logo

TechCodeview

Natural Language Processing (NLP) – Översikt

Innebörden av NLP är Natural Language Processing (NLP) som är ett fascinerande och snabbt utvecklande område som skär datavetenskap, artificiell intelligens och lingvistik. NLP fokuserar på interaktionen mellan datorer och mänskligt språk, vilket gör det möjligt för maskiner att förstå, tolka och generera mänskligt språk på ett sätt som är både meningsfullt och användbart. Med den ökande volymen textdata som genereras varje dag, från inlägg på sociala medier till forskningsartiklar, har NLP blivit ett viktigt verktyg för att extrahera värdefulla insikter och automatisera olika uppgifter.

Naturlig språkbehandling

I den här artikeln kommer vi att utforska de grundläggande begreppen och teknikerna för Natural Language Processing, och belysa hur den omvandlar rå text till användbar information. Från tokenisering och analys till sentimentanalys och maskinöversättning, NLP omfattar ett brett utbud av applikationer som omformar industrier och förbättrar interaktioner mellan människa och dator. Oavsett om du är en erfaren professionell eller ny inom området, kommer denna översikt att ge dig en omfattande förståelse av NLP och dess betydelse i dagens digitala tidsålder.



java logotyp

Innehållsförteckning

Vad är naturlig språkbehandling?

Natural language processing (NLP) är ett område inom datavetenskap och ett delområde av artificiell intelligens som syftar till att få datorer att förstå mänskligt språk. NLP använder sig av beräkningslingvistik, som är studiet av hur språk fungerar, och olika modeller baserade på statistik, maskininlärning och djupinlärning. Dessa teknologier gör det möjligt för datorer att analysera och bearbeta text- eller röstdata och att förstå deras fulla betydelse, inklusive talarens eller författarens avsikter och känslor.

NLP driver många applikationer som använder språk, såsom textöversättning, röstigenkänning, textsammanfattning och chatbots. Du kan ha använt några av dessa applikationer själv, till exempel röststyrda GPS-system, digitala assistenter, programvara för tal-till-text och kundtjänstrobotar. NLP hjälper också företag att förbättra sin effektivitet, produktivitet och prestanda genom att förenkla komplexa uppgifter som involverar språk.

NLP-tekniker

NLP omfattar ett brett utbud av tekniker som syftar till att göra det möjligt för datorer att bearbeta och förstå mänskligt språk. Dessa uppgifter kan kategoriseras i flera breda områden, som var och en tar upp olika aspekter av språkbehandling. Här är några av de viktigaste NLP-teknikerna:

1. Textbearbetning och förbearbetning i NLP

  • Tokenisering : Dela in text i mindre enheter, som ord eller meningar.
  • Stamning och lemmatisering : Reducerar ord till deras bas- eller rotformer.
  • Ta bort stoppord : Ta bort vanliga ord (som och, den, är) som kanske inte har någon betydande betydelse.
  • Textnormalisering : Standardisera text, inklusive normalisering av skiftlägen, ta bort skiljetecken och rätta stavfel.

2. Syntax och analys i NLP

  • Ordspråksmärkning (POS). : Tilldela orddelar till varje ord i en mening (t.ex. substantiv, verb, adjektiv).
  • Beroendeanalys : Analysera den grammatiska strukturen i en mening för att identifiera samband mellan ord.
  • Valkretsanalys : Dela upp en mening i dess beståndsdelar eller fraser (t.ex. substantivfraser, verbfraser).

3. Semantisk analys

  • Named Entity Recognition (NER) : Identifiera och klassificera enheter i text, till exempel namn på personer, organisationer, platser, datum etc.
  • Disambiguation av ordkänsla (WSD) : Bestämma vilken betydelse av ett ord som används i ett givet sammanhang.
  • Coreference Resolution : Identifiera när olika ord hänvisar till samma enhet i en text (t.ex. han hänvisar till John).

4. Informationsextraktion

  • Enhetsutvinning : Identifiera specifika enheter och deras relationer i texten.
  • Relationsextraktion : Identifiera och kategorisera relationerna mellan enheter i en text.

