logo

TechCodeview

Natural Language Processing (NLP) – Yleiskatsaus

NLP:n merkitys on Natural Language Processing (NLP), joka on kiehtova ja nopeasti kehittyvä ala, joka leikkaa tietotekniikan, tekoälyn ja kielitieteen. NLP keskittyy tietokoneiden ja ihmisten kielen väliseen vuorovaikutukseen, jolloin koneet voivat ymmärtää, tulkita ja tuottaa ihmiskieltä mielekkäällä ja hyödyllisellä tavalla. Päivittäin tuotetun tekstidatan määrän kasvaessa sosiaalisen median viesteistä tutkimusartikkeleihin NLP:stä on tullut olennainen työkalu arvokkaiden oivallusten poimimiseen ja eri tehtävien automatisointiin.

Luonnollisen kielen käsittely



Tässä artikkelissa tutkimme luonnollisen kielen käsittelyn peruskäsitteitä ja tekniikoita ja valaisemme, kuinka se muuttaa raakatekstin käyttökelpoiseksi tiedoksi. Tokenisoinnista ja jäsentämisestä tunteiden analysointiin ja konekääntämiseen, NLP kattaa laajan valikoiman sovelluksia, jotka muokkaavat toimialoja ja tehostavat ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutusta. Olitpa kokenut ammattilainen tai uusi alalla, tämä yleiskatsaus antaa sinulle kattavan käsityksen NLP:stä ja sen merkityksestä nykypäivän digitaalisella aikakaudella.

Sisällysluettelo

string.replaceall java

Mitä luonnollisen kielen käsittely on?

Natural Language Processing (NLP) on tietojenkäsittelytieteen ala ja tekoälyn osa-alue, jonka tavoitteena on saada tietokoneet ymmärtämään ihmisen kieltä. NLP käyttää laskennallista lingvistiikkaa, joka tutkii kielten toimintaa, sekä erilaisia ​​tilastoihin, koneoppimiseen ja syväoppimiseen perustuvia malleja. Näiden tekniikoiden avulla tietokoneet voivat analysoida ja käsitellä teksti- tai äänidataa ja ymmärtää niiden täyden merkityksen, mukaan lukien puhujan tai kirjoittajan aikomukset ja tunteet.



NLP tarjoaa monia kieliä käyttäviä sovelluksia, kuten tekstin kääntämistä, äänentunnistusta, tekstin yhteenvetoa ja chatbotteja. Olet saattanut itse käyttää joitain näistä sovelluksista, kuten ääniohjattuja GPS-järjestelmiä, digitaalisia avustajia, puheen tekstiksi -ohjelmistoja ja asiakaspalvelubotteja. NLP auttaa myös yrityksiä parantamaan tehokkuuttaan, tuottavuuttaan ja suorituskykyään yksinkertaistamalla monimutkaisia ​​kielenkäyttöön liittyviä tehtäviä.

NLP-tekniikat

NLP sisältää laajan valikoiman tekniikoita, joiden avulla tietokoneet voivat käsitellä ja ymmärtää ihmisten kieltä. Nämä tehtävät voidaan luokitella useisiin laajoihin alueisiin, joista jokainen käsittelee kielenkäsittelyn eri näkökohtia. Tässä on joitain tärkeimmistä NLP-tekniikoista:

1. Tekstinkäsittely ja esikäsittely NLP:ssä

  • Tokenointi : Tekstin jakaminen pienempiin yksiköihin, kuten sanoihin tai lauseisiin.
  • Stemming ja lemmatisaatio : Sanojen pelkistäminen perus- tai juurimuotoonsa.
  • Pysäytyssanan poisto : Poistaa yleisiä sanoja (kuten ja, on), joilla ei välttämättä ole merkittävää merkitystä.
  • Tekstin normalisointi : Tekstin standardointi, mukaan lukien kirjainten normalisointi, välimerkkien poistaminen ja kirjoitusvirheiden korjaaminen.

2. Syntaksi ja jäsennys NLP:ssä

  • Osa-of-Speech (POS) merkitseminen : Puheenosien määrittäminen jokaiselle lauseen sanalle (esim. substantiivi, verbi, adjektiivi).
  • Riippuvuuden jäsentäminen : Lauseen kieliopin rakenteen analysointi sanojen välisten suhteiden tunnistamiseksi.
  • Vaalipiirin jäsentäminen : lauseen jakaminen sen muodostaviin osiin tai lauseisiin (esim. substantiivilauseisiin, verbilauseisiin).

