Vad är naturlig språkbehandling?
Tidigare brukade människor lära sig datorspråk för att arbeta med datorer. Nu görs datorer smarta nog för att lära sig och förstå mänskligt (naturligt) språk.
Naturligt språkbearbetning är ett underområde för konstgjord intelligens som behandlar behandlingen av språket som talas av människor. Således underlätta samspelet mellan dator och människa.
Förstå naturlig språkbearbetning:
Konstgjord intelligens betyder att göra datorer lika intelligenta som en människa. Naturligt språkbearbetning är en del av AI. Naturligt språkbearbetning gör det möjligt för datorer att förstå, utföra en åtgärd och interagera med människor med sitt språk. Det kan användas i många områden som att skicka kommandon för att utföra vissa åtgärder, konvertera tal till text och dokumentera det, berätta vägbeskrivningar i bilar etc.
Men NLP (Natural Language Processing) är inte lätt att implementera. Datorer är utformade för att arbeta med strukturerad data, följa väl definierade kommandon och använda standardiserat språk. De är mycket systematiska när det gäller bearbetning. Men naturligt språk är inte strukturerat. Det finns många faktorer som kan påverka språket som talas av en person som en region, lokalitet, slang, uttal osv. Även samma ord kan ha olika betydelser beroende på sammanhang. För att göra datorn tillräckligt smart för att förstå och arbeta med en människa på sitt språk måste den utformas så att den förstår naturliga språkens flexibilitet. Den borde kunna styra vad exakt en person vill säga i ett givet sammanhang.
Med kraften i maskininlärning kan datorer läras naturligt språk. Flera uppsättningar text matas till datorer och behandlar uppsättningarna med hjälp av textanalysatoralgoritmer för att lära datorn om hur naturligt språk fungerar.
Tekniker som används i naturligt språkbearbetning:
Naturligt språkbearbetning hjälper till att utvinna värdefull information från en text och lära av den. Betrakta nedanstående stycke som ett exempel
Företaget xtz flygbolag erbjuder en anständig service. Alla anställda är mycket samarbetsvilliga, särskilt flygvärdinna Nora, James och Liya. Det enda problemet med flygningarna är att det försenades mycket ofta. Även ibland avbryts flyg också.
Nedan är några av de tekniker som används i NLP:
- Grammatikinduktion: Det hjälper till att skriva korrekt grammatik. I exemplet ovan används inte ordet "får" korrekt, kommer att markeras när det används i NLP-motorn.
- S entimentanalys: NLP används för att analysera den positiva och negativa karaktären av meningen. Till exempel, i ovanstående stycke är "flygbolag tillhandahåller anständig service" och "anställda är mycket samarbetsvilliga" positiva kommentarer medan "mycket försenat mycket ofta" är en negativ kommentar.
- Aspect Mining: NLP använder aspektbrytning för att bestämma vilken aspekt som är positiv och vilken aspekt som är negativ. I exemplet ovan är personalen en positiv aspekt medan flygtjänsten är en negativ aspekt.
- Namn entitetsigenkänning: Det används för att känna igen namnen på viktiga personer, organisation, ort, datum etc. Exempel, xyz flygbolag, Nora, James och Liya .
- Sammanfattning: NLP kan också användas för att sammanfatta text och tillhandahålla ett krux av texten. Det ger rangordningar för meningar enligt deras likhet med andra meningar. Således inkluderas meningen med den högsta rankningen i sammanfattningen.
- Ämnesigenkänning: NLP analyserar texten och hittar ämnet som texten huvudsakligen är relaterad till. Det kommer att extrahera några nyckelord och kategorisera dem under något ämne. I texten ovan är till exempel de två huvudämnena "anställd" och "flyg".
- S peech to Text Conversion: Om ovanstående stycke hade varit ett svar på feedbacksamtal kan det spelas in och konverteras till text. Efter det kan det analyseras ytterligare för serviceförbättringar.
Arbetar med naturlig språkbearbetning:
NLP även om en del av AI använder maskininlärningstekniker för att extrahera information och lärande från det. Maskininlärningsalgoritm fungerar på grundläggande av lärande medan du utför. NLP fortsätter också lärande baserat på givna insatser. Därför tenderar NLP trots misstag och vanliga språkstilar att förutse korrekt vad användaren vill säga. Nedan följer stegen i NLP:
- Lexikalisk analys: Lexikalisk analys innebär att man delar upp hela textsegmentet i meningar, ord och analyserar deras betydelse.
- Syntaktisk analys: Denna metod involverar förening av ord med andra ord, deras ordning i meningen och deras relativa betydelse.
- Semantisk analys: I denna analys kontrolleras meningen med meningen.
- Discourse Integration: Denna metod analyserar den relativa betydelsen av meningar och deras associering med andra meningar.
- Pragmatisk analys: Denna metod behandlar meningen i den verkliga världen av meningen.
Betydelsen av naturlig språkbearbetning:
Mängden tillgängliga data online ökar dag för dag. Det mesta av detta är ostrukturerad text. Att få värdefull information från dessa data är en utmanande uppgift. NLP kan användas i detta fall.
NLP-tekniker kan användas för konvertering av tal till text, för dem som inte kan skriva, kan använda NLP för att dokumentera saker. NLP-analys kan användas för att analysera känsla och hjälper därmed företag att få kundnöjdhet. IT hjälper användare som inte känner till teknik att arbeta med den enkelt.
Användning av naturlig språkbearbetning:
Nedan följer några av användningen av NLP:
- Sentiment Analyzer
- Tal till text
- Röstigenkänning
- Textklassificering
- Dokumentöversikt
- Fråga Svar
- Stavningskontroll
- Grammatik kontroll
Exempel på NLP:
Under de senaste åren har tekniktrender som artificiell intelligens blivit populära. Insatser har gjorts för att göra en dator lika smart som en människa. Detta har till viss del lyckats. NLP är en del av sådana ansträngningar. Nedan följer några exempel där NLP används:
- Amazon Alexa (maskinöversättning)
- Google Assistant (röstigenkänning)
- Grammatik (för att kontrollera grammatiska fel)
- Chatbot (fråga / svar)
- Sök Autocomplete
- Stavekontroll (stavningskontroll)
- Kundtjänst chatbot
- Roboter som utför åtgärder på kommando
- Bilarassistent
Slutsats
NLP spelar en viktig roll i maskin-mänsklig interaktion. I framtiden kan vi se mer och mer utveckling på detta område. Det kan göra det dagliga livet enklare och smartare.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till What is Natural Language Processing. Här diskuterade vi arbetet med Natural Language Processing, dess tillämpning inom olika områden, tekniker och några exempel. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Introduktion till NLP
- NLP-intervjufrågor med svar
- Vad är textbrytning?
- NLP i Python