“W ostatnich latach NLP było świadkiem kilku przełomowych odkryć w pomaganiu komputerom w zrozumieniu ludzkiego języka”, twierdzi Leand Romaf, inżynier oprogramowania i ekspert w dziedzinie AI.
Natural Language Processing, jedna z najbardziej zaawansowanych technologii pomagających komputerom zrozumieć ludzki język. Jednak proces uczenia maszyn w celu zrozumienia naszego sposobu komunikacji jest dość techniczny i wymagający”.
Niemniej jednak, osoby zajmujące się sztuczną inteligencją starają się uczynić ten proces mniej uciążliwym i bardziej wydajnym, aby usprawnić powszechne aplikacje związane z wyszukiwaniem i tłumaczeniem głosu.
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie Procesu Uczenia się Naturalnego, jego zastosowań i sposobów na jego doskonalenie.
Czym jest Proces Naturalnego Nauczania (NLP)?
Podpole sztucznej inteligencji, Przetwarzanie Języka Naturalnego, koncentruje się na interakcji pomiędzy komputerami i ludźmi. W tym celu inżynierowie oprogramowania opracowują wspólny język, znany jako język naturalny, aby poprawić komunikację pomiędzy maszynami a homo sapiens.
Dzięki NLP, maszyny, a dokładniej mówiąc, komputery mogą czytać, interpretować, rozumieć i rozumieć ludzki język w sposób, w jaki my to robimy, aby uzyskać bardziej wartościowe rezultaty. Przetwarzanie, zazwyczaj, opiera się na poziomie inteligencji maszyny w zakresie dekodowania ludzkich komunikatów do sensownej komunikacji.
Standardowy NLP wymaga następujących kroków, aby rozwijać interakcję między ludźmi i maszynami. Następny jest proces 7-stopniowy:
- Rozmawiasz z maszyną: 1.
- Nagrywa on dźwięk
- Konwersja dźwięku na tekst
- Odszyfrowuje dane tekstowe
- Odpowiedzi na dane
- Konwertowanie wyników na audio
- Odtwarza dane audio reagujące na interakcję człowieka
Dlaczego potrzebujemy Przetwarzania Języka Naturalnego?
Jest to jedno z najpotężniejszych narzędzi do obsługi różnych, ale bardzo popularnych aplikacji maszynowych, takich jak tłumacze online i inne głosowe odpowiedzi. Zazwyczaj obejmują one:
- Narzędzia do tłumaczeń językowych, w tym Google Translate
- MS słowo, gramatyka i inne narzędzia językowe używane do sprawdzania dokładności gramatycznej
- Narzędzia do automatycznego generowania komunikatów głosowych, które są stosowane głównie w centrach telefonicznych i działach obsługi klienta
- Mobilne lub internetowe narzędzia asystenta, takie jak Siri, OK Google i Alexa.
Co sprawia, że NLP jest tak trudny?
NLP jest uważana za jedną z najbardziej wyzywających technologii w naukach komputerowych ze względu na złożony charakter ludzkiej komunikacji. Nie jest łatwo maszynom zrozumieć kontekst podyktowanych informacji.
Może to być dość abstrakcyjne środowisko, które zmienia znaczenie i rozumienie polecenia. Najczęstszym przykładem są sarkastyczne uwagi używane do przekazywania informacji.
Poza tym, liczby mnogie z “s” również czasami wywołują zamieszanie; dlatego maszyna musi rozszyfrować słowa, jak również znaczenie kontekstowe, aby zrozumieć cały przekaz.
Dzięki naszej inteligencji wysokiego poziomu, ludzie mogą łatwo opanować język, gdy najpierw staramy się zrozumieć sytuację, w której dane wyrażenie jest używane. Ale naturalne języki są oparte na niejednoznacznych i nieprecyzyjnych cechach, co utrudnia maszynom używanie NLP.
Algorytm –Kręgosłup przetwarzania języka naturalnego (The Backbone of Natural Language Processing)
Przetwarzanie języka naturalnego opiera się na algorytmach służących do przekładania niejednoznacznych danych na obszerne informacje dla maszyn w celu budowania zrozumienia. Algorytmy te wykorzystują różne reguły języka naturalnego do wykonania zadania.
Kiedy informacja jest dostarczana do komputera, używa on innego zestawu algorytmów do zrozumienia znaczenia kontekstowego związanego z poleceniem, a następnie zbiera odpowiednie dane wymagane do zapytania.
Czasami jednak, komputer dostarcza niejasne wyniki w oparciu o fakt, że nie zrozumiał znaczenia kontekstowego polecenia. Na przykład, posty na Facebooku zazwyczaj nie tłumaczą się poprawnie z powodu słabych algorytmów.
Często można przeczytać żartobliwe (przetłumaczone) posty na różnych grupach na Facebooku tylko dlatego, że naturalny język Facebooka nie jest w stanie powiązać ze sobą znaczenia każdego słowa lub zdania.
Jednym z najczęściej cytowanych incydentów publicznych był rok 195os, kiedy niektóre rosyjskie wiadomości biblijne były tłumaczone na język angielski.