5. Textklassificering i NLP

  • Sentimentanalys : Bestämma känslan eller känslotonen som uttrycks i en text (t.ex. positiv, negativ, neutral).
  • Ämnesmodellering : Identifiera ämnen eller teman i en stor samling dokument.
  • Spam upptäckt : Klassificering av text som spam eller inte spam.

6. Språkgenerering

  • Maskinöversättning : Översätta text från ett språk till ett annat.
  • Textsammanfattning : Ta fram en kortfattad sammanfattning av en större text.
  • Textgenerering : Genererar automatiskt sammanhängande och kontextuellt relevant text.

7. Talbehandling

  • Taligenkänning : Konvertera talat språk till text.
  • Text-till-tal-syntes (TTS). : Konvertera skriven text till talat språk.

8. Fråga svarar

  • Hämtningsbaserad QA : Hitta och returnera det mest relevanta textstycket som svar på en fråga.
  • Generativ QA : Generera ett svar baserat på den information som finns i en textkorpus.

9. Dialogsystem

  • Chatbots och virtuella assistenter : Gör det möjligt för system att delta i konversationer med användare, ge svar och utföra uppgifter baserat på användarinput.

10. Känslo- och känsloranalys i NLP

  • Känsloavkänning : Identifiera och kategorisera känslor uttryckta i text.
  • Åsiktsbrytning : Analysera åsikter eller recensioner för att förstå allmänhetens åsikter om produkter, tjänster eller ämnen.

Working of Natural Language Processing (NLP)

Arbetar med naturlig språkbehandling

Att arbeta med naturlig språkbehandling (NLP) innebär vanligtvis att använda beräkningstekniker för att analysera och förstå mänskligt språk. Detta kan innefatta uppgifter som språkförståelse, språkgenerering och språkinteraktion.

Datalagring : Lagring av insamlad textdata i ett strukturerat format, till exempel en databas eller en samling dokument.

2. Textförbehandling

Förbearbetning är avgörande för att rengöra och förbereda råtextdata för analys. Vanliga förbehandlingssteg inkluderar:

  • Tokenisering : Dela upp text i mindre enheter som ord eller meningar.
  • Små bokstäver : Konverterar all text till gemener för att säkerställa enhetlighet.
  • Ta bort stoppord : Ta bort vanliga ord som inte bidrar med betydande betydelse, som och, den, är.
  • Borttagning av skiljetecken : Ta bort skiljetecken.
  • Stamning och lemmatisering : Reducerar ord till deras bas- eller rotformer. Stemming skär bort suffix, medan lemmatisering tar hänsyn till sammanhanget och omvandlar ord till sin meningsfulla basform.
  • Textnormalisering : Standardisera textformat, inklusive korrigering av stavfel, utökade sammandragningar och hantering av specialtecken.

3. Textrepresentation

  • Bag of Words (BoW) : Representerar text som en samling ord, ignorerar grammatik och ordföljd men håller reda på ordfrekvensen.
  • Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) : En statistik som återspeglar betydelsen av ett ord i ett dokument i förhållande till en samling dokument.
  • Ordinbäddningar : Använder täta vektorrepresentationer av ord där semantiskt likartade ord är närmare varandra i vektorrummet (t.ex. Word2Vec, GloVe).

4. Särdragsextraktion

Extrahera meningsfulla funktioner från textdata som kan användas för olika NLP-uppgifter.

  • N-gram : Fånga sekvenser av N ord för att bevara viss kontext och ordordning.
  • Syntaktiska funktioner : Använda delar av taltaggar, syntaktiska beroenden och analysera träd.
  • Semantiska egenskaper : Utnyttja ordinbäddningar och andra representationer för att fånga ordets betydelse och sammanhang.

5. Modellval och utbildning

Välja och träna en maskininlärnings- eller djupinlärningsmodell för att utföra specifika NLP-uppgifter.

  • Övervakat lärande : Använda märkta data för att träna modeller som Support Vector Machines (SVM), Random Forests, eller djupinlärningsmodeller som Convolutional Neural Networks (CNNs) och Recurrent Neural Networks (RNNs).
  • Oövervakat lärande : Tillämpa tekniker som klustring eller ämnesmodellering (t.ex. latent Dirichlet-allokering) på omärkta data.
  • Förutbildade modeller : Använder förutbildade språkmodeller som BERT, GPT eller transformatorbaserade modeller som har tränats på stora korpus.