3. Semanttinen analyysi

  • Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER) : Kokonaisuuksien tunnistaminen ja luokittelu tekstissä, kuten ihmisten, organisaatioiden, paikkojen, päivämäärät jne.
  • Word Sense Disambiguation (WSD) : Määrittää, mitä sanan merkitystä tietyssä kontekstissa käytetään.
  • Coreference Resoluutio : Sen tunnistaminen, milloin eri sanat viittaavat samaan tekstissä olevaan kokonaisuuteen (esim. hän viittaa Johniin).

4. Tietojen talteenotto

  • Kokonaisuuden purkaminen : Tiettyjen entiteettien ja niiden suhteiden tunnistaminen tekstissä.
  • Suhteen purkaminen : Tekstin entiteettien välisten suhteiden tunnistaminen ja luokittelu.

5. Tekstin luokittelu NLP:ssä

  • Tunneanalyysi : Tekstissä ilmaistun tunteen tai tunnesävyn määrittäminen (esim. positiivinen, negatiivinen, neutraali).
  • Aihemallinnus : Aiheiden tai teemojen tunnistaminen suuresta dokumenttikokoelmasta.
  • Roskapostin tunnistus : Luokittelee tekstin roskapostiksi vai ei roskapostiksi.

6. Kielen sukupolvi

  • Konekäännös : Tekstin kääntäminen kielestä toiseen.
  • Tekstin yhteenveto : Suppean yhteenvedon tekeminen suuremmasta tekstistä.
  • Tekstin luominen : Luo automaattisesti johdonmukaista ja asiayhteyteen liittyvää tekstiä.

7. Puheenkäsittely

  • Puheentunnistus : Puhutun kielen muuntaminen tekstiksi.
  • Tekstistä puheeksi (TTS) synteesi : kirjoitetun tekstin muuntaminen puhutuksi kieleksi.

8. Kysymykseen vastaaminen

  • Noutopohjainen laadunvarmistus : Etsii ja palauttaa osuvimman tekstikohdan vastauksena kyselyyn.
  • Generatiivinen laadunvarmistus : Luodaan vastaus tekstikorpuksen saatavilla olevien tietojen perusteella.

9. Dialogijärjestelmät

  • Chatbotit ja virtuaaliset avustajat : Sallii järjestelmien osallistua keskusteluihin käyttäjien kanssa, antaa vastauksia ja suorittaa tehtäviä käyttäjän syötteiden perusteella.

10. Tunne- ja tunneanalyysi NLP:ssä

  • Tunteiden tunnistus : Tekstissä ilmaistujen tunteiden tunnistaminen ja luokittelu.
  • Mielipide Mining : mielipiteiden tai arvostelujen analysointi ymmärtääksesi yleisön mielipiteitä tuotteita, palveluita tai aiheita kohtaan.

Working of Natural Language Processing (NLP)

Luonnollisen kielen käsittelyn työskentely



java heittää char merkkijonoon

Luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) työskentelyyn kuuluu tyypillisesti laskennallisten tekniikoiden käyttäminen ihmisen kielen analysoimiseksi ja ymmärtämiseksi. Tämä voi sisältää tehtäviä, kuten kielen ymmärtäminen, kielten luominen ja kielten vuorovaikutus.

Tietovarasto : Kerätyn tekstidatan tallentaminen jäsenneltyyn muotoon, kuten tietokantaan tai asiakirjojen kokoelmaan.

2. Tekstin esikäsittely

Esikäsittely on ratkaisevan tärkeää raakatekstidatan puhdistamiseksi ja valmistelemiseksi analysointia varten. Yleisiä esikäsittelyvaiheita ovat:

  • Tokenointi : Tekstin jakaminen pienempiin yksiköihin, kuten sanoihin tai lauseisiin.
  • Pienet kirjaimet : Muunnetaan koko teksti pieniksi kirjaimille yhtenäisyyden varmistamiseksi.
  • Pysäytyssanan poisto : Poistaa yleisiä sanoja, joilla ei ole merkittävää merkitystä, kuten ja, on.
  • Välimerkkien poisto : Välimerkkien poistaminen.
  • Stemming ja lemmatisaatio : Sanojen pelkistäminen perus- tai juurimuotoonsa. Stubing katkaisee päätteet, kun taas lemmatisointi ottaa huomioon kontekstin ja muuntaa sanat merkitykselliseen perusmuotoonsa.
  • Tekstin normalisointi : Tekstimuodon standardointi, mukaan lukien kirjoitusvirheiden korjaaminen, supistuksen laajentaminen ja erikoismerkkien käsittely.

