NLP nozīme ir dabiskās valodas apstrāde (NLP), kas ir aizraujoša un strauji attīstās joma, kas krustojas ar datorzinātnēm, mākslīgo intelektu un valodniecību. NLP koncentrējas uz mijiedarbību starp datoru un cilvēku valodu, ļaujot mašīnām saprast, interpretēt un ģenerēt cilvēka valodu jēgpilnā un noderīgā veidā. Pieaugot teksta datu apjomam, kas tiek ģenerēts katru dienu, sākot no sociālo mediju ziņām līdz pētnieciskiem rakstiem, NLP ir kļuvis par būtisku rīku vērtīgu ieskatu iegūšanai un dažādu uzdevumu automatizēšanai.

Dabiskās valodas apstrāde

Šajā rakstā mēs izpētīsim dabiskās valodas apstrādes pamatjēdzienus un paņēmienus, izskaidrojot, kā neapstrādāts teksts tiek pārveidots par izmantojamu informāciju. Sākot ar marķieri un parsēšanu līdz noskaņojuma analīzei un mašīntulkošanai, NLP ietver plašu lietojumu klāstu, kas pārveido nozares un uzlabo cilvēka un datora mijiedarbību. Neatkarīgi no tā, vai esat pieredzējis profesionālis vai iesācējs šajā jomā, šis pārskats sniegs jums visaptverošu izpratni par NLP un tā nozīmi mūsdienu digitālajā laikmetā.

Satura rādītājs

mamma kulkarni aktieris

• Kas ir dabiskās valodas apstrāde?
• NLP tehnikas
• Dabiskās valodas apstrādes darbs (NLP)
• Tehnoloģijas, kas saistītas ar dabiskās valodas apstrādi
• Dabiskās valodas apstrādes (NLP) lietojumi:
• Nākotnes darbības joma
• Nākotnes uzlabojumi

Kas ir dabiskās valodas apstrāde?

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir datorzinātņu joma un mākslīgā intelekta apakšnozare, kuras mērķis ir likt datoriem saprast cilvēku valodu. NLP izmanto skaitļošanas lingvistiku, kas pēta, kā valoda darbojas, un dažādus modeļus, kuru pamatā ir statistika, mašīnmācīšanās un dziļā mācīšanās. Šīs tehnoloģijas ļauj datoriem analizēt un apstrādāt teksta vai balss datus un pilnībā izprast to nozīmi, tostarp runātāja vai rakstnieka nodomus un emocijas.

NLP nodrošina daudzas lietojumprogrammas, kurās tiek izmantota valoda, piemēram, teksta tulkošana, balss atpazīšana, teksta apkopošana un tērzēšanas roboti. Iespējams, jūs pats esat izmantojis dažas no šīm lietojumprogrammām, piemēram, ar balsi darbināmas GPS sistēmas, digitālos palīgus, programmatūru runas pārvēršanai tekstā un klientu apkalpošanas robotprogrammatūras. NLP arī palīdz uzņēmumiem uzlabot efektivitāti, produktivitāti un veiktspēju, vienkāršojot sarežģītus uzdevumus, kas saistīti ar valodu.

NLP tehnikas

NLP ietver plašu metožu klāstu, kuru mērķis ir ļaut datoriem apstrādāt un saprast cilvēku valodu. Šos uzdevumus var iedalīt vairākās plašās jomās, no kurām katra attiecas uz dažādiem valodas apstrādes aspektiem. Šeit ir dažas no galvenajām NLP metodēm:

1. Teksta apstrāde un pirmapstrāde NLP

• Tokenizācija : teksta sadalīšana mazākās vienībās, piemēram, vārdos vai teikumos.
• Stumbrošana un lematizācija : vārdu reducēšana līdz to pamatformām vai saknes formām.
• Stopvārdu noņemšana : noņemt izplatītus vārdus (piemēram, un, ir), kuriem var nebūt nozīmīgas nozīmes.
• Teksta normalizācija : teksta standartizēšana, tostarp reģistru normalizācija, pieturzīmju noņemšana un pareizrakstības kļūdu labošana.

2. Sintakse un parsēšana NLP

• Runas daļas (POS) marķēšana : runas daļu piešķiršana katram vārdam teikumā (piemēram, lietvārds, darbības vārds, īpašības vārds).
• Atkarības parsēšana : teikuma gramatiskās struktūras analīze, lai noteiktu sakarības starp vārdiem.
• Vēlēšanu apgabala parsēšana : teikuma sadalīšana tā sastāvdaļās vai frāzēs (piemēram, lietvārdu frāzēs, darbības vārdu frāzēs).

