Uvod v NLP
NLP (obdelava naravnih jezikov) bo največji preskok človeštva v bližnji prihodnosti in na področju AI doslej. Bralci se ne zamenjujejo z nobeno podobnostjo s hollywoodskim filmom Willa Smitha - iRobot . Nikakršne podobnosti z njim. Poglejmo, kaj točno je NLP in zakaj je z njim povezano toliko hype-a.
Verjetno ste ta imena že slišali nekje Google Assistant, Siri, Alexa in Cortana. Zdaj je čas, da na ta seznam dodate še en dodatek, da, govorimo o GOOGLE DUPLEX-u.
Z navedbo, da je ta blog popolnoma osredotočen na uvod v NLP in ne na Google Duplex, smo pa za naše bralce pripravili nekakšen najnovejši in najbolj relevanten praktični primer NLP-ja. GOOGLE DUPLEX je prihodnost GOOGLE ASSISTANT-a.
Kaj je NLP?
Opredelitev je zelo preprosta, če razumete tri besede, tj. NLP vključuje stroje ali robote, da razumejo človeški jezik, način, kako ljudje govorimo, tako da lahko učinkovito komunicirajo z nami.
Pomeni obdelavo človeškega jezika samodejno.
Klasifikacije NLP
V zgornjem razdelku smo preučili o Uvodu v NLP, zato bomo zdaj razpravljali o klasifikaciji NLP.
NLP razvrščamo na dve področji -
- Razumevanje naravnega jezika
- Naravni jezik generacije
Fonologija se nanaša na znanost o razumevanju zvoka, morfologija se nanaša na tvorjenje besed, skladnja pa na strukturo, pragmatika pa na razumevanje.
Sestavni deli NLP
Kot smo že spoznali Uvod v NLP, nam torej sporočite komponento NLP-ja. Tukaj smo razpravljali o dveh stvareh. Ti dve stvari sta potrebni za kakršno koli komunikacijo. Prva je razumevanje, druga pa generacija (znana je kot odziv v pogostejšem jeziku). Ko se človek pogovarja, je prvo, kar drugi človek počne, razumeti kontekst. Pozneje odgovor ustrezno oblikujte, kar je smiselno. To poizkušata povedati dva izraza, z razumevanjem naravnega jezika pa to pomeni razumevanje konteksta in naraščanje naravnega jezika se nanaša na smiselno odzivanje na kontekst.
Razumevanje naravnega jezika : če veste, kaj je dvoumnost (različen pomen katere koli določene stvari), ima ta izraz neposreden odnos do te besede.
- Leksikalna (besedna raven) - Leksikalno delo na ravni besed, predstavljajte si katero koli besedo, ki se uporablja kot glagol in se uporablja tudi kot samostalnik. Te so ključne za odločitev za NLP
- Sintaktično (parševanje) - Parsing je nekakšen sinonim za skladenjsko, kar zadeva NLP. Npr. "Pokliči me s taksijem", če imaš v mislih ta stavek dva pomena. Ena je prošnja za nakup taksija, medtem ko druga implementacija pravi; moje ime je kabina, zato me pokliči v taksi. To je skladenjsko, ki svojo vlogo postavlja na ravni stavka.
- Referenčno - Oglejte si nov scenarij, da to bolje razumemo. "Alex je šel k Davu; rekel je, da je lačen. " To je samo pojasnilo, ki prikazuje, kako zapletene so lahko interpretacije, ki jih računalniki razumejo v svoji začetni fazi NLP. Torej, v zgornji trditvi je zmeda za računalnikom, da razume dve osebi, namenjena kateri osebi (pomeni Alex ali Dave).
Ustvarjanje naravnega jezika : Stroj je torej razumel, da smo jih prosili, naj nekaj storijo, zdaj pa pridejo na vrsto, da zagotovijo ustrezen odziv ali povratne informacije. NLG naredi isto.
- Načrtovanje besedila - To pomeni, da besedilo iz baze znanja izoblikujemo, tako kot mi ljudje imamo besedišče, ki nam pomaga pri oblikovanju stavkov.
- Izdelava kazni - Uredite vse besede in se dogovorite po smiselnem vzorcu.
- Realizacija besedila - Če želite vse stavke obdelati v pravilnem zaporedju ali zaporedju in dati izhod, se imenuje realizacija besedila.
Zgodovina NLP
Do leta 1940 tega izraza ne obstaja, toda prvi izraz, ki se je pojavil, je bil "Strojni prevod (MT)". Ruski in angleški jezik sta bila vidna jezika, ki sta delovala po tej tehnologiji. Pozno v šestdesetih letih prejšnjega stoletja se je začelo nekaj vplivnih del v zvezi z AI in LUNAR in WINOGRAD SHRDLU so nosili njihova imena.
Uporaba NLP
NLP ima širok spekter uporabnosti. Raziskali smo le tip ledene gore in ostalo je še v teku. Do sedaj so področja, kot so strojni prevod, odkrivanje neželene pošte po elektronski pošti, pridobivanje informacij, povzemanje in odgovore na vprašanja, nekatera od raziskovanih in obdelanih področij.
- Strojno prevajanje je zelo pomembno, saj je ves svet prisoten v spletu in naloga podatkov, ki so dostopni vsakemu posamezniku, predstavlja velik izziv. K izzivu največ prispeva jezikovna ovira, saj je vsak jezik množica strukture in slovnice.
- Filtriranje neželene pošte deluje s kategorizacijo besedila in v zadnjem času se za kategorizacijo besedila ali filtriranje proti neželeni pošti uporabljajo različne tehnike strojnega učenja, tako kot učenje pravil, Naive Bayes modelov.
- Pridobivanje informacij zadeva prepoznavanje ustreznejših in pravilnih besedilnih podatkov. Programov, za katere je pridobivanje subjektov, kot so imena, kraji, datumi in čas, je veliko načinov povzema ustreznih informacij glede na uporabnikove potrebe.
- Povzemanje, Ker smo trenutno obkroženi s podatki, kar pomeni našo sposobnost razumevanja. Ker so podatki v naraščajočem trendu in je povpraševanje po možnosti, da jih povzamemo z natančnim pomenom. To nam daje boljšo priložnost za manipulacijo s podatki in tudi za sprejemanje potrebnih odločitev (kar NLP poskuša narediti).
Prednosti NLP
Čeprav se celoten uvod v članek o NLP vrti in govori tako ali drugače, lahko NLP olajša naše življenje. Glede naše podrobne razprave je pravi čas, da razpravljamo o vseh prednostih z vidika uporabe -
- Samodejno povzema s berljivim povzetkom s klikom
- Referenca skupne reference
- Analiza diskurza
- Boljši rezultat
- Iskanje obdela prevajanje
- Več pridobivanja podatkov in večja rast podatkov
- Zapleteni rezultati iskanja
Tehnologije, ki uporabljajo NLP
- Analiza duševnih bolezni
- Elektronsko spremljanje zdravja
- NLP algoritmi
- Iskanje po NLP strani
Priporočeni članki
To je vodnik za Uvod v NLP. Tu smo razpravljali o njegovi klasifikaciji, komponenti in prednostih NLP. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Uvod v Blockchain
- Uvod v CSS
- Uvod v sistem Windows
- Uvod v IOT