logo

TechCodeview

Natural Language Processing (NLP) – Oversikt

Betydningen av NLP er Natural Language Processing (NLP) som er et fascinerende og raskt utviklende felt som skjærer datavitenskap, kunstig intelligens og lingvistikk. NLP fokuserer på samspillet mellom datamaskiner og menneskelig språk, og gjør det mulig for maskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk på en måte som er både meningsfull og nyttig. Med det økende volumet av tekstdata som genereres hver dag, fra innlegg på sosiale medier til forskningsartikler, har NLP blitt et viktig verktøy for å hente ut verdifull innsikt og automatisere ulike oppgaver.

Naturlig språkbehandling

I denne artikkelen vil vi utforske de grunnleggende konseptene og teknikkene for Natural Language Processing, og belyse hvordan den forvandler rå tekst til praktisk informasjon. Fra tokenisering og parsing til sentimentanalyse og maskinoversettelse, omfatter NLP et bredt spekter av applikasjoner som omformer bransjer og forbedrer menneske-datamaskin-interaksjoner. Enten du er en erfaren profesjonell eller ny på feltet, vil denne oversikten gi deg en omfattende forståelse av NLP og dens betydning i dagens digitale tidsalder.



Innholdsfortegnelse

Hva er naturlig språkbehandling?

Natural Language Processing (NLP) er et felt innen informatikk og et underfelt av kunstig intelligens som har som mål å få datamaskiner til å forstå menneskelig språk. NLP bruker datalingvistikk, som er læren om hvordan språk fungerer, og ulike modeller basert på statistikk, maskinlæring og dyp læring. Disse teknologiene tillater datamaskiner å analysere og behandle tekst- eller stemmedata, og å forstå deres fulle betydning, inkludert høyttalerens eller forfatterens intensjoner og følelser.

NLP driver mange applikasjoner som bruker språk, for eksempel tekstoversettelse, stemmegjenkjenning, tekstoppsummering og chatbots. Du kan ha brukt noen av disse programmene selv, for eksempel stemmestyrte GPS-systemer, digitale assistenter, tale-til-tekst-programvare og kundeserviceroboter. NLP hjelper også virksomheter med å forbedre sin effektivitet, produktivitet og ytelse ved å forenkle komplekse oppgaver som involverer språk.

NLP-teknikker

NLP omfatter et bredt spekter av teknikker som tar sikte på å gjøre datamaskiner i stand til å behandle og forstå menneskelig språk. Disse oppgavene kan kategoriseres i flere brede områder, som hver tar for seg ulike aspekter ved språkbehandling. Her er noen av de viktigste NLP-teknikkene:

1. Tekstbehandling og forbehandling i NLP

  • Tokenisering : Dele inn tekst i mindre enheter, for eksempel ord eller setninger.
  • Stemming og lemmatisering : Redusere ord til grunn- eller rotformene.
  • Fjerning av stoppord : Fjerne vanlige ord (som og, den, er) som kanskje ikke har vesentlig betydning.
  • Tekstnormalisering : Standardisering av tekst, inkludert normalisering av store og små bokstaver, fjerning av tegnsetting og retting av stavefeil.

2. Syntaks og analysering i NLP

  • Part-of-Speech (POS)-tagging : Tilordne deler av tale til hvert ord i en setning (f.eks. substantiv, verb, adjektiv).
  • Avhengighetsanalyse : Analysere den grammatiske strukturen til en setning for å identifisere forhold mellom ord.
  • Valgkrets Parsing : Å dele opp en setning i dens bestanddeler eller fraser (f.eks. substantivfraser, verbfraser).

3. Semantisk analyse

  • Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) : Identifisere og klassifisere enheter i tekst, for eksempel navn på personer, organisasjoner, steder, datoer osv.
  • Ordsans-disambiguation (WSD) : Bestemme hvilken betydning av et ord som brukes i en gitt kontekst.
  • Coreference Resolution : Identifisere når forskjellige ord refererer til samme enhet i en tekst (f.eks. refererer han til Johannes).

4. Informasjonsutvinning

  • Enhetsutvinning : Identifisere spesifikke enheter og deres relasjoner i teksten.
  • Relasjonsutvinning : Identifisere og kategorisere relasjonene mellom enheter i en tekst.

5. Tekstklassifisering i NLP

  • Sentimentanalyse : Bestemme følelsen eller emosjonelle tonen uttrykt i en tekst (f.eks. positiv, negativ, nøytral).
  • Temamodellering : Identifisere emner eller temaer i en stor samling av dokumenter.
  • Deteksjon av søppelpost : Klassifisering av tekst som spam eller ikke spam.