3. Tekstin esitys

  • Sanapussi (jousi) : Tekstin esittäminen sanojen kokoelmana, kielioppi ja sanajärjestys huomioimatta, mutta sanojen esiintymistiheyden seuraaminen.
  • Termitaajuus-käänteinen asiakirjataajuus (TF-IDF) : Tilasto, joka heijastaa sanan merkitystä asiakirjassa suhteessa asiakirjojen kokoelmaan.
  • Sanojen upotukset : Sanojen tiheiden vektoriesitysten käyttäminen, joissa semanttisesti samankaltaiset sanat ovat lähempänä toisiaan vektoriavaruudessa (esim. Word2Vec, GloVe).

4. Ominaisuuksien erottaminen

Poimitaan tekstidatasta merkityksellisiä ominaisuuksia, joita voidaan käyttää erilaisiin NLP-tehtäviin.

  • N-grammaa : N sanan sekvenssien sieppaus jonkin kontekstin ja sanajärjestyksen säilyttämiseksi.
  • Syntaktiset ominaisuudet : Puhetunnisteiden osien, syntaktisten riippuvuuksien ja jäsennyspuiden käyttäminen.
  • Semantiset ominaisuudet : Hyödynnä sanan upotuksia ja muita esityksiä sanan merkityksen ja kontekstin vangitsemiseksi.

5. Mallin valinta ja koulutus

Koneoppimis- tai syväoppimismallin valitseminen ja kouluttaminen tiettyjen NLP-tehtävien suorittamiseen.

  • Ohjattu oppiminen : Merkittyjen tietojen käyttäminen mallien, kuten tukivektorikoneiden (SVM), satunnaisten metsien tai syväoppimismallien, kuten konvoluutiohermoverkkojen (CNN) ja toistuvien hermoverkkojen (RNN) kouluttamiseen.
  • Ohjaamaton oppiminen : Käyttää tekniikoita, kuten klusterointia tai aihemallinnusta (esim. piilevä Dirichlet-allokaatio) merkitsemättömään dataan.
  • Esikoulutetut mallit : Hyödynnetään valmiiksi koulutettuja kielimalleja, kuten BERT, GPT tai muuntajapohjaisia ​​malleja, jotka on koulutettu suurille korpuille.

6. Mallin käyttöönotto ja päättely

Koulutetun mallin käyttöönotto ja sen käyttäminen ennusteiden tekemiseen tai oivallusten poimimiseen uudesta tekstidatasta.

myivecricket sisään
  • Tekstin luokitus : Tekstin luokittelu ennalta määritettyihin luokkiin (esim. roskapostin tunnistus, mielialan analyysi).
  • Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER) : Tekstin entiteettien tunnistaminen ja luokittelu.
  • Konekäännös : Tekstin kääntäminen kielestä toiselle.
  • Kysymykseen vastaaminen : Vastausten antaminen kysymyksiin tekstidatan tarjoaman kontekstin perusteella.

7. Arviointi ja optimointi

NLP-algoritmin suorituskyvyn arviointi käyttämällä mittareita, kuten tarkkuus, tarkkuus, palautus, F1-pisteet ja muut.

  • Hyperparametrien viritys : Mallin parametrien säätäminen suorituskyvyn parantamiseksi.
  • Virheanalyysi : Virheiden analysointi mallin heikkouksien ymmärtämiseksi ja kestävyyden parantamiseksi.

8. Iterointi ja parantaminen

Algoritmia parannetaan jatkuvasti lisäämällä uutta dataa, parantamalla esikäsittelytekniikoita, kokeilemalla erilaisia ​​malleja ja optimoimalla ominaisuuksia.

On olemassa useita luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) liittyviä teknologioita, joita käytetään ihmisen kielen analysointiin ja ymmärtämiseen. Jotkut yleisimmistä ovat:

