Limbile umane sunt greu de înțeles pentru mașini, deoarece implică o mulțime de acronime, semnificații diferite, subînțelesuri, reguli gramaticale, context, argo și multe alte aspecte.
Dar multe procese și operațiuni de afaceri folosesc mașini și necesită interacțiune între mașini și oameni.
Așadar, oamenii de știință aveau nevoie de o tehnologie care să ajute mașina să decodeze limbajele umane și să simplifice ca mașinile să le învețe.
Atunci a apărut procesarea limbajului natural sau algoritmii NLP. A făcut programe de calculator capabile să înțeleagă diferite limbi umane, indiferent dacă cuvintele sunt scrise sau rostite.
NLP folosește diferiți algoritmi pentru procesarea limbajelor. Și odată cu introducerea algoritmilor NLP, tehnologia a devenit o parte crucială a Inteligenței Artificiale (AI) pentru a ajuta la eficientizarea datelor nestructurate.
În acest articol, voi discuta despre NLP și despre unele dintre cele mai discutate algoritmi NLP.
Sa incepem!
Cuprins
Ce este NLP?
Procesul limbajului natural (NLP) este un domeniu al informaticii, lingvisticii și inteligenței artificiale care se ocupă cu interacțiunea dintre limbajul uman și computere. Ajută la programarea mașinilor astfel încât să poată analiza și procesa volume mari de date asociate cu limbajele naturale.
Cu alte cuvinte, NLP este o tehnologie sau un mecanism modern care este utilizat de mașini pentru a înțelege, analiza și interpreta limbajul uman. Oferă mașinilor capacitatea de a înțelege textele și limbajul vorbit al oamenilor. Cu NLP, mașinile pot efectua traduceri, recunoaștere a vorbirii, rezumare, segmentare a subiectelor și multe alte sarcini în numele dezvoltatorilor.
Cea mai bună parte este că NLP face toată munca și sarcinile în timp real folosind mai mulți algoritmi, ceea ce îl face mult mai eficient. Este una dintre acele tehnologii care combină învățarea automată, învățarea profundă și modelele statistice cu modelarea bazată pe reguli lingvistice computaționale.
Algoritmii NLP permit computerelor să proceseze limbajul uman prin texte sau date vocale și să decodeze semnificația acestuia în diverse scopuri. Capacitatea de interpretare a computerelor a evoluat atât de mult încât mașinile pot înțelege chiar sentimentele și intențiile umane din spatele unui text. NLP poate prezice, de asemenea, cuvintele sau propozițiile viitoare care vin în minte unui utilizator atunci când acesta scrie sau vorbește.
Această tehnologie este prezentă de zeci de ani și, cu timpul, a fost evaluată și a obținut o mai bună acuratețe a procesului. NLP își are rădăcinile legate de domeniul lingvisticii și chiar a ajutat dezvoltatorii să creeze motoare de căutare pentru Internet. Pe măsură ce tehnologia a avansat în timp, utilizarea NLP-ului sa extins.
Astăzi, NLP găsește aplicații într-o gamă largă de domenii, de la finanțe, motoarele de căutare și business intelligence până la asistență medicală și robotică. Mai mult, NLP a intrat adânc în sistemele moderne; este utilizat pentru multe aplicații populare, cum ar fi GPS-ul operat prin voce, chatbot-uri de serviciu pentru clienți, asistență digitală, operare de vorbire în text și multe altele.
Cum funcționează NLP?
NLP este o tehnologie dinamică care utilizează diferite metodologii pentru a traduce limbajul uman complex pentru mașini. Utilizează în principal inteligența artificială pentru a procesa și traduce cuvintele scrise sau rostite, astfel încât acestea să poată fi înțelese de computere.
Așa cum oamenii au creier pentru procesarea tuturor intrărilor, computerele utilizează un program specializat care îi ajută să proceseze intrările la o ieșire ușor de înțeles. NLP operează în două faze în timpul conversiei, în care una este procesarea datelor și cealaltă este dezvoltarea algoritmului.
Procesarea datelor servește ca primă fază, în care datele text introduse sunt pregătite și curățate, astfel încât aparatul să le poată analiza. Datele sunt procesate în așa fel încât să evidențieze toate caracteristicile din textul introdus și să le facă potrivite pentru algoritmi de computer. Practic, etapa de prelucrare a datelor pregătește datele într-o formă pe care mașina o poate înțelege.
