v sekcii klasifikácie. Na uskutočnenie akejkoľvek komunikácie sú potrebné tieto dve veci. Prvým je porozumenie a druhým je generácia (známa ako odpoveď bežnejším jazykom). Keď človek medzi sebou hovorí, prvá vec, ktorú druhý človek robí, je pochopenie kontextu. Neskôr zodpovedajúcim spôsobom formulujte odpoveď. To je to, čo sa tieto dva pojmy snažia povedať, s porozumením prirodzeného jazyka to znamená pochopiť kontext a tvorba prirodzeného jazyka sa týka rozumnej reakcie na kontext.
Porozumenie prirodzenému jazyku : ak viete, čo je nejednoznačnosť (iný význam nejakej konkrétnej veci), potom tento výraz má priamy vzťah k tomuto slovu.
- Lexical (slovná úroveň) - Lexikálna práca na úrovni slov, predstavte si každé slovo, ktoré sa používa ako sloveso a tiež ako podstatné meno. Tieto sú rozhodujúce pri rozhodovaní o NLP
- Syntaktické (syntaktické) - syntaktické syntaktické analyzovanie podľa NLP. Napr. „Zavolajte mi taxikár“ Táto veta má dva dôsledky, ak si myslíte. Jednou z nich je požiadavka na taxík, zatiaľ čo druhá implementácia hovorí; volám sa taxík, tak mi zavolaj taxi. Toto je syntaktické, čo kladie svoju úlohu na úrovni vety.
- Referenčné - aby sme lepšie pochopili nový scenár. "Alex išiel k Dave; povedal, že mal hlad “. Toto je iba vysvetlenie, ktoré demonštruje, aké zložité môžu byť interpretácie, ktorým môžu počítače porozumieť v počiatočnej fáze NLP. Takže vo vyššie uvedenom vyhlásení je zmätok pre počítač, aby pochopil dva, je určený pre ktorú osobu (znamená Alex alebo Dave).
Generovanie prirodzeného jazyka : Takže stroj pochopil, že sme ich požiadali, aby niečo urobili, teraz sa obráťte, aby poskytli náležitú odpoveď alebo spätnú väzbu. NLG robí to isté.
- Textové plánovanie - Znamená to, že obyčajný text je založený na znalostnej báze, rovnako ako my, ľudia, máme slovnú zásobu, ktorá nám pomáha vytvárať vety.
- Sentence making - Usporiadanie všetkých slov a vytvorenie usporiadania zmysluplným spôsobom.
- Realizácia textu - spracovanie všetkých viet v správnom poradí alebo poradí a poskytnutie výstupu sa nazýva textová realizácia.
História NLP
Do roku 1940 tento pojem neexistuje, ale úplne prvý termín, ktorý prišiel, bol „Strojový preklad (MT)“. Ruský a anglický jazyk boli po tejto technológii poprednými jazykmi. Koncom 60. rokov sa začali niektoré vplyvné práce týkajúce sa AI a v ich menách sa niesli LUNAR a WINOGRAD SHRDLU.
Aplikácia NLP
NLP má široké spektrum použiteľnosti. Preskúmal sa iba špička ľadovcových funkcií a zvyšok stále prebieha. Doposiaľ sú oblasti, ako je strojový preklad, detekcia nevyžiadaného e-mailu, extrakcia informácií, zhrnutie a odpovedanie na otázky, niektoré z preskúmaných a prepracovaných oblastí.
- Strojový preklad je veľmi dôležitý, pretože celý svet je prítomný online a úloha údajov prístupných jednotlivcom je obrovskou výzvou. Jazyková bariéra najviac prispieva k výzve, pričom každý pridružený jazyk predstavuje množstvo štruktúr a gramatiky.
- Filtrovanie nevyžiadanej pošty funguje na základe kategorizácie textu av nedávnej dobe sa na kategorizáciu textu alebo na filtrovanie antispamu použili rôzne techniky strojového učenia sa, rovnako ako modely Naïve Bayes pri učení sa pravidiel.
- Extrakcia informácií sa týka identifikácie relevantnejších a správnejších textových údajov. Existuje mnoho aplikácií, pre ktoré je extrakcia entít, ako sú mená, miesta, dátumy a čas, účinným spôsobom zhrnutia relevantných informácií podľa potreby používateľa.
- Zhrnutie, keďže sme v súčasnosti obklopení údajmi, čo znamená našu schopnosť porozumieť im. Keďže údaje majú stále rastúci trend a dopyt po sumarizácii s presným významom je vysoký. To nám dáva lepšiu šancu na manipuláciu s údajmi a tiež na prijímanie potrebných rozhodnutí (čo sa NLP snaží robiť).
Výhody NLP
Aj keď celý úvod do článku o NLP sa točí okolo a hovorí nejakým alebo iným spôsobom, NLP môže náš život uľahčiť. Pokiaľ ide o našu podrobnú diskusiu, je najvyšší čas diskutovať o všetkých výhodách z hľadiska aplikácie -
- Automatická sumarizácia so súhrnom čitateľným kliknutím
- Spoločné referenčné rozlíšenie
- Analýza diskurzu
- Lepší výsledok
- Vyhľadávanie spracovania prekladu
- Viac extrakcie údajov a väčší rast údajov
- Komplexné výsledky vyhľadávania
Technológie využívajúce NLP
- Analýza duševných chorôb
- Elektronické monitorovanie zdravia
- Algoritmy NLP
- Vyhľadávanie na stránkach NLP
Odporúčané články
Toto bol sprievodca Úvodom do NLP. Tu sme diskutovali o jeho klasifikácii, zložke a výhodách NLP. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Úvod do blockchainu
- Úvod do CSS
- Úvod do systému Windows
- Úvod do IOT