logo

TechCodeview

Obdelava naravnega jezika (NLP) – Pregled

Pomen NLP je obdelava naravnega jezika (NLP), ki je fascinantno in hitro razvijajoče se področje, ki prepleta računalništvo, umetno inteligenco in jezikoslovje. NLP se osredotoča na interakcijo med računalniki in človeškim jezikom, kar omogoča strojem, da razumejo, interpretirajo in ustvarjajo človeški jezik na način, ki je hkrati smiseln in uporaben. Z naraščajočim obsegom besedilnih podatkov, ki se ustvarjajo vsak dan, od objav v družabnih medijih do raziskovalnih člankov, je NLP postal bistveno orodje za pridobivanje dragocenih vpogledov in avtomatizacijo različnih nalog.

Obdelava naravnega jezika

V tem članku bomo raziskali temeljne koncepte in tehnike obdelave naravnega jezika ter osvetlili, kako pretvarja neobdelano besedilo v informacije, ki jih je mogoče uporabiti. Od tokenizacije in razčlenjevanja do analize čustev in strojnega prevajanja, NLP zajema široko paleto aplikacij, ki preoblikujejo industrije in izboljšujejo interakcije med človekom in računalnikom. Ne glede na to, ali ste izkušen strokovnjak ali novinec na tem področju, vam bo ta pregled zagotovil celovito razumevanje NLP in njegovega pomena v današnji digitalni dobi.



Kazalo

sort arraylist java

Kaj je obdelava naravnega jezika?

Obdelava naravnega jezika (NLP) je področje računalništva in podpodročje umetne inteligence, katerega namen je omogočiti računalnikom razumevanje človeškega jezika. NLP uporablja računalniško jezikoslovje, ki preučuje, kako jezik deluje, in različne modele, ki temeljijo na statistiki, strojnem učenju in globokem učenju. Te tehnologije računalnikom omogočajo analizo in obdelavo besedilnih ali glasovnih podatkov ter dojemanje njihovega polnega pomena, vključno z nameni in čustvi govorca ali pisca.

NLP poganja številne aplikacije, ki uporabljajo jezik, kot so prevajanje besedila, prepoznavanje glasu, povzemanje besedila in chatboti. Morda ste nekatere od teh aplikacij uporabljali tudi sami, kot so sistemi GPS z glasovnim upravljanjem, digitalni pomočniki, programska oprema za pretvorbo govora v besedilo in roboti za pomoč strankam. NLP tudi pomaga podjetjem izboljšati njihovo učinkovitost, produktivnost in uspešnost s poenostavitvijo zapletenih nalog, ki vključujejo jezik.

NLP tehnike

NLP zajema široko paleto tehnik, katerih cilj je omogočiti računalnikom obdelavo in razumevanje človeškega jezika. Te naloge je mogoče razvrstiti v več širokih področij, od katerih vsako obravnava različne vidike obdelave jezika. Tukaj je nekaj ključnih NLP tehnik:

1. Obdelava besedila in predprocesiranje v NLP

  • Tokenizacija : Razdelitev besedila na manjše enote, kot so besede ali stavki.
  • Deblo in lematizacija : Zmanjšanje besed na njihove osnovne ali korenske oblike.
  • Odstranitev zaustavitvene besede : Odstranjevanje običajnih besed (kot je in, je), ki morda nimajo pomembnega pomena.
  • Normalizacija besedila : Standardizacija besedila, vključno z normalizacijo velikih in malih črk, odstranjevanjem ločil in popravljanjem črkovalnih napak.

2. Sintaksa in razčlenjevanje v NLP

  • Označevanje z delom govora (POS). : Dodeljevanje delov govora vsaki besedi v stavku (npr. samostalnik, glagol, pridevnik).
  • Razčlenjevanje odvisnosti : Analiza slovnične zgradbe stavka za prepoznavanje odnosov med besedami.
  • Razčlenitev volilne enote : Razčlenitev stavka na njegove sestavne dele ali besedne zveze (npr. samostalniške zveze, glagolske zveze).

