Was ist NLP?

NLP steht für Natural Language Processing. Es handelt sich um ein Unterfeld oder einen Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI), mit dem Computer menschliche Sprachen verstehen und auf wertvolle Weise verarbeiten können. Es geht um die Wechselwirkungen zwischen menschlichen (natürlichen) Sprachen wie Englisch und Computern.

Definition

Die Verarbeitung natürlicher Sprachen hilft Computern, natürliche oder menschliche gesprochene Sprachen zu beobachten, zu analysieren, zu verstehen und wertvolle Bedeutungen daraus abzuleiten. Aufgaben wie Übersetzung, automatische Zusammenfassung und Extraktion von Beziehungen, Spracherkennung, Erkennung benannter Entitäten, Themensegmentierung und Stimmungsanalyse können von Entwicklern mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ausgeführt werden. NLP-Anwendungen sind schwierig oder herausfordernd, da Computer erfordern, dass Menschen mit ihnen unter Verwendung von Programmiersprachen wie Java, Python usw. interagieren, die strukturiert und eindeutig sind. Die vom Menschen gesprochenen Sprachen sind jedoch nicht eindeutig und ändern sich mit dem regionalen oder sozialen Wandel. Daher wird es schwierig, Computer für das Verstehen natürlicher Sprachen zu schulen.

Verstehen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist mit vielen Schwierigkeiten verbunden, weshalb sie in der Informatik schwer zu beschreiben ist. Ein Hauptproblem, mit dem NLP konfrontiert ist, ist, dass viele Wörter mehrere Bedeutungen haben. Diese können vom Menschen leicht unterschieden werden, sind aber für Computer schwierig. Beispielsweise kann das Wort "Vorstand" ein Schneidebrett, eine Tafel oder ein Vorstand bedeuten. Der Unterschied wird durch den Satz davor oder durch Wörter verstanden, die "Tafel" umgeben.

  • Er ist der Leiter des Vorstandes.
  • Sie löste das Problem an der Tafel.

Menschen würden es leicht verstehen, dass sich der Begriff „Vorstand“ im ersten Satz auf den Vorstand bezieht und im zweiten Satz auf eine Tafel, bei Computern jedoch nicht.

Trotz dieser Schwierigkeiten verbessern Computer ihre Fähigkeit, menschliche Sprachen zu verstehen. Kenntnisse in verschiedenen Sprachgebieten beschleunigen diesen Prozess:

  • Morphologie : Es ist das Studium der Bildung von Wörtern aus einfachen oder primitiven Einheiten.
  • Morphem : Es bezieht sich auf eine grundlegende Bedeutungseinheit in einer Sprache.
  • Phonologie : Es ist das Studium von Lautsystemen.
  • Syntax : Bezieht sich auf die Art und Weise, wie Wörter und Phrasen zu einem Satz angeordnet sind.
  • Semantik: Bezieht sich auf die Bedeutung der Wörter und Sätze.
  • Pragmatik : Es bezieht sich auf das Verstehen, Interpretieren und Verwenden von Sätzen in verschiedenen Situationen.
  • Diskurs : Es bezieht sich darauf, wie der vorhergehende Satz die Bedeutung oder Interpretation des nächsten Satzes beeinflusst.
  • Weltwissen: Es bezieht sich auf das allgemeine Wissen über die Welt.

Mit NLP arbeiten

Der Prozess der Verarbeitung natürlicher Sprache kann in drei Schritten ausgeführt werden:

  • Speech-to-Text-Prozess.
  • Part-of-Speech-Tagging
  • Umwandlung von Text in Sprache.

Lassen Sie uns jeden Schritt einzeln verstehen:

1. Speech-to-Text-Prozess:

Es bezieht sich auf das Lesen des geschriebenen Textes in menschlicher oder natürlicher Sprache. Es ist ein Prozess zum Analysieren und Verstehen der vom Computer als Eingabe empfangenen natürlichen Sprache. Der Computer verwendet verschiedene Algorithmen oder ein eingebautes statistisches Modell, das die Spracherkennung durchführt und dabei hilft, die empfangene natürliche Sprache in eine Programmiersprache umzuwandeln. Dazu wird eine Lexikalische Analyse durchgeführt, bei der die gesamten empfangenen Daten in kleine Sätze oder Wörter unterteilt werden.

