logo

TechCodeview

Procesarea limbajului natural (NLP) – Prezentare generală

Sensul NLP este Procesarea limbajului natural (NLP), care este un domeniu fascinant și în evoluție rapidă, care intersectează informatica, inteligența artificială și lingvistica. NLP se concentrează pe interacțiunea dintre computere și limbajul uman, permițând mașinilor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbajul uman într-un mod care este atât semnificativ, cât și util. Odată cu creșterea volumului de date text generate în fiecare zi, de la postări pe rețelele sociale până la articole de cercetare, NLP a devenit un instrument esențial pentru extragerea de informații valoroase și automatizarea diferitelor sarcini.

Procesarea limbajului natural

În acest articol, vom explora conceptele și tehnicile fundamentale ale procesării limbajului natural, aruncând lumină asupra modului în care acesta transformă textul brut în informații utile. De la tokenizare și analiză până la analiza sentimentelor și traducerea automată, NLP cuprinde o gamă largă de aplicații care remodelează industriile și îmbunătățesc interacțiunile om-calculator. Indiferent dacă sunteți un profesionist experimentat sau nou în domeniu, această prezentare generală vă va oferi o înțelegere cuprinzătoare a NLP și a importanței sale în era digitală de astăzi.



Cuprins

Ce este procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural (NLP) este un domeniu al informaticii și un subdomeniu al inteligenței artificiale care își propune să facă computerele să înțeleagă limbajul uman. NLP folosește lingvistica computațională, care este studiul modului în care funcționează limbajul, și diverse modele bazate pe statistici, învățarea automată și învățarea profundă. Aceste tehnologii permit computerelor să analizeze și să proceseze textul sau datele vocale și să înțeleagă semnificația lor completă, inclusiv intențiile și emoțiile vorbitorului sau scriitorului.

NLP alimentează multe aplicații care folosesc limbaj, cum ar fi traducerea textului, recunoașterea vocii, rezumarea textului și chatbot-urile. Este posibil să fi folosit chiar dvs. unele dintre aceste aplicații, cum ar fi sisteme GPS operate prin voce, asistenți digitali, software de transmitere a vorbirii în text și roboți de serviciu pentru clienți. NLP ajută, de asemenea, companiile să-și îmbunătățească eficiența, productivitatea și performanța prin simplificarea sarcinilor complexe care implică limbajul.

Tehnici NLP

NLP cuprinde o gamă largă de tehnici care vizează să permită computerelor să proceseze și să înțeleagă limbajul uman. Aceste sarcini pot fi clasificate în mai multe domenii largi, fiecare abordând diferite aspecte ale procesării limbajului. Iată câteva dintre tehnicile cheie NLP:

1. Procesarea textului și preprocesarea în NLP

  • Tokenizare : Împărțirea textului în unități mai mici, cum ar fi cuvinte sau propoziții.
  • Stemming și lematizare : Reducerea cuvintelor la formele lor de bază sau rădăcină.
  • Eliminarea cuvintelor oprite : Eliminarea cuvintelor obișnuite (cum ar fi și, este) care ar putea să nu aibă un sens semnificativ.
  • Normalizarea textului : Standardizarea textului, inclusiv normalizarea majusculelor, eliminarea punctuației și corectarea erorilor de ortografie.

2. Sintaxa și analizarea în NLP

  • Etichetarea părții de vorbire (POS). : Atribuirea părților de vorbire fiecărui cuvânt dintr-o propoziție (de exemplu, substantiv, verb, adjectiv).
  • Analiza dependenței : Analizarea structurii gramaticale a unei propoziții pentru a identifica relațiile dintre cuvinte.
  • Analiza circumscripției : Împărțirea unei propoziții în părțile sau expresiile sale constitutive (de exemplu, sintagme nominale, expresii verbale).

3. Analiza semantică

  • Recunoașterea entității denumite (NER) : Identificarea și clasificarea entităților în text, cum ar fi numele de persoane, organizații, locații, date etc.
  • Dezambiguarea sensului cuvintelor (WSD) : Determinarea sensului unui cuvânt este folosit într-un context dat.
  • Rezoluția coreferenței : Identificarea când cuvinte diferite se referă la aceeași entitate într-un text (de exemplu, el se referă la Ioan).

4. Extragerea informațiilor

  • Extragerea entității : Identificarea unor entități specifice și a relațiilor acestora în cadrul textului.
  • Extragerea relației : Identificarea și clasificarea relațiilor dintre entități dintr-un text.

5. Clasificarea textului în NLP

  • Analiza sentimentelor : Determinarea sentimentului sau a tonului emoțional exprimat într-un text (de exemplu, pozitiv, negativ, neutru).
  • Modelarea subiectului : identificarea subiectelor sau temelor dintr-o colecție mare de documente.
  • Detectarea spamului : Clasificarea textului ca spam sau nu ca spam.