Tehnicile implicate în această fază sunt:
Sursa: Amazinum
- Tokenizare: textul de intrare este separat în forme mici, astfel încât să fie potrivit ca NLP să lucreze asupra lor.
- Eliminarea cuvintelor oprite: Tehnica de eliminare a cuvintelor oprite elimină toate cuvintele familiare din text și le transformă într-o formă care păstrează toate informațiile într-o stare minimă.
- Lematizare și rădăcină: Lematizarea și rădăcina determină ca cuvintele să fie diminuate la structura lor rădăcină, astfel încât mașinilor le este ușor să le proceseze.
- Etichetarea unei părți de vorbire: în acest fel, cuvintele introduse sunt marcate pe baza substantivului, adjectivelor și verbelor lor, apoi sunt procesate.
După ce datele de intrare au trecut prin prima fază, apoi, mașina dezvoltă un algoritm unde le poate procesa în sfârșit. Dintre toți algoritmii NLP care sunt utilizați pentru procesarea cuvintelor preprocesate, sistemele bazate pe reguli și pe baza de învățare automată sunt utilizate pe scară largă:
- Sisteme bazate pe reguli: Aici, sistemul utilizează reguli lingvistice pentru procesarea finală a cuvintelor. Este un algoritm vechi care este încă folosit la scară largă.
- Sisteme bazate pe învățare automată: Acesta este un algoritm avansat care combină rețelele neuronale, învățarea profundă și învățarea automată pentru a decide propria sa regulă pentru procesarea cuvintelor. Deoarece utilizează metode statistice, algoritmul decide procesarea cuvintelor pe baza datelor de antrenament și face modificări pe măsură ce avansează.
Diferite categorii de algoritmi NLP
Algoritmii NLP sunt algoritmi sau instrucțiuni bazați pe ML care sunt utilizați în timpul procesării limbajelor naturale. Aceștia sunt preocupați de dezvoltarea de protocoale și modele care permit unei mașini să interpreteze limbajele umane.
Algoritmii NLP își pot modifica forma în funcție de abordarea AI și, de asemenea, de datele de antrenament cu care au fost hrăniți. Principala sarcină a acestor algoritmi este de a utiliza diferite tehnici pentru a transforma eficient intrările confuze sau nestructurate în informații informate din care mașina poate învăța.
Împreună cu toate tehnicile, algoritmii NLP utilizează principiile limbajului natural pentru a face intrările mai ușor de înțeles pentru mașină. Aceștia sunt responsabili pentru a ajuta mașina să înțeleagă valoarea de context a unei date de intrare; în caz contrar, mașina nu va putea îndeplini cererea.
Algoritmii NLP sunt separați în trei categorii de bază diferite, iar modelele AI aleg oricare dintre categorii în funcție de abordarea cercetătorului de date. Aceste categorii sunt:
#1. Algoritmi simbolici
Algoritmii simbolici servesc ca una dintre coloana vertebrală a algoritmilor NLP. Aceștia sunt responsabili pentru analiza semnificației fiecărui text introdus și apoi utilizarea acestuia pentru a stabili o relație între diferite concepte.
Algoritmii simbolici folosesc simboluri pentru a reprezenta cunoștințele și, de asemenea, relația dintre concepte. Deoarece acești algoritmi utilizează logica și atribuie semnificații cuvintelor în funcție de context, puteți obține o precizie ridicată.
Graficele de cunoștințe joacă, de asemenea, un rol crucial în definirea conceptelor unui limbaj de intrare împreună cu relația dintre aceste concepte. Datorită capacității sale de a defini corect conceptele și de a înțelege cu ușurință contextele cuvintelor, acest algoritm ajută la construirea XAI.
Cu toate acestea, algoritmii simbolici sunt o provocare pentru a extinde un set de reguli din cauza diverselor limitări.
#2. Algoritmi statistici
Algoritmii statistici pot face munca mai ușoară pentru mașini, parcurgând texte, înțelegând fiecare dintre ele și regăsind sensul. Este un algoritm NLP extrem de eficient, deoarece ajută mașinile să învețe despre limbajul uman prin recunoașterea tiparelor și tendințelor din gama de texte introduse. Această analiză ajută mașinile să prezică în timp real ce cuvânt va fi scris după cuvântul curent.
