Раскройте силу языка (2024)

Благодаря новым и более эффективным чат-ботам, инструментам машинного перевода и другим эффективным предложениям НЛП в настоящее время используется, чтобы помочь каждому бизнесу и отдельному человеку. Прогнозируется, что рынок НЛП вырастет с доллара США. 24,10 миллиарда в 2023 году до 112,28 миллиардов долларов США к 2030 году, потенциальное использование можно легко спрогнозировать и оценить. Люди, интересующиеся этой областью, должны быть в курсе текущих событий. Помогая вам в этом, изучите лучшие модели и примеры НЛП.

Понимание языковых моделей в НЛП

Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, которая обеспечивает связь между людьми и машинами. Позволяя компьютерам понимать и даже предсказывать человеческую манеру речи, они могут как интерпретировать, так и генерировать человеческий язык. Языковая модель помогает НЛП в решении этой задачи.

Языковые модели — это инструменты, которые помогают НЛП предсказывать следующее слово, определенный шаблон или последовательность слов. Они распознают «действительное» слово для завершения предложения, не принимая во внимание его грамматическую точность, чтобы имитировать человеческий метод передачи информации (расширенные версии также учитывают грамматическую точность).

Языковые модели обучаются на больших объемах данных, что обеспечивает точность в зависимости от контекста. Распространенные примеры НЛП можно рассматривать как предлагаемые слова при письме в Документах Google, по телефону, электронной почте и т. д.

Типы моделей естественного языка

Модели естественного языка можно разделить на две категории: статистические модели и модели нейронного языка.

Статистические языковые модели

Используя статистические закономерности, модель основана на вычислении вероятностей «n-грамм». 'n' больше нуля. Следовательно, предсказания будут представлять собой фразу из двух слов или комбинацию из трех или более слов. Предположения Маркова используются для того, чтобы найти последнее слово. В нем говорится, что вероятность правильных словосочетаний зависит от настоящих или предыдущих слов, а не от прошлого или слов, которые были до них.

Среди множества n-граммных слов, предсказанных статистической моделью, вероятность будет рассчитываться путем подсчета количества раз появления каждой словосочетания и последующего деления его на количество раз появления предыдущего слова. Существует недостаток, связанный с н-граммными моделями, в которых не учитывается долгосрочный контекст слов в последовательности.

Модели нейронного языка

Предсказание слов здесь основано на нейронных сетях. В моделях нейронного языка используются две распространенные архитектуры нейронных сетей: рекуррентные нейронные сети и сети-трансформеры. Эффективность RNN можно объяснить запоминанием предыдущих результатов, присутствующих в скрытом слое сети.

С другой стороны, трансформаторы способны обрабатывать целые последовательности одновременно, что делает их быстрыми и эффективными. За его характеристики отвечают архитектура кодера-декодера и механизмы внимания и самовнимания.

Метод модели нейронного языка лучше статистической модели языка, поскольку он учитывает структуру языка и может обрабатывать словарный запас. Модель нейронной сети также может работать с редкими или неизвестными словами посредством распределенных представлений.

Примеры моделей НЛП

Машинный перевод

Модели НЛП поддерживают машинный перевод — процесс, включающий перевод между разными языками. Самый распространенный пример — Google Translate. Они необходимы для устранения коммуникационных барьеров и предоставления людям возможности обмениваться идеями среди широких слоев населения. Задачи машинного перевода чаще выполняются посредством контролируемого обучения на наборах данных для конкретных задач.

Однако исследования также показали, что это действие может выполняться без явного контроля над обучением набора данных в WebText. Ожидается, что новое исследование внесет вклад в разработку метода нулевой передачи задач при обработке текста.

оптическое распознавание текста

Оптическое распознавание символов — это метод плавного преобразования изображений в текст. Услуги расширяются как за счет сканирования документов, так и за счет фотографирования. Основной вклад виден в цифровизации и простой обработке данных. Языковые модели вносят свой вклад в это, исправляя ошибки, распознавая нечитаемые тексты посредством прогнозирования и предлагая контекстуальное понимание непонятной информации. Он также нормализует текст и способствует обобщению, переводу и извлечению информации.

Анализ настроений

Анализ настроений, также известный как интеллектуальный анализ мнений, занимается выявлением, извлечением и анализом мнений, настроений, отношений и эмоций в данных. НЛП способствует анализу настроений посредством извлечения признаков, предварительно обученного внедрения с помощью BERT или GPT, классификации настроений и адаптации предметной области.

XLNet, основанный на методе авторегрессионного предварительного обучения, в последнее время стал лучшим анализатором настроений. Он преодолевает ограничения BERT NLP, основанный на том же методе, и превосходит многие задачи BERT, включая анализ настроений.

БЕРТ НЛП

BERT NLP, или представления двунаправленного кодирования от Transformers Natural Language Processing, — это новая модель языкового представления, созданная в 2018 году. Она выделяется среди своих аналогов благодаря свойству контекстуализации как с левой, так и с правой стороны каждого слоя. Он также отличается характерной простотой тонкой настройки благодаря одному дополнительному выходному слою. Помимо других возможностей, он способен обрабатывать 11 задач НЛП.

Огромный набор данных для предварительного обучения еще больше расширил его возможности. В целом, BERT НЛП считается концептуально простым и эмпирически эффективным. Кроме того, одним из его ключевых преимуществ является отсутствие необходимости в значительных изменениях архитектуры для применения к конкретным задачам НЛП.

Чат-боты

Чат-боты, одна из наиболее используемых и важных частей современного бизнеса, являются живым примером НЛП. Они предназначены для ведения разговоров, подобных человеческим, и состоят из трех основных компонентов: понимание естественного языка, управление диалогами и генерация естественного языка. Языковые модели BERT, XLNet и ALBERT могут помочь в работе с чат-ботами.

