Języki ludzkie są trudne do zrozumienia dla maszyn, ponieważ zawierają wiele akronimów, różnych znaczeń, podznaczeń, reguł gramatycznych, kontekstu, slangu i wielu innych aspektów.
Jednak wiele procesów i operacji biznesowych wykorzystuje maszyny i wymaga interakcji między maszynami a ludźmi.
Naukowcy potrzebowali więc technologii, która pomogłaby maszynie rozszyfrować ludzkie języki i ułatwić maszynom ich naukę.
Wtedy powstało przetwarzanie języka naturalnego lub algorytmy NLP. Uczynił programy komputerowe zdolnymi do rozumienia różnych ludzkich języków, niezależnie od tego, czy słowa są pisane, czy mówione.
NLP wykorzystuje różne algorytmy przetwarzania języków. A wraz z wprowadzeniem algorytmów NLP technologia ta stała się kluczową częścią sztucznej inteligencji (AI), która pomaga usprawnić nieustrukturyzowane dane.
W tym artykule omówię NLP i niektóre z najczęściej omawianych algorytmów NLP.
Zaczynajmy!
Spis treści:
Co to jest NLP?
Proces języka naturalnego (NLP) to dziedzina informatyki, językoznawstwa i sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcją między ludzkim językiem a komputerami. Pomaga programować maszyny, aby mogły analizować i przetwarzać duże ilości danych związanych z językami naturalnymi.
Innymi słowy, NLP to nowoczesna technologia lub mechanizm wykorzystywany przez maszyny do rozumienia, analizowania i interpretowania ludzkiego języka. Daje maszynom zdolność rozumienia tekstów i języka mówionego ludzi. Dzięki NLP maszyny mogą wykonywać tłumaczenia, rozpoznawać mowę, podsumowywać, segmentować tematy i wykonywać wiele innych zadań w imieniu programistów.
Najlepsze jest to, że NLP wykonuje całą pracę i zadania w czasie rzeczywistym przy użyciu kilku algorytmów, dzięki czemu jest znacznie bardziej efektywny. Jest to jedna z tych technologii, która łączy uczenie maszynowe, uczenie głębokie i modele statystyczne z obliczeniowym modelowaniem opartym na regułach językowych.
Algorytmy NLP umożliwiają komputerom przetwarzanie ludzkiego języka za pomocą tekstów lub danych głosowych i dekodowanie jego znaczenia w różnych celach. Zdolność interpretacji komputerów rozwinęła się tak bardzo, że maszyny mogą nawet zrozumieć ludzkie uczucia i intencje stojące za tekstem. NLP może również przewidywać nadchodzące słowa lub zdania, które przyjdą na myśl użytkownikowi podczas pisania lub mówienia.
Ta technologia jest obecna od dziesięcioleci, az czasem została oceniona i osiągnęła lepszą dokładność procesu. NLP ma swoje korzenie w dziedzinie lingwistyki, a nawet pomagało programistom w tworzeniu wyszukiwarek internetowych. Wraz z rozwojem technologii z czasem rozszerzyło się wykorzystanie NLP.
Obecnie NLP znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, od finansów, wyszukiwarek i analityki biznesowej po opiekę zdrowotną i robotykę. Co więcej, NLP wkroczyło głęboko w nowoczesne systemy; jest wykorzystywany w wielu popularnych aplikacjach, takich jak GPS sterowany głosem, chatboty obsługi klienta, pomoc cyfrowa, operacje zamiany mowy na tekst i wiele innych.
Jak działa NLP?
NLP to dynamiczna technologia, która wykorzystuje różne metodologie do tłumaczenia złożonego ludzkiego języka na maszyny. Wykorzystuje głównie sztuczną inteligencję do przetwarzania i tłumaczenia słów pisanych lub mówionych, aby mogły być rozumiane przez komputery.
Tak jak ludzie mają mózgi do przetwarzania wszystkich danych wejściowych, komputery wykorzystują wyspecjalizowany program, który pomaga im przetwarzać dane wejściowe na zrozumiałe dane wyjściowe. Podczas konwersji NLP działa w dwóch fazach, z których jedna to przetwarzanie danych, a druga to tworzenie algorytmu.
Przetwarzanie danych służy jako pierwsza faza, w której wejściowe dane tekstowe są przygotowywane i czyszczone, aby maszyna mogła je przeanalizować. Dane są przetwarzane w taki sposób, że zwracają uwagę na wszystkie cechy tekstu wejściowego i czynią go odpowiednim dla algorytmów komputerowych. Zasadniczo etap przetwarzania danych przygotowuje dane w formie zrozumiałej dla maszyny.