6. Generarea limbajului

  • Traducere automată : traducerea textului dintr-o limbă în alta.
  • Rezumat text : Producerea unui rezumat concis al unui text mai mare.
  • Generarea textului : Generarea automată a textului coerent și relevant din punct de vedere contextual.

7. Procesarea vorbirii

  • Recunoaștere a vorbirii : Transformarea limbii vorbite în text.
  • Sinteză Text-to-Speech (TTS). : Transformarea textului scris în limbaj vorbit.

8. Răspuns la întrebare

  • QA bazat pe recuperare : Găsirea și returnarea celui mai relevant fragment de text ca răspuns la o interogare.
  • QA generativ : Generarea unui răspuns pe baza informațiilor disponibile într-un corpus de text.

9. Sisteme de dialog

  • Chatbot și asistenți virtuali : Permite sistemelor să se angajeze în conversații cu utilizatorii, oferind răspunsuri și efectuând sarcini bazate pe intrarea utilizatorului.

10. Analiza sentimentelor și emoțiilor în NLP

  • Detectarea emoțiilor : Identificarea și clasificarea emoțiilor exprimate în text.
  • Opinie Mining : analiza opiniilor sau recenziilor pentru a înțelege sentimentul publicului față de produse, servicii sau subiecte.

Funcționarea procesării limbajului natural (NLP)

Funcționarea procesării limbajului natural

Lucrul în procesarea limbajului natural (NLP) implică de obicei utilizarea tehnicilor de calcul pentru a analiza și înțelege limbajul uman. Aceasta poate include sarcini precum înțelegerea limbii, generarea limbii și interacțiunea limbii.

Stocare a datelor : Stocarea datelor text colectate într-un format structurat, cum ar fi o bază de date sau o colecție de documente.

2. Preprocesarea textului

Preprocesarea este crucială pentru curățarea și pregătirea datelor brute de text pentru analiză. Pașii obișnuiți de preprocesare includ:

  • Tokenizare : Împărțirea textului în unități mai mici, cum ar fi cuvinte sau propoziții.
  • Minuscule : convertirea întregului text în litere mici pentru a asigura uniformitatea.
  • Eliminarea cuvintelor oprite : Eliminarea cuvintelor obișnuite care nu au un sens semnificativ, cum ar fi și, the, is.
  • Eliminarea punctuației : Eliminarea semnelor de punctuație.
  • Stemming și lematizare : Reducerea cuvintelor la formele lor de bază sau rădăcină. Derivarea taie sufixele, în timp ce lematizarea ia în considerare contextul și convertește cuvintele la forma lor de bază semnificativă.
  • Normalizarea textului : Standardizarea formatului textului, inclusiv corectarea erorilor de ortografie, extinderea contracțiilor și gestionarea caracterelor speciale.

3. Reprezentarea textului

  • Pungă de cuvinte (BoW) : Reprezentarea textului ca o colecție de cuvinte, ignorând gramatica și ordinea cuvintelor, dar ținând evidența frecvenței cuvintelor.
  • Frecvența termenului - Frecvența inversă a documentului (TF-IDF) : O statistică care reflectă importanța unui cuvânt dintr-un document în raport cu o colecție de documente.
  • Înglobare de cuvinte : Folosind reprezentări vectoriale dense ale cuvintelor în care cuvintele similare din punct de vedere semantic sunt mai apropiate între ele în spațiul vectorial (de exemplu, Word2Vec, GloVe).

4. Extragerea caracteristicilor

Extragerea de caracteristici semnificative din datele text care pot fi utilizate pentru diferite sarcini NLP.

  • N-grame : Capturarea unor secvențe de N cuvinte pentru a păstra contextul și ordinea cuvintelor.
  • Caracteristici sintactice : Folosind părți ale etichetelor de vorbire, dependențe sintactice și arbori de analiză.
  • Caracteristici semantice : Utilizarea înglobărilor de cuvinte și a altor reprezentări pentru a capta sensul și contextul cuvintelor.

5. Selecția modelului și instruirea

Selectarea și antrenamentul unui model de învățare automată sau de învățare profundă pentru a efectua sarcini specifice NLP.

  • Învățare supravegheată : Utilizarea datelor etichetate pentru a antrena modele cum ar fi SVM (Support Vector Machines), Random Forests sau modele de învățare profundă precum Rețele neuronale convoluționale (CNN) și Rețele neuronale recurente (RNN).
  • Învățare nesupravegheată : aplicarea unor tehnici precum gruparea sau modelarea subiectelor (de ex., Alocarea latent Dirichlet) pe date neetichetate.
  • Modele pre-antrenate : Folosind modele de limbaj pre-antrenate, cum ar fi BERT, GPT sau modele bazate pe transformatoare care au fost antrenate pe corpuri mari.

