Wprowadzenie do definicji przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Co to jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom analizowanie i rozumienie ludzkiego języka, zarówno pisanego, jak i mówionego. Został opracowany, aby zbudować oprogramowanie, które generuje i rozumie języki naturalne, aby użytkownik mógł prowadzić naturalne rozmowy z komputerem zamiast przez programowanie lub sztuczne języki, takie jak Java lub C.
Kluczowe dania na wynos
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) wykorzystuje algorytmy komputerowe i sztuczną inteligencję, aby umożliwić komputerom rozpoznawanie komunikacji międzyludzkiej i reagowanie na nią.
- Chociaż istnieje kilka metod NLP, zazwyczaj polegają one na podzieleniu mowy lub tekstu na dyskretne podjednostki, a następnie porównywaniu ich z bazą danych pokazującą, jak te jednostki pasują do siebie w oparciu o wcześniejsze doświadczenia.
- Aplikacje do zamiany tekstu na mowę, które można teraz znaleźć na większości platform iOS i Android, a także inteligentne głośniki jak Amazon Echo (Alexa) czy Google Home, stały się wszechobecnymi przykładami NLP w ciągu ostatnich kilku lat.
Zrozumienie przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to jeden z etapów większej misji sektora technologicznego – mianowicie używania sztuczna inteligencja (AI) w celu uproszczenia sposobu funkcjonowania świata. Świat cyfrowy okazał się przełomem dla wielu firm, ponieważ coraz bardziej zaawansowana technologicznie populacja znajduje nowe sposoby interakcji online między sobą i z firmami.
Media społecznościowe na nowo zdefiniowały znaczenie wspólnoty; kryptowaluta zmienił normę płatności cyfrowych; e-commerce stworzył nowe znaczenie słowa wygoda, a przechowywanie w chmurze wprowadziło kolejny poziom przechowywania danych dla mas.
Dzięki sztucznej inteligencji pola takie jak nauczanie maszynowe a głębokie uczenie się otwiera oczy na świat wszystkich możliwości. Uczenie maszynowe jest coraz częściej wykorzystywane w analizie danych, aby nadać sens duże zbiory danych. Służy również do programowania chatbotów symulujących ludzkie rozmowy z klientami. Jednak te postępowe zastosowania uczenia maszynowego nie byłyby możliwe bez improwizacji przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Etapy przetwarzania języka naturalnego (NLP)
NLP łączy sztuczną inteligencję z lingwistyką obliczeniową i informatyką w celu przetwarzania ludzkich lub naturalnych języków i mowy. Proces można podzielić na trzy części. Pierwszym zadaniem NLP jest zrozumienie języka naturalnego odbieranego przez komputer. Komputer wykorzystuje wbudowany model statystyczny do wykonywania procedury rozpoznawania mowy, która konwertuje język naturalny na język programowania. Robi to, dzieląc ostatnio usłyszaną mowę na małe jednostki, a następnie porównuje te jednostki z poprzednimi jednostkami z poprzedniej mowy.
Wynik lub wynik w formacie tekstowym statystycznie określa słowa i zdania, które zostały najprawdopodobniej wypowiedziane. To pierwsze zadanie nazywa się procesem zamiany mowy na tekst.
Następne zadanie to oznaczanie części mowy (POS) lub ujednoznacznienie kategorii wyrazów. Proces ten elementarnie identyfikuje słowa w ich formach gramatycznych jako rzeczowniki, czasowniki, przymiotniki, czas przeszły itp. za pomocą zestawu reguł leksykonu zakodowanych w komputerze. Po tych dwóch procesach komputer prawdopodobnie rozumie teraz znaczenie wypowiedzianej mowy.
Trzecim krokiem podejmowanym przez NLP jest konwersja tekstu na mowę. Na tym etapie język programowania komputerowego jest konwertowany na format dźwiękowy lub tekstowy dla użytkownika. Na przykład chatbot z wiadomościami finansowymi, któremu zadano pytanie typu „Jak sobie dzisiaj radzi Google?” najprawdopodobniej skanować strony internetowe z finansami w poszukiwaniu akcji Google i może zdecydować się na wybranie tylko takich informacji, jak cena i wolumen jako jego Odpowiadać.
Uwagi specjalne
NLP próbuje uczynić komputery inteligentnymi, sprawiając, że ludzie wierzą, że wchodzą w interakcje z innym człowiekiem. Test Turinga, zaproponowana przez Alana Turinga w 1950 roku, stwierdza, że komputer może być w pełni inteligentny, jeśli potrafi myśleć i prowadzić rozmowę jak człowiek, nie wiedząc, że faktycznie rozmawia z maszyna.
Jeden komputer w 2014 r. przebiegle zdał test — chatbot z podobizną 13-letniego chłopca. Nie oznacza to, że nie da się zbudować inteligentnej maszyny, ale nakreśla trudności nieodłącznie związane z zmuszaniem komputera do myślenia lub rozmawiania jak człowiek. Ponieważ słowa mogą być używane w różnych kontekstach, a maszyny nie mają prawdziwego doświadczenia, które ludzie mają do przekazywania i opisując byty słowami, może upłynąć trochę więcej czasu, zanim świat całkowicie zrezygnuje z programowania komputerowego język.
Być może obecnie najczęstszym zastosowaniem NLP jest zamiana tekstu na mowę, którą można znaleźć w wielu mobilnych systemach operacyjnych lub w inteligentnych głośnikach. Rzeczywiście, od 2021 r. technologia inteligentnych głośników w pełni wkroczyła na rynek amerykański, gdzie ponad jedna trzecia gospodarstw domowych korzysta obecnie z urządzeń takich jak Amazon Echo (Alexa) lub Google Nest.