3. Semantična analiza

  • Prepoznavanje imenovane entitete (NER) : Prepoznavanje in razvrščanje entitet v besedilu, kot so imena ljudi, organizacije, lokacije, datumi itd.
  • Razločevanje smisla besed (WSD) : Ugotavljanje, kateri pomen besede je uporabljen v danem kontekstu.
  • Coreference Resolucija : Prepoznavanje, kdaj se različne besede nanašajo na isto entiteto v besedilu (npr. nanaša se na Janeza).

4. Pridobivanje informacij

  • Ekstrakcija entitete : Prepoznavanje določenih entitet in njihovih odnosov v besedilu.
  • Izvleček relacije : Prepoznavanje in kategoriziranje odnosov med entitetami v besedilu.

5. Klasifikacija besedila v NLP

  • Analiza razpoloženja : Določitev občutka ali čustvenega tona, izraženega v besedilu (npr. pozitivno, negativno, nevtralno).
  • Modeliranje teme : Prepoznavanje tem ali tem znotraj velike zbirke dokumentov.
  • Zaznavanje neželene pošte : Razvrščanje besedila med vsiljeno pošto ali ne.

6. Generacija jezika

  • Strojno prevajanje : Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.
  • Povzemanje besedila : Izdelava jedrnatega povzetka večjega besedila.
  • Generiranje besedila : Samodejno ustvarjanje koherentnega in kontekstualno ustreznega besedila.

7. Obdelava govora

  • Prepoznavanje govora : Pretvarjanje govorjenega jezika v besedilo.
  • Sinteza besedila v govor (TTS). : Pretvarjanje pisnega besedila v govorjeni jezik.

8. Odgovarjanje na vprašanje

  • QA na podlagi iskanja : Iskanje in vrnitev najbolj ustreznega odlomka besedila kot odgovor na poizvedbo.
  • Generativni QA : Generiranje odgovora na podlagi informacij, ki so na voljo v besedilnem korpusu.

9. Dialoški sistemi

  • Klepetalni roboti in virtualni pomočniki : omogočanje sistemom, da sodelujejo v pogovorih z uporabniki, zagotavljajo odgovore in izvajajo naloge na podlagi uporabniškega vnosa.

10. Analiza občutkov in čustev v NLP

  • Zaznavanje čustev : Prepoznavanje in kategoriziranje čustev, izraženih v besedilu.
  • Rudarjenje mnenj : analiziranje mnenj ali recenzij za razumevanje javnega mnenja o izdelkih, storitvah ali temah.

Delovanje obdelave naravnega jezika (NLP)

Delovanje obdelave naravnega jezika

modeli strojnega učenja

Delo pri obdelavi naravnega jezika (NLP) običajno vključuje uporabo računalniških tehnik za analizo in razumevanje človeškega jezika. To lahko vključuje naloge, kot so razumevanje jezika, ustvarjanje jezika in jezikovna interakcija.

Shranjevanje podatkov : Shranjevanje zbranih besedilnih podatkov v strukturirani obliki, kot je zbirka podatkov ali zbirka dokumentov.

2. Predhodna obdelava besedila

Predhodna obdelava je ključna za čiščenje in pripravo neobdelanih besedilnih podatkov za analizo. Pogosti koraki predhodne obdelave vključujejo:

  • Tokenizacija : Razdelitev besedila na manjše enote, kot so besede ali stavki.
  • Male črke : pretvorba celotnega besedila v male črke, da se zagotovi enotnost.
  • Odstranitev zaustavitvene besede : Odstranjevanje pogostih besed, ki nimajo pomembnega pomena, kot je in, the, is.
  • Odstranjevanje ločil : Odstranjevanje ločil.
  • Deblo in lematizacija : Zmanjšanje besed na njihove osnovne ali korenske oblike. Besedilo odreže pripone, medtem ko lematizacija upošteva kontekst in pretvori besede v njihovo smiselno osnovno obliko.
  • Normalizacija besedila : standardiziranje formata besedila, vključno s popravljanjem črkovalnih napak, razširitvijo skrčitev in ravnanjem s posebnimi znaki.

