Einführung in NLP
NLP (Natural Language Processing) wird in naher Zukunft und auf dem Gebiet der KI der größte Sprung der Menschheit sein. Die Leser verwechseln sich nicht mit Ähnlichkeiten mit dem Hollywood-Film von Will Smith - iRobot . Keine Ähnlichkeit damit. Mal sehen, was genau NLP ist und warum damit so viel Hype verbunden ist.
Sie müssen diese Namen irgendwo von Google Assistant, Siri, Alexa und Cortana gehört haben. Jetzt ist es an der Zeit, dieser Liste einen weiteren Zusatz hinzuzufügen, ja, wir sprechen von GOOGLE DUPLEX.
Mit der Begründung, dass sich dieser Blog ausschließlich auf die Einführung in NLP und nicht auf Google Duplex konzentriert. Für unsere Leser haben wir jedoch eine Art aktuelles und am besten geeignetes praktisches Beispiel für NLP bereitgestellt. GOOGLE DUPLEX ist die Zukunft von GOOGLE ASSISTANT.
Was ist NLP?
Die Definition ist sehr einfach, wenn Sie die 3 Wörter, dh Natural Language Processing, verstehen. NLP beinhaltet Maschinen oder Roboter, um die menschliche Sprache zu verstehen, wie wir Menschen sprechen, damit sie effektiv mit uns kommunizieren können.
Es bedeutet, die menschliche Sprache automatisch zu verarbeiten.
Klassifikationen von NLP
Im obigen Abschnitt haben wir uns mit der Einführung in NLP befasst. Wir werden nun die Klassifizierung von NLP erörtern.
NLP ist in zwei Bereiche unterteilt:
- Natürliches Sprachverständnis
- Generierung natürlicher Sprachen
Phonologie bezieht sich auf die Wissenschaft des Verstehens von Lauten, Morphologie bezieht sich auf die Wortbildung und Syntax bezieht sich auf die Struktur, während Pragmatik sich auf das Verstehen bezieht.
Komponenten von NLP
Wie wir bereits über die Einführung in NLP erfahren haben, teilen Sie uns die Komponente von NLP mit. Hier gibt es zwei Dinge, die wir in der Klassifizierung besprochen haben. Damit eine Kommunikation stattfinden kann, sind diese beiden Dinge notwendig. Das erste ist das Verstehen und das andere ist eine Generation (bekannt als Antworten in einer allgemeineren Sprache). Wenn Menschen miteinander sprechen, ist das erste, was andere Menschen tun, den Kontext zu verstehen. Formulieren Sie die Antwort später entsprechend, was Sinn macht. Dies ist, was die beiden Begriffe zu sagen versuchen, mit natürlichem Sprachverständnis bedeutet es, den Kontext zu verstehen, und die Erzeugung natürlicher Sprache bezieht sich auf eine vernünftige Reaktion auf den Kontext.
Natural Language Understanding : Wenn Sie wissen, was Ambiguität ist (unterschiedliche Bedeutung einer bestimmten Sache), dann hat dieser Begriff eine direkte Beziehung zu diesem Wort.
- Lexikalisch (Wortebene) - Stellen Sie sich ein Wort auf Wortebene vor, das sowohl als Verb als auch als Substantiv verwendet wird. Diese sind entscheidend für die Entscheidung für NLP
- Syntaktisch (Parsing) - Parsing ist eine Art Synonym für syntaktisch gemäß NLP. Z.B. "Nennen Sie mich ein Taxi" dieser Satz hat zwei Implikationen, wenn Sie denken. Eine ist eine Anfrage nach einem Taxi, während die andere Implementierung sagt: Mein Name ist Taxi, also nenn mich ein Taxi. Dies ist syntaktisch, was seine Rolle auf Satzebene festlegt.
- Referential - Sehen Sie sich ein neues Szenario an, um dies besser zu verstehen. „Alex ist zu Dave gegangen; er sagte, dass er hungrig sei “. Dies ist nur eine erklärende Aussage, um zu demonstrieren, wie komplex die Interpretationen sein können, damit die Computer sie in ihrer anfänglichen NLP-Phase verstehen. In der obigen Aussage ist die Verwirrung, dass ein Computer zwei versteht, er ist für welche Person gedacht (bedeutet Alex oder Dave).
