logo

TechCodeview

Natural Language Processing (NLP) – Oversigt

Betydningen af ​​NLP er Natural Language Processing (NLP), som er et fascinerende og hurtigt udviklende felt, der krydser datalogi, kunstig intelligens og lingvistik. NLP fokuserer på interaktionen mellem computere og det menneskelige sprog, hvilket gør det muligt for maskiner at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog på en måde, der er både meningsfuld og nyttig. Med den stigende mængde tekstdata, der genereres hver dag, fra indlæg på sociale medier til forskningsartikler, er NLP blevet et væsentligt værktøj til at udtrække værdifuld indsigt og automatisere forskellige opgaver.

Naturlig sprogbehandling

I denne artikel vil vi udforske de grundlæggende begreber og teknikker inden for Natural Language Processing og kaste lys over, hvordan den transformerer rå tekst til brugbar information. Fra tokenisering og parsing til sentimentanalyse og maskinoversættelse omfatter NLP en bred vifte af applikationer, der omformer industrier og forbedrer menneske-computer-interaktioner. Uanset om du er en erfaren professionel eller ny på området, vil denne oversigt give dig en omfattende forståelse af NLP og dens betydning i nutidens digitale tidsalder.



Indholdsfortegnelse

Hvad er naturlig sprogbehandling?

Naturlig sprogbehandling (NLP) er et felt inden for datalogi og et underområde af kunstig intelligens, der har til formål at få computere til at forstå menneskeligt sprog. NLP bruger computerlingvistik, som er studiet af, hvordan sprog fungerer, og forskellige modeller baseret på statistik, machine learning og deep learning. Disse teknologier giver computere mulighed for at analysere og behandle tekst- eller stemmedata og at forstå deres fulde betydning, herunder talerens eller forfatterens hensigter og følelser.

NLP driver mange applikationer, der bruger sprog, såsom tekstoversættelse, stemmegenkendelse, tekstresumé og chatbots. Du har muligvis selv brugt nogle af disse applikationer, såsom stemmestyrede GPS-systemer, digitale assistenter, tale-til-tekst-software og kundeservicebots. NLP hjælper også virksomheder med at forbedre deres effektivitet, produktivitet og ydeevne ved at forenkle komplekse opgaver, der involverer sprog.

NLP teknikker

NLP omfatter en bred vifte af teknikker, der sigter mod at sætte computere i stand til at behandle og forstå menneskeligt sprog. Disse opgaver kan kategoriseres i flere brede områder, der hver især omhandler forskellige aspekter af sprogbehandling. Her er nogle af de vigtigste NLP-teknikker:

1. Tekstbehandling og forbehandling i NLP

  • Tokenisering : Inddeling af tekst i mindre enheder, såsom ord eller sætninger.
  • Stemming og Lematisering : Reducerer ord til deres grund- eller rodformer.
  • Fjernelse af stopord : Fjernelse af almindelige ord (som og, den, er), der måske ikke har væsentlig betydning.
  • Tekstnormalisering : Standardisering af tekst, herunder normalisering af store og små bogstaver, fjernelse af tegnsætning og rettelse af stavefejl.

2. Syntaks og parsing i NLP

  • Part-of-Speech (POS)-mærkning : Tildeling af dele af tale til hvert ord i en sætning (f.eks. navneord, verbum, adjektiv).
  • Afhængighedsanalyse : Analyse af en sætnings grammatiske struktur for at identificere sammenhænge mellem ord.
  • Valgkreds Parsing : Opdeling af en sætning i dens bestanddele eller sætninger (f.eks. navneord, verbum).

3. Semantisk analyse

  • Anerkendelse af navngivet enhed (NER) : Identifikation og klassificering af enheder i tekst, såsom navne på personer, organisationer, lokationer, datoer osv.
  • Ordsans-disambiguation (WSD) : Bestemmelse af hvilken betydning af et ord der bruges i en given sammenhæng.
  • Coreference Opløsning : At identificere, når forskellige ord refererer til den samme enhed i en tekst (f.eks. henviser han til John).

4. Informationsudtrækning

  • Enhedsudvinding : Identifikation af specifikke enheder og deres relationer i teksten.
  • Relationsudvinding : Identifikation og kategorisering af relationerne mellem entiteter i en tekst.

5. Tekstklassificering i NLP

  • Følelsesanalyse : Bestemmelse af følelsen eller følelsesmæssig tone udtrykt i en tekst (f.eks. positiv, negativ, neutral).
  • Emnemodellering : Identifikation af emner eller temaer inden for en stor samling af dokumenter.
  • Spam detektion : Klassificering af tekst som spam eller ikke spam.