De la recunoașterea vorbirii, analiza sentimentelor și traducerea automată până la sugestia de text, algoritmii statistici sunt utilizați pentru multe aplicații. Motivul principal din spatele utilizării sale pe scară largă este că poate funcționa pe seturi mari de date.
Mai mult, algoritmii statistici pot detecta dacă două propoziții dintr-un paragraf sunt similare ca înțeles și pe care să o folosească. Cu toate acestea, dezavantajul major al acestui algoritm este că depinde parțial de ingineria complexă a caracteristicilor.
#3. Algoritmi hibrizi
Acest tip de algoritm NLP combină puterea atât a algoritmilor simbolici, cât și a celor statistici pentru a produce un rezultat eficient. Concentrându-se pe principalele beneficii și caracteristici, poate anula cu ușurință slăbiciunea maximă a oricărei abordări, care este esențială pentru o precizie ridicată.
Există multe moduri în care ambele abordări pot fi valorificate:
- Sprijin simbolic învățarea automată
- Învățarea automată susține simbolul
- Învățarea simbolică și cea automată funcționează în paralel
Algoritmii simbolici pot sprijini învățarea automată, ajutându-l să antreneze modelul în așa fel încât să fie nevoit să facă mai puțin efort pentru a învăța limba pe cont propriu. Deși învățarea automată acceptă moduri simbolice, modelul ML poate crea un set inițial de reguli pentru simbolic și scutește cercetătorul de date de la construirea manuală.
Cu toate acestea, atunci când învățarea simbolică și învățarea automată funcționează împreună, duce la rezultate mai bune, deoarece poate asigura că modelele înțeleg corect un anumit pasaj.
Cei mai buni algoritmi NLP
Există numeroși algoritmi NLP care ajută un computer să emuleze limbajul uman pentru înțelegere. Iată cei mai buni algoritmi NLP pe care îi puteți folosi:
#1. Modelarea subiectului
Sursa imagine: Scaler
Modelarea subiectelor este unul dintre acei algoritmi care utilizează tehnici statistice NLP pentru a afla teme sau subiecte principale dintr-o grămadă masivă de documente text.
Practic, ajută mașinile să găsească subiectul care poate fi utilizat pentru definirea unui anumit set de text. Deoarece fiecare corp de documente text are numeroase subiecte în el, acest algoritm folosește orice tehnică adecvată pentru a afla fiecare subiect prin evaluarea anumitor seturi de vocabular de cuvinte.
Latent Dirichlet Alocation este o alegere populară atunci când vine vorba de utilizarea celei mai bune tehnici pentru modelarea subiectelor. Este un algoritm ML nesupravegheat și ajută la acumularea și organizarea arhivelor unei cantități mari de date, ceea ce nu este posibil prin adnotare umană.
#2. Rezumat text
Este o tehnică NLP extrem de solicitantă în care algoritmul rezumă un text pe scurt și, de asemenea, într-un mod fluent. Este un proces rapid, deoarece rezumarea ajută la extragerea tuturor informațiilor valoroase fără a trece prin fiecare cuvânt.
Rezumarea se poate face în două moduri:
- Rezumat bazat pe extracție: determină mașina să extragă numai cuvintele și frazele principale din document fără a modifica originalul.
- Rezumat bazat pe abstracție: în acest proces, noi cuvinte și fraze sunt create din documentul text, care descrie toate informațiile și intenția.
#3. Analiza sentimentală
Este algoritmul NLP care ajută o mașină să înțeleagă sensul sau intenția din spatele unui text de la utilizator. Este foarte popular și utilizat în diferite modele de afaceri AI, deoarece ajută companiile să înțeleagă ce cred clienții despre produsele sau serviciile lor.
Înțelegând intenția textului sau a datelor vocale ale unui client pe diferite platforme, modelele AI vă pot spune despre sentimentele unui client și vă pot ajuta să le abordați în consecință.
#4. Extragerea cuvintelor cheie
Extragerea cuvintelor cheie este un alt algoritm popular NLP care ajută la extragerea unui număr mare de cuvinte și expresii vizate dintr-un set imens de date bazate pe text.
Există diferiți algoritmi de extragere a cuvintelor cheie disponibili, care includ nume populare precum TextRank, Term Frequency și RAKE. Unii algoritmi ar putea folosi cuvinte suplimentare, în timp ce unii dintre ei ar putea ajuta la extragerea cuvintelor cheie pe baza conținutului unui text dat.