Techniki stosowane w tej fazie to:
źródło: amazinum
- Tokenizacja: Tekst wejściowy jest segregowany na małe formularze, aby NLP mógł nad nimi pracować.
- Zatrzymaj usuwanie słów: Technika usuwania słów zatrzymanych usuwa wszystkie znane słowa z tekstu i przekształca je w formę, która zachowuje wszystkie informacje w stanie minimalnym.
- Lematyzacja i tworzenie rdzeni: Lematyzacja i tworzenie rdzeni powoduje, że słowa zmniejszają się do ich struktury rdzenia, dzięki czemu maszyny mogą je łatwo przetwarzać.
- Oznaczanie części mowy: W ten sposób słowa wejściowe są oznaczane na podstawie ich rzeczownika, przymiotnika i czasownika, a następnie są przetwarzane.
Po przejściu danych wejściowych przez pierwszą fazę, maszyna opracowuje algorytm, w którym ostatecznie może je przetworzyć. Wśród wszystkich algorytmów NLP, które są wykorzystywane do przetwarzania wstępnie przetworzonych słów, szeroko stosowane są systemy oparte na regułach i uczeniu maszynowym:
- Systemy oparte na regułach: Tutaj system wykorzystuje reguły językowe do ostatecznego przetwarzania słów. Jest to stary algorytm, który wciąż jest używany na dużą skalę.
- Systemy oparte na uczeniu maszynowym: Jest to zaawansowany algorytm łączący sieci neuronowe, głębokie uczenie i uczenie maszynowe w celu ustalenia własnej reguły przetwarzania słów. Ponieważ wykorzystuje metody statystyczne, algorytm decyduje o przetwarzaniu słów na podstawie danych treningowych i wprowadza zmiany w miarę postępów.
Różne kategorie algorytmów NLP
Algorytmy NLP to algorytmy lub instrukcje oparte na ML, które są używane podczas przetwarzania języków naturalnych. Zajmują się rozwojem protokołów i modeli, które umożliwiają maszynie interpretowanie ludzkich języków.
Algorytmy NLP mogą modyfikować swój kształt zgodnie z podejściem AI, a także danymi treningowymi, którymi zostały karmione. Głównym zadaniem tych algorytmów jest wykorzystanie różnych technik w celu skutecznego przekształcenia mylących lub nieustrukturyzowanych danych wejściowych w kompetentne informacje, z których maszyna może się uczyć.
Wraz ze wszystkimi technikami algorytmy NLP wykorzystują zasady języka naturalnego, aby dane wejściowe były lepiej zrozumiałe dla maszyny. Są odpowiedzialni za pomoc maszynie w zrozumieniu wartości kontekstowej danego wejścia; w przeciwnym razie maszyna nie będzie mogła wykonać żądania.
Algorytmy NLP są podzielone na trzy różne podstawowe kategorie, a modele AI wybierają jedną z kategorii w zależności od podejścia analityka danych. Te kategorie to:
# 1. Algorytmy symboliczne
Algorytmy symboliczne służą jako jeden ze szkieletów algorytmów NLP. Są one odpowiedzialne za analizę znaczenia każdego tekstu wejściowego, a następnie wykorzystanie go do ustalenia relacji między różnymi pojęciami.
Algorytmy symboliczne wykorzystują symbole do reprezentowania wiedzy, a także relacji między pojęciami. Ponieważ te algorytmy wykorzystują logikę i przypisują znaczenia słowom na podstawie kontekstu, można osiągnąć wysoką dokładność.
Grafy wiedzy odgrywają również kluczową rolę w definiowaniu pojęć języka wejściowego wraz z relacjami między tymi pojęciami. Ze względu na zdolność do prawidłowego definiowania pojęć i łatwego rozumienia kontekstów słów, algorytm ten pomaga budować XAI.
Jednak algorytmy symboliczne są trudne do rozszerzenia zestawu reguł ze względu na różne ograniczenia.
#2. Algorytmy statystyczne
Algorytmy statystyczne mogą ułatwić pracę maszynom, przeglądając teksty, rozumiejąc każdy z nich i odzyskując znaczenie. Jest to wysoce wydajny algorytm NLP, ponieważ pomaga maszynom uczyć się ludzkiego języka poprzez rozpoznawanie wzorców i trendów w tablicy tekstów wejściowych. Ta analiza pomaga maszynom przewidzieć, które słowo prawdopodobnie zostanie zapisane po bieżącym słowie w czasie rzeczywistym.