6. Språkgenerering

  • Maskinoversettelse : Oversette tekst fra ett språk til et annet.
  • Tekstoppsummering : Produsere et kortfattet sammendrag av en større tekst.
  • Tekstgenerering : Genererer automatisk sammenhengende og kontekstuelt relevant tekst.

7. Talebehandling

  • Talegjenkjenning : Konvertering av talespråk til tekst.
  • Tekst-til-tale (TTS) syntese : Konvertering av skrevet tekst til talespråk.

8. Spørsmål svar

  • Henting-basert QA : Finne og returnere den mest relevante teksten som svar på en spørring.
  • Generativ QA : Generere et svar basert på informasjonen som er tilgjengelig i et tekstkorpus.

9. Dialogsystemer

  • Chatbots og virtuelle assistenter : Gjør det mulig for systemer å delta i samtaler med brukere, gi svar og utføre oppgaver basert på brukerinnspill.

10. Sentiment- og følelsesanalyse i NLP

  • Følelsesgjenkjenning : Identifisere og kategorisere følelser uttrykt i tekst.
  • Opinion Mining : Analysere meninger eller anmeldelser for å forstå offentlighetens holdning til produkter, tjenester eller emner.

Working of Natural Language Processing (NLP)

Arbeid med naturlig språkbehandling

Å jobbe med naturlig språkbehandling (NLP) innebærer vanligvis å bruke beregningsteknikker for å analysere og forstå menneskelig språk. Dette kan inkludere oppgaver som språkforståelse, språkgenerering og språkinteraksjon.

Datalagring : Lagre de innsamlede tekstdataene i et strukturert format, for eksempel en database eller en samling av dokumenter.

2. Tekstforbehandling

Forbehandling er avgjørende for å rense og klargjøre råtekstdataene for analyse. Vanlige forbehandlingstrinn inkluderer:

  • Tokenisering : Deler opp tekst i mindre enheter som ord eller setninger.
  • Små bokstaver : Konverterer all tekst til små bokstaver for å sikre enhetlighet.
  • Fjerning av stoppord : Fjerne vanlige ord som ikke bidrar med vesentlig betydning, som og, den, er.
  • Fjerning av tegnsetting : Fjerne skilletegn.
  • Stemming og lemmatisering : Redusere ord til grunn- eller rotformene. Stemming kutter av suffikser, mens lemmatisering vurderer konteksten og konverterer ord til deres meningsfulle grunnform.
  • Tekstnormalisering : Standardisering av tekstformat, inkludert retting av stavefeil, utvidelse av sammentrekninger og håndtering av spesialtegn.

3. Tekstrepresentasjon

  • Bag of Words (BoW) : Representerer tekst som en samling av ord, ignorerer grammatikk og ordrekkefølge, men holder styr på ordfrekvensen.
  • Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) : En statistikk som gjenspeiler betydningen av et ord i et dokument i forhold til en samling av dokumenter.
  • Ordinnbygging : Bruke tette vektorrepresentasjoner av ord der semantisk like ord er nærmere hverandre i vektorrommet (f.eks. Word2Vec, GloVe).

4. Funksjonsekstraksjon

Trekke ut meningsfulle funksjoner fra tekstdataene som kan brukes til ulike NLP-oppgaver.

  • N-gram : Fange sekvenser av N ord for å bevare litt kontekst og ordrekkefølge.
  • Syntaktiske funksjoner : Bruke deler av tale-tagger, syntaktiske avhengigheter og analysere trær.
  • Semantiske egenskaper : Utnytte ordinnleiringer og andre representasjoner for å fange ordets betydning og kontekst.

5. Modellvalg og opplæring

Velge og trene en maskinlærings- eller dyplæringsmodell for å utføre spesifikke NLP-oppgaver.

  • Veiledet læring : Bruk av merkede data for å trene modeller som Support Vector Machines (SVM), Random Forests, eller dyplæringsmodeller som Convolutional Neural Networks (CNNs) og Recurrent Neural Networks (RNNs).
  • Uovervåket læring : Bruk av teknikker som klynging eller emnemodellering (f.eks. latent Dirichlet-allokering) på umerkede data.
  • Forhåndsutdannede modeller : Bruke forhåndstrente språkmodeller som BERT, GPT eller transformatorbaserte modeller som er trent på store korpus.