3. Semantiskā analīze

• Nosauktās entītijas atpazīšana (NER) : entītiju identificēšana un klasificēšana tekstā, piemēram, cilvēku vārdi, organizācijas, atrašanās vietas, datumi utt.
• Vārda izjūtas noskaidrošana (WSD) : nosaka, kura vārda nozīme tiek lietota dotajā kontekstā.
• Korekcijas izšķirtspēja : identificē, kad dažādi vārdi tekstā attiecas uz vienu un to pašu entītiju (piemēram, viņš atsaucas uz Jāni).

4. Informācijas ieguve

• Entītiju ieguve : konkrētu entītiju un to attiecību identificēšana tekstā.
• Attiecību ieguve : teksta entītiju attiecību identificēšana un klasificēšana.

5. Teksta klasifikācija NLP

• Sentimenta analīze : tekstā paustā noskaņojuma vai emocionālā toņa noteikšana (piemēram, pozitīva, negatīva, neitrāla).
• Tēmu modelēšana : tēmu vai tēmu identificēšana lielā dokumentu kolekcijā.
• Surogātpasta noteikšana : teksta klasificēšana kā mēstule vai ne.

6. Valodu paaudze

• Mašīntulkošana : teksta tulkošana no vienas valodas uz citu.
• Teksta kopsavilkums : īsa kopsavilkuma izveide lielākam tekstam.
• Teksta ģenerēšana : automātiski ģenerē saskaņotu un kontekstuāli atbilstošu tekstu.

7. Runas apstrāde

• Runas atpazīšana : sarunvalodas pārvēršana tekstā.
• Teksta pārvēršana runā (TTS) sintēze : rakstīta teksta pārvēršana runātajā valodā.

8. Atbildēšana uz jautājumu

• Uz izguvi balstīta kvalitātes nodrošināšana : atbilstošākā teksta fragmenta atrašana un atgriešana, atbildot uz vaicājumu.
• Ģeneratīvā kvalitātes nodrošināšana : atbildes ģenerēšana, pamatojoties uz teksta korpusā pieejamo informāciju.

9. Dialogu sistēmas

• Tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi : ļauj sistēmām iesaistīties sarunās ar lietotājiem, sniegt atbildes un veikt uzdevumus, pamatojoties uz lietotāja ievadi.

10. Sentimentu un emociju analīze NLP

• Emociju noteikšana : Tekstā izteikto emociju identificēšana un klasificēšana.
• Viedokļu ieguve : viedokļu vai atsauksmju analīze, lai izprastu sabiedrības attieksmi pret produktiem, pakalpojumiem vai tēmām.

Dabiskās valodas apstrādes darbs (NLP)

Dabiskās valodas apstrādes darbs

dzirksteles apmācība

Darbs dabiskās valodas apstrādē (NLP) parasti ietver skaitļošanas metožu izmantošanu, lai analizētu un saprastu cilvēka valodu. Tas var ietvert tādus uzdevumus kā valodas izpratne, valodas ģenerēšana un valodas mijiedarbība.

Datu glabāšana : apkopoto teksta datu glabāšana strukturētā formātā, piemēram, datubāzē vai dokumentu kolekcijā.

2. Teksta pirmapstrāde

Iepriekšēja apstrāde ir ļoti svarīga, lai notīrītu un sagatavotu neapstrādātā teksta datus analīzei. Kopējās priekšapstrādes darbības ietver:

• Tokenizācija : teksta sadalīšana mazākās vienībās, piemēram, vārdos vai teikumos.
• Mazie burti : pārvērš visu tekstu uz mazajiem burtiem, lai nodrošinātu vienveidību.
• Stopvārdu noņemšana : noņemt izplatītus vārdus, kuriem nav nozīmīgas nozīmes, piemēram, un, ir.
• Pieturzīmju noņemšana : pieturzīmju noņemšana.
• Stumbrošana un lematizācija : vārdu reducēšana līdz to pamatformām vai saknes formām. Izcelsme nogriež sufiksus, savukārt lemmatizācija ņem vērā kontekstu un pārvērš vārdus to jēgpilnajā pamatformā.
• Teksta normalizācija : teksta formāta standartizēšana, tostarp pareizrakstības kļūdu labošana, kontrakcijas paplašināšana un speciālo rakstzīmju apstrāde.

