Een diepgaande gids voor natuurlijke taalverwerking
“In de afgelopen jaren is NLP getuige geweest van verschillende doorbraken in het helpen begrijpen van de menselijke taal”, aldus Leand Romaf, een software-ingenieur en AI-deskundige.
Natural Language Processing, een van de meest geavanceerde technologieën die computers helpen de menselijke taal te begrijpen. Het proces van het aanleren van machines om onze manier van communiceren te begrijpen is echter vrij technisch en uitdagend.
Desalniettemin streven de mensen op het gebied van kunstmatige intelligentie ernaar om het proces minder omslachtig en efficiënter te maken om veelvoorkomende toepassingen met betrekking tot het zoeken en vertalen van stemmen te verbeteren.
Het doel van dit artikel is om het Natuurlijke Leerproces te introduceren, het gebruik ervan, en manieren om het uit te blinken.
Wat is Natural Language Processing (NLP)?
Een subveld van Kunstmatige Intelligentie, Natural Language Processing, richt zich op de interactie tussen computers en mensen. Hiervoor bedenken software-ingenieurs een gemeenschappelijke taal die bekend staat als een natuurlijke taal om de communicatie tussen machines en homo sapiens te verbeteren.
Via NLP, machines, meer specifiek, kunnen computers de menselijke taal lezen, interpreteren, begrijpen en begrijpen op de manier waarop we dat doen voor meer waardevolle resultaten. De verwerking is meestal gebaseerd op het intelligentieniveau van de machine om menselijke boodschappen te decoderen tot zinvolle communicatie.
Een standaard NLP vereist de volgende stappen om de interactie tussen mens en machine te bevorderen. Het volgende is een 7-stappen proces:
- U praat met de machine
- Het neemt de audio op
- 3. Zet audio om in tekst
- 4. Ontcijfert de tekstgegevens
- 5. Reageert op de gegevens
- 6. Zet de resultaten om in audio
- 8. Speelt de audiodata af om te reageren op menselijke interactie
Waarom hebben we Natural Language Processing nodig?
Het is een van de krachtigste hulpmiddelen om verschillende maar zeer gangbare machinetoepassingen te bedienen, zoals online vertalers en andere op spraak gebaseerde reacties. Typisch, deze omvatten:
- Taalvertalingstools, waaronder Google Translate
- MS word, Grammarly en andere taalhulpmiddelen die worden gebruikt voor het controleren van de grammaticarechtheid
- Auto-generated voice message tools die voornamelijk worden gebruikt in call centers en customer care afdelingen.
- Mobiele of webgebaseerde hulpprogramma’s zoals Siri, OK Google en Alexa.
Wat maakt NLP zo moeilijk?
NLP wordt beschouwd als een van de meest uitdagende technologieën van de computerwetenschappen vanwege de complexe aard van de menselijke communicatie. Het is niet gemakkelijk voor machines om de context van gedicteerde informatie te begrijpen.
Het zou een nogal abstracte omgeving kunnen zijn, die de betekenis en het begrip van het commando verandert. Het meest voorkomende voorbeeld zijn sarcastische opmerkingen die worden gebruikt om informatie door te geven.
Daarnaast zorgen pluralen met een “s” soms ook voor verwarring; de machine moet dus zowel de woorden als de contextuele betekenis ontcijferen om de hele boodschap te kunnen begrijpen.
Door onze hoge intelligentie kan de mens een taal gemakkelijk onder de knie krijgen, omdat we eerst proberen de situatie te begrijpen waarin de zinsnede wordt gebruikt. Maar natuurlijke talen zijn gebaseerd op dubbelzinnige en onnauwkeurige kenmerken, waardoor het voor machines moeilijk is om NLP te gebruiken.
Algoritme —de ruggengraat van de natuurlijke taalverwerking
Natural Language Processing is gebaseerd op algoritmen om dubbelzinnige gegevens te vertalen naar uitgebreide informatie voor de machines om begrip op te bouwen. Deze algoritmen maken gebruik van verschillende natuurlijke taalregels om de taak uit te voeren.
Wanneer de informatie aan de computer wordt verstrekt, zal deze een andere set algoritmen gebruiken om de contextuele betekenis van de opdracht te begrijpen en vervolgens relevante gegevens te verzamelen die nodig zijn voor de query.
Soms geeft de computer echter onduidelijke resultaten omdat hij de contextuele betekenis van de opdracht niet begrijpt. Bijdragen op Facebook bijvoorbeeld, worden meestal niet correct vertaald door slechte algoritmen.
U zult vaak humoristische (vertaalde) berichten lezen op verschillende Facebook-groepen, alleen maar omdat de natuurlijke taal van Facebook niet in staat is om de bijbehorende betekenis van elk woord of elke zin te verbinden.
