“В последние годы NLP стала свидетелем нескольких прорывов в области помощи компьютерам в понимании человеческого языка”, – говорит Леанд Ромаф, инженер-программист и эксперт по искусственному интеллекту.

Natural Language Processing, одна из самых передовых технологий, помогающих компьютерам понимать человеческий язык. Однако процесс обучения компьютеров пониманию нашего способа общения достаточно сложен и технически сложен.

Тем не менее, специалисты в области искусственного интеллекта стремятся сделать этот процесс менее громоздким и более эффективным, чтобы улучшить общие приложения, связанные с голосовым поиском и переводами.
Целью данной статьи является ознакомление с процессом естественного обучения, его использованием и способами его совершенствования.

Что такое естественный языковой процесс (NLP)?

Подраздел искусственного интеллекта, Natural Language Processing (Обработка естественного языка), фокусируется на взаимодействии между компьютером и человеком. Для этого инженеры-программисты разрабатывают общий язык, известный как естественный язык, для улучшения общения между компьютерами и homo sapiens.

С помощью NLP компьютеры, в частности, могут читать, интерпретировать, понимать и понимать человеческий язык так же, как мы делаем это для получения более ценных результатов. Обработка, как правило, основана на уровне интеллекта машины, который расшифровывает человеческие сообщения в значимое общение.

Стандартное NLP требует следующих шагов для развития взаимодействия между человеком и машиной. Следующий процесс состоит из 7 шагов:

  1. Вы говорите с машиной
  2. Он записывает звук
  3. Преобразование аудио в текст
  4. Дешифрует текстовые данные
  5. Ответственность за данные
  6. Преобразует результаты в звук
  7. Воспроизводит аудио данные, чтобы реагировать на взаимодействие с человеком

Зачем нам нужна обработка естественного языка?

Это один из самых мощных инструментов для работы с различными, но очень распространенными машинными приложениями, такими как онлайн-переводчики и другие голосовые приложения. Как правило, это включает в себя:

  • Языковые инструменты перевода, в том числе Google Translate.
  • Инструменты MS word, грамматические и другие языковые инструменты, используемые для проверки грамматической точности
  • Автоматически генерируемые инструменты голосовых сообщений, которые в основном используются в колл-центрах и отделах по работе с клиентами.
  • Мобильные или веб-помощники, такие как Siri, OK Google и Alexa.

Что делает NLP таким сложным?

NLP считается одной из самых вызывающих технологий компьютерных наук в силу сложной природы человеческой коммуникации. Машинам нелегко понять контекст продиктованной информации.
Это может быть вполне абстрактная среда, которая меняет смысл и понимание команды. Наиболее распространенный пример – саркастические замечания, используемые для передачи информации.

Кроме того, множественное число с буквой “s” также иногда создает путаницу; таким образом, машине необходимо расшифровать слова, а также контекстное значение, чтобы понять все сообщение.

Благодаря нашему высокому уровню интеллекта, человек может легко освоить язык, поскольку мы сначала пытаемся понять ситуацию, в которой используется фраза. Но естественные языки основаны на неоднозначных и неточных характеристиках, что затрудняет использование NLP машинами.

Алгоритм. Основа обработки естественного языка.

Обработка естественного языка основана на алгоритмах преобразования неоднозначных данных в исчерпывающую информацию для машин, чтобы построить понимание. В этих алгоритмах для выполнения задачи используются различные правила естественного языка.

Когда информация поступает на компьютер, он использует другой набор алгоритмов для понимания контекстного значения, связанного с командой, а затем собирает соответствующие данные, необходимые для выполнения запроса.
Однако иногда компьютер предоставляет неясные результаты, основываясь на том, что он не смог понять контекстное значение команды. Например, сообщения в Facebook, как правило, не могут быть правильно переведены из-за плохих алгоритмов.

Вы часто будете читать юмористические (переведенные) сообщения в различных Facebook-группах только потому, что естественный язык Facebook не в состоянии связать связанное с этим значение каждого слова или предложения.
Один из наиболее часто цитируемых публичных инцидентов произошел в 1950-х годах, когда некоторое русское библейское послание было переведено на английский язык.
Русское послание “Дух хочет, но плоть слаба” было переведено на “водка хорошая, но мясо гнилое”. До сих пор можно встретить такие уморительные переводы, поскольку машины не способны в полной мере овладеть человеческим взаимодействием.

Как работает НЛП?

В процессе обработки естественного языка используются две основные техники: синтаксический анализ и семантический анализ для выполнения всех задач. Давайте подробно рассмотрим каждую из техник, чтобы понять работу NLP:

  • Синтаксический/Синтаксический анализ

Он касается размещения слов для обеспечения грамматической точности. Этот аналитический алгоритм организует слова для связного предложения без ошибок состава.

Методика оценивает соответствие естественного языка грамматическим правилам для безупречного понимания. Алгоритмы извлекают группу слов и подразумевают под грамматическими правилами их значение.
Мало распространенных синтаксических техник:

  • Лемматизация: это лингвистический процесс, который группирует модулированные слова, которые можно анализировать с помощью одного термина, характеризующегося в виде леммы (словарной формы).
  • Морфологическая сегментация: разбивает группу слов на осмысленные фразы или морфемы.
  • Сегментация слов: она связана с разделением структурированных предложений на составные слова.
  • Тегирование частей речи: процесс идентифицирует части речи в каждом предложении для применения грамматических правил.
  • Парсинг (Parsing): процесс связан с выполнением грамматического анализа каждого предложения.
  • Разрыв предложения: процесс разделяет одно предложение от другого, устанавливая таким образом границы для набора слов.
  • Стемминг (Stemming): он работает над тем, чтобы связать наклоненное слово с его корневой формой, например, “консалтинг”, “консультант”, “консультант”, а “консультант” будет ассоциироваться с корневым словом “консалтинг”.
  • Сематический анализ: Он касается процесса сосредоточения внимания на контекстуальном значении слов. Являясь самой сложной частью процесса естественного обучения, данный метод все еще находится в стадии разработки.

В процессе используются алгоритмы извлечения значения для расшифровки слов и предложений в соответствии со структурами. Обычные методы, которые использует семантический анализ:

  • Распознавание сущностей по именам (NER): процесс занимается идентификацией и категоризацией слов по определенным группам, таким как имена людей или места.
  • Word Sense Disambiguation (Отклонение смысла слова): он имеет дело с добавлением контекстного значения к слову на основе структуры предложения.
  • Natural Language Generation: использует базу данных для расшифровки логического значения слова и преобразования собранной информации в человеческий язык.

Заключение:

Natural Language Processing (Обработка на естественном языке): является ядром общения между человеком и машиной и использует различные методы для улучшения выполнения задач.
Она все еще находится в стадии развития и поэтому требует серьезных прорывов, чтобы сделать машины умнее и достичь перфекционизма в человеческом взаимодействии. Вы когда-нибудь полагались на какую-либо из техник NLP для улучшения функциональности своих приложений?