Algorytmy statystyczne są wykorzystywane w wielu zastosowaniach, od rozpoznawania mowy, analizy nastrojów i tłumaczenia maszynowego po sugestie tekstowe. Głównym powodem jego powszechnego stosowania jest to, że może pracować na dużych zbiorach danych.
Co więcej, algorytmy statystyczne mogą wykryć, czy dwa zdania w akapicie mają podobne znaczenie i którego użyć. Jednak główną wadą tego algorytmu jest to, że jest on częściowo zależny od złożonej inżynierii cech.
#3. Algorytmy hybrydowe
Ten typ algorytmu NLP łączy moc algorytmów symbolicznych i statystycznych, aby uzyskać skuteczny wynik. Koncentrując się na głównych zaletach i funkcjach, może łatwo zanegować maksymalną słabość obu podejść, co jest niezbędne dla wysokiej dokładności.
Istnieje wiele sposobów wykorzystania obu podejść:
- Symboliczne wsparcie uczenia maszynowego
- Uczenie maszynowe wspierające symboliczne
- Uczenie symboliczne i uczenie maszynowe działające równolegle
Algorytmy symboliczne mogą wspierać uczenie maszynowe, pomagając mu trenować model w taki sposób, aby musiał on wkładać mniej wysiłku w samodzielną naukę języka. Chociaż uczenie maszynowe obsługuje sposoby symboliczne, model ML może utworzyć początkowy zestaw reguł dla symbolicznych i oszczędzić naukowcom danych konieczności ręcznego tworzenia go.
Jednak gdy uczenie symboliczne i uczenie maszynowe współpracują ze sobą, prowadzi to do lepszych wyników, ponieważ może zapewnić, że modele poprawnie zrozumieją określony fragment.
Najlepsze algorytmy NLP
Istnieje wiele algorytmów NLP, które pomagają komputerowi naśladować ludzki język w celu zrozumienia. Oto najlepsze algorytmy NLP, których możesz użyć:
# 1. Modelowanie tematyczne
Źródło obrazu: Scaler
Modelowanie tematyczne jest jednym z tych algorytmów, które wykorzystują statystyczne techniki NLP do znajdowania motywów lub głównych tematów z ogromnej liczby dokumentów tekstowych.
Zasadniczo pomaga maszynom znaleźć temat, który można wykorzystać do zdefiniowania określonego zestawu tekstów. Ponieważ każdy korpus dokumentów tekstowych zawiera wiele tematów, ten algorytm wykorzystuje dowolną odpowiednią technikę, aby znaleźć każdy temat, oceniając określone zestawy słownictwa słów.
Utajona alokacja Dirichleta jest popularnym wyborem, jeśli chodzi o użycie najlepszej techniki modelowania tematów. Jest to nienadzorowany algorytm ML, który pomaga w gromadzeniu i organizowaniu archiwów dużej ilości danych, co nie jest możliwe przy użyciu adnotacji ludzkich.
#2. Podsumowanie tekstu
Jest to bardzo wymagająca technika NLP, w której algorytm krótko i płynnie podsumowuje tekst. Jest to szybki proces, ponieważ podsumowanie pomaga w wydobyciu wszystkich cennych informacji bez przechodzenia przez każde słowo.
Podsumowanie można przeprowadzić na dwa sposoby:
- Podsumowanie oparte na ekstrakcji: powoduje, że maszyna wyodrębnia tylko główne słowa i frazy z dokumentu bez modyfikowania oryginału.
- Podsumowanie oparte na abstrakcjach: w tym procesie z dokumentu tekstowego, który przedstawia wszystkie informacje i intencje, tworzone są nowe słowa i frazy.
#3. Analiza sentymentalna
Jest to algorytm NLP, który pomaga maszynie w zrozumieniu znaczenia lub intencji tekstu od użytkownika. Jest bardzo popularny i używany w różnych modelach AI w firmach, ponieważ pomaga firmom zrozumieć, co klienci myślą o ich produktach lub usługach.
Dzięki zrozumieniu intencji danych tekstowych lub głosowych klienta na różnych platformach modele sztucznej inteligencji mogą informować o nastrojach klientów i pomóc Ci odpowiednio do nich podejść.
#4. Ekstrakcja słów kluczowych
Ekstrakcja słów kluczowych to kolejny popularny algorytm NLP, który pomaga w ekstrakcji dużej liczby ukierunkowanych słów i fraz z ogromnego zestawu danych tekstowych.