Een van de meest geciteerde publieke incidenten was in de jaren ’60 toen een Russisch Bijbels bericht in het Engels werd vertaald.
De Russische boodschap “De geest is bereid, maar het vlees is zwak” werd vertaald in “de wodka is goed, maar het vlees is verrot”. Je kunt nog steeds zulke hilarische vertalingen vinden, omdat machines niet in staat zijn om de menselijke interactie volledig te beheersen.
Hoe werkt NLP?
Natural Language Processing maakt gebruik van twee belangrijke technieken: syntactische analyse en semantische analyse om alle taken uit te voeren. Laten we elke techniek in detail bekijken om de NLP-prestaties te begrijpen:
- Syntaxis/Syntactische Analyse
Het gaat over de plaatsing van woorden om de grammaticale nauwkeurigheid te garanderen. Dit analytisch algoritme regelt woorden voor een samenhangende zin zonder samenstellingsfouten.
De techniek beoordeelt de uitlijning van de natuurlijke taal met de grammaticale regels voor een feilloos begrip. De algoritmen halen een groep woorden uit elkaar en impliceren grammaticale regels om hun betekenis af te leiden.
Weinig gangbare syntaxis-technieken zijn dat:
- Lemmatisering: het is een linguïstisch proces dat gemoduleerde woorden groepeert die kunnen worden geanalyseerd met één enkele term, gekarakteriseerd onder een lemma (woordenboekvorm).
- Morfologische segmentatie: het breekt een groep woorden op in betekenisvolle zinnen of morfemen.
- Woordsegmentatie: het gaat om het opdelen van gestructureerde zinnen in componentenwoorden.
- Part-of-speech Tagging: het proces identificeert de spraakdelen in elke zin om grammaticale regels toe te passen.
- Parsing: het gaat om het uitvoeren van grammaticale analyse op elke zin.
- Sentence Breaking: het proces scheidt de ene zin van de andere en stelt zo grenzen aan een set woorden.
- Stemming: het werkt aan het associëren van het verbogen woord met zijn stamvorm, zoals consult, consultant, consultatief, en consultants worden geassocieerd met het stamwoord “consult”.
- Semantische analyse: Het verwijst naar het proces van het focussen op de contextuele betekenis van woorden. Omdat het het moeilijkste deel van Natural Learning Processing is, bevindt de techniek zich nog steeds in zijn ontwikkelingsstadia.
Het proces gebruikt algoritmen om de betekenis te ontcijferen om woorden en zinnen te ontcijferen volgens de structuren. De gangbare methoden die semantische analyse gebruikt zijn:
- Named Entity Recognition (NER): het proces houdt zich bezig met het identificeren en categoriseren van woorden in bepaalde groepen, zoals namen van personen of plaatsen.
- Word Sense Disambiguation: het gaat om het toevoegen van contextuele betekenis aan het woord op basis van het zinskader.
- Natural Language Generation: het gebruikt een database om logische betekenis te ontcijferen aan het woord tekst en de verzamelde informatie om te zetten in menselijke taal.
Conclusie:
Natural Language Processing is de kern van mens-machine-communicatie en maakt gebruik van verschillende technieken om de taken te verbeteren.
Het is nog steeds in ontwikkeling en vereist daarom grote doorbraken om machines slimmer te maken en perfectionisme in de menselijke interactie te bereiken. Heeft u ooit gebruik gemaakt van een van de NLP technieken om de functionaliteit van uw applicaties te verbeteren?
You may also like
NLP en Gezondheidszorg
NLP of Natural Language Processing is een technologie onder Kunstmatige Intelligentie die machines helpt de menselijke taal te begrijpen. Met behulp van NLP mengen ingenieurs het vakgebied van de computerwetenschap en de taalkunde. Ze begrijpen de structuur en de componenten van de talen en gebruiken machinaal leren en NLP-algoritmen om de mogelijkheden van een model […]
Inzicht in het ETO
Onvoldoende trainingsgegevens is misschien wel het meest uitdagende probleem van natuurlijke taalverwerking, beter bekend als NLP. Voor degenen die het niet weten, is NLP een ongelooflijk divers gebied met verschillende verschillende taken. In de meeste gevallen bestaan taakspecifieke datasets uit honderden of duizenden trainingsvoorbeelden (met een mensenlabel). Daarbij profiteren moderne deep learning natuurlijke taalverwerkingsmodellen van […]
MNIST-databank
de MNIST-database (Changed National Organization of Benchmarks and Innovation database) is een enorme database van handmatig geschreven cijfers die normaal gesproken wordt gebruikt voor de voorbereiding van verschillende beeldverwerkingssystemen. De database wordt bovendien over het algemeen gebruikt voor het voorbereiden en testen op het gebied van machinaal leren. Het is gemaakt door de voorbeelden uit […]