  1. Koneoppiminen: NLP luottaa vahvasti siihen koneoppiminen tekniikoita, kuten ohjattua ja ohjaamatonta oppimista, syväoppimista ja vahvistusoppimista, joilla koulutetaan malleja ymmärtämään ja luomaan ihmisen kieltä.
  2. Natural Language Toolkits (NLTK) ja muut kirjastot: NLTK on Pythonin suosittu avoimen lähdekoodin kirjasto, joka tarjoaa työkaluja NLP-tehtäviin, kuten tokenointiin, varsinaiseen merkintään ja puheen osan merkitsemiseen. Muita suosittuja kirjastoja ovat spaCy, OpenNLP ja CoreNLP.
  3. Jäsentimet: Jäsentimiä käytetään lauseiden syntaktisen rakenteen analysointiin, kuten riippuvuusjäsennykseen ja vaalipiirin jäsennykseen.
  4. Tekstistä puheeksi (TTS) ja puheesta tekstiksi (STT) -järjestelmät: TTS-järjestelmät muuntavat kirjoitetun tekstin puhutuksi, kun taas STT-järjestelmät muuntavat puhutut sanat kirjoitetuksi tekstiksi.
  5. Named Entity Recognition (NER) -järjestelmät : NER-järjestelmät tunnistavat ja poimivat tekstistä nimetyt kokonaisuudet, kuten ihmiset, paikat ja organisaatiot.
  6. Tunneanalyysi : Tekniikka ymmärtää tekstissä ilmaistuja tunteita tai mielipiteitä käyttämällä erilaisia ​​tekniikoita, kuten sanastopohjaisia, koneoppimiseen perustuvia ja syväoppimiseen perustuvia menetelmiä
  7. Konekäännös: NLP:tä käytetään kielten kääntämiseen kielestä toiseen tietokoneen kautta.
  8. Chatbotit: NLP:tä käytetään chatboteissa, jotka kommunikoivat muiden chatbottien tai ihmisten kanssa kuulo- tai tekstimenetelmin.
  9. AI-ohjelmisto: NLP:tä käytetään kysymysvastausohjelmistoissa tiedon esittämiseen, analyyttiseen päättelyyn sekä tiedonhakuun.

Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) sovellukset:

  • Roskapostisuodattimet: Yksi ärsyttävimmistä asioista sähköpostissa on roskaposti. Gmail käyttää luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) tunnistaakseen, mitkä sähköpostit ovat laillisia ja mitkä roskapostia. Nämä roskapostisuodattimet tarkastelevat kaikkien vastaanottamiesi sähköpostien tekstiä ja yrittävät selvittää, mitä tarkoittaa roskapostin näkeminen.
  • Algoritminen kaupankäynti: Algoritmista kaupankäyntiä käytetään osakemarkkinoiden olosuhteiden ennustamiseen. NLP:n avulla tämä tekniikka tutkii yrityksiä ja osakkeita koskevia uutisotsikoita ja yrittää ymmärtää niiden merkityksen määrittääkseen, pitäisikö sinun ostaa, myydä vai pitää hallussaan tiettyjä osakkeita.
  • Kysymyksiin vastaaminen: NLP voidaan nähdä toiminnassa käyttämällä Google-hakua tai Siri-palveluita. NLP:n pääasiallinen käyttötarkoitus on saada hakukoneet ymmärtämään kysymiemme merkitys ja luomaan luonnollista kieltä vastineeksi meille vastausten antamisesta.
  • Yhteenveto tiedot: Internetissä on paljon tietoa, ja suuri osa siitä tulee pitkien asiakirjojen tai artikkeleiden muodossa. NLP:tä käytetään tietojen merkityksen tulkitsemiseen, ja se tarjoaa sitten lyhyempiä yhteenvetoja tiedoista, jotta ihmiset voivat ymmärtää sen nopeammin.

Tulevaisuuden laajuus:

  • Botit: Chatbotit auttavat asiakkaita pääsemään asiaan nopeasti vastaamalla tiedusteluihin ja ohjaamalla heitä asiaankuuluviin resursseihin ja tuotteisiin milloin tahansa päivästä tai yöstä. Ollakseen tehokkaita chatbottien on oltava nopeita, älykkäitä ja helppokäyttöisiä. Tämän saavuttamiseksi chatbotit käyttävät NLP:tä kielen ymmärtämiseen, yleensä tekstin tai äänentunnistuksen kautta.
  • Näkymättömän käyttöliittymän tukeminen: Lähes kaikkiin yhteyksiimme koneisiin liittyy ihmisten välistä kommunikaatiota, sekä suullista että kirjallista. Amazon's Echo on vain yksi esimerkki suuntauksesta, jonka mukaan ihmiset tulevat olemaan tiiviimmin yhteydessä teknologiaan tulevaisuudessa. Näkymättömän tai nollakäyttöliittymän käsite perustuu käyttäjän ja koneen väliseen suoraan viestintään joko puheella, tekstillä tai näiden kahden yhdistelmällä. NLP auttaa tekemään tästä konseptista todellisen asian.
  • Älykkäämpi haku: NLP:n tulevaisuuteen kuuluu myös parannettu haku, josta olemme keskustelleet Expert Systemissä pitkään. Älykkäämmän haun avulla chatbot voi ymmärtää asiakkaan pyynnön, ja se voi mahdollistaa haun kuten sinä puhut (samalla tavalla kuin voisit tehdä kyselyn Sirille) sen sijaan, että keskittyisi avainsanoihin tai aiheisiin. Google ilmoitti äskettäin, että Google Driveen on lisätty NLP-ominaisuudet, joiden avulla käyttäjät voivat etsiä asiakirjoja ja sisältöä luonnollisella kielellä.