2. Wortartenkennzeichnung oder Wortkategoriedisambiguierung:

In diesem Prozess werden grammatische Formen wie Substantive, Adjektive, Verben, Zeitformen usw. unter Verwendung von Lexikonregeln, die als syntaktische Analyse bezeichnet werden, identifiziert . Es zeichnet auch die exakte oder Wörterbuchbedeutung des Textes, der als semantische Analyse bezeichnet wird . Es führt auch eine Diskursintegration durch, die die Bedeutung eines Satzes gemäß dem vorhergehenden Satz interpretiert.

3. Umwandlung von Text in Sprache:

In diesem Schritt wird der Text in einer Programmiersprache in ein für den Benutzer wertvolles Text- oder Hörformat konvertiert.

Vorteile von NLP

  • Automatische Zusammenfassung
  • Coreference Auflösung
  • Diskursanalyse
  • Entlastet das Syntaxlernen
  • Keine Schulung erforderlich
  • Ermöglicht es Nicht-Programmierern, mit Computersystemen zu interagieren
  • Allgemeine Synonyme für Eingaben können interpretiert werden
  • Bessere und effizientere Ergebnisse
  • Die Suchverarbeitung gibt an, was der Benutzer genau meint
  • Mehr Data Mining bedeutet mehr Daten für das Wachstum
  • Kann komplexe Suchvorgänge durchführen
  • Kontextbezogenes Verständnis

Benötigte Fähigkeiten

  • Programmierkenntnisse
  • Kenntnisse über maschinelles Lernen
  • Häufige NLP-Probleme
  • NLP-Tools
  • Fähigkeit, Forschungsarbeiten zu verstehen
  • Prototypen bauen
  • Fähigkeit, neue Dinge zu lernen
  • Software-Engineering-Kenntnisse
  • Wahrscheinlichkeit und Statistik
  • Sprachkenntnisse
  • Rekursive neuronale Vernetzung

Warum verwenden wir NLP?

  • Für maschinelle Übersetzung
  • Zur automatischen Zusammenfassung
  • Für die Stimmungsanalyse
  • Zur Textklassifizierung
  • Für die Beantwortung von Fragen
  • Für die Sprachmodellierung
  • Zur Spracherkennung
  • Für die Untertitelerstellung
  • Für die Erkennung benannter Entitäten (NER)
  • Für Part-Of-Speech-Tagging
  • Für das semantische Parsen
  • Zur Erkennung von Paraphrasen
  • Zur Zeichenerkennung
  • Zur Rechtschreibprüfung
  • Für Chatbots
  • Für den Kundenservice
  • Für Marktinformationen

Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?

Die wachsenden Anwendungen und das Interesse auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache haben Fachleuten, die auf maschinelles Lernen, Computerlinguistik und Datenwissenschaft spezialisiert sind, verschiedene Möglichkeiten eröffnet. Große Unternehmen wie Google, Facebook, die Forte-Gruppe, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express und Ernst & Young und viele weitere stellen Analysten und Experten für die Verarbeitung natürlicher Sprachen ein.

Verschiedene Stellen im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache sind NLP-Wissenschaftler, NLP-Ingenieur, NLP-Architekt, NLP-Wissenschaftler für angewandte Forschung, Wissenschaftler für kognitive Daten, Sprecher und viele mehr. Das durchschnittliche Gehalt für Jobs im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache liegt zwischen 76.343 USD pro Jahr und 142.912 USD pro Jahr.

Fazit

Wenn Sie an der Interaktion mit Computersystemen interessiert sind und über Programmier- und Sprachkenntnisse verfügen, ist das Erlernen der Verarbeitung natürlicher Sprachen für Sie von großem Wert. Aufgrund der Zunahme von Daten und der Notwendigkeit, mit Computern zu interagieren, steigt der Bedarf an natürlicher Sprachverarbeitung von Tag zu Tag, und es bieten sich verschiedene Jobmöglichkeiten mit attraktiven Paketen auf dem Markt. Daher gibt es in Zukunft einen großen Umfang an NLP.

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