3. Predstavitev besedila

  • Vreča besed (BoW) : Besedilo predstavlja kot zbirko besed, ne upošteva slovnice in besednega reda, vendar spremlja pogostost besed.
  • Pogostost termina – inverzna pogostost dokumenta (TF-IDF) : Statistika, ki odraža pomembnost besede v dokumentu glede na zbirko dokumentov.
  • Besedne vdelave : Uporaba gostih vektorskih predstavitev besed, kjer so pomensko podobne besede bližje skupaj v vektorskem prostoru (npr. Word2Vec, GloVe).

4. Ekstrakcija funkcij

Pridobivanje pomembnih funkcij iz besedilnih podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za različne NLP naloge.

  • N-gramov : Zajem zaporedja N besed, da se ohrani nekaj konteksta in besednega reda.
  • Sintaktične značilnosti : Uporaba oznak za dele govora, sintaktičnih odvisnosti in razčlenjenih dreves.
  • Semantične značilnosti : Izkoriščanje besednih vdelav in drugih predstavitev za zajemanje pomena in konteksta besed.

5. Izbira modela in usposabljanje

Izbira in usposabljanje modela strojnega ali globokega učenja za izvajanje specifičnih NLP nalog.

  • Nadzorovano učenje : Uporaba označenih podatkov za usposabljanje modelov, kot so podporni vektorski stroji (SVM), naključni gozdovi ali modeli globokega učenja, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) in ponavljajoče se nevronske mreže (RNN).
  • Učenje brez nadzora : Uporaba tehnik, kot je združevanje v gruče ali tematsko modeliranje (npr. Latentna Dirichletova dodelitev) na neoznačenih podatkih.
  • Vnaprej usposobljeni modeli : Uporaba vnaprej usposobljenih jezikovnih modelov, kot so BERT, GPT ali modeli na osnovi transformatorjev, ki so bili usposobljeni na velikih korpusih.

6. Razmestitev modela in sklepanje

Uvedba usposobljenega modela in njegova uporaba za napovedovanje ali pridobivanje vpogledov iz novih besedilnih podatkov.

kako dostopati do fotografij icloud
  • Klasifikacija besedila : Kategorizacija besedila v vnaprej določene razrede (npr. zaznavanje vsiljene pošte, analiza razpoloženja).
  • Prepoznavanje imenovane entitete (NER) : Prepoznavanje in razvrščanje entitet v besedilu.
  • Strojno prevajanje : Prevajanje besedila iz enega jezika v drugega.
  • Odgovarjanje na vprašanje : Zagotavljanje odgovorov na vprašanja na podlagi konteksta, ki ga zagotavljajo besedilni podatki.

7. Ocenjevanje in optimizacija

Vrednotenje delovanja algoritma NLP z uporabo metrik, kot so točnost, natančnost, priklic, rezultat F1 in drugi.

  • Nastavitev hiperparametrov : Prilagajanje parametrov modela za izboljšanje zmogljivosti.
  • Analiza napak : Analiziranje napak za razumevanje slabosti modela in izboljšanje robustnosti.

8. Ponovitev in izboljšava

Nenehno izboljševanje algoritma z vključevanjem novih podatkov, izboljšanjem tehnik predprocesiranja, eksperimentiranjem z različnimi modeli in optimizacijo funkcij.

Obstaja vrsta tehnologij, povezanih z obdelavo naravnega jezika (NLP), ki se uporabljajo za analizo in razumevanje človeškega jezika. Nekateri najpogostejši vključujejo:

  1. Strojno učenje: NLP se močno opira na strojno učenje tehnike, kot so nadzorovano in nenadzorovano učenje, poglobljeno učenje in učenje s krepitvijo za usposabljanje modelov za razumevanje in ustvarjanje človeškega jezika.
  2. Orodja za naravni jezik (NLTK) in druge knjižnice: NLTK je priljubljena odprtokodna knjižnica v Pythonu, ki ponuja orodja za naloge NLP, kot so tokenizacija, koren in označevanje delov govora. Druge priljubljene knjižnice vključujejo spaCy, OpenNLP in CoreNLP.
  3. Razčlenjevalniki: Razčlenjevalniki se uporabljajo za analizo sintaktične strukture stavkov, kot je razčlenjevanje odvisnosti in razčlenjevanje konstituence.
  4. Sistema za pretvorbo besedila v govor (TTS) in govora v besedilo (STT): Sistemi TTS pretvarjajo napisano besedilo v govorjene besede, medtem ko sistemi STT pretvarjajo govorjene besede v pisno besedilo.
  5. Sistemi za prepoznavanje imenovanih entitet (NER). : Sistemi NER prepoznajo in iz besedila izločijo imenovane entitete, kot so ljudje, kraji in organizacije.
  6. Analiza razpoloženja : Tehnika za razumevanje čustev ali mnenj, izraženih v delu besedila, z uporabo različnih tehnik, kot so metode, ki temeljijo na leksikonu, strojnem učenju in globokem učenju.
  7. Strojno prevajanje: NLP se uporablja za prevajanje jezikov iz enega jezika v drugega prek računalnika.
  8. Klepetalni roboti: NLP se uporablja za chatbote, ki komunicirajo z drugimi chatboti ali ljudmi prek slušnih ali besedilnih metod.
  9. Programska oprema AI: NLP se uporablja v programski opremi za odgovarjanje na vprašanja za predstavitev znanja, analitično sklepanje in iskanje informacij.

Aplikacije obdelave naravnega jezika (NLP):

  • Filtri za neželeno pošto: Ena izmed najbolj motečih stvari pri e-pošti je vsiljena pošta. Gmail uporablja obdelavo naravnega jezika (NLP), da ugotovi, katera e-poštna sporočila so zakonita in katera vsiljena pošta. Ti filtri neželene pošte pogledajo besedilo v vseh e-poštnih sporočilih, ki jih prejmete, in poskušajo ugotoviti, kaj pomeni, ali gre za neželeno pošto ali ne.
  • Algoritemsko trgovanje: Algoritemsko trgovanje se uporablja za napovedovanje razmer na borzi. Z uporabo NLP ta tehnologija pregleduje naslove novic o podjetjih in delnicah ter poskuša razumeti njihov pomen, da bi ugotovila, ali bi morali kupiti, prodati ali imeti določene delnice.
  • Odgovori na vprašanja: NLP si lahko ogledate v akciji z uporabo storitve Google Search ali Siri. Glavna uporaba NLP je, da iskalniki razumejo pomen tega, kar sprašujemo, in v zameno ustvarijo naravni jezik, ki nam daje odgovore.
  • Povzetek informacij: Na internetu je veliko informacij in veliko jih je v obliki dolgih dokumentov ali člankov. NLP se uporablja za dešifriranje pomena podatkov in nato zagotovi krajše povzetke podatkov, tako da jih lahko ljudje hitreje razumejo.

Prihodnji obseg:

  • Boti: Klepetalni roboti pomagajo strankam, da hitro pridejo do bistva, tako da odgovarjajo na vprašanja in jih napotijo ​​na ustrezne vire in izdelke kadar koli podnevi ali ponoči. Da bi bili učinkoviti, morajo biti klepetalni roboti hitri, pametni in enostavni za uporabo. Da bi to dosegli, klepetalni roboti uporabljajo NLP za razumevanje jezika, običajno preko besedilnih ali glasovnih interakcij.
  • Podpira nevidni uporabniški vmesnik: Skoraj vsaka povezava, ki jo imamo s stroji, vključuje človeško komunikacijo, tako govorjeno kot pisno. Amazonov Echo je le ena ilustracija trenda k tesnejšemu stiku ljudi s tehnologijo v prihodnosti. Koncept nevidnega ali ničelnega uporabniškega vmesnika bo temeljil na neposredni komunikaciji med uporabnikom in strojem, bodisi z glasom, besedilom ali kombinacijo obeh. NLP pomaga, da ta koncept postane stvar resničnega sveta.
  • Pametnejše iskanje: Prihodnost NLP-ja vključuje tudi izboljšano iskanje, o čemer v Expert System že dolgo razpravljamo. Pametnejše iskanje omogoča, da chatbot razume zahtevo stranke, lahko omogoči funkcijo iskanja kot govoriš (podobno kot bi lahko iskali Siri), namesto da bi se osredotočal na ključne besede ali teme. Google je pred kratkim objavil, da so bile v Google Drive dodane zmogljivosti NLP, ki uporabnikom omogočajo iskanje dokumentov in vsebin z uporabo naravnega jezika.