6. Implementarea modelului și inferența

Implementarea modelului instruit și utilizarea acestuia pentru a face predicții sau a extrage informații din noi date text.

  • Clasificarea textului : Clasificarea textului în clase predefinite (de exemplu, detectarea spamului, analiza sentimentelor).
  • Recunoașterea entității denumite (NER) : Identificarea și clasificarea entităților din text.
  • Traducere automată : traducerea textului dintr-o limbă în alta.
  • Răspuns la întrebare : Oferirea de răspunsuri la întrebări pe baza contextului oferit de datele text.

7. Evaluare și optimizare

Evaluarea performanței algoritmului NLP folosind valori precum acuratețea, precizia, rechemarea, scorul F1 și altele.

  • Reglajul hiperparametrilor : Ajustarea parametrilor modelului pentru a îmbunătăți performanța.
  • Analiza erorilor : Analizarea erorilor pentru a înțelege punctele slabe ale modelului și pentru a îmbunătăți robustețea.

8. Iterație și îmbunătățire

Îmbunătățirea continuă a algoritmului prin încorporarea de date noi, rafinarea tehnicilor de preprocesare, experimentarea cu diferite modele și optimizarea caracteristicilor.

Există o varietate de tehnologii legate de procesarea limbajului natural (NLP) care sunt utilizate pentru a analiza și înțelege limbajul uman. Unele dintre cele mai comune includ:

  1. Învățare automată: NLP se bazează foarte mult pe învățare automată tehnici precum învățarea supravegheată și nesupravegheată, învățarea profundă și învățarea prin consolidare pentru a antrena modele pentru a înțelege și a genera limbajul uman.
  2. Truse de instrumente pentru limbajul natural (NLTK) și alte biblioteci: NLTK este o bibliotecă open-source populară în Python care oferă instrumente pentru sarcini NLP, cum ar fi tokenizarea, stemming și etichetarea parțială a vorbirii. Alte biblioteci populare includ spaCy, OpenNLP și CoreNLP.
  3. Analizoare: Analizatorii sunt utilizați pentru a analiza structura sintactică a propozițiilor, cum ar fi analizarea dependenței și analizarea circumscripțiilor.
  4. Sisteme Text-to-Speech (TTS) și Speech-to-Text (STT): Sistemele TTS convertesc textul scris în cuvinte rostite, în timp ce sistemele STT convertesc cuvintele rostite în text scris.
  5. Sisteme de recunoaștere a entității denumite (NER). : Sistemele NER identifică și extrag din text entități numite, cum ar fi persoane, locuri și organizații.
  6. Analiza sentimentelor : O tehnică de înțelegere a emoțiilor sau opiniilor exprimate într-un text, prin utilizarea diferitelor tehnici, cum ar fi metode bazate pe lexic, bazate pe învățare automată și pe baza de învățare profundă
  7. Traducere automată: NLP este folosit pentru traducerea limbilor dintr-o limbă în alta prin intermediul unui computer.
  8. Chatbots: NLP este folosit pentru chatbot-uri care comunică cu alți chatbot-uri sau oameni prin metode auditive sau textuale.
  9. AI Software: NLP este utilizat în software-ul de răspuns la întrebări pentru reprezentarea cunoștințelor, raționamentul analitic, precum și regăsirea informațiilor.

Aplicații ale procesării limbajului natural (NLP):

  • Filtre de spam: Unul dintre cele mai iritante lucruri despre e-mail este spamul. Gmail folosește procesarea limbajului natural (NLP) pentru a discerne care e-mailuri sunt legitime și care sunt spam. Aceste filtre de spam se uită la textul din toate e-mailurile pe care le primiți și încearcă să vă dați seama ce înseamnă să vedeți dacă este sau nu spam.
  • Trading algoritmic: Tranzacționarea algoritmică este utilizată pentru a prezice condițiile pieței de valori. Folosind NLP, această tehnologie examinează titlurile de știri despre companii și acțiuni și încearcă să le înțeleagă semnificația pentru a determina dacă ar trebui să cumpărați, să vindeți sau să dețineți anumite acțiuni.
  • Răspunsuri la întrebări: NLP poate fi văzut în acțiune utilizând Căutarea Google sau Serviciile Siri. O utilizare majoră a NLP este de a face motoarele de căutare să înțeleagă semnificația a ceea ce cerem și de a genera limbaj natural în schimb pentru a ne oferi răspunsurile.
  • Informații rezumative: Pe internet, există o mulțime de informații, iar multe dintre ele vin sub formă de documente sau articole lungi. NLP este folosit pentru a descifra semnificația datelor și apoi oferă rezumate mai scurte ale datelor, astfel încât oamenii să le poată înțelege mai rapid.

