Что такое ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА?

Обработка естественного языка — это ответвление искусственного интеллекта, которое работает как мост, соединяющий компьютеры с человеческим языком. В частности, он исследует большое количество данных на естественном языке, чтобы запрограммировать компьютеры для дальнейшей обработки и анализа этих данных.

Обработка естественного языка (NLP) — это связующее звено между компьютером и человеческим языком. Он анализирует речь языка как в звуковой, так и в текстовой форме. Система НЛП постигает, разъясняет и заключает в себе конкретное значение человеческого языка, вводя слова из разных предложений, абзацев, страниц и т. д.

Он включает в себя знания из различных дисциплин, таких как информатика и компьютерная лингвистика. У людей может быть любой язык в качестве родного, но родной язык компьютера называют машинным языком, непостижимым для многих людей. Компьютер не общается с помощью слов; вместо этого он использует миллионы нулей и единиц.

Как работает НЛП?

В мире существует более 6500 языков, и каждый из них имеет свой собственный синтаксис. Человеческий язык очень сложен и разнообразен; Это была сложная задача — заставить компьютер понимать каждый язык организованным образом. Обработка естественного языка помогает компьютерам преобразовывать данные в явную и понятную форму. Это известно как предварительная обработка данных. Предварительная обработка данных — это процедура изменения текста в такой форме, которую легко понять компьютеру, например, в форме машинного языка.

В NTP можно использовать несколько методов. Некоторые из них:

  • Токенизация

Метод разбиения текста на более мелкие семантические единицы известен как токенизация.

  • Пометка частей речи

Техника обозначения слов как существительных, глаголов и т.

  • Вывод

Техника стандартизации слов путем ограничения их корневыми формами.

Распространенные реализации обработки естественного языка

Обработка естественного языка позволяет выполнять несколько функций. Некоторые из них:

∙ Текстовая классификация

∙ Текстовая аналитика

∙ Извлечение текста

∙ Анализ данных

∙ Машинный перевод

∙ Цифровые телефонные звонки

∙ Тематическое моделирование

∙ Генерация естественного языка (NLG)

∙ Языковой перевод

∙ Фильтры электронной почты

∙ Предиктивный текст

∙ Умные помощники

∙ Результаты поиска

1. Классификация текстов

Классификация текста — одна из самых важных задач НЛП. Он состоит из различных тегов, присвоенных тексту в зависимости от его содержания. Классификация текста осуществляется с помощью различных методов, таких как анализ тональности (маркировка текста как положительного, отрицательного или нейтрального), тематическая классификация (распознавание центральной темы) и > обнаружение намерений (определение цели или задачи текста).

2. Текстовая аналитика

Процесс преобразования неструктурированных словесных данных в структурированные данные для анализа с помощью различных тактик лингвистического, аналитического, статистического и машинного обучения называется текстовой аналитикой.

3. Извлечение текста

Извлечение текста состоит из извлечения определенных фрагментов данных, уже присутствующих в тексте. Это простой способ суммирования текста и поиска по ключевым словам. Этот процесс используется для извлечения ключевых слов (извлечение основных слов из текста) и для NER (известного как Распознавание именованных объектов, что означает извлечение имена людей или мест).

4. Анализ данных

Реализация языка для анализа данных называется анализом данных. Это повышает доступность, но уменьшает препятствия для аналитики в организациях за пределами ожидаемой группы аналитиков и разработчиков программного обеспечения.

5. Машинный перевод

Он включает в себя онлайн-инструменты, такие как Google Translate, распознавание речи, конвертер речи в текст и т. д. Он использует различные подходы к обработке естественного языка, чтобы повысить точность человеческого уровня при переводе речи и текста на разные языки.

6. Цифровые телефонные звонки

Система НЛП применяется к цифровым телефонным звонкам, таким как звонки клиента представителю службы, крупным поставщикам телекоммуникационных услуг или онлайн-чатам и т. д.

7. Тематическое моделирование

В этом приложении обработки естественного языка соответствующие темы ищутся в тексте путем компоновки текста с идентичными словами и выражениями.

8. Генерация естественного языка (NLG)

Это работа по обработке естественного языка, которая включает в себя анализ неструктурированных данных и использует их в качестве входных данных для автоматического создания контента, ответов, электронных писем и даже книг.

9. Языковой перевод

Перевод определенного языка на другой — грязная задача. Обработка естественного языка позволяет онлайн-переводчикам более точно переводить языки с правильной грамматикой и синтаксисом.

10. Фильтры электронной почты

Это одно из первых применений НЛП. Все началось с спам-фильтров, указывающих на спам-сообщения. Теперь, после обновления Gmail, система распознает электронные письма по трем категориям; первичные, социальные и рекламные в зависимости от их содержания.

11. Предиктивный текст

Он включает в себя такие вещи, как автозамена, автозаполнение и интеллектуальный ввод текста, которые обычно используются в наших смартфонах. Он больше всего связан с поисковыми системами и предсказывает вещи на основе вашего типа.

12. Умные помощники

Приложение для распознавания голоса и речевых паттернов включено в такие интеллектуальные помощники, как Alexa от Amazon. Эти помощники сами определяют значение вещи и возвращаются с выгодой.

13. Результаты поиска

Поисковые системы используют обработку естественного языка для получения допустимых результатов на основе похожего поведения при поиске. Google не только прогнозирует популярные поисковые запросы в соответствии с вашими вопросами, но и распознает, что вы пытаетесь найти. Получить статус рейса можно только введя номер рейса. Обработка естественного языка связывает ваши расплывчатые вопросы с точными результатами.

14. Анализ отзывов клиентов

Обработка естественного языка автоматически анализирует ответы своих клиентов и то, что их клиенты думают об их компании и ее продуктах. Обработка естественного языка предоставляет качественные данные и идеи, которые помогут вам улучшить вашу работу. Эти данные могут быть в форме онлайн-опросов, обзоров продуктов, рекламных постов в социальных сетях и т. д.

Лучшие инструменты обработки естественного языка

Инструменты обработки естественного языка делают языковую обработку доступной для всех. Лучшие инструменты обработки естественного языка:

  • MonkeyLearn
  • GenSim
  • Айлиен
  • SpaCy
  • IBM Уотсон
  • TextBlob
  • Облачное НЛП Google
  • Стэнфордское ядро ​​НЛП
  • Амазонка понять
  • НЛТК
  • Лексалитики
  • Кларабридж
  • ЗначениеОблако