Hva er naturlig språkbehandling?

Tidligere mennesker pleide å lære dataspråk for å jobbe med datamaskiner. Nå er datamaskiner gjort smarte nok til å lære og forstå menneskets (naturlige) språk.

Naturlig språkbehandling er et underfelt av kunstig intelligens som omhandler bearbeiding av språket som blir talt av mennesker. Dermed gjør det lettere samspillet mellom datamaskin og menneske.

Forstå naturlig språkbehandling:

Kunstig intelligens betyr å gjøre datamaskiner like intelligente som et menneske. Naturlig språkbehandling er en komponent i AI. Naturlig språkbehandling gjør det mulig for datamaskiner å forstå, utføre en handling og samhandle med mennesker ved å bruke språket sitt. Det kan brukes på mange områder som å sende kommandoer til å utføre noen handlinger, konvertere tale til tekst og dokumentere det, fortelle veibeskrivelse i biler, etc.

Men NLP (Natural Language Processing) er ikke lett å implementere. Datamaskiner er designet for å jobbe med strukturerte data, følge veldefinerte kommandoer og bruke standardisert språk. De er veldig systematiske når det gjelder behandlingen. Men naturlig språk er ikke strukturert. Det er mange faktorer som kan påvirke språket som snakkes av en person som en region, lokalitet, slang, uttale, etc. Selv det samme ordet kan ha forskjellig betydning avhengig av kontekst. Derfor, for å gjøre datamaskinen smart nok til å forstå og jobbe med et menneske på språket sitt, må den utformes på en slik måte at den forstår fleksibiliteten i Natural Language. Den skal kunne tyde hva akkurat en person vil si i en gitt kontekst.

Med kraften fra maskinlæring, kan datamaskiner læres naturlig språk. Flere sett med tekst blir matet til datamaskiner og behandler settene ved å bruke tekstanalysatoralgoritmer for å lære datamaskinen om hvordan naturlig språk fungerer.

Teknikker brukt i naturlig språkbehandling:

Naturlig språkbehandling hjelper deg med å trekke ut verdifull informasjon fra en tekst og lære av den. Vurder avsnittet nedenfor som et eksempel

Company xtz-flyselskapet tilbyr en anstendig service. Alle ansatte er veldig samarbeidsvillige, særlig flyvertinnene Nora, James og Liya. Det eneste problemet med flygingene er at det ble veldig ofte forsinket. Selv noen ganger blir flyreiser også kansellert.

Nedenfor er noen av teknikkene som brukes i NLP:

  1. Grammatikkinduksjon: Det hjelper å skrive riktig grammatikk. I eksemplet ovenfor blir ordet 'får' ikke brukt riktig, vil bli uthevet når det brukes i NLP-motoren.
  2. S entimentanalyse: NLP brukes til å analysere den positive og negative karakteren av setningen. For eksempel, i ovennevnte avsnitt er "flyselskapet gir anstendig service" og "ansatte er veldig samarbeidsvillige" er positive kommentarer mens "veldig forsinket ofte" er en negativ kommentar.
  3. Aspect Mining: NLP bruker aspekt gruvedrift for å bestemme hvilket aspekt som er positivt og hvilket aspekt som er negativt. I eksemplet over er personalet et positivt aspekt, mens flytjeneste er et negativt aspekt.
  4. Navnets enhet anerkjennelse: Den brukes til å gjenkjenne navnene på viktige personer, organisasjon, lokalitet, datoer osv. Eksempel, xyz flyselskaper, Nora, James og Liya .
  5. Oppsummering: NLP kan også brukes til å oppsummere tekst og gi et crux av teksten. Det gir rangeringer til setninger etter deres likhet med andre setninger. Dermed er setningen med høyest rangering inkludert i sammendraget.
  6. Emne anerkjennelse: NLP analyserer teksten og finner emnet teksten hovedsakelig er relatert til. Den vil trekke ut noen nøkkelord og kategorisere dem under et emne. For eksempel, i teksten ovenfor, er de to hovedtemaene "Ansatt" og "Flyreiser".
  7. S peech to Text Conversion: Hvis ovennevnte avsnitt hadde vært et svar på tilbakemeldingsanrop, kan det tas opp og konverteres til tekst. Etter dette kan det analyseres ytterligere for tjenesteforbedringer.

Working of Natural Language Processing:

NLP selv om en del av AI bruker maskinlæringsteknikker for å hente ut informasjon og lære av det. Maskinlæringsalgoritme fungerer på det grunnleggende for læring mens du utfører. NLP fortsetter også med læring basert på innspill gitt. Derfor til tross for feil og vanlige språkstiler, har NLP en tendens til å forutsi riktig hva brukeren vil si. Nedenfor er trinnene i NLP:

  1. Leksikalsk analyse: Leksikalsk analyse betyr å dele hele tekstsegmentet i setninger, ord og analysere deres betydning.
  2. Syntaktisk analyse: Denne metoden involverer tilknytning av ord med andre ord, deres ordning i setningen og deres relative betydning.
  3. Semantisk analyse: I denne analysen blir betydningen av setningen kontrollert.
  4. Diskursintegrasjon: Denne metoden analyserer den relative betydningen av setninger og deres tilknytning til andre setninger.
  5. Pragmatisk analyse: Denne metoden tar for seg betydningen av setningen.

Viktigheten av naturlig språkbehandling:

Mengden data som er tilgjengelig online øker dag for dag. Det meste av dette er ustrukturert tekst. Å få verdifull informasjon ut av disse dataene er en utfordrende oppgave. NLP kan brukes i dette tilfellet.

NLP-teknikker kan brukes til tale til tekstkonvertering, for de som ikke kan skrive, kan bruke NLP til å dokumentere ting. NLP-analyse kan brukes til å analysere sentiment og hjelper dermed bedrifter med å oppnå kundetilfredshet. IT hjelper brukere som ikke er kjent med teknologi, å jobbe med den enkelt.

Bruk av naturlig språkbehandling:

Nedenfor er noen av bruken av NLP:

  1. Sentiment Analyzer
  2. Tale til tekst
  3. Stemme gjenkjenning
  4. Tekstklassifisering
  5. Dokumentoppsummering
  6. Spørsmål svar
  7. Stavekontroll
  8. Grammatikkontroll

Eksempler på NLP:

I løpet av de siste årene har teknologitrender som kunstig intelligens blitt populære. Det er gjort en innsats for å gjøre en datamaskin så smart som et menneske. Dette har til en viss grad fått suksess. NLP er en del av slik innsats. Nedenfor er noen av eksemplene der NLP brukes:

  1. Amazon Alexa (maskinoversettelse)
  2. Google Assistant (stemmegjenkjenning)
  3. Grammatisk (for å sjekke grammatiske feil)
  4. Chatbot (spørsmål / svar)
  5. Søk autofullfør
  6. Stavekontroll (stavekontroll)
  7. Kundeservice chatbot
  8. Roboter som utfører handlinger på kommando
  9. Assistent for biler

Konklusjon

NLP spiller en viktig rolle i maskin-menneskelig interaksjon. I fremtiden kan vi se mer og mer utvikling på dette feltet. Det kan gjøre hverdagen enklere og smartere.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til What is Natural Language Processing. Her diskuterte vi arbeidet med Natural Language Processing, dens anvendelse på forskjellige områder, teknikker og noen eksempler. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Introduksjon til NLP
  2. NLP-intervjuspørsmål med svar
  3. Hva er tekstgruvedrift?
  4. NLP i Python

Kategori:

Stor Data