Ievads dabiskās valodas apstrādes (NLP) definīcijā

Kas ir dabiskās valodas apstrāde (NLP)?

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir mākslīgā intelekta (AI) lauks, kas ļauj datoriem analizēt un saprast cilvēku valodu gan rakstiski, gan runāti. Tā tika izstrādāta, lai izveidotu programmatūru, kas ģenerē un saprot dabiskās valodas, lai lietotājs to varētu dabiskas sarunas ar datoru, nevis programmēšana vai mākslīgas valodas, piemēram, Java vai C.

Dabiskās valodas apstrādes (NLP) izpratne

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir viens solis plašākā tehnoloģiju nozares misijā - proti, izmantot mākslīgais intelekts (AI), lai vienkāršotu pasaules darbību. Digitālā pasaule ir izrādījusies daudzu uzņēmumu mainīga, jo iedzīvotāji, kas arvien vairāk pārzina tehnoloģijas, atrod jaunus veidus, kā tiešsaistē mijiedarboties savā starpā un ar uzņēmumiem.

Sociālie mediji ir no jauna definējuši kopienas nozīmi; kriptovalūta ir mainījusi digitālo maksājumu normu; e-komercija ir radījusi jaunu vārda ērtības nozīmi, un mākoņkrātuve masām ir ieviesusi vēl vienu datu saglabāšanas līmeni.

Izmantojot AI, tādi lauki kā mašīnmācīšanās un dziļa mācīšanās atver acis uz visu iespēju pasauli. Mašīnmācība arvien vairāk tiek izmantota datu analīzē, lai to saprastu lieli dati. To izmanto arī tērzēšanas robotu programmēšanai, lai simulētu cilvēku sarunas ar klientiem. Tomēr šie mašīnmācīšanās turpmāki lietojumi nebūtu iespējami bez dabiskās valodas apstrādes (NLP) improvizācijas.

Dabiskās valodas apstrādes posmi (NLP)

NLP apvieno AI ar skaitļošanas valodniecību un datorzinātnēm, lai apstrādātu cilvēku vai dabiskās valodas un runu. Procesu var sadalīt trīs daļās. NLP pirmais uzdevums ir saprast dabisko valodu, ko saņem dators. Dators izmanto iebūvētu statistikas modeli, lai veiktu runas atpazīšanas rutīnu, kas pārvērš dabisko valodu programmēšanas valodā. Tas tiek darīts, sadalot nesen dzirdēto runu sīkās vienībās un pēc tam salīdzinot šīs vienības ar iepriekšējās runas iepriekšējām vienībām.

Rezultāts vai rezultāts teksta formātā statistiski nosaka vārdus un teikumus, kas, visticamāk, tika izteikti. Šo pirmo uzdevumu sauc par runas teksta procesu.

Nākamo uzdevumu sauc par runas daļas (POS) marķēšanu vai vārdu kategorijas precizēšanu. Šis process elementāri identificē vārdus to gramatiskajā formā kā lietvārdus, darbības vārdus, īpašības vārdus, pagātnes laiku utt. izmantojot datorā iekodētu leksikas noteikumu kopumu. Pēc šiem diviem procesiem dators, iespējams, tagad saprot runas nozīmi.

Trešais NLP solis ir teksta pārvēršana runā. Šajā posmā datorprogrammēšanas valoda lietotājam tiek pārveidota dzirdamā vai teksta formātā. Piemēram, finanšu ziņu tērzēšanas robotam tiek uzdots tāds jautājums kā “Kā šodien klājas Google?” visdrīzāk būs meklēt tiešsaistes finanšu vietnes, lai atrastu Google akcijas, un var nolemt atlasīt tikai tādu informāciju kā cena un apjoms atbildi.

Īpaši apsvērumi

NLP mēģina padarīt datorus inteliģentus, liekot cilvēkiem uzskatīt, ka tie mijiedarbojas ar citu cilvēku. Tjūringa tests, ko 1950. gadā ierosināja Alans Tjūrings, teikts, ka dators var būt pilnīgi saprātīgs, ja spēj domāt un uzsākt sarunu kā cilvēks, cilvēkam nezinot, ka viņš patiesībā sarunājas ar mašīna.

Viens dators 2014. gadā pārbaudi nokārtoja-tērzēšanas robots ar 13 gadus veca zēna personību. Tas nenozīmē, ka saprātīgu mašīnu nav iespējams izveidot, taču tajā ir izklāstītas grūtības, kas rodas, liekot datoram domāt vai sarunāties kā cilvēkam. Tā kā vārdus var izmantot dažādos kontekstos, un mašīnām nav tādas reālās dzīves pieredzes, kāda cilvēkiem ir aprakstot entītijas vārdos, var paiet nedaudz vairāk laika, pirms pasaule var pilnībā atteikties no datorprogrammēšanas valoda.

Iespējams, mūsdienās NLP visbiežāk tiek izmantots teksta pārvēršanā runā, kas atrodams daudzās mobilajās operētājsistēmās vai viedos skaļruņos. Patiešām, no 2021. gada viedo skaļruņu tehnoloģija ir pilnībā iekļuvusi ASV tirgū, kur vairāk nekā viena trešdaļa mājsaimniecību pašlaik izmanto tādu ierīci kā Amazon Echo (Alexa) vai Google Nest.