6. Modellinstallation och slutledning

Implementera den tränade modellen och använda den för att göra förutsägelser eller extrahera insikter från ny textdata.

  • Textklassificering : Kategorisering av text i fördefinierade klasser (t.ex. skräppostavkänning, sentimentanalys).
  • Named Entity Recognition (NER) : Identifiera och klassificera enheter i texten.
  • Maskinöversättning : Översätta text från ett språk till ett annat.
  • Fråga svarar : Tillhandahåller svar på frågor baserat på det sammanhang som textdata ger.

7. Utvärdering och optimering

Utvärdera prestandan för NLP-algoritmen med hjälp av mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse, F1-poäng och andra.

dfa automata exempel
  • Inställning av hyperparameter : Justera modellparametrar för att förbättra prestandan.
  • Felanalys : Analysera fel för att förstå modellens svagheter och förbättra robustheten.

8. Iteration och förbättring

Kontinuerlig förbättring av algoritmen genom att införliva ny data, förfina förbearbetningstekniker, experimentera med olika modeller och optimera funktioner.

strängar till heltal

Det finns en mängd olika tekniker relaterade till naturlig språkbehandling (NLP) som används för att analysera och förstå mänskligt språk. Några av de vanligaste inkluderar:

  1. Maskininlärning: NLP förlitar sig mycket på maskininlärning tekniker som övervakat och oövervakat lärande, djupinlärning och förstärkningsinlärning för att träna modeller för att förstå och generera mänskligt språk.
  2. Natural Language Toolkits (NLTK) och andra bibliotek: NLTK är ett populärt bibliotek med öppen källkod i Python som tillhandahåller verktyg för NLP-uppgifter som tokenisering, stemming och ordspråkstaggning. Andra populära bibliotek inkluderar spaCy, OpenNLP och CoreNLP.
  3. Parsers: Parsers används för att analysera meningars syntaktiska struktur, såsom beroendeanalys och valkretsanalys.
  4. Text-till-tal (TTS) och Speech-to-Text (STT) system: TTS-system omvandlar skriven text till talad ord, medan STT-system konverterar talade ord till skriven text.
  5. Namngivna Entity Recognition (NER) system : NER-system identifierar och extraherar namngivna enheter som människor, platser och organisationer från texten.
  6. Sentimentanalys : En teknik för att förstå de känslor eller åsikter som uttrycks i en text, genom att använda olika tekniker som lexikonbaserade, maskininlärningsbaserade och djupinlärningsbaserade metoder
  7. Maskinöversättning: NLP används för språköversättning från ett språk till ett annat via en dator.
  8. Chatbots: NLP används för chatbots som kommunicerar med andra chatbots eller människor genom auditiva eller textmässiga metoder.
  9. AI-programvara: NLP används i frågesvarsprogram för kunskapsrepresentation, analytiska resonemang samt informationssökning.

Tillämpningar av Natural Language Processing (NLP):

  • Skräppostfilter: En av de mest irriterande sakerna med e-post är skräppost. Gmail använder naturlig språkbehandling (NLP) för att avgöra vilka e-postmeddelanden som är legitima och vilka som är skräppost. Dessa spamfilter tittar på texten i alla e-postmeddelanden du får och försöker ta reda på vad det innebär att se om det är skräppost eller inte.
  • Algoritmisk handel: Algoritmisk handel används för att förutsäga börsförhållanden. Med hjälp av NLP undersöker denna teknik nyhetsrubriker om företag och aktier och försöker förstå deras innebörd för att avgöra om du ska köpa, sälja eller inneha vissa aktier.
  • Frågor som besvaras: NLP kan ses i aktion genom att använda Google Sök eller Siri Services. En stor användning av NLP är att få sökmotorer att förstå innebörden av det vi frågar och skapa naturligt språk i gengäld för att ge oss svaren.
  • Sammanfattande information: På internet finns mycket information, och mycket av den kommer i form av långa dokument eller artiklar. NLP används för att dechiffrera betydelsen av data och ger sedan kortare sammanfattningar av data så att människor kan förstå dem snabbare.

