logo

TechCodeview

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) – apžvalga

NLP reikšmė yra natūralios kalbos apdorojimas (NLP), kuri yra patraukli ir sparčiai besivystanti sritis, kertanti kompiuterių mokslą, dirbtinį intelektą ir lingvistiką. NLP dėmesys sutelkiamas į kompiuterių ir žmonių kalbos sąveiką, leidžiančią mašinoms suprasti, interpretuoti ir generuoti žmonių kalbą taip, kad ji būtų prasminga ir naudinga. Didėjant kasdien generuojamų tekstinių duomenų apimčiai – nuo ​​socialinių tinklų įrašų iki mokslinių straipsnių, NLP tapo esminiu įrankiu, leidžiančiu išgauti vertingas įžvalgas ir automatizuoti įvairias užduotis.

Natūralios kalbos apdorojimas

kaip rasti užblokuotus numerius android

Šiame straipsnyje išnagrinėsime pagrindines natūralios kalbos apdorojimo sąvokas ir metodus, paaiškindami, kaip neapdorotas tekstas paverčiamas veiksminga informacija. Nuo atpažinimo ir analizavimo iki nuotaikų analizės ir mašininio vertimo, NLP apima daugybę programų, kurios pertvarko pramonės šakas ir gerina žmogaus ir kompiuterio sąveiką. Nesvarbu, ar esate patyręs profesionalas, ar naujokas šioje srityje, ši apžvalga suteiks jums išsamų supratimą apie NLP ir jo reikšmę šiuolaikiniame skaitmeniniame amžiuje.



Turinys

Kas yra natūralios kalbos apdorojimas?

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra informatikos sritis ir dirbtinio intelekto poskyris, kurio tikslas – priversti kompiuterius suprasti žmogaus kalbą. NLP naudojama kompiuterinė lingvistika, ty kalbos veikimo tyrimas, ir įvairūs modeliai, pagrįsti statistika, mašininiu mokymusi ir giluminiu mokymusi. Šios technologijos leidžia kompiuteriams analizuoti ir apdoroti teksto ar balso duomenis ir suvokti visą jų prasmę, įskaitant kalbėtojo ar rašytojo ketinimus ir emocijas.

NLP veikia daug programų, naudojančių kalbą, pvz., teksto vertimą, balso atpažinimą, teksto apibendrinimą ir pokalbių robotus. Galbūt patys naudojote kai kurias iš šių programų, pvz., balsu valdomas GPS sistemas, skaitmeninius asistentus, kalbos į tekstą programinę įrangą ir klientų aptarnavimo robotus. NLP taip pat padeda įmonėms pagerinti efektyvumą, produktyvumą ir našumą supaprastinant sudėtingas užduotis, susijusias su kalba.

NLP technikos

NLP apima platų metodų spektrą, leidžiantį kompiuteriams apdoroti ir suprasti žmonių kalbą. Šios užduotys gali būti suskirstytos į kelias plačias sritis, kurių kiekviena apima skirtingus kalbos apdorojimo aspektus. Štai keletas pagrindinių NLP metodų:

1. Teksto apdorojimas ir išankstinis apdorojimas NLP

  • Tokenizavimas : teksto padalijimas į mažesnius vienetus, pvz., žodžius ar sakinius.
  • Stiebinimas ir lematizacija : žodžių redukavimas į pagrindines arba šaknies formas.
  • Stopword pašalinimas : pašalinami įprasti žodžiai (kaip ir, yra), kurie gali neturėti reikšmingos reikšmės.
  • Teksto normalizavimas : teksto standartizavimas, įskaitant didžiųjų ir mažųjų raidžių normalizavimą, skyrybos ženklų pašalinimą ir rašybos klaidų taisymą.

2. Sintaksė ir analizė NLP

  • Dalies kalbos (POS) žymėjimas : kalbos dalių priskyrimas kiekvienam sakinio žodžiui (pvz., daiktavardis, veiksmažodis, būdvardis).
  • Priklausomybės analizė : Sakinio gramatinės struktūros analizė, siekiant nustatyti ryšius tarp žodžių.
  • Apygardos analizė : Sakinio suskaidymas į jo sudedamąsias dalis arba frazes (pvz., daiktavardžių frazes, veiksmažodžių frazes).