Fiecare dintre algoritmii de extragere a cuvintelor cheie utilizează propriile sale metode teoretice și fundamentale. Este benefic pentru multe organizații, deoarece ajută la stocarea, căutarea și preluarea conținutului dintr-un set substanțial de date nestructurate.
#5. Grafice de cunoștințe
Când vine vorba de alegerea celui mai bun algoritm NLP, mulți iau în considerare algoritmii de grafic de cunoaștere. Este o tehnică excelentă care utilizează triple pentru stocarea informațiilor.
Acest algoritm este practic un amestec de trei lucruri – subiect, predicat și entitate. Cu toate acestea, crearea unui grafic de cunoștințe nu este limitată la o singură tehnică; în schimb, necesită mai multe tehnici NLP pentru a fi mai eficiente și mai detaliate. Abordarea subiectului este folosită pentru extragerea de informații ordonate dintr-o grămadă de texte nestructurate.
#6. TF-IDF
TF-IDF este un algoritm statistic NLP care este important în evaluarea importanței unui cuvânt pentru un anumit document aparținând unei colecții masive. Această tehnică presupune multiplicarea valorilor distinctive, care sunt:
- Frecvența termenului: valoarea frecvenței termenului vă oferă numărul total de ori când apare un cuvânt într-un anumit document. Cuvintele stop au, în general, o frecvență mare a termenilor într-un document.
- Frecvența inversă a documentelor: Frecvența inversă a documentelor, pe de altă parte, evidențiază termenii care sunt foarte specifici unui document sau cuvintele care apar mai puțin într-un întreg corpus de documente.
#7. Norul de cuvinte
Words Cloud este un algoritm unic NLP care implică tehnici de vizualizare a datelor. În acest algoritm, cuvintele importante sunt evidențiate, iar apoi sunt afișate într-un tabel.
Cuvintele esențiale din document sunt tipărite cu litere mai mari, în timp ce cuvintele cele mai puțin importante sunt afișate cu fonturi mici. Uneori lucrurile mai puțin importante nici măcar nu sunt vizibile pe masă.
Resurse de învățare
În afară de informațiile de mai sus, dacă doriți să aflați mai multe despre procesarea limbajului natural (NLP), puteți lua în considerare următoarele cursuri și cărți.
#1. Știința datelor: procesarea limbajului natural în Python
Acest curs de la Udemy este foarte apreciat de cursanți și creat meticulos de Lazy Programmer Inc. Învață totul despre NLP și algoritmii NLP și vă învață cum să scrieți analiza sentimentelor. Cu o durată totală de 11 ore și 52 de minute, acest curs vă oferă acces la 88 de prelegeri.
#2. Procesarea limbajului natural: NLP cu transformatoare în Python
Cu acest curs popular de la Udemy, nu numai că veți învăța despre NLP cu modele de transformatoare, dar veți avea și opțiunea de a crea modele de transformatoare ajustate. Acest curs vă oferă o acoperire completă a NLP cu cele 11,5 ore de videoclipuri la cerere și 5 articole. În plus, veți învăța despre tehnicile de construire a vectorilor și preprocesarea datelor text pentru NLP.
#3. Procesarea limbajului natural cu transformatoare
Această carte a fost lansată pentru prima dată în 2017 și a avut ca scop să ajute oamenii de știință de date și programatorii să învețe despre NLP. Odată ce începeți să citiți cartea, veți putea construi și optimiza modele de transformatoare pentru multe sarcini NLP. De asemenea, veți afla cum puteți utiliza transformatoarele pentru învățarea prin transfer interlingvistic.
#4. Procesarea practică a limbajului natural
Prin această carte, autorii au explicat sarcinile, problemele și abordările de soluție pentru NLP. Această carte învață, de asemenea, despre implementarea și evaluarea diferitelor aplicații NLP.
Concluzie
NLP este o parte integrantă a lumii moderne AI, care ajută mașinile să înțeleagă limbajele umane și să le interpreteze. Algoritmii NLP sunt de ajutor pentru diverse aplicații, de la motoarele de căutare și IT până la finanțe, marketing și nu numai.
Pe lângă detaliile de mai sus, am enumerat și unele dintre cele mai bune cursuri și cărți NLP care vă vor ajuta să vă îmbunătățiți cunoștințele despre NLP.