6. Sproggenerering

  • Maskinoversættelse : Oversættelse af tekst fra et sprog til et andet.
  • Tekstopsummering : Fremstilling af en kortfattet sammenfatning af en større tekst.
  • Tekstgenerering : Automatisk generering af sammenhængende og kontekstuelt relevant tekst.

7. Talebehandling

  • Tale genkendelse : Konvertering af talesprog til tekst.
  • Tekst-til-tale (TTS) syntese : Konvertering af skrevet tekst til talesprog.

8. Besvarelse af spørgsmål

  • Hentning-baseret QA : Finde og returnere den mest relevante tekstpassage som svar på en forespørgsel.
  • Generativ QA : Generering af et svar baseret på den information, der er tilgængelig i et tekstkorpus.

9. Dialog systemer

  • Chatbots og virtuelle assistenter : Gør det muligt for systemer at deltage i samtaler med brugere, give svar og udføre opgaver baseret på brugerinput.

10. Følelses- og følelsesanalyse i NLP

  • Følelsesregistrering : Identifikation og kategorisering af følelser udtrykt i tekst.
  • Meningsminedrift : Analyse af meninger eller anmeldelser for at forstå offentlighedens holdning til produkter, tjenester eller emner.

Working of Natural Language Processing (NLP)

Arbejde med naturlig sprogbehandling

At arbejde med naturlig sprogbehandling (NLP) involverer typisk brug af beregningsteknikker til at analysere og forstå menneskeligt sprog. Dette kan omfatte opgaver som sprogforståelse, sproggenerering og sproginteraktion.

Data opbevaring : Lagring af de indsamlede tekstdata i et struktureret format, såsom en database eller en samling af dokumenter.

2. Tekstforbehandling

Forbehandling er afgørende for at rense og forberede de rå tekstdata til analyse. Almindelige forbehandlingstrin omfatter:

  • Tokenisering : Opdeling af tekst i mindre enheder som ord eller sætninger.
  • Små bogstaver : Konvertering af al tekst til små bogstaver for at sikre ensartethed.
  • Fjernelse af stopord : Fjernelse af almindelige ord, der ikke bidrager med væsentlig betydning, såsom og, den, er.
  • Fjernelse af tegnsætning : Fjernelse af tegnsætningstegn.
  • Stemming og Lematisering : Reducerer ord til deres grund- eller rodformer. Stemming afskærer suffikser, mens lemmatisering overvejer konteksten og konverterer ord til deres meningsfulde grundform.
  • Tekstnormalisering : Standardisering af tekstformat, herunder rettelse af stavefejl, udvidelse af sammentrækninger og håndtering af specialtegn.

3. Tekstrepræsentation

  • Bag of Words (BoW) : Repræsenterer tekst som en samling af ord, ignorerer grammatik og ordrækkefølge, men holder styr på ordfrekvensen.
  • Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) : En statistik, der afspejler betydningen af ​​et ord i et dokument i forhold til en samling af dokumenter.
  • Ordindlejringer : Brug af tætte vektorrepræsentationer af ord, hvor semantisk lignende ord er tættere på hinanden i vektorrummet (f.eks. Word2Vec, GloVe).

4. Feature Extraction

Udtrække meningsfulde funktioner fra tekstdataene, der kan bruges til forskellige NLP-opgaver.

  • N-gram : Indfangning af sekvenser af N ord for at bevare en vis kontekst og ordrækkefølge.
  • Syntaktiske egenskaber : Brug af dele af tale-tags, syntaktiske afhængigheder og parse-træer.
  • Semantiske egenskaber : Udnyttelse af ordindlejringer og andre repræsentationer til at fange ordets betydning og kontekst.

5. Modelvalg og træning

Udvælgelse og træning af en machine learning- eller deep learning-model til at udføre specifikke NLP-opgaver.

  • Superviseret læring : Brug af mærkede data til at træne modeller som Support Vector Machines (SVM), Random Forests eller deep learning-modeller som Convolutional Neural Networks (CNN'er) og Recurrent Neural Networks (RNN'er).
  • Uovervåget læring : Anvendelse af teknikker som clustering eller emnemodellering (f.eks. Latent Dirichlet Allocation) på umærkede data.
  • Foruddannede modeller : Brug af forudtrænede sprogmodeller såsom BERT, GPT eller transformatorbaserede modeller, der er blevet trænet på store korpus.