3. Teksta attēlojums

• Vārdu maiss (BoW) : attēlo tekstu kā vārdu kopumu, ignorējot gramatiku un vārdu secību, bet sekojot vārdu biežumam.
• Terminu biežums – apgrieztā dokumentu biežums (TF-IDF) : statistika, kas atspoguļo vārda nozīmi dokumentā attiecībā pret dokumentu kolekciju.
• Vārdu iegulšana : izmantojot blīvus vektora attēlojumus vārdiem, kuros semantiski līdzīgi vārdi ir tuvāk viens otram vektoru telpā (piemēram, Word2Vec, GloVe).

4. Funkciju ieguve

No teksta datu jēgpilnu elementu iegūšana, ko var izmantot dažādiem NLP uzdevumiem.

• N-grami : N vārdu secību tveršana, lai saglabātu kādu kontekstu un vārdu secību.
• Sintaktiskās iezīmes : izmantojot runas tagu daļas, sintaktiskās atkarības un parsēšanas kokus.
• Semantiskās iezīmes : vārdu iegulšanas un citu atveidojumu izmantošana, lai uztvertu vārda nozīmi un kontekstu.

5. Modeļu izvēle un apmācība

Mašīnmācīšanās vai dziļās mācīšanās modeļa izvēle un apmācība konkrētu NLP uzdevumu veikšanai.

• Uzraudzīta mācīšanās : marķētu datu izmantošana, lai apmācītu modeļus, piemēram, atbalsta vektoru mašīnas (SVM), nejaušos mežus vai dziļās mācīšanās modeļus, piemēram, konvolucionālos neironu tīklus (CNN) un atkārtotos neironu tīklus (RNN).
• Mācības bez uzraudzības : tādu paņēmienu kā klasteru veidošana vai tēmu modelēšana (piemēram, latentā Dirihleta piešķiršana) izmantošana nemarķētiem datiem.
• Iepriekš apmācīti modeļi : izmantojot iepriekš apmācītus valodu modeļus, piemēram, BERT, GPT vai transformatoru modeļus, kas ir apmācīti lielos korpusos.

6. Modeļa izvietošana un secinājumi

Apmācītā modeļa izvietošana un izmantošana, lai veiktu prognozes vai gūtu ieskatus no jauniem teksta datiem.

java izņēmumu apstrāde

• Teksta klasifikācija : teksta kategorizēšana iepriekš noteiktās klasēs (piemēram, surogātpasta noteikšana, noskaņojuma analīze).
• Nosauktās entītijas atpazīšana (NER) : entītiju identificēšana un klasificēšana tekstā.
• Mašīntulkošana : teksta tulkošana no vienas valodas uz citu.
• Atbildēšana uz jautājumu : Atbilžu sniegšana uz jautājumiem, pamatojoties uz teksta datu sniegto kontekstu.

7. Novērtēšana un optimizācija

NLP algoritma veiktspējas novērtēšana, izmantojot tādus rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana, F1 rezultāts un citi.

• Hiperparametru regulēšana : modeļa parametru pielāgošana, lai uzlabotu veiktspēju.
• Kļūdu analīze : kļūdu analīze, lai izprastu modeļa vājās vietas un uzlabotu noturību.

8. Iterācija un uzlabošana

Algoritma nepārtraukta uzlabošana, iekļaujot jaunus datus, pilnveidojot pirmapstrādes metodes, eksperimentējot ar dažādiem modeļiem un optimizējot funkcijas.

Tehnoloģijas, kas saistītas ar dabiskās valodas apstrādi

Ir dažādas ar dabiskās valodas apstrādi (NLP) saistītas tehnoloģijas, ko izmanto, lai analizētu un saprastu cilvēka valodu. Daži no visizplatītākajiem ietver:

