Что такое обработка естественного языка? Введение в НЛП

Обработка естественного языка (НЛП) — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык в том виде, в каком он произносится и пишется, — называемый естественным языком. Это компонент искусственного интеллекта (ИИ).

НЛП существует уже более 50 лет и имеет корни в области лингвистики. Он имеет множество реальных приложений в ряде областей, включая медицинские исследования, поисковые системы и бизнес-аналитику.

НЛП позволяет компьютерам понимать естественный язык так же, как это делают люди. Независимо от того, разговорный или письменный язык, обработка естественного языка использует искусственный интеллект для получения входных данных из реального мира, их обработки и осмысления так, чтобы их мог понять компьютер. Точно так же, как у людей есть разные сенсоры — например, уши, чтобы слышать, и глаза, чтобы видеть, — у компьютеров есть программы для чтения и микрофоны для сбора звука. И так же, как у людей есть мозг для обработки этих входных данных, у компьютеров есть программа для обработки соответствующих входных данных. В какой-то момент обработки входные данные преобразуются в код, понятный компьютеру. Обработка естественного языка состоит из двух основных этапов: предварительная обработка данных и разработка алгоритма.

Предварительная обработка данных включает в себя подготовку и «очистку» текстовых данных для машин, чтобы они могли их проанализировать. предварительная обработка приводит данные в работоспособную форму и выделяет функции в тексте, с которыми может работать алгоритм. Это можно сделать несколькими способами, в том числе:

Эта статья является частью

Загрузите это руководство БЕСПЛАТНО прямо сейчас!

После предварительной обработки данных разрабатывается алгоритм их обработки. Существует множество различных алгоритмов обработки естественного языка, но обычно используются два основных типа:

Предприятия используют огромные объемы неструктурированных, насыщенных текстом данных и нуждаются в способе их эффективной обработки. Большая часть информации, создаваемой в Интернете и хранящейся в базах данных, представляет собой естественный человеческий язык, и до недавнего времени предприятия не могли эффективно анализировать эти данные. Именно здесь полезна обработка естественного языка.

Преимущество обработки естественного языка можно увидеть, рассмотрев следующие два утверждения: «Страхование облачных вычислений должно быть частью каждого соглашения об уровне обслуживания» и «Хорошее соглашение об уровне обслуживания обеспечивает более легкий ночной сон — даже в облаке». Если пользователь полагается на обработку естественного языка для поиска, программа распознает, что облачные вычисления — это сущность, что облако — это сокращенная форма облачных вычислений, а SLA — это отраслевая аббревиатура соглашения об уровне обслуживания.

Это те расплывчатые элементы, которые часто встречаются в человеческом языке и которые алгоритмы машинного обучения исторически плохо интерпретировали. Теперь, благодаря усовершенствованиям методов глубокого обучения и машинного обучения, алгоритмы могут эффективно их интерпретировать. Эти улучшения расширяют широту и глубину данных, которые можно анализировать.

Синтаксис и семантический анализ — два основных метода, используемых при обработке естественного языка.

Синтаксис – это расположение слов в предложении таким образом, чтобы оно имело грамматический смысл. НЛП использует синтаксис для оценки значения языка на основе грамматических правил. Синтаксические методы включают в себя:

Семантика включает в себя использование и значение слов. Обработка естественного языка применяет алгоритмы для понимания значения и структуры предложений. Семантические методы включают в себя:

Современные подходы к обработке естественного языка основаны на глубоком обучении — типе искусственного интеллекта, который изучает и использует закономерности в данных для улучшения понимания программы. Модели глубокого обучения требуют огромных объемов размеченных данных для алгоритма обработки естественного языка для обучения и выявления соответствующих корреляций, и сбор такого рода большого набора данных является одним из основных препятствий для обработки естественного языка.

Более ранние подходы к обработке естественного языка включали в себя подход, основанный на правилах: более простым алгоритмам машинного обучения сообщали, какие слова и фразы следует искать в тексте, и давали конкретные ответы при появлении этих фраз. Но глубокое обучение — это более гибкий, интуитивный подход, при котором алгоритмы учатся определять намерения говорящего на основе множества примеров — почти так же, как ребенок изучает человеческий язык.