Различные методы обработки естественного языка в 2024 году

Искусственный интеллект (ИИ), включая НЛП, существенно изменился за последние пять лет после того, как появился на рынке. Таким образом, к концу 2024 года НЛП будет располагать разнообразными методами распознавания и понимания естественного языка. Он превратился из традиционных систем, способных к имитации и статистической обработке, в относительно недавние нейронные сети, такие как BERT и преобразователи. Сегодня методы обработки естественного языка развиваются быстрее, чем раньше.

В будущем появление масштабируемых предварительно обученных моделей и мультимодальных подходов в НЛП будет гарантировать существенные улучшения в общении и поиске информации. Это приведет к значительному улучшению понимания языка в общем контексте различных приложений и отраслей.

В этой статье далее обсуждается важность обработки естественного языка, лучшие методы и т. д.

Важность обработки естественного языка

НЛП (обработка естественного языка) позволяет машинам понимать, интерпретировать и понимать человеческий язык, тем самым сокращая разрыв между людьми и компьютерами. Одна из наиболее важных ролей НЛП в современном мире заключается в том, что оно позволяет извлекать информацию из больших объемов неструктурированных текстовых данных, позволяя анализировать настроения, суммировать текст и извлекать информацию, что затем помогает в процессе принятия решений. создание, которое происходит в различных областях и секторах.

Кроме того, НЛП расширяет возможности виртуальных помощников, чат-ботов и служб языкового перевода до уровня, на котором люди теперь могут ощутить точность, скорость и простоту общения автоматизированных услуг. Машинное обучение более распространено и охватывает различные области, такие как медицина, финансы, обслуживание клиентов и образование, отвечая за инновации, повышение производительности и автоматизацию.

Преимущества НЛП

НЛП предоставляет такие преимущества, как автоматическое понимание языка, анализ настроений и обобщение текста. Это повышает эффективность поиска информации, облегчает цикл принятия решений и позволяет разрабатывать интеллектуальных виртуальных помощников и чат-ботов. Системы распознавания и перевода языков в НЛП также способствуют обеспечению доступности и простоты использования приложений и интерфейсов, а также делают общение более управляемым для широкого круга людей.

Лучшие методы обработки естественного языка

Методы обработки естественного языка используются для эффективного понимания и обработки человеческого языка.

Некоторые лучшие методы обработки естественного языка включают следующее:

Синтаксические методы

Семантические методы

Приложения и примеры обработки естественного языка

Применение НЛП можно увидеть в различных областях, где точность и скорость улучшаются, а автоматизация заменяет человеческие ресурсы. Вот некоторые примеры:

Анализ настроений

Анализ настроений Обработка естественного языка включает в себя анализ текстовых данных для определения настроения или эмоционального тона в них. Это помогает понять общественное мнение, отзывы клиентов и репутацию бренда. Примером может служить классификация обзоров продуктов на положительные, отрицательные и нейтральные.

Классификация токсичности

Классификация токсичности направлена ​​на обнаружение, поиск и маркировку токсичного или вредного контента на онлайн-форумах, в социальных сетях, разделах комментариев и т. д. Модели НЛП могут извлекать мнения из текстового контента и классифицировать его на токсичный или нетоксичный в зависимости от оскорбительных выражений, ненависти. речь или неприемлемое содержание.

Машинный перевод

Машинный перевод — это не люди-переводчики. Вместо этого речь идет о машинном переводе текста с одного