Prihodnje izboljšave:

  • Podjetja, kot je Google, eksperimentirajo z globokimi nevronskimi mrežami (DNN), da premaknejo meje NLP in omogočijo, da se interakcije med človekom in strojem počutijo enako kot interakcije med človekom.
  • Osnovne besede je mogoče nadalje razdeliti v ustrezno semantiko in uporabiti v NLP algoritmih.
  • Algoritmi NLP se lahko uporabljajo v različnih jezikih, ki trenutno niso na voljo, kot so regionalni jeziki ali jeziki, ki se govorijo na podeželju itd.
  • Prevod stavka v enem jeziku v isti stavek v drugem jeziku v širšem obsegu.

Zaključek

Skratka, področje obdelave naravnega jezika (NLP) je bistveno spremenilo način interakcije ljudi s stroji ter omogočilo bolj intuitivno in učinkovito komunikacijo. NLP zajema široko paleto tehnik in metodologij za razumevanje, interpretacijo in ustvarjanje človeškega jezika. Od osnovnih nalog, kot sta tokenizacija in označevanje dela govora, do naprednih aplikacij, kot sta analiza čustev in strojno prevajanje, je vpliv NLP očiten na različnih področjih. Ker se tehnologija še naprej razvija, ki jo poganja napredek v strojnem učenju in umetni inteligenci, ostaja potencial NLP-ja za izboljšanje interakcije med človekom in računalnikom in reševanje zapletenih jezikovnih izzivov ogromen. Razumevanje temeljnih konceptov in aplikacij obdelave naravnega jezika je ključnega pomena za vsakogar, ki želi izkoristiti njene zmogljivosti v sodobni digitalni pokrajini.

Obdelava naravnega jezika – pogosta vprašanja

Kaj so NLP modeli?

NLP modeli so računalniški sistemi, ki lahko obdelujejo naravne jezikovne podatke, kot je besedilo ali govor, in izvajajo različne naloge, kot so prevajanje, povzemanje, analiza občutkov itd. NLP modeli običajno temeljijo na strojnem učenju ali tehnikah globokega učenja, ki se učijo od velikih količine jezikovnih podatkov.

Kakšne so vrste NLP modelov?

Modele NLP lahko razvrstimo v dve glavni vrsti: na podlagi pravil in statistične. Modeli, ki temeljijo na pravilih, uporabljajo vnaprej določena pravila in slovarje za analizo in ustvarjanje podatkov naravnega jezika. Statistični modeli uporabljajo verjetnostne metode in pristope, ki temeljijo na podatkih, za učenje iz jezikovnih podatkov in napovedovanje.

npm predpomnilnik čist

Kakšni so izzivi NLP modelov?

NLP modeli se soočajo s številnimi izzivi zaradi kompleksnosti in raznolikosti naravnega jezika. Nekateri od teh izzivov vključujejo dvoumnost, variabilnost, odvisnost od konteksta, figurativni jezik, specifičnost domene, šum in pomanjkanje označenih podatkov.

Kakšne so aplikacije NLP modelov?

Modeli NLP imajo veliko aplikacij na različnih področjih in panogah, kot so iskalniki, chatboti, glasovni pomočniki, analiza družbenih medijev, rudarjenje besedil, ekstrakcija informacij, ustvarjanje naravnega jezika, strojno prevajanje, prepoznavanje govora, povzemanje besedila, odgovarjanje na vprašanja, analiza čustev, in več.