Úvod do NLP
NLP (Natural Language Processing) bude zatím největším skokem lidstva v blízké budoucnosti a v oblasti umělé inteligence. Čtenáři se nezaměňují s podobností s hollywoodským filmem Will Smith - iRobot . Žádná podobnost s tím v žádném případě. Podívejme se, co přesně je NLP a proč je s ním spojeno tolik humbuků.
Museli jste někde slyšet tato jména Google Assistant, Siri, Alexa a Cortana. Nyní je čas přidat další seznam do tohoto seznamu, ano, mluvíme o GOOGLE DUPLEX.
Říká se, že tento blog je zaměřen zcela na úvod do NLP a ne na Google Duplex, ale pro naše čtenáře jsme poskytli jakýsi nejnovější a nejvíce relativní praktický příklad NLP. GOOGLE DUPLEX je budoucnost GOOGLE ASSISTANT.
Co je NLP?
Definice je velmi jednoduchá, pokud rozumíte 3 slovům, tj. Zpracování přirozeného jazyka. NLP zahrnuje stroje nebo roboty, aby porozuměli lidskému jazyku, způsobu, jakým lidé mluví, aby s námi mohli efektivně komunikovat.
Znamená to automatické zpracování lidského jazyka.
Klasifikace NLP
Ve výše uvedené části jsme se zabývali úvodem do NLP, takže nyní budeme diskutovat o klasifikaci NLP.
NLP je klasifikován do dvou oblastí -
- Porozumění přirozenému jazyku
- Generování přirozeného jazyka
Fonologie se týká vědy o porozumění zvuku, morfologie se týká tvorby slov a syntaxe se týká struktury, zatímco Pragmatika se týká porozumění.
Složky NLP
Jak jsme se již dozvěděli o úvodu do NLP, dejte nám vědět o součásti NLP. Zde jsou dvě věci, které jsme probrali v sekci klasifikace. Pro veškerou komunikaci jsou tyto dvě věci nezbytné. Prvním je porozumění a druhým je generace (známá jako odpověď v běžnějším jazyce). Když člověk mluví k sobě, první věcí, kterou druhý člověk dělá, je pochopit kontext. Později odpovězte podle toho, což dává smysl. To je to, co se dva termíny snaží říci, s porozuměním přirozenému jazyku to znamená porozumět kontextu a tvorba přirozeného jazyka se vztahuje k rozumné reakci na kontext.
Porozumění přirozenému jazyku : pokud víte, co je dvojznačnost (odlišný význam nějaké konkrétní věci), pak tento výraz má přímý vztah k tomuto slovu.
- Lexikální (slovní úroveň) - Lexikální práce na slovní úrovni, představte si každé slovo, které se používá jako sloveso a také jako podstatné jméno. To jsou zásadní pro rozhodování o NLP
- Syntaktické (Parsing) - Parsing je druh synonym pro syntaktické podle NLP. Např. "Říkejte mi taxík", tato věta má dva důsledky, pokud si myslíte. Jeden je požadavek na taxi, zatímco druhá implementace říká; jmenuji se taxík, tak mi zavolej taxi. Toto je syntaktické, které stanoví svou roli na úrovni věty.
- Reference - Podívejme se na nový scénář, abychom to lépe pochopili. "Alex šel do Davea; řekl, že měl hlad. “ Toto je pouze vysvětlení, které demonstruje, jak složité mohou být interpretace, kterým mohou počítače porozumět v počáteční fázi NLP. Takže ve výše uvedeném prohlášení je zmatek pro počítač, aby pochopil dva, je určen pro kterou osobu (znamená Alex nebo Dave).
Generování přirozeného jazyka : Takže stroj pochopil, že jsme je požádali, aby něco udělali, a teď přijdou na řadu, aby poskytli správnou odpověď nebo zpětnou vazbu. NLG dělá totéž.
- Textové plánování - To znamená, že prostý text z vědomostní základny, stejně jako my lidé, máme slovník, který nám pomáhá vytvářet věty.
- Tvorba věty - uspořádat všechna slova a uspořádat smysluplně.
- Realizace textu - Zpracovat všechny věty ve správném pořadí nebo pořadí a dát výstup se nazývá textová realizace.
Historie NLP
Do roku 1940 tento termín neexistuje, ale úplně první termín, který přišel, byl „Strojový překlad (MT)“. Rusky a angličtina byly po této technologii významnými jazyky. Koncem šedesátých let se začaly některé vlivné práce týkající se AI a v jejich jménech byly prováděny LUNAR a WINOGRAD SHRDLU.
Aplikace NLP
NLP má široké spektrum použitelnosti. Prozkoumána byla pouze špička ledovcových funkcí a zbytek stále probíhá. Doposud byly oblasti, jako je strojový překlad, detekce spamu e-mailem, extrakce informací, shrnutí a zodpovězení otázek, některé z prozkoumaných a zpracovaných oblastí.
- Strojový překlad je velmi důležitý, protože celý svět je přítomen online a úkolem dat přístupných jednotlivcům je obrovská výzva. Jazyková bariéra nejvíce přispívá k výzvě, s každým přidruženým jazykem je množství struktur a gramatiky.
- Filtrování spamu využívá kategorizaci textu a v poslední době byly na kategorizaci textu nebo filtrování nevyžádané pošty aplikovány různé techniky strojového učení, stejně jako učení na pravidlech, modely Naïve Bayes.
- Extrakce informací se týká identifikace relevantnějších a správnějších textových dat. Existuje mnoho aplikací, pro které je extrahování entit, jako jsou jména, místa, data a čas, účinným způsobem shrnutí příslušných informací podle potřeby uživatele.
- Shrnutí, Jak jsme v současné době obklopeni daty, což znamená naši schopnost to pochopit. Vzhledem k tomu, že data mají stále rostoucí tendenci, je vysoká poptávka po schopnosti shrnout je s přesným významem. To nám dává lepší šanci manipulovat s daty a také přijímat nezbytná rozhodnutí (což se NLP snaží dělat).
Výhody NLP
Přestože celý úvod do článku o NLP se točí kolem a mluví nějakým nebo jiným způsobem, NLP může náš život usnadnit. S ohledem na naši podrobnou diskusi je ten pravý čas prodiskutovat všechny výhody z hlediska aplikace -
- Automatická sumarizace s přehledem, který lze přečíst kliknutím
- Společné referenční rozlišení
- Analýza diskursu
- Lepší výsledek
- Hledání zpracování překladu
- Více extrakce dat a větší růst dat
- Složité výsledky vyhledávání
Technologie využívající NLP
- Analýza duševních chorob
- Elektronické monitorování zdraví
- Algoritmy NLP
- Prohledávání stránek NLP
Doporučené články
Toto byl průvodce Úvodem do NLP. Zde jsme diskutovali o jeho klasifikaci, komponentě a výhodách NLP. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Úvod do blockchainu
- Úvod do CSS
- Úvod do Windows
- Úvod do IOT