Domeniul viitor:

  • Boti: Chatbot-ii ajută clienții să ajungă rapid la obiect, răspunzând la întrebări și îndrunându-i către resurse și produse relevante la orice oră din zi sau din noapte. Pentru a fi eficienți, chatboții trebuie să fie rapid, inteligenți și ușor de utilizat. Pentru a realiza acest lucru, chatboții folosesc NLP pentru a înțelege limbajul, de obicei prin interacțiuni de recunoaștere a textului sau a vocii.
  • Sprijinirea interfeței de utilizare invizibile: Aproape fiecare conexiune pe care o avem cu mașinile implică comunicarea umană, atât vorbită, cât și scrisă. Amazon’s Echo este doar o ilustrare a tendinței de a pune oamenii în contact mai strâns cu tehnologia în viitor. Conceptul de interfață de utilizator invizibilă sau zero se va baza pe comunicarea directă între utilizator și mașină, fie prin voce, text sau o combinație a celor două. NLP ajută la transformarea acestui concept într-un lucru din lumea reală.
  • Căutare mai inteligentă: Viitorul NLP include, de asemenea, căutare îmbunătățită, ceva despre care discutăm la Expert System de mult timp. Căutarea mai inteligentă permite unui chatbot să înțeleagă cererea unui client și poate activa funcția de căutare așa cum vorbiți (la fel cum ați putea interoga Siri), mai degrabă decât să se concentreze pe cuvinte cheie sau subiecte. Google a anunțat recent că au fost adăugate capabilități NLP la Google Drive, permițând utilizatorilor să caute documente și conținut folosind limbajul natural.

Îmbunătățiri viitoare:

  • Companii precum Google experimentează cu rețele neuronale profunde (DNN) pentru a depăși limitele NLP și pentru a face posibil ca interacțiunile de la om la mașină să se simtă la fel ca interacțiunile de la om la om.
  • Cuvintele de bază pot fi subdivizate în semantică adecvată și utilizate în algoritmii NLP.
  • Algoritmii NLP pot fi utilizați în diferite limbi care nu sunt disponibile în prezent, cum ar fi limbile regionale sau limbile vorbite în zonele rurale etc.
  • Traducerea unei propoziții într-o limbă în aceeași propoziție într-o altă limbă într-un domeniu mai larg.

Concluzie

În concluzie, domeniul procesării limbajului natural (NLP) a transformat semnificativ modul în care oamenii interacționează cu mașinile, permițând o comunicare mai intuitivă și mai eficientă. NLP cuprinde o gamă largă de tehnici și metodologii pentru a înțelege, interpreta și genera limbajul uman. De la sarcini de bază precum tokenizarea și etichetarea parțială a vorbirii până la aplicații avansate precum analiza sentimentelor și traducerea automată, impactul NLP este evident în diferite domenii. Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, condusă de progresele în învățarea automată și inteligența artificială, potențialul NLP de a îmbunătăți interacțiunea om-calculator și de a rezolva provocările complexe legate de limbaj rămâne imens. Înțelegerea conceptelor și aplicațiilor de bază ale procesării limbajului natural este crucială pentru oricine dorește să își valorifice capacitățile în peisajul digital modern.

Procesarea limbajului natural – Întrebări frecvente

Ce sunt modelele NLP?

Modelele NLP sunt sisteme computaționale care pot procesa date din limbajul natural, cum ar fi textul sau vorbirea, și pot efectua diverse sarcini, cum ar fi traducerea, rezumarea, analiza sentimentelor etc. Modelele NLP se bazează, de obicei, pe tehnici de învățare automată sau de învățare profundă care învață din cantități de date lingvistice.

Care sunt tipurile de modele NLP?

Modelele NLP pot fi clasificate în două tipuri principale: bazate pe reguli și statistice. Modelele bazate pe reguli folosesc reguli și dicționare predefinite pentru a analiza și genera date în limbaj natural. Modelele statistice folosesc metode probabilistice și abordări bazate pe date pentru a învăța din datele lingvistice și pentru a face predicții.

Care sunt provocările modelelor NLP?

Modelele NLP se confruntă cu multe provocări din cauza complexității și diversității limbajului natural. Unele dintre aceste provocări includ ambiguitatea, variabilitatea, dependența de context, limbajul figurat, specificitatea domeniului, zgomotul și lipsa datelor etichetate.

Care sunt aplicațiile modelelor NLP?

Modelele NLP au multe aplicații în diverse domenii și industrii, cum ar fi motoarele de căutare, chatbot-uri, asistenți vocali, analiza rețelelor sociale, extragerea de text, extragerea de informații, generarea limbajului natural, traducerea automată, recunoașterea vorbirii, rezumarea textului, răspunsul la întrebări, analiza sentimentelor, și altele.