Tulevat parannukset:

  • Googlen kaltaiset yritykset kokeilevat Deep Neural Networks (DNN) -verkkoja työntämään NLP:n rajoja ja mahdollistamaan ihmisten välisen vuorovaikutuksen tuntuvan samalta kuin ihmisten välinen vuorovaikutus.
  • Perussanat voidaan jakaa edelleen oikeaan semantiikkaan ja käyttää NLP-algoritmeissa.
  • NLP-algoritmeja voidaan käyttää useilla kielillä, jotka eivät tällä hetkellä ole saatavilla, kuten alueellisilla kielillä tai maaseutualueilla puhutuilla kielillä jne.
  • Yhden kielen lauseen kääntäminen samaan lauseeseen toisella kielellä laajemmin.

Johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että Natural Language Processing (NLP) -ala on merkittävästi muuttanut tapaa, jolla ihmiset ovat vuorovaikutuksessa koneiden kanssa, mikä mahdollistaa intuitiivisemman ja tehokkaamman viestinnän. NLP kattaa laajan valikoiman tekniikoita ja menetelmiä ihmisen kielen ymmärtämiseksi, tulkitsemiseksi ja luomiseksi. NLP:n vaikutus näkyy useilla eri aloilla perustehtävistä, kuten tokenisoinnista ja puheen osan merkitsemisestä, kehittyneisiin sovelluksiin, kuten mielialan analysointiin ja konekääntämiseen. Kun tekniikka kehittyy edelleen koneoppimisen ja tekoälyn edistymisen vetämänä, NLP:n mahdollisuudet parantaa ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutusta ja ratkaista monimutkaisia ​​kieliin liittyviä haasteita ovat edelleen valtavat. Natural Language Processingin ydinkäsitteiden ja sovellusten ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää kaikille, jotka haluavat hyödyntää sen kykyjä nykyaikaisessa digitaalisessa ympäristössä.

Luonnollisen kielen käsittely – UKK

Mitä ovat NLP-mallit?

NLP-mallit ovat laskennallisia järjestelmiä, jotka voivat käsitellä luonnollisen kielen dataa, kuten tekstiä tai puhetta, ja suorittaa erilaisia ​​tehtäviä, kuten kääntämistä, yhteenvetoa, tunteiden analysointia jne. NLP-mallit perustuvat yleensä koneoppimiseen tai syväoppimistekniikoihin, jotka oppivat suurilta kielidatan määriä.

Millaisia ​​NLP-malleja on?

NLP-mallit voidaan luokitella kahteen päätyyppiin: sääntöpohjaisiin ja tilastollisiin. Sääntöpohjaiset mallit käyttävät ennalta määritettyjä sääntöjä ja sanakirjoja luonnollisen kielen datan analysointiin ja luomiseen. Tilastomallit käyttävät todennäköisyyspohjaisia ​​menetelmiä ja datalähtöisiä lähestymistapoja oppiakseen kielitiedoista ja tehdäkseen ennusteita.

dhl merkitys

Mitkä ovat NLP-mallien haasteet?

NLP-mallit kohtaavat monia haasteita luonnollisen kielen monimutkaisuuden ja monimuotoisuuden vuoksi. Joitakin näistä haasteista ovat epäselvyys, vaihtelevuus, kontekstiriippuvuus, kuvakieli, toimialuekohtaisuus, kohina ja merkittyjen tietojen puute.

Mitkä ovat NLP-mallien sovellukset?

NLP-malleilla on monia sovelluksia eri aloilla ja toimialoilla, kuten hakukoneet, chatbotit, puheavustajat, sosiaalisen median analyysi, tekstinlouhinta, tiedon poiminta, luonnollisen kielen luominen, konekäännös, puheentunnistus, tekstin yhteenveto, kysymyksiin vastaaminen, mielialan analyysi, ja enemmän.