Generierung natürlicher Sprache : Die Maschine hat also verstanden, dass wir sie gebeten haben, etwas zu tun. Nun sind sie an der Reihe, eine angemessene Antwort oder Rückmeldung zu geben. NLG macht dasselbe.
- Textplanung - Dies bedeutet, Text aus der Wissensbasis zu reinen, so wie wir Menschen ein Vokabular haben, das uns hilft, Sätze zu formulieren.
- Satzbildung - Um alle Wörter zu ordnen und eine Anordnung in einem aussagekräftigen Muster zu treffen.
- Textrealisierung - Um alle Sätze in der richtigen Reihenfolge zu verarbeiten und die Ausgabe zu erhalten, wird Textrealisierung genannt.
Geschichte des NLP
Bis 1940 existiert dieser Begriff nicht, aber der allererste Begriff war 'Machine Translation (MT)'. Russisch und Englisch waren herausragende Sprachen, die nach dieser Technologie arbeiteten. Ende der 1960er Jahre wurde mit einflussreichen Arbeiten in Bezug auf KI begonnen und LUNAR und WINOGRAD SHRDLU wurden in ihren Namen geführt.
Anwendung von NLP
NLP hat ein breites Anwendungsspektrum. Es wurde nur eine Spitze von Eisbergmerkmalen erkundet, und die Erholung ist noch nicht abgeschlossen. Bisher wurden Bereiche wie maschinelle Übersetzung, E-Mail-Spam-Erkennung, Informationsextraktion, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen untersucht und bearbeitet.
- Maschinelle Übersetzung ist von entscheidender Bedeutung, da die gesamte Welt online präsent ist und die Aufgabe, auf die jeder Einzelne zugreifen kann, eine große Herausforderung darstellt. Die Sprachbarriere trägt am meisten zur Herausforderung bei, da mit jeder Sprache eine Vielzahl von Strukturen und Grammatik verbunden ist.
- Das Filtern von Spam funktioniert mithilfe der Textkategorisierung. In der letzten Zeit wurden verschiedene Techniken des maschinellen Lernens auf die Textkategorisierung oder das Filtern von Spam angewendet, genau wie das Lernen von Regeln und naiven Bayes-Modellen.
- Informationsextraktion befasst sich mit der Identifizierung relevanterer und korrekter Textdaten. Es gibt viele Anwendungen, für die das Extrahieren von Entitäten wie Namen, Orten, Datum und Uhrzeit eine leistungsstarke Methode zum Zusammenfassen der relevanten Informationen gemäß den Anforderungen des Benutzers darstellt.
- Zusammenfassung: Da wir derzeit von Daten umgeben sind, bedeutet dies, dass wir sie verstehen können. Da Daten immer mehr im Trend liegen und die Möglichkeit besteht, sie mit exakter Bedeutung zusammenzufassen, ist die Nachfrage hoch. Dies gibt uns eine bessere Chance, Daten zu manipulieren und notwendige Entscheidungen zu treffen (was NLP versucht).
Vorteile von NLP
Obwohl sich die gesamte Einführung in den NLP-Artikel um die eine oder andere Art und Weise dreht und darüber spricht, wie NLP unser Leben erleichtern kann. Im Hinblick auf unsere ausführliche Diskussion ist es an der Zeit, alle Vorteile aus Sicht der Anwendung zu diskutieren -
- Automatische Zusammenfassung mit einer durch Klicken lesbaren Zusammenfassung
- Co-Referenz-Auflösung
- Diskursanalyse
- Besseres Ergebnis
- Übersetzung wird verarbeitet
- Mehr Datenextraktion und mehr Datenwachstum
- Komplexe Suchergebnisse
Technologien, die NLP verwenden
- Psychische Krankheitsanalyse
- Elektronische Gesundheitsüberwachung
- NLP-Algorithmen
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