6. Modellimplementering og inferens

Distribuere den trente modellen og bruke den til å lage spådommer eller trekke ut innsikt fra nye tekstdata.

  • Tekstklassifisering : Kategorisering av tekst i forhåndsdefinerte klasser (f.eks. spam-deteksjon, sentimentanalyse).
  • Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) : Identifisere og klassifisere enheter i teksten.
  • Maskinoversettelse : Oversette tekst fra ett språk til et annet.
  • Spørsmål svar : Gir svar på spørsmål basert på konteksten gitt av tekstdata.

7. Evaluering og optimalisering

Evaluering av ytelsen til NLP-algoritmen ved hjelp av beregninger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling, F1-score og andre.

  • Innstilling av hyperparameter : Justering av modellparametere for å forbedre ytelsen.
  • Feilanalyse : Analysere feil for å forstå modellens svakheter og forbedre robustheten.

8. Iterasjon og forbedring

Kontinuerlig forbedring av algoritmen ved å inkorporere nye data, avgrense forbehandlingsteknikker, eksperimentere med forskjellige modeller og optimalisere funksjoner.

Det finnes en rekke teknologier knyttet til naturlig språkbehandling (NLP) som brukes til å analysere og forstå menneskelig språk. Noen av de vanligste inkluderer:

  1. Maskinlæring: NLP er sterkt avhengig av maskinlæring teknikker som overvåket og uovervåket læring, dyp læring og forsterkende læring for å trene modeller til å forstå og generere menneskelig språk.
  2. Natural Language Toolkits (NLTK) og andre biblioteker: NLTK er et populært bibliotek med åpen kildekode i Python som gir verktøy for NLP-oppgaver som tokenisering, stemming og orddelsmerking. Andre populære biblioteker inkluderer spaCy, OpenNLP og CoreNLP.
  3. Parsere: Parsere brukes til å analysere den syntaktiske strukturen til setninger, for eksempel avhengighetsparsing og valgkrets-parsing.
  4. Tekst-til-tale (TTS) og Speech-to-Text (STT)-systemer: TTS-systemer konverterer skrevet tekst til talte ord, mens STT-systemer konverterer talte ord til skrevet tekst.
  5. Systemer for navngitt Entity Recognition (NER). : NER-systemer identifiserer og trekker ut navngitte enheter som mennesker, steder og organisasjoner fra teksten.
  6. Sentimentanalyse : En teknikk for å forstå følelsene eller meningene som uttrykkes i et tekststykke, ved å bruke ulike teknikker som leksikonbaserte, maskinlæringsbaserte og dyplæringsbaserte metoder
  7. Maskinoversettelse: NLP brukes til språkoversettelse fra ett språk til et annet gjennom en datamaskin.
  8. Chatbots: NLP brukes for chatbots som kommuniserer med andre chatbots eller mennesker gjennom auditive eller tekstlige metoder.
  9. AI-programvare: NLP brukes i programvare for å besvare spørsmål for kunnskapsrepresentasjon, analytiske resonnementer samt informasjonsinnhenting.

Anvendelser av naturlig språkbehandling (NLP):

  • Spamfiltre: Noe av det mest irriterende med e-post er spam. Gmail bruker naturlig språkbehandling (NLP) for å finne ut hvilke e-poster som er legitime og hvilke som er spam. Disse spamfiltrene ser på teksten i alle e-postene du mottar og prøver å finne ut hva det betyr å se om det er spam eller ikke.
  • Algoritmisk handel: Algoritmisk handel brukes til å forutsi aksjemarkedsforhold. Ved å bruke NLP undersøker denne teknologien nyhetsoverskrifter om selskaper og aksjer og forsøker å forstå betydningen deres for å avgjøre om du bør kjøpe, selge eller holde visse aksjer.
  • Spørsmål svar: NLP kan sees i aksjon ved å bruke Google Søk eller Siri Services. En stor bruk av NLP er å få søkemotorer til å forstå betydningen av det vi spør og generere naturlig språk i retur for å gi oss svarene.
  • Oppsummerende informasjon: På internett er det mye informasjon, og mye av det kommer i form av lange dokumenter eller artikler. NLP brukes til å tyde betydningen av dataene og gir deretter kortere sammendrag av dataene slik at mennesker kan forstå dem raskere.