3. Semantinė analizė

  • Pavadinto subjekto atpažinimas (NER) : objektų, pvz., žmonių, organizacijų, vietovių, datų ir kt., identifikavimas ir klasifikavimas tekste.
  • Žodžio prasmės išaiškinimas (WSD) : nustatant, kuri žodžio reikšmė vartojama tam tikrame kontekste.
  • Pagrindo raiška : identifikavimas, kai skirtingi žodžiai nurodo tą patį teksto subjektą (pvz., jis nurodo Joną).

4. Informacijos ištraukimas

  • Esybės ištraukimas : konkrečių objektų ir jų santykių nustatymas tekste.
  • Santykių ištraukimas : Santykių tarp esybių nustatymas ir skirstymas į kategorijas tekste.

5. Teksto klasifikacija NLP

  • Sentimentų analizė : tekste išreikšto jausmo ar emocinio tono nustatymas (pvz., teigiamas, neigiamas, neutralus).
  • Temos modeliavimas : temų ar temų nustatymas dideliame dokumentų rinkinyje.
  • Šlamšto aptikimas : teksto klasifikavimas kaip šlamštas ar ne.

6. Kalbos karta

  • Mašininis vertimas : teksto vertimas iš vienos kalbos į kitą.
  • Teksto apibendrinimas : glausta didesnio teksto santrauka.
  • Teksto generavimas : automatiškai generuojamas nuoseklus ir kontekstą atitinkantis tekstas.

7. Kalbos apdorojimas

  • Kalbos atpažinimas : šnekamosios kalbos pavertimas tekstu.
  • Teksto į kalbą (TTS) sintezė : rašyto teksto konvertavimas į šnekamąją kalbą.

8. Atsakymas į klausimą

  • Paieškomis pagrįstas kokybės užtikrinimas : atsakant į užklausą tinkamiausios teksto ištraukos radimas ir grąžinimas.
  • Generatyvus QA : atsakymo generavimas pagal teksto korpuse esančią informaciją.

9. Dialogo sistemos

  • Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai : leidžia sistemoms dalyvauti pokalbiuose su vartotojais, teikti atsakymus ir atlikti užduotis pagal vartotojo įvestį.

10. Sentimentų ir emocijų analizė NLP

  • Emocijų aptikimas : Tekste išreikštų emocijų nustatymas ir skirstymas į kategorijas.
  • Nuomonių kasyba : nuomonių ar apžvalgų analizavimas, siekiant suprasti visuomenės požiūrį į produktus, paslaugas ar temas.

Natūralios kalbos apdorojimo darbas (NLP)

Natūralios kalbos apdorojimo darbas

Darbas su natūralios kalbos apdorojimu (NLP) paprastai apima skaičiavimo metodų naudojimą žmogaus kalbai analizuoti ir suprasti. Tai gali apimti tokias užduotis kaip kalbos supratimas, kalbos generavimas ir kalbos sąveika.

Duomenų saugykla : surinktų tekstinių duomenų saugojimas struktūrizuotu formatu, pvz., duomenų bazėje arba dokumentų rinkinyje.

2. Išankstinis teksto apdorojimas

Išankstinis apdorojimas yra labai svarbus norint išvalyti ir paruošti neapdorotus teksto duomenis analizei. Įprasti išankstinio apdorojimo veiksmai apima:

  • Tokenizavimas : teksto skaidymas į mažesnius vienetus, pvz., žodžius ar sakinius.
  • Mažosios raidės : viso teksto konvertavimas į mažąsias raides, kad būtų užtikrintas vienodumas.
  • Stopword pašalinimas : pašalinami įprasti žodžiai, kurie neturi reikšmingos reikšmės, pvz., ir, yra.
  • Skyrybos ženklų pašalinimas : skyrybos ženklų pašalinimas.
  • Stiebinimas ir lematizacija : žodžių redukavimas į pagrindines arba šaknies formas. Kamieninių dalių sudarymas nupjauna priesagas, o lemmatizacija atsižvelgia į kontekstą ir paverčia žodžius į prasmingą pagrindinę formą.
  • Teksto normalizavimas : teksto formato standartizavimas, įskaitant rašybos klaidų taisymą, susitraukimų išplėtimą ir specialiųjų simbolių tvarkymą.

