Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?
Frühere Menschen lernten Computersprachen, um mit Computern zu arbeiten. Jetzt sind Computer intelligent genug, um die menschliche (natürliche) Sprache zu lernen und zu verstehen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung der vom Menschen gesprochenen Sprache befasst. Dies erleichtert die Interaktion zwischen Computer und Mensch.
Grundlegendes zur Verarbeitung natürlicher Sprachen:
Künstliche Intelligenz bedeutet, Computer so intelligent wie Menschen zu machen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist Bestandteil der KI. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Computern, eine Aktion zu verstehen, auszuführen und mit Menschen unter Verwendung ihrer Sprache zu interagieren. Es kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, z. B. zum Übergeben von Befehlen, zum Ausführen von Aktionen, zum Umwandeln von Sprache in Text und zum Dokumentieren von Anweisungen in Kraftfahrzeugen usw.
NLP (Natural Language Processing) ist jedoch nicht einfach zu implementieren. Computer sind so konzipiert, dass sie mit strukturierten Daten arbeiten, genau definierten Befehlen folgen und eine standardisierte Sprache verwenden. Sie sind sehr systematisch in ihrer Verarbeitung. Aber die natürliche Sprache ist nicht strukturiert. Es gibt viele Faktoren, die die von einer Person gesprochene Sprache beeinflussen können, wie Region, Ort, Umgangssprache, Aussprache usw. Sogar das gleiche Wort kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Damit der Computer intelligent genug ist, um einen Menschen in seiner Sprache zu verstehen und mit ihm zu arbeiten, muss er so konzipiert sein, dass er die Flexibilität der natürlichen Sprache versteht. Es sollte in der Lage sein zu entziffern, was genau eine Person in einem bestimmten Kontext sagen möchte.
Dank des maschinellen Lernens können Computer in natürlicher Sprache unterrichtet werden. Mehrere Textsätze werden an Computer weitergeleitet und mithilfe von Textanalysealgorithmen verarbeitet, um dem Computer die Funktionsweise der natürlichen Sprache beizubringen.
Techniken, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden:
Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft dabei, wertvolle Informationen aus einem Text zu extrahieren und daraus zu lernen. Betrachten Sie den folgenden Absatz als Beispiel
Unternehmen xtz Fluggesellschaft bietet einen anständigen Service. Alle Mitarbeiter sind sehr kooperativ, insbesondere die Flugbegleiter Nora, James und Liya. Das einzige Problem mit den Flügen ist, dass es sehr oft verspätet wurde. Manchmal werden auch Flüge gestrichen.
Im Folgenden sind einige der in NLP verwendeten Techniken aufgeführt:
- Grammatikeinführung: Hilft beim Schreiben der richtigen Grammatik. Da im obigen Beispiel das Wort 'gets' nicht korrekt verwendet wird, wird es hervorgehoben, wenn es in der NLP-Engine verwendet wird.
- S entiment Analysis: NLP wird verwendet, um die positive und negative Natur des Satzes zu analysieren. Zum Beispiel sind im obigen Absatz "Fluggesellschaft leistet angemessenen Service" und "Mitarbeiter sind sehr kooperativ" positive Kommentare, während "sehr häufig verspätet" ein negativer Kommentar ist.
- Aspekt-Mining: NLP verwendet das Aspekt-Mining, um zu bestimmen, welcher Aspekt positiv und welcher negativ ist. Im obigen Beispiel ist das Personal ein positiver Aspekt, während der Flugservice ein negativer Aspekt ist.
- Erkennung von Namenseinheiten: Hiermit werden die Namen wichtiger Personen, Organisationen, Orte, Daten usw. erkannt. Beispiel: xyz airlines, Nora, James und Liya .
- Zusammenfassung: NLP kann auch verwendet werden, um Text zusammenzufassen und einen Kern des Texts bereitzustellen. Sätze werden nach ihrer Ähnlichkeit mit anderen Sätzen eingestuft. Somit ist der Satz mit dem höchsten Rang in der Zusammenfassung enthalten.