Разбор

Синтаксический анализ — еще одна задача НЛП, которая анализирует синтаксическую структуру предложения. Здесь НЛП понимает грамматические отношения и классифицирует слова по грамматической основе, такие как существительные, прилагательные, предложения и глаголы. НЛП способствует синтаксическому анализу посредством токенизации и маркировки частей речи (так называемой классификации), предоставляет формальные грамматические правила и структуры и использует статистические модели для повышения точности синтаксического анализа.

Генерация текста

Это основная задача НЛП, которая также использовалась в ранее упомянутых примерах. Цель состоит в том, чтобы создать связный и контекстуально релевантный текст на основе различных эмоций, настроений, мнений и типов. Для генерации текста используются языковая модель, генеративно-состязательные сети и модели «последовательность-последовательность».

Приложения, как уже говорилось, используются в чат-ботах, машинном переводе, рассказывании историй, генерации контента, обобщении и других задачах. НЛП способствует пониманию языка, а языковые модели обеспечивают вероятностное моделирование для идеального построения, точной настройки и адаптации.

Обобщение текста

Именно функция НЛП улучшает читаемость данных и повышает производительность. Устраняя необходимость читать относительно большие тексты, он способен излагать небольшие, легко читаемые и понятные пункты. Резюмирование текста осуществляется двумя подходами: экстрактивным и абстрактным.

В то время как экстрактивное реферирование включает в себя исходный текст и фразы для формирования резюме, абстрактный подход обеспечивает ту же интерпретацию через вновь построенные предложения. Техники НЛП, такие как распознавание именованных объектов, маркировка частей речи, синтаксический анализ и токенизация, вносят свой вклад в это действие. Кроме того, преобразователи обычно используются для понимания шаблонов и связей текстовых данных.

XLNet

XLNet использует двунаправленное контекстное моделирование для выявления зависимостей между словами в обоих направлениях предложения. Способный преодолевать ограничения BERT, он был фактически вдохновлен Transformer-XL для учета долгосрочных зависимостей в процессах предварительного обучения. Благодаря высочайшим результатам по 18 задачам XLNet считается универсальной моделью для множества задач НЛП. Типичные примеры задач включают вывод на естественном языке, ранжирование документов, ответы на вопросы и анализ настроений.

Классификация текста

Задача НЛП включает в себя категоризацию текстовых документов по заранее определенным классам или категориям в зависимости от содержания. Он отвечает за выполнение задач НЛП, таких как анализ настроений, классификация тем, распознавание намерений и обнаружение спама. Он включает в себя такие методы, как TF-IDF, набор слов и встраивание слов для представления текстовых данных в числовом формате, подходящем для алгоритмов классификации.

Задачи классификации текста обычно выполняются с использованием наивного Байеса, машин опорных векторов (SVM), логистической регрессии, моделей глубокого обучения и других. Алгоритм требует предварительного обучения. Функция классификации текста НЛП необходима для анализа больших объемов текстовых данных и позволяет организациям принимать обоснованные решения и получать ценную информацию.

Униграмма

Модель Unigram — это основополагающая концепция обработки естественного языка (NLP), которая имеет решающее значение для различных лингвистических и вычислительных задач. Это тип вероятностной языковой модели, используемый для прогнозирования вероятности появления последовательности слов в тексте. Модель работает по принципу упрощения, при котором каждое слово в последовательности рассматривается независимо от соседних слов. Этот упрощенный подход формирует основу для более сложных моделей и способствует пониманию строительных блоков НЛП.

Что такое предварительно обученные модели НЛП?

Предварительно обученные модели — это модели глубокого обучения, которые предварительно обрабатывают огромные базы данных, прежде чем им будет назначена конкретная задача. Их обучают решению общих задач по пониманию языка, включая генерацию текста или моделирование языка. После предварительного обучения модели НЛП настраиваются для выполнения конкретных последующих задач, таких как анализ настроений, классификация текста или распознавание именованных объектов.

Предварительно обученные модели позволяют передавать и использовать знания, тем самым способствуя эффективному использованию ресурсов и решению задач НЛП. В качестве примеров были обсуждены некоторые популярные предварительно обученные модели НЛП. Примеры включают GPT, BERT и XLNet.

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе профессиональной сертификации в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью прямо сейчас.

Начните работу с обработкой естественного языка

Искусственный интеллект захватил мир. Поскольку нас окружает множество примеров ИИ и НЛП, овладение этим искусством открывает множество перспектив для карьерного роста. Кандидаты, независимо от области их деятельности, теперь имеют возможность добиться успеха в карьере.

Подливая масла в огонь успеха, Simplilearn предлагает программу последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения в партнерстве с Университетом Пердью. Эта программа помогает участникам улучшить свои навыки без ущерба для своей профессии или обучения.

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы 7 уровней НЛП?

Семь уровней обработки НЛП включают фонологию, морфологию, лексику, синтаксический, семантический, речевой и прагматический.

2. Что является примером модели естественного языка?

Среди различных типов моделей естественного языка распространенными примерами являются GPT или генеративные предварительно обученные преобразователи, BERT NLP или представления двунаправленного кодировщика из преобразователей и другие.

3. Какова классификация моделей НЛП?

Модели НЛП можно разделить на несколько категорий, таких как модели на основе правил, статистические, предварительно обученные, нейронные сети, гибридные модели и другие.

4. В чем разница между НЛП и ИИ?

НЛП — это разновидность ИИ. ИИ включает в себя разработку машин или компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. С другой стороны, НЛП занимается именно пониманием, интерпретацией и созданием человеческого языка.