1. Mašīnmācība: NLP lielā mērā paļaujas uz mašīnmācība tādas metodes kā uzraudzīta un bez uzraudzības mācīšanās, dziļa mācīšanās un pastiprinoša mācīšanās, lai apmācītu modeļus cilvēka valodas izpratnei un ģenerēšanai.
2. Dabiskās valodas rīkkopas (NLTK) un citas bibliotēkas: NLTK ir populāra Python atvērtā koda bibliotēka, kas nodrošina rīkus NLP uzdevumiem, piemēram, marķieriem, cilmes veidošanai un runas daļas marķēšanai. Citas populāras bibliotēkas ir spaCy, OpenNLP un CoreNLP.
3. Parsētāji: Parsētāji tiek izmantoti, lai analizētu teikumu sintaktisko struktūru, piemēram, atkarības parsēšanu un apgabalu parsēšanu.
4. Teksta pārveides runā (TTS) un runas pārvēršanas tekstā (STT) sistēmas: TTS sistēmas pārvērš rakstīto tekstu runātos vārdos, savukārt STT sistēmas pārvērš runātos vārdus rakstītā tekstā.
5. Nosauktās entītiju atpazīšanas (NER) sistēmas : NER sistēmas identificē un no teksta izvelk nosauktas entītijas, piemēram, cilvēkus, vietas un organizācijas.
6. Sentimenta analīze : Paņēmiens, lai izprastu teksta daļā paustās emocijas vai viedokļus, izmantojot dažādas metodes, piemēram, uz leksikonu balstītas, mašīnmācības un padziļinātas mācīšanās metodes
7. Mašīntulkošana: NLP izmanto valodu tulkošanai no vienas valodas uz citu, izmantojot datoru.
8. Tērzēšanas roboti: NLP tiek izmantots tērzēšanas robotiem, kas sazinās ar citiem tērzēšanas robotiem vai cilvēkiem, izmantojot dzirdes vai teksta metodes.
9. AI programmatūra: NLP tiek izmantota jautājumu atbilžu programmatūrā zināšanu atspoguļošanai, analītiskai spriešanai, kā arī informācijas izguvei.

Dabiskās valodas apstrādes (NLP) lietojumi:

• Surogātpasta filtri: Viena no kaitinošākajām lietām e-pastā ir surogātpasts. Gmail izmanto dabiskās valodas apstrādi (NLP), lai noteiktu, kuri e-pasta ziņojumi ir likumīgi un kuri ir mēstules. Šie surogātpasta filtri aplūko visu saņemto e-pasta ziņojumu tekstu un mēģina noskaidrot, ko nozīmē mēstules.
• Algoritmiskā tirdzniecība: Algoritmiskā tirdzniecība tiek izmantota akciju tirgus apstākļu prognozēšanai. Izmantojot NLP, šī tehnoloģija pārbauda ziņu virsrakstus par uzņēmumiem un akcijām un mēģina izprast to nozīmi, lai noteiktu, vai jums vajadzētu pirkt, pārdot vai turēt noteiktas akcijas.
• Atbildes uz jautājumiem: NLP var redzēt darbībā, izmantojot Google meklēšanu vai Siri pakalpojumus. Galvenais NLP lietojums ir likt meklētājprogrammām saprast mūsu uzdotā jautājuma nozīmi un ģenerēt dabisku valodu, lai sniegtu mums atbildes.
• Apkopojot informāciju: Internetā ir daudz informācijas, un liela daļa no tās ir garu dokumentu vai rakstu veidā. NLP tiek izmantots, lai atšifrētu datu nozīmi, un pēc tam nodrošina īsākus datu kopsavilkumus, lai cilvēki varētu tos ātrāk saprast.

Nākotnes darbības joma:

• Boti: Tērzēšanas roboti palīdz klientiem ātri tikt pie lietas, atbildot uz jautājumiem un novirzot viņus uz attiecīgajiem resursiem un produktiem jebkurā dienas vai nakts laikā. Lai tērzēšanas roboti būtu efektīvi, tiem jābūt ātriem, gudriem un viegli lietojamiem. Lai to paveiktu, tērzēšanas roboti izmanto NLP, lai saprastu valodu, parasti izmantojot teksta vai balss atpazīšanas mijiedarbības.
• Neredzamā lietotāja interfeisa atbalsts: Gandrīz katrs savienojums, kas mums ir ar mašīnām, ir saistīts ar cilvēku saziņu gan mutiski, gan rakstiski. Amazon's Echo ir tikai viens piemērs tendencei nākotnē likt cilvēkiem ciešāku kontaktu ar tehnoloģijām. Neredzamas vai nulles lietotāja interfeisa koncepcija balstīsies uz tiešu saziņu starp lietotāju un iekārtu, izmantojot balsi, tekstu vai abu kombināciju. NLP palīdz padarīt šo koncepciju par reālu lietu.
• Viedāka meklēšana: NLP nākotne ietver arī uzlabotu meklēšanu, ko mēs jau ilgu laiku esam apsprieduši ekspertu sistēmā. Viedāka meklēšana ļauj tērzēšanas robotam saprast klienta pieprasījumu, var iespējot meklēšanu, piemēram, jūs runājat (līdzīgi kā jūs varētu vaicāt Siri), nevis koncentrēties uz atslēgvārdiem vai tēmām. Google nesen paziņoja, ka Google diskam ir pievienotas NLP iespējas, kas ļauj lietotājiem meklēt dokumentus un saturu, izmantojot dabisku valodu.