Dostępne są różne algorytmy wyodrębniania słów kluczowych, które obejmują popularne nazwy, takie jak TextRank, Częstotliwość terminów i RAKE. Niektóre algorytmy mogą używać dodatkowych słów, inne mogą pomóc w wyodrębnieniu słów kluczowych na podstawie treści danego tekstu.
Każdy z algorytmów wyodrębniania słów kluczowych wykorzystuje własne metody teoretyczne i fundamentalne. Jest to korzystne dla wielu organizacji, ponieważ pomaga w przechowywaniu, wyszukiwaniu i pobieraniu treści z znacznego nieustrukturyzowanego zestawu danych.
#5. Grafy wiedzy
Jeśli chodzi o wybór najlepszego algorytmu NLP, wielu bierze pod uwagę algorytmy grafu wiedzy. Jest to doskonała technika wykorzystująca trójki do przechowywania informacji.
Algorytm ten jest w zasadzie mieszanką trzech rzeczy – podmiotu, predykatu i bytu. Jednak tworzenie wykresu wiedzy nie ogranicza się do jednej techniki; zamiast tego wymaga wielu technik NLP, aby były bardziej skuteczne i szczegółowe. Podejście przedmiotowe służy do wydobywania uporządkowanych informacji ze stosu nieustrukturyzowanych tekstów.
#6. TF-IDF
TF-IDF to statystyczny algorytm NLP, który jest ważny przy ocenie ważności słowa dla konkretnego dokumentu należącego do ogromnej kolekcji. Technika ta polega na mnożeniu wyróżniających wartości, którymi są:
- Częstotliwość terminów: Wartość częstotliwości terminów podaje całkowitą liczbę wystąpień słowa w określonym dokumencie. Słowa stopu generalnie mają wysoką częstotliwość w dokumencie.
- Odwrotna częstotliwość dokumentów: Z drugiej strony odwrotna częstotliwość dokumentów podkreśla terminy, które są wysoce specyficzne dla dokumentu lub słowa, które występują rzadziej w całym zbiorze dokumentów.
#7. Chmura słów
Words Cloud to unikalny algorytm NLP, który obejmuje techniki wizualizacji danych. W tym algorytmie ważne słowa są podświetlane, a następnie wyświetlane w tabeli.
Najważniejsze słowa w dokumencie są drukowane większymi literami, natomiast najmniej ważne słowa są wyświetlane małymi czcionkami. Czasami mniej ważne rzeczy nie są nawet widoczne na stole.
Zasoby edukacyjne
Oprócz powyższych informacji, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), możesz rozważyć następujące kursy i książki.
# 1. Nauka o danych: przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie
Ten kurs Udemy jest wysoko oceniany przez uczestników i skrupulatnie stworzony przez Lazy Programmer Inc. Uczy wszystkiego o algorytmach NLP i NLP oraz uczy, jak pisać analizę nastrojów. Ten kurs, trwający łącznie 11 godzin i 52 minuty, daje dostęp do 88 wykładów.
#2. Przetwarzanie języka naturalnego: NLP z transformatorami w Pythonie
Dzięki temu popularnemu kursowi Udemy nie tylko nauczysz się NLP z modelami transformatorów, ale także uzyskasz możliwość tworzenia precyzyjnie dostrojonych modeli transformatorów. Ten kurs zapewnia pełne omówienie NLP z 11,5 godzinami wideo na żądanie i 5 artykułami. Ponadto dowiesz się o technikach budowania wektorów i wstępnego przetwarzania danych tekstowych dla NLP.
#3. Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą transformatorów
Ta książka została wydana po raz pierwszy w 2017 roku i miała na celu pomóc naukowcom danych i programistom poznać NLP. Gdy zaczniesz czytać książkę, będziesz mógł budować i optymalizować modele transformatorów dla wielu zadań NLP. Dowiesz się również, w jaki sposób możesz wykorzystać transformatory do nauki transferu międzyjęzykowego.
#4. Praktyczne przetwarzanie języka naturalnego
W tej książce autorzy wyjaśnili zadania, problemy i podejścia do rozwiązań dla NLP. Ta książka uczy również wdrażania i oceny różnych aplikacji NLP.
Wniosek
NLP jest integralną częścią współczesnego świata sztucznej inteligencji, która pomaga maszynom rozumieć i interpretować ludzkie języki. Algorytmy NLP są pomocne w różnych zastosowaniach, od wyszukiwarek i IT po finanse, marketing i nie tylko.
Oprócz powyższych szczegółów wymieniłem również niektóre z najlepszych kursów i książek NLP, które pomogą Ci poszerzyć wiedzę na temat NLP.