Co je NLP?
NLP je zkratka pro zpracování přirozeného jazyka. Je to podpole nebo odvětví umělé inteligence (AI), které umožňuje počítačům porozumět lidským jazykům a zpracovávat je cenným způsobem. Jedná se o interakce mezi lidskými mluvenými (přirozenými) jazyky, jako je angličtina a počítače.
Definice
Zpracování přirozeného jazyka pomáhá počítačům pozorovat, analyzovat, porozumět a odvodit cenný význam z přirozených nebo lidských mluvených jazyků. Úkoly, jako je překlad, automatická sumarizace a extrakce vztahů, rozpoznávání řeči, rozpoznávání pojmenovaných entit, segmentace témat a analýza sentimentu, mohou provádět vývojáři pomocí zpracování přirozeného jazyka (NLP). Aplikace NLP jsou těžké nebo náročné, protože počítač vyžaduje, aby s nimi lidé komunikovali pomocí programovacích jazyků, jako jsou Java, Python atd., Které jsou strukturované a jednoznačné. Lidské mluvené jazyky jsou však nejednoznačné a mění se s regionálními nebo sociálními změnami, a proto je obtížné naučit počítače porozumět přirozeným jazykům.
Porozumění
Při zpracování přirozeného jazyka čelí mnoha obtížím, a proto je v počítačové informatice obtížně charakterizován. Jedním z hlavních problémů, kterému NLP čelí, je to, že mnoho slov má více významů. Lidé je snadno rozlišují, ale pro počítače jsou obtížné. Například slovo „deska“ může znamenat prkénko, tabulí nebo představenstvo. Rozdíl je chápán větou, která mu předcházela, nebo slovy, která obklopují „tabuli“.
- Je hlavou představenstva.
- Problém vyřešila na desce.
Lidé by snadno pochopili, že „deska“ v první větě odkazuje na správní radu a ve druhé na tabuli, ale ne na počítačích.
Navzdory těmto obtížím zvyšují počítače schopnost porozumět lidským jazykům. Znalost různých jazykových oborů pomáhá tento proces urychlit:
- Morfologie : Jedná se o studium tvorby slov ze základních nebo primitivních jednotek.
- Morfém : Jedná se o základní jednotku významu v jazyce.
- Fonologie : Jedná se o studium zvukových systémů.
- Syntaxe : Označuje způsob, jakým jsou slova a fráze uspořádány do věty.
- Sémantika: Jedná se o význam slov a vět.
- Pragmatika : Jedná se o porozumění, interpretaci a použití vět v různých situacích.
- Diskuse : Označuje, jak předchozí věta ovlivňuje význam nebo interpretaci následující věty.
- Světové znalosti : Týká se obecných znalostí o světě.
Práce s NLP
Proces zpracování přirozeného jazyka lze provést ve třech krocích:
- Proces převodu řeči na text.
- Značení části řeči
- Převod textu na řeč.
Pochopme každý krok jeden po druhém:
1. Řeč na text:
Jedná se o čtení psaného textu v lidském nebo přirozeném jazyce. Je to proces analýzy a porozumění přirozenému jazyku, který počítač získal jako vstup. Počítač používá různé algoritmy nebo vestavěný statistický model, který provádí rozpoznávání řeči, což pomáhá převádět přijatý přirozený jazyk na programovací jazyk. To se provádí provedením Lexikální analýzy, která rozdělí celé přijaté údaje na malé věty nebo slova.
2. Značení řeči nebo disambiguace kategorie slov:
V tomto procesu jsou gramatické formy, jako jsou substantiva, přídavná jména, slovesa, časy atd., Identifikovány pomocí Lexikonových pravidel zvaných syntaktická analýza . Kreslí také přesný nebo slovníkový význam textu zvaného sémantická analýza . Provádí také diskurzní integraci, která interpretuje význam věty podle předchozí věty.
3. Převod textu na řeč:
V tomto kroku je text v programovacím jazyce převeden na textový nebo zvukový formát, který je pro uživatele hodnotný.
Výhody NLP
- Automatické shrnutí
- Rozlišení koreference
- Analýza diskursu
- Snižuje zátěž při učení syntaxe
- Není nutný žádný výcvik
- Umožňuje neprogramátorům komunikovat s výpočetními systémy
- Lze interpretovat běžné synonyma vstupu
- Lepší a efektivní výsledky
- Zpracování vyhledávání říká, co uživatel přesně znamená
- Více dolování dat znamená více dat pro růst
- Může provádět složité vyhledávání
- Kontextové porozumění
Požadované dovednosti
- Programovací dovednosti
- Znalosti o strojovém učení
- Běžné problémy s NLP
- NLP nástroje
- Schopnost porozumět výzkumným dokumentům
- Vytváření prototypů
- Schopnost učit se nové věci
- Dovednosti softwarového inženýrství
- Pravděpodobnost a statistika
- Jazykové znalosti
- Rekurzivní neuronové sítě
Proč používáme NLP?
- Pro strojový překlad
- Pro automatické shrnutí
- Pro analýzu sentimentu
- Pro klasifikaci textu
- Pro zodpovězení otázek
- Pro jazykové modelování
- Pro rozpoznávání řeči
- Pro generování titulků
- Pro uznání pojmenované entity (NER)
- Pro značkování části řeči
- Pro sémantické analyzování
- Pro detekci parafrází
- Pro rozpoznávání znaků
- Pro kontrolu pravopisu
- Pro Chatboty
- Pro zákaznický servis
- Pro tržní zpravodajství
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu?
Rostoucí aplikace a zájem o oblast zpracování přirozeného jazyka vytvořily různé příležitosti pro odborníky specializující se na strojové učení, výpočetní lingvistiku a datovou vědu. Velké společnosti jako Google, Facebook, skupina Forte, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express a Ernst & Young a mnoho dalších najímá analytiky a experty na zpracování přirozeného jazyka.
Různé pracovní pozice související se zpracováním přirozeného jazyka jsou vědci NLP, inženýr NLP, architekt NLP, vědec aplikovaného výzkumu NLP, vědec kognitivních dat, hlas přes umělce a mnoho dalších. Průměrná mzda za práci související se zpracováním přirozeného jazyka se pohybuje od 76 343 $ ročně do 142 912 USD ročně.
Závěr
Pokud máte zájem o interakci s výpočetními systémy a máte programovací a jazykové znalosti, je pro vás učení přírodního jazyka velmi cenné. Kvůli nárůstu dat a potřebě interakce s počítači se každým dnem zvyšuje potřeba zpracování přirozeného jazyka a na trh přicházejí různé pracovní příležitosti s hezkými balíčky. Proto v budoucnu existuje velký rozsah NLP.
Doporučené články
Toto byl průvodce Co je NLP. Zde jsme diskutovali základní pojmy, rozsah, dovednosti, kariérní růst a výhody NLP. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Nástroje vizualizace dat
- Co je MySQL databáze
- Hadoop databáze
- Co je technologie velkých dat?