Framtida omfattning:

  • Bots: Chatbots hjälper kunder att snabbt komma till saken genom att svara på förfrågningar och hänvisa dem till relevanta resurser och produkter när som helst på dygnet. För att vara effektiva måste chatbots vara snabba, smarta och lätta att använda. För att uppnå detta använder chatbots NLP för att förstå språk, vanligtvis över text- eller röstigenkänningsinteraktioner
  • Stöder Invisible UI: Nästan varje koppling vi har med maskiner involverar mänsklig kommunikation, både talad och skriftlig. Amazons Echo är bara en illustration av trenden mot att sätta människor i närmare kontakt med teknik i framtiden. Konceptet med ett osynligt eller noll användargränssnitt kommer att förlita sig på direkt kommunikation mellan användaren och maskinen, antingen via röst, text eller en kombination av de två. NLP hjälper till att göra detta koncept till en sak i verkligheten.
  • Smartare sökning: NLP:s framtid inkluderar också förbättrad sökning, något som vi har diskuterat på Expert System under lång tid. Smartare sökning gör det möjligt för en chatbot att förstå en kunds begäran kan aktivera sökning som du pratar funktionalitet (ungefär som du kan fråga Siri) snarare än att fokusera på nyckelord eller ämnen. Google meddelade nyligen att NLP-funktioner har lagts till i Google Drive, vilket gör att användare kan söka efter dokument och innehåll med naturligt språk.

Framtida förbättringar:

  • Företag som Google experimenterar med Deep Neural Networks (DNN) för att tänja på gränserna för NLP och göra det möjligt för människa-till-maskin-interaktioner att kännas precis som människa-till-människa interaktioner.
  • Grundläggande ord kan ytterligare delas in i korrekt semantik och användas i NLP-algoritmer.
  • NLP-algoritmerna kan användas på olika språk som för närvarande inte är tillgängliga såsom regionala språk eller språk som talas på landsbygden etc.
  • Översättning av en mening på ett språk till samma mening på ett annat språk i ett bredare omfång.

Slutsats

Sammanfattningsvis har området Natural Language Processing (NLP) avsevärt förändrat hur människor interagerar med maskiner, vilket möjliggör mer intuitiv och effektiv kommunikation. NLP omfattar ett brett utbud av tekniker och metoder för att förstå, tolka och generera mänskligt språk. Från grundläggande uppgifter som tokenisering och ordordstaggning till avancerade applikationer som sentimentanalys och maskinöversättning, effekten av NLP är uppenbar över olika domäner. När tekniken fortsätter att utvecklas, driven av framsteg inom maskininlärning och artificiell intelligens, är potentialen för NLP fortfarande enorm för att förbättra interaktion mellan människa och dator och lösa komplexa språkrelaterade utmaningar. Att förstå kärnkoncepten och tillämpningarna av Natural Language Processing är avgörande för alla som vill utnyttja dess kapacitet i det moderna digitala landskapet.

Naturlig språkbehandling – vanliga frågor

Vad är NLP-modeller?

NLP-modeller är beräkningssystem som kan bearbeta naturliga språkdata, såsom text eller tal, och utföra olika uppgifter, såsom översättning, sammanfattning, sentimentanalys, etc. NLP-modeller är vanligtvis baserade på maskininlärning eller djupinlärningstekniker som lär sig av stora mängder språkdata.

Vilka typer av NLP-modeller finns det?

NLP-modeller kan klassificeras i två huvudtyper: regelbaserade och statistiska. Regelbaserade modeller använder fördefinierade regler och ordböcker för att analysera och generera naturliga språkdata. Statistiska modeller använder probabilistiska metoder och datadrivna metoder för att lära av språkdata och göra förutsägelser.

Vilka är utmaningarna med NLP-modeller?

NLP-modeller står inför många utmaningar på grund av det naturliga språkets komplexitet och mångfald. Några av dessa utmaningar inkluderar tvetydighet, variabilitet, kontextberoende, bildspråk, domänspecificitet, brus och brist på märkta data.

Vilka är tillämpningarna av NLP-modeller?

NLP-modeller har många applikationer inom olika domäner och branscher, såsom sökmotorer, chatbots, röstassistenter, analys av sociala medier, textutvinning, informationsutvinning, naturligt språkgenerering, maskinöversättning, taligenkänning, textsammanfattning, frågesvar, sentimentanalys, och mer.