- Themenerkennung: NLP analysiert den Text und findet das Thema, auf das sich der Text hauptsächlich bezieht. Es werden einige Schlüsselwörter extrahiert und unter einem bestimmten Thema kategorisiert. Im obigen Text lauten die beiden Hauptthemen beispielsweise "Mitarbeiter" und "Flüge".
- S peech to Text Conversion: Wenn der obige Absatz eine Antwort auf einen Rückruf war, kann er aufgezeichnet und in Text konvertiert werden. Danach kann es weiter auf Serviceverbesserungen analysiert werden.
Arbeitsweise der Verarbeitung natürlicher Sprache:
NLP, obwohl ein Teil der KI maschinelle Lerntechniken verwendet, um Informationen zu extrahieren und daraus zu lernen. Der Algorithmus für maschinelles Lernen arbeitet auf der Grundlage des Lernens während der Ausführung. NLP lernt auch weiterhin basierend auf den gegebenen Eingaben. Deshalb neigt NLP dazu, trotz Fehlern und allgemeiner Sprachstile richtig vorherzusagen, was der Benutzer sagen möchte. Nachfolgend sind die Schritte von NLP aufgeführt:
- Lexikalische Analyse: Lexikalische Analyse bedeutet, das gesamte Textsegment in Sätze und Wörter zu unterteilen und deren Bedeutung zu analysieren.
- Syntaktische Analyse: Diese Methode beinhaltet die Zuordnung von Wörtern zu anderen Wörtern, deren Anordnung im Satz und deren relative Bedeutung.
- Semantische Analyse: Bei dieser Analyse wird die Aussagekraft des Satzes überprüft.
- Diskursintegration: Diese Methode analysiert die relative Bedeutung von Sätzen und deren Zuordnung zu anderen Sätzen.
- Pragmatische Analyse: Diese Methode befasst sich mit der realen Bedeutung des Satzes.
Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache:
Die online verfügbare Datenmenge nimmt von Tag zu Tag zu. Das meiste davon ist unstrukturierter Text. Aus diesen Daten wertvolle Informationen zu gewinnen, ist eine herausfordernde Aufgabe. In diesem Fall kann NLP verwendet werden.
NLP-Techniken können für die Konvertierung von Sprache in Text verwendet werden. Wer nicht tippen kann, kann NLP verwenden, um Dinge zu dokumentieren. Die NLP-Analyse kann verwendet werden, um die Stimmung zu analysieren, und hilft so Unternehmen, die Kundenzufriedenheit zu steigern. IT hilft Benutzern, die mit Technologie nicht vertraut sind, problemlos damit zu arbeiten.
Verwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache:
Nachfolgend einige Verwendungszwecke von NLP:
- Sentiment Analyzer
- Rede zu Text
- Spracherkennung
- Textklassifizierung
- Dokumentzusammenfassung
- Frage Antwort
- Rechtschreibprüfung
- Grammatikprüfung
Beispiele für NLP:
In den letzten Jahren sind Technologietrends wie künstliche Intelligenz populär geworden. Es wurden Anstrengungen unternommen, um einen Computer so intelligent wie einen Menschen zu machen. Dies hat sich zum Teil durchgesetzt. NLP ist Teil solcher Bemühungen. Nachfolgend einige Beispiele, in denen NLP verwendet wird:
- Amazon Alexa (Maschinelle Übersetzung)
- Google Assistant (Spracherkennung)
- Grammatik (um Grammatikfehler zu überprüfen)
- Chatbot (Frage / Antwort)
- Suche Autocomplete
- Rechtschreibprüfung (Rechtschreibprüfung)
- Kundendienst Chatbot
- Roboter führen Aktionen auf Befehl aus
- Automobilassistent
Fazit
NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Interaktion zwischen Maschine und Mensch. In Zukunft können wir in diesem Bereich immer mehr Entwicklungen beobachten. Es kann das tägliche Leben einfacher und intelligenter machen.
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