Rosyjskie przesłanie: “Duch jest chętny, ale ciało słabe” zostało przetłumaczone na “Wódka jest dobra, ale mięso jest zgniłe”. Wciąż można znaleźć tak zabawne tłumaczenia, że maszyny nie są w stanie w pełni opanować ludzkiej interakcji.
Jak działa NLP?
Przetwarzanie języka naturalnego wykorzystuje dwie główne techniki: analizę składniową i analizę semantyczną do wykonania wszystkich zadań. Przeanalizujmy szczegółowo każdą z technik, aby zrozumieć działanie NLP:
- Analiza składniowa/syntaktyczna
Zajmuje się on umieszczaniem słów w celu zapewnienia dokładności gramatycznej. Ten analityczny algorytm układa słowa w spójne zdanie bez żadnych błędów składu.
Technika ta ocenia zgodność języka naturalnego z regułami gramatycznymi w celu zapewnienia bezbłędnego zrozumienia. Algorytmy wyodrębniają grupę słów i implikują reguły gramatyczne w celu uzyskania ich znaczenia.
Niewiele jest powszechnie stosowanych technik składniowych:
- Lemmatyzacja: jest to proces językowy, który grupuje modulowane słowa, które mogą być analizowane za pomocą jednego terminu, scharakteryzowanego pod lematem (forma słownikowa).
- Segmentacja morfologiczna: rozbija grupę słów na znaczące frazy lub morfemki
- Segmentacja słów: zajmuje się podziałem zdań strukturalnych na słowa składowe.
- Tagowanie części mowy: proces polega na identyfikacji części mowy w każdym zdaniu w celu zastosowania reguł gramatycznych.
- Parsowanie (Parsing): zajmuje się przeprowadzaniem analizy gramatycznej w każdym zdaniu.
- Przerwanie zdania: proces ten oddziela jedno zdanie od drugiego, wyznaczając w ten sposób granice dla zbioru słów.
- Stemming: pracuje nad skojarzeniem odbieranego słowa z jego podstawową formą, np. konsultant, konsultant, konsultant, a konsultanci będą kojarzeni z podstawowym słowem “konsultować”.
- Analiza semantyczna: Odnosi się do procesu skupiania się na kontekstualnym znaczeniu słów. Będąc najtrudniejszą częścią Natural Learning Processing, technika ta jest wciąż w fazie rozwoju.
Proces ten wykorzystuje algorytmy do wyodrębnienia znaczenia słów i zdań zgodnie ze strukturą. Powszechnie stosowanymi metodami analizy semantycznej są:
- Rozpoznawanie nazw podmiotów (NER): proces ten zajmuje się identyfikacją i kategoryzacją słów na określone grupy, takie jak nazwy osób lub miejsc.
- Rozbrojenie znaczenia słów: dotyczy dodawania znaczenia kontekstualnego do słowa w oparciu o ramy zdań.
- Generacja języka naturalnego: wykorzystuje bazę danych do rozszyfrowania logicznego znaczenia słów i przekształcenia zebranych informacji na język ludzki.
Podsumowanie:
Przetwarzanie Języka Naturalnego jest podstawą komunikacji człowiek-maszyna i wykorzystuje różne techniki w celu poprawy zadań.
Jest ono wciąż w fazie rozwoju i dlatego wymaga dużych przełomów, aby uczynić maszyny inteligentniejszymi i osiągnąć perfekcjonizm w ludzkich interakcjach. Czy kiedykolwiek polegałeś na którejś z technik NLP, aby poprawić funkcjonalność swoich aplikacji?
You may also like
NLP i opieka zdrowotna
NLP lub przetwarzanie języka naturalnego jest technologią w ramach sztucznej inteligencji, która pomaga maszynom zrozumieć ludzki język. Z pomocą NLP inżynierowie łączą dziedzinę informatyki i językoznawstwa. Rozumieją oni strukturę i elementy składowe języków i używają maszynowego uczenia się i algorytmów NLP w celu zwiększenia zdolności modelu do rozumienia, analizowania i dekodowania znaczenia każdego tekstu i […]
Zrozumienie BERT
Niewystarczające dane dotyczące szkoleń to prawdopodobnie najtrudniejszy problem, przed którym stoi przetwarzanie języka naturalnego, lepiej znanego jako NLP. Dla tych, którzy nie wiedzą, NLP jest niewiarygodnie zróżnicowaną dziedziną zawierającą różne, odrębne zadania. W większości przypadków zestawy danych specyficznych dla danego zadania składają się z setek lub tysięcy przykładów szkoleń (oznaczonych symbolem człowieka). W związku z […]
Baza danych MNIST
Baza danych MNIST (Changed National Organization of Benchmarks and Innovation database) jest ogromną bazą ręcznie zapisywanych cyfr, która zazwyczaj jest wykorzystywana do przygotowania różnych systemów obsługi obrazów. Baza danych jest dodatkowo powszechnie wykorzystywana do przygotowania i testowania w dziedzinie uczenia się maszynowego. Została ona stworzona poprzez “re-blending” przykładów z unikalnych zbiorów danych NIST. Twórcy uznali, […]