6. Modelimplementering og inferens

Implementering af den trænede model og brug af den til at lave forudsigelser eller udtrække indsigt fra nye tekstdata.

  • Tekstklassificering : Kategorisering af tekst i foruddefinerede klasser (f.eks. spamregistrering, sentimentanalyse).
  • Anerkendelse af navngivet enhed (NER) : Identifikation og klassificering af enheder i teksten.
  • Maskinoversættelse : Oversættelse af tekst fra et sprog til et andet.
  • Besvarelse af spørgsmål : Giver svar på spørgsmål baseret på konteksten fra tekstdata.

7. Evaluering og optimering

Evaluering af NLP-algoritmens ydeevne ved hjælp af målinger såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse, F1-score og andre.

  • Tuning af hyperparameter : Justering af modelparametre for at forbedre ydeevnen.
  • Fejlanalyse : Analysere fejl for at forstå modellens svagheder og forbedre robustheden.

8. Iteration og forbedring

Løbende forbedring af algoritmen ved at inkorporere nye data, forfine forbehandlingsteknikker, eksperimentere med forskellige modeller og optimere funktioner.

Der er en række forskellige teknologier relateret til naturlig sprogbehandling (NLP), der bruges til at analysere og forstå menneskeligt sprog. Nogle af de mest almindelige omfatter:

  1. Maskinelæring: NLP er stærkt afhængig af maskinelæring teknikker såsom overvåget og uovervåget læring, dyb læring og forstærkningslæring til at træne modeller til at forstå og generere menneskeligt sprog.
  2. Natural Language Toolkits (NLTK) og andre biblioteker: NLTK er et populært open source-bibliotek i Python, der leverer værktøjer til NLP-opgaver såsom tokenisering, stemming og ordstemmende tagging. Andre populære biblioteker inkluderer spaCy, OpenNLP og CoreNLP.
  3. Parsere: Parsere bruges til at analysere den syntaktiske struktur af sætninger, såsom afhængighedsparsing og constituency parsing.
  4. Tekst-til-tale (TTS) og Speech-to-Text (STT) systemer: TTS-systemer konverterer skrevet tekst til talte ord, mens STT-systemer konverterer talte ord til skrevet tekst.
  5. Navngivne Entity Recognition (NER) systemer : NER-systemer identificerer og udtrækker navngivne enheder såsom mennesker, steder og organisationer fra teksten.
  6. Følelsesanalyse : En teknik til at forstå de følelser eller meninger, der udtrykkes i et stykke tekst, ved at bruge forskellige teknikker som Leksikonbaserede, Machine Learning-baserede og Deep Learning-baserede metoder
  7. Maskinoversættelse: NLP bruges til sprogoversættelse fra et sprog til et andet gennem en computer.
  8. Chatbots: NLP bruges til chatbots, der kommunikerer med andre chatbots eller mennesker gennem auditive eller tekstmæssige metoder.
  9. AI-software: NLP bruges i software til besvarelse af spørgsmål til videnrepræsentation, analytisk ræsonnement samt informationssøgning.

Anvendelser af Natural Language Processing (NLP):

  • Spamfiltre: En af de mest irriterende ting ved e-mail er spam. Gmail bruger naturlig sprogbehandling (NLP) til at finde ud af, hvilke e-mails der er legitime, og hvilke der er spam. Disse spamfiltre ser på teksten i alle de e-mails, du modtager, og forsøger at finde ud af, hvad det betyder at se, om det er spam eller ej.
  • Algoritmisk handel: Algoritmisk handel bruges til at forudsige aktiemarkedsforhold. Ved hjælp af NLP undersøger denne teknologi nyhedsoverskrifter om virksomheder og aktier og forsøger at forstå deres betydning for at afgøre, om du skal købe, sælge eller holde bestemte aktier.
  • Spørgsmål svar: NLP kan ses i aktion ved at bruge Google Søgning eller Siri Services. En stor brug af NLP er at få søgemaskinerne til at forstå betydningen af ​​det, vi spørger om, og generere naturligt sprog til gengæld for at give os svarene.
  • Opsummerende information: På internettet er der meget information, og meget af det kommer i form af lange dokumenter eller artikler. NLP bruges til at tyde betydningen af ​​dataene og giver derefter kortere opsummeringer af dataene, så mennesker kan forstå dem hurtigere.