Fremtidig omfang:

  • Bots: Chatbots hjelper klienter med å komme raskt til poenget ved å svare på henvendelser og henvise dem til relevante ressurser og produkter når som helst på dagen eller natten. For å være effektive må chatbots være raske, smarte og enkle å bruke. For å oppnå dette bruker chatbots NLP for å forstå språk, vanligvis over tekst- eller stemmegjenkjenningsinteraksjoner
  • Støtter Invisible UI: Nesten hver forbindelse vi har med maskiner involverer menneskelig kommunikasjon, både muntlig og skriftlig. Amazons Echo er bare en illustrasjon av trenden mot å sette mennesker i tettere kontakt med teknologi i fremtiden. Konseptet med et usynlig eller null brukergrensesnitt vil være avhengig av direkte kommunikasjon mellom brukeren og maskinen, enten via tale, tekst eller en kombinasjon av de to. NLP bidrar til å gjøre dette konseptet til en virkelig ting.
  • Smartere søk: NLPs fremtid inkluderer også forbedret søk, noe vi har diskutert i Expert System i lang tid. Smartere søk lar en chatbot forstå en kundes forespørsel kan aktivere søk som du snakker-funksjonalitet (på samme måte som du kan spørre Siri) i stedet for å fokusere på søkeord eller emner. Google kunngjorde nylig at NLP-funksjoner er lagt til Google Drive, slik at brukere kan søke etter dokumenter og innhold ved hjelp av naturlig språk.

Fremtidige forbedringer:

  • Selskaper som Google eksperimenterer med Deep Neural Networks (DNN) for å presse grensene for NLP og gjøre det mulig for menneske-til-maskin-interaksjoner å føles akkurat som menneske-til-menneske-interaksjoner.
  • Grunnleggende ord kan videre deles inn i riktig semantikk og brukes i NLP-algoritmer.
  • NLP-algoritmene kan brukes på forskjellige språk som for øyeblikket ikke er tilgjengelige, for eksempel regionale språk eller språk som snakkes i landlige områder etc.
  • Oversettelse av en setning på ett språk til samme setning på et annet språk i et bredere omfang.

Konklusjon

Avslutningsvis har feltet Natural Language Processing (NLP) betydelig endret måten mennesker samhandler med maskiner på, noe som muliggjør mer intuitiv og effektiv kommunikasjon. NLP omfatter et bredt spekter av teknikker og metoder for å forstå, tolke og generere menneskelig språk. Fra grunnleggende oppgaver som tokenisering og orddeltagging til avanserte applikasjoner som sentimentanalyse og maskinoversettelse, er virkningen av NLP tydelig på tvers av ulike domener. Ettersom teknologien fortsetter å utvikle seg, drevet av fremskritt innen maskinlæring og kunstig intelligens, er potensialet for NLP for å forbedre menneske-datamaskin-interaksjon og løse komplekse språkrelaterte utfordringer enormt. Å forstå kjernekonseptene og applikasjonene til Natural Language Processing er avgjørende for alle som ønsker å utnytte dens evner i det moderne digitale landskapet.

Naturlig språkbehandling – vanlige spørsmål

Hva er NLP-modeller?

NLP-modeller er beregningssystemer som kan behandle naturlige språkdata, som tekst eller tale, og utføre ulike oppgaver, som oversettelse, oppsummering, sentimentanalyse osv. NLP-modeller er vanligvis basert på maskinlæring eller dyplæringsteknikker som lærer av store mengder språkdata.

Hva er typene NLP-modeller?

NLP-modeller kan klassifiseres i to hovedtyper: regelbasert og statistisk. Regelbaserte modeller bruker forhåndsdefinerte regler og ordbøker for å analysere og generere naturlig språkdata. Statistiske modeller bruker probabilistiske metoder og datadrevne tilnærminger for å lære av språkdata og lage spådommer.

azurblå abonnement

Hva er utfordringene med NLP-modeller?

NLP-modeller står overfor mange utfordringer på grunn av kompleksiteten og mangfoldet til naturlig språk. Noen av disse utfordringene inkluderer tvetydighet, variabilitet, kontekstavhengighet, figurativt språk, domenespesifisitet, støy og mangel på merkede data.

Hva er bruksområdene til NLP-modeller?

NLP-modeller har mange applikasjoner i ulike domener og bransjer, for eksempel søkemotorer, chatbots, stemmeassistenter, sosiale medier, tekstutvinning, informasjonsutvinning, naturlig språkgenerering, maskinoversettelse, talegjenkjenning, tekstoppsummering, spørsmålssvar, sentimentanalyse, og mer.