Что такое обработка естественного языка

NLP

Обработка естественного языка или NLP (от английского Natural Language Processing) – это применение компьютерной лингвистики для создания реальных приложений, которые работают с языками, состоящими из различных структур. Специалисты пытаются научить компьютер изучать языки, а затем ожидают, что он их поймет, с помощью подходящих эффективных алгоритмов.

Как появилась обработка естественного языка?

Людей, занимающихся языковой характеристикой и пониманием закономерностей в языках, называют лингвистами. Вычислительная лингвистика начала работать с огромным количеством текстовых данных. Википедия – это самый большой текстовый источник.

Область компьютерной лингвистики началась с раннего интереса к пониманию закономерностей в данных, маркировке частей речи, упрощенной обработке данных для различных приложений в банковской и финансовой отраслях, образовательных учреждениях и т. д.

Как работает обработка естественного языка?

Обработка естественного языка стремится конвертировать неструктурированные данные в машиночитаемый язык, следуя атрибутам естественного языка. Машины используют сложные алгоритмы, чтобы разбить любой текстовый контент, чтобы извлечь из него значимую информацию. Собранные данные затем используются для дальнейшего обучения машин логике естественного языка.

Обработка естественного языка использует синтаксический и семантический анализ, чтобы направлять машины, идентифицируя и распознавая шаблоны данных. Он включает в себя следующие шаги:

  1. Синтаксис: при обработке естественного языка используются различные алгоритмы для следования грамматическим правилам, которые затем используются для извлечения значения из любого вида текстового содержимого. Обычно используемые синтаксические методы включают в себя морфологическую сегментацию, сегментацию слов, маркировку части речи, разбор, разбивку предложений и выделение.
  2. Семантика: это сравнительно сложный процесс, когда машины пытаются понять значение каждого раздела любого контента, как отдельно, так и в контексте. Несмотря на то, что семантический анализ прошел долгий путь, еще многое предстоит улучшить. Распознавание именованных объектов является одним из основных этапов процесса, который разделяет текстовое содержимое на предварительно определенные группы. Устранение неоднозначности в смысле слова является следующим шагом в этом процессе и учитывает контекстуальное значение. Последним в процессе является создание естественного языка, которое включает использование исторических баз данных для получения значения и преобразования их в человеческие языки.

Важность обработки естественного языка

Объем генерируемых данных постоянно увеличивается с каждым днем, что повышает необходимость анализа и документирования этих данных. Обработка естественного языка позволяет компьютерам читать эти данные и передавать то же на языках, которые люди понимают.

От медицинских карт до текущих правительственных данных, многие из этих данных имеют неструктурированный вид. Обработка естественного языка помогает компьютерам размещать их в нужных форматах. Как только это сделано, компьютеры анализируют тексты и речь, чтобы извлечь смысл. Процесс не только автоматизирован, но и почти всегда точен.

Обработка естественного языка – это процесс расширения возможностей компьютеров для понимания человеческого языка. Базы данных являются высоко структурированными формами данных. Интернет, с другой стороны, полностью неструктурирован с минимальными компонентами структуры в нем. В таком случае понимание человеческого языка и моделирование – это конечная цель NLP. Например, Google Duplex и голосовой помощник Alibaba находятся в процессе освоения нелинейных разговоров. Нелинейные разговоры несколько похожи на манеру общения человека. Например, мы говорим о кошках в первом предложении, неожиданно переходим к другой теме, а затем возвращаемся к начальной теме. Человек, слушающий это, понимает скачок, который имеет место. Компьютеры в настоящее время не имеют этой возможности.

Что может делать обработка естественного языка?

В настоящее время специалисты NLP пользуются большим спросом, поскольку объем доступных неструктурированных данных растет очень быстрыми темпами. Под этими неструктурированными данными лежит тонна информации, которая может помочь компаниям расти и преуспевать. Например, мониторинг шаблонов твитов может быть использован для понимания проблем, существующих в обществах, а также во время кризиса. Таким образом, понимание и практика NLP, безусловно, является гарантированным путем, чтобы войти в область машинного обучения.

Каковы некоторые из приложений NLP?

  1. Грамматика, Microsoft Word, Google Документы.
  2. Поисковые системы.
  3. Голосовые помощники.
  4. Ленты новостей.
  5. Системы перевода.

Поделиться ссылкой:

0 0 vote
Рейтинг статьи
guest
0 комментариев
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x