Fremtidigt omfang:

  • Bots: Chatbots hjælper kunder med at komme til sagen hurtigt ved at besvare forespørgsler og henvise dem til relevante ressourcer og produkter på ethvert tidspunkt af dagen eller natten. For at være effektive skal chatbots være hurtige, smarte og nemme at bruge. For at opnå dette anvender chatbots NLP til at forstå sprog, normalt over tekst- eller stemmegenkendelsesinteraktioner
  • Understøtter Invisible UI: Næsten enhver forbindelse, vi har med maskiner, involverer menneskelig kommunikation, både mundtlig og skriftlig. Amazons Echo er kun én illustration af tendensen til at sætte mennesker i tættere kontakt med teknologi i fremtiden. Konceptet med en usynlig eller nul brugergrænseflade vil være afhængig af direkte kommunikation mellem brugeren og maskinen, hvad enten det er via stemme, tekst eller en kombination af de to. NLP hjælper med at gøre dette koncept til en ting i den virkelige verden.
  • Smartere søgning: NLPs fremtid inkluderer også forbedret søgning, noget vi har diskuteret hos Expert System i lang tid. Smartere søgning giver en chatbot mulighed for at forstå en kundes anmodning kan aktivere søgning som du taler-funktionalitet (ligesom du kunne forespørge på Siri) i stedet for at fokusere på søgeord eller emner. Google annoncerede for nylig, at NLP-funktioner er blevet tilføjet til Google Drev, hvilket giver brugerne mulighed for at søge efter dokumenter og indhold ved hjælp af naturligt sprog.

Fremtidige forbedringer:

  • Virksomheder som Google eksperimenterer med Deep Neural Networks (DNN'er) for at skubbe grænserne for NLP og gøre det muligt for menneske-til-maskine-interaktioner at føles ligesom menneske-til-menneske-interaktioner.
  • Grundlæggende ord kan yderligere underopdeles i korrekt semantik og bruges i NLP-algoritmer.
  • NLP-algoritmerne kan bruges på forskellige sprog, der i øjeblikket ikke er tilgængelige, såsom regionale sprog eller sprog, der tales i landdistrikter osv.
  • Oversættelse af en sætning på ét sprog til den samme sætning på et andet sprog i et bredere omfang.

Konklusion

Som konklusion har feltet Natural Language Processing (NLP) markant transformeret den måde, mennesker interagerer med maskiner på, hvilket muliggør mere intuitiv og effektiv kommunikation. NLP omfatter en bred vifte af teknikker og metoder til at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog. Fra grundlæggende opgaver som tokenisering og orddelsmærkning til avancerede applikationer som sentimentanalyse og maskinoversættelse er virkningen af ​​NLP tydelig på tværs af forskellige domæner. Mens teknologien fortsætter med at udvikle sig, drevet af fremskridt inden for maskinlæring og kunstig intelligens, er potentialet for NLP til at forbedre menneske-computer-interaktion og løse komplekse sprogrelaterede udfordringer enormt. At forstå kernekoncepterne og anvendelserne af Natural Language Processing er afgørende for alle, der ønsker at udnytte dets muligheder i det moderne digitale landskab.

Naturlig sprogbehandling – ofte stillede spørgsmål

Hvad er NLP-modeller?

NLP-modeller er beregningssystemer, der kan behandle naturlige sprogdata, såsom tekst eller tale, og udføre forskellige opgaver, såsom oversættelse, opsummering, sentimentanalyse osv. NLP-modeller er normalt baseret på maskinlæring eller deep learning-teknikker, der lærer af store mængder af sprogdata.

Hvad er typerne af NLP-modeller?

NLP-modeller kan klassificeres i to hovedtyper: regelbaserede og statistiske. Regelbaserede modeller bruger foruddefinerede regler og ordbøger til at analysere og generere naturlige sprogdata. Statistiske modeller bruger probabilistiske metoder og datadrevne tilgange til at lære af sprogdata og lave forudsigelser.

azurblå abonnement

Hvad er udfordringerne ved NLP-modeller?

NLP-modeller står over for mange udfordringer på grund af det naturlige sprogs kompleksitet og mangfoldighed. Nogle af disse udfordringer omfatter tvetydighed, variabilitet, kontekstafhængighed, billedsprog, domænespecificitet, støj og mangel på mærkede data.

Hvad er anvendelserne af NLP-modeller?

NLP-modeller har mange applikationer inden for forskellige domæner og brancher, såsom søgemaskiner, chatbots, stemmeassistenter, sociale medier, tekstmining, informationsudvinding, naturlig sproggenerering, maskinoversættelse, talegenkendelse, tekstresumé, besvarelse af spørgsmål, sentimentanalyse, og mere.