Nākotnes uzlabojumi:

• Uzņēmumi, piemēram, Google, eksperimentē ar dziļajiem neironu tīkliem (DNN), lai paplašinātu NLP robežas un ļautu cilvēka un mašīnas mijiedarbībai justies tāpat kā cilvēku savstarpējai mijiedarbībai.
• Pamatvārdus var sīkāk iedalīt pareizā semantikā un izmantot NLP algoritmos.
• NLP algoritmus var izmantot dažādās valodās, kas pašlaik nav pieejamas, piemēram, reģionālajās valodās vai valodās, kurās runā lauku apvidos utt.
• Teikuma tulkošana vienā valodā uz to pašu teikumu citā valodā plašākā mērogā.

Secinājums

Visbeidzot, dabiskās valodas apstrādes (NLP) joma ir būtiski mainījusi veidu, kā cilvēki mijiedarbojas ar mašīnām, nodrošinot intuitīvāku un efektīvāku saziņu. NLP ietver plašu paņēmienu un metodoloģiju klāstu, lai saprastu, interpretētu un ģenerētu cilvēku valodu. Sākot ar pamatuzdevumiem, piemēram, marķieriem un runas daļas marķēšanu, līdz uzlabotām lietojumprogrammām, piemēram, noskaņojuma analīzei un mašīntulkošanai, NLP ietekme ir acīmredzama dažādās jomās. Tā kā tehnoloģija turpina attīstīties, ko veicina mašīnmācības un mākslīgā intelekta sasniegumi, NLP iespējas uzlabot cilvēka un datora mijiedarbību un risināt sarežģītas ar valodu saistītas problēmas joprojām ir milzīgas. Izpratne par dabiskās valodas apstrādes pamatjēdzieniem un lietojumiem ir ļoti svarīga ikvienam, kas vēlas izmantot tās iespējas mūsdienu digitālajā vidē.

Dabiskās valodas apstrāde — FAQ

Kas ir NLP modeļi?

NLP modeļi ir skaitļošanas sistēmas, kas var apstrādāt dabiskās valodas datus, piemēram, tekstu vai runu, un veikt dažādus uzdevumus, piemēram, tulkošanu, kopsavilkumu, sentimenta analīzi utt. NLP modeļu pamatā parasti ir mašīnmācīšanās vai dziļās mācīšanās metodes, kas mācās no lielas valodas datu apjomu.

Kādi ir NLP modeļu veidi?

NLP modeļus var iedalīt divos galvenajos veidos: uz noteikumiem balstītā un statistiskā. Uz kārtulām balstītie modeļi izmanto iepriekš definētus noteikumus un vārdnīcas, lai analizētu un ģenerētu dabiskās valodas datus. Statistikas modeļos tiek izmantotas varbūtības metodes un uz datiem balstītas pieejas, lai mācītos no valodas datiem un veiktu prognozes.

npm kešatmiņas tīrīšana

Kādi ir NLP modeļu izaicinājumi?

NLP modeļi saskaras ar daudzām problēmām dabiskās valodas sarežģītības un daudzveidības dēļ. Dažas no šīm problēmām ir neskaidrības, mainīgums, atkarība no konteksta, grafiska valoda, domēna specifika, troksnis un marķētu datu trūkums.

Kādi ir NLP modeļu pielietojumi?

NLP modeļiem ir daudz lietojumu dažādās jomās un nozarēs, piemēram, meklētājprogrammās, tērzēšanas robotos, balss palīgos, sociālo mediju analīzē, teksta ieguvē, informācijas ieguvē, dabiskās valodas ģenerēšanā, mašīntulkošanā, runas atpazīšanā, teksta apkopošanā, atbildēs uz jautājumiem, noskaņojuma analīzē, un vēl.