3. Teksto vaizdavimas

  • Žodžių maišas (BoW) : Tekstas pateikiamas kaip žodžių rinkinys, nepaisant gramatikos ir žodžių tvarkos, tačiau stebimas žodžių dažnis.
  • Terminų dažnis – atvirkštinis dokumento dažnis (TF-IDF) : statistika, atspindinti žodžio svarbą dokumente, palyginti su dokumentų rinkiniu.
  • Žodžių įterpimai : naudojant tankius vektorinius žodžius, kuriuose semantiškai panašūs žodžiai yra arčiau vienas kito vektorinėje erdvėje (pvz., Word2Vec, GloVe).

4. Funkcijų ištraukimas

Prasmingų ypatybių ištraukimas iš tekstinių duomenų, kurios gali būti naudojamos įvairioms NLP užduotims.

  • N gramų : N žodžių sekų fiksavimas siekiant išsaugoti kontekstą ir žodžių tvarką.
  • Sintaksės ypatybės : kalbos žymų dalių, sintaksinių priklausomybių ir analizavimo medžių naudojimas.
  • Semantinės savybės : žodžių įterpimo ir kitų atvaizdų panaudojimas siekiant užfiksuoti žodžio reikšmę ir kontekstą.

5. Modelių parinkimas ir mokymas

Mašininio mokymosi arba giluminio mokymosi modelio pasirinkimas ir mokymas atlikti konkrečias NLP užduotis.

  • Prižiūrimas mokymasis : Naudodami pažymėtus duomenis, mokydami modelius, pvz., paramos vektorines mašinas (SVM), atsitiktinius miškus arba giluminio mokymosi modelius, tokius kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN).
  • Mokymasis be priežiūros : tokių metodų kaip grupavimas arba temų modeliavimas (pvz., latentinis Dirichlet paskirstymas) taikymas nepažymėtiems duomenims.
  • Iš anksto apmokyti modeliai : naudojant iš anksto parengtus kalbos modelius, tokius kaip BERT, GPT arba transformatoriumi pagrįsti modeliai, kurie buvo išmokyti dideliuose korpusuose.

6. Modelio diegimas ir išvados

Išmokyto modelio diegimas ir naudojimas numatymui arba įžvalgoms iš naujų tekstinių duomenų gauti.

stygų lygybė java
  • Teksto klasifikacija : teksto skirstymas į iš anksto nustatytas klases (pvz., šlamšto aptikimas, nuotaikų analizė).
  • Pavadinto subjekto atpažinimas (NER) : objektų identifikavimas ir klasifikavimas tekste.
  • Mašininis vertimas : teksto vertimas iš vienos kalbos į kitą.
  • Atsakymas į klausimą : Atsakymų į klausimus teikimas pagal teksto duomenų pateiktą kontekstą.

7. Įvertinimas ir optimizavimas

NLP algoritmo veikimo įvertinimas naudojant tokius rodiklius kaip tikslumas, tikslumas, atšaukimas, F1 balas ir kt.

  • Hiperparametrų derinimas : modelio parametrų reguliavimas, siekiant pagerinti našumą.
  • Klaidų analizė : klaidų analizavimas, siekiant suprasti modelio trūkumus ir pagerinti patikimumą.

8. Iteracija ir tobulinimas

Nuolat tobulinamas algoritmas įtraukiant naujus duomenis, tobulinant išankstinio apdorojimo metodus, eksperimentuojant su skirtingais modeliais ir optimizuojant funkcijas.

Yra įvairių technologijų, susijusių su natūralios kalbos apdorojimu (NLP), kurios naudojamos žmogaus kalbai analizuoti ir suprasti. Kai kurie iš labiausiai paplitusių yra:

  1. Mašininis mokymasis: NLP labai priklauso nuo mašininis mokymasis technikos, tokios kaip prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis, gilus mokymasis ir sustiprintas mokymasis, siekiant išmokyti modelius suprasti ir generuoti žmonių kalbą.
  2. Natūralios kalbos įrankių rinkiniai (NLTK) ir kitos bibliotekos: NLTK yra populiari atvirojo kodo biblioteka „Python“, teikianti įrankius NLP užduotims, tokioms kaip prieigos raktas, stemingas ir kalbos dalies žymėjimas. Kitos populiarios bibliotekos yra spaCy, OpenNLP ir CoreNLP.
  3. Analizatoriai: Analizatoriai naudojami sakinių sintaksinei struktūrai analizuoti, pvz., priklausomybės analizei ir apygardos analizei.
  4. Teksto į kalbą (TTS) ir kalbos į tekstą (STT) sistemos: TTS sistemos paverčia rašytinį tekstą į ištartą, o STT sistemos paverčia ištartus žodžius į rašytinį.
  5. Pavadintų objektų atpažinimo (NER) sistemos : NER sistemos identifikuoja ir iš teksto išskiria pavadintus objektus, pvz., žmones, vietas ir organizacijas.
  6. Sentimentų analizė : Metodas, skirtas suprasti tekste išreikštas emocijas ar nuomones, naudojant įvairius metodus, tokius kaip leksika, mašininiu mokymusi ir giluminiu mokymusi.
  7. Mašininis vertimas: NLP naudojamas kalbos vertimui iš vienos kalbos į kitą per kompiuterį.
  8. Pokalbių robotai: NLP naudojamas pokalbių robotams, kurie bendrauja su kitais pokalbių robotais arba žmonėmis garsiniais arba tekstiniais metodais.
  9. AI programinė įranga: NLP naudojama atsakymų į klausimus programinėje įrangoje žinioms pateikti, analitiniam samprotavimui ir informacijos paieškai.

Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) taikymas:

  • Šlamšto filtrai: Vienas iš labiausiai erzinančių dalykų el. paštu yra šlamštas. „Gmail“ naudoja natūralios kalbos apdorojimą (NLP), kad nustatytų, kurie el. laiškai yra teisėti, o kurie – šlamštas. Šie šlamšto filtrai žiūri į visų gaunamų el. laiškų tekstą ir bando išsiaiškinti, ką reiškia sužinoti, ar tai šlamštas, ar ne.
  • Algoritminė prekyba: Algoritminė prekyba naudojama akcijų rinkos sąlygoms prognozuoti. Naudojant NLP, ši technologija tiria naujienų antraštes apie įmones ir akcijas ir bando suprasti jų prasmę, kad nustatytų, ar turėtumėte pirkti, parduoti ar laikyti tam tikras akcijas.
  • Atsakymai į klausimus: NLP galima pamatyti naudojant „Google“ paiešką arba „Siri“ paslaugas. Pagrindinis NLP panaudojimas yra priversti paieškos sistemas suprasti to, ko mes klausiame, prasmę ir generuoti natūralią kalbą, kad gautume atsakymus.
  • Apibendrinanti informacija: Internete yra daug informacijos ir daug jos pateikiama ilgų dokumentų ar straipsnių pavidalu. NLP naudojamas duomenų reikšmei iššifruoti, o tada pateikia trumpesnes duomenų santraukas, kad žmonės galėtų juos greičiau suprasti.

Ateities taikymo sritis:

  • Botai: Pokalbių robotai padeda klientams greitai pasiekti reikalą atsakydami į užklausas ir nukreipdami juos į atitinkamus išteklius ir produktus bet kuriuo dienos ar nakties metu. Kad pokalbių robotai būtų veiksmingi, jie turi būti greiti, išmanūs ir lengvai naudojami. Norėdami tai padaryti, pokalbių robotai naudoja NLP, kad suprastų kalbą, dažniausiai per teksto ar balso atpažinimo sąveiką.
  • Nematomos vartotojo sąsajos palaikymas: Beveik kiekvienas mūsų ryšys su mašinomis yra susijęs su žmonių bendravimu, tiek žodžiu, tiek raštu. 'Amazon's Echo' yra tik viena tendencija ateityje suartinti žmones su technologijomis. Nematomos arba nulinės vartotojo sąsajos koncepcija priklausys nuo tiesioginio vartotojo ir mašinos bendravimo balsu, tekstu ar šių dviejų deriniu. NLP padeda šią koncepciją paversti realaus pasaulio dalyku.
  • Išmanesnė paieška: NLP ateitis taip pat apima patobulintą paiešką, apie ką ilgą laiką diskutavome „Expert System“. Išmanesnė paieška leidžia pokalbių robotui suprasti kliento užklausą, o ne sutelkti dėmesį į raktinius žodžius ar temas, o įjungti paieškos, kaip jūs kalbate, funkciją (panašiai, kaip galėtumėte pateikti užklausą Siri). „Google“ neseniai paskelbė, kad „Google“ diske buvo pridėtos NLP galimybės, leidžiančios vartotojams ieškoti dokumentų ir turinio natūralia kalba.

Būsimi patobulinimai:

  • Tokios įmonės kaip „Google“ eksperimentuoja su giliaisiais neuroniniais tinklais (DNN), siekdamos peržengti NLP ribas ir sudaryti sąlygas žmogaus ir mašinos sąveikai jaustis taip pat, kaip žmogaus ir žmogaus sąveika.
  • Pagrindiniai žodžiai gali būti toliau skirstomi į tinkamą semantiką ir naudojami NLP algoritmuose.
  • NLP algoritmai gali būti naudojami įvairiomis kalbomis, kurios šiuo metu nepasiekiamos, pvz., regioninėmis kalbomis arba kalbomis, kuriomis kalbama kaimo vietovėse ir pan.
  • Sakinio vertimas viena kalba į tą patį sakinį kita kalba plačiau.

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad natūralios kalbos apdorojimo (NLP) sritis labai pakeitė žmonių sąveiką su mašinomis, suteikdama galimybę intuityviau ir efektyviau bendrauti. NLP apima daugybę metodų ir metodikų, skirtų suprasti, interpretuoti ir generuoti žmogaus kalbą. Nuo pagrindinių užduočių, tokių kaip prieigos raktas ir kalbos dalies žymėjimas, iki pažangių programų, tokių kaip nuotaikų analizė ir mašininis vertimas, NLP poveikis akivaizdus įvairiose srityse. Technologijoms ir toliau tobulėjant, skatinant mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto pažangą, NLP potencialas pagerinti žmogaus ir kompiuterio sąveiką ir išspręsti sudėtingus su kalba susijusius iššūkius išlieka didžiulis. Suprasti pagrindines natūralios kalbos apdorojimo sąvokas ir programas yra labai svarbu kiekvienam, norinčiam panaudoti jo galimybes šiuolaikinėje skaitmeninėje aplinkoje.

Natūralios kalbos apdorojimas – DUK

Kas yra NLP modeliai?

NLP modeliai yra skaičiavimo sistemos, galinčios apdoroti natūralios kalbos duomenis, pvz., tekstą ar kalbą, ir atlikti įvairias užduotis, tokias kaip vertimas, apibendrinimas, nuotaikų analizė ir kt. NLP modeliai paprastai yra pagrįsti mašininiu mokymusi arba giliojo mokymosi metodais, kurie mokosi iš didelių kalbos duomenų kiekius.

Kokie yra NLP modelių tipai?

NLP modelius galima suskirstyti į du pagrindinius tipus: taisyklėmis pagrįstus ir statistinius. Taisyklėmis pagrįsti modeliai naudoja iš anksto nustatytas taisykles ir žodynus, kad analizuotų ir generuotų natūralios kalbos duomenis. Statistiniai modeliai naudoja tikimybinius metodus ir duomenimis pagrįstus metodus, kad būtų galima mokytis iš kalbos duomenų ir daryti prognozes.

Kokie yra NLP modelių iššūkiai?

NLP modeliai susiduria su daugybe iššūkių dėl natūralios kalbos sudėtingumo ir įvairovės. Kai kurie iš šių iššūkių yra dviprasmiškumas, kintamumas, priklausomybė nuo konteksto, vaizdinė kalba, specifinis domenas, triukšmas ir pažymėtų duomenų trūkumas.

mašinraščio foreach kilpa

Kokie yra NLP modelių pritaikymai?

NLP modeliai turi daug taikomųjų programų įvairiose srityse ir pramonės šakose, pavyzdžiui, paieškos sistemose, pokalbių robotuose, balso asistentuose, socialinės žiniasklaidos analizėje, teksto gavyboje, informacijos išgavimo, natūralios kalbos generavimo, mašininio vertimo, kalbos atpažinimo, teksto apibendrinimo, atsakymo į klausimus, nuotaikų analizės, ir dar.