Обработка естественного языка: преодоление разрыва между людьми и компьютерами

Известно, что во всем мире люди общаются друг с другом, используя текст и речь, известную как естественный язык. Проблема заключается в том, чтобы дать компьютеру возможность обрабатывать человеческий язык; компьютеры понимают только 0 и 1, что затрудняет понимание компьютером языка людей. Обработка естественного языка служит мостом между людьми и компьютерами, позволяя эффективно понимать и общаться на человеческом языке.

Что такое НЛП

Естественный язык — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машинам понимать человеческий язык. НЛП — это не что иное, как сочетание человеческого языка, информатики и искусственного интеллекта.

Применение обработки естественного языка

Обработка естественного языка имеет множество применений, но вот некоторые из общих задач, которые мы можем решить с помощью обработки естественного языка.

1. Перевод текста и речи: обработка естественного языка может использоваться для перевода текста или речи с одного языка на другой; пример включает Google Translate и многочисленные переводчики.

2. Анализ настроений: НЛП также можно использовать для понимания теста и описания выраженного мнения или настроения, что полезно для социальных сетей и анализа отзывов клиентов.

3. Чат-бот: NLP также используется для создания чат-ботов и виртуальных помощников, что упрощает использование бизнеса.

4. Обобщение текста: обобщение текста также является областью, в которой также необходима техника НЛП. НЛП используется для получения проницательного резюме из текстов.

5. Генерация текста

6. Распознавание речи и преобразование речи в текст: НЛП также можно использовать для понимания речи и преобразования ее в текст, а также для предоставления осмысленного ответа; НЛП были созданы различные инструменты распознавания речи, такие как Siri и Alexa.

Конвейер NIP

Конвейер обработки естественного языка:

  1. Токенизация: Токенизация — это процесс разделения предложения на составляющие его слова. Давайте воспользуемся предложением «Я иду на рынок», чтобы понять токенизацию. Это предложение создаст шесть токенов: «я», «я», «иду», «на», «на» и «рынок».
  2. Стемминг: Стемминг — это процесс получения базовой формы слова. Например, основа слов «обучение» и «узнал» — «учиться».
  3. Лемматизация: Лемматизация — это процесс получения корневой формы слова. Это похоже на стемпинг, но с небольшим отличием. Например, корень слов «пошел», «ушел» и «идти» — «идти». Слово «идти» также известно как лемма слов «пошли», «ушли» и «ушли».
  4. Тегирование части речи. Тегирование части речи — это процесс присвоения грамматической категории или тега каждому слову в предложении, например существительному, глаголу, прилагательному и т. д. Это помогает понять роль и структуру слов. внутри предложения.

выводы:

В целом НЛП превратилось в жизненно важную область искусственного интеллекта, играющую ключевую роль в том, чтобы компьютеры могли эффективно понимать людей и общаться с ними. Используя силу естественного языка, НЛП изменило наше взаимодействие с технологиями, приблизив нас к миру, в котором машины без проблем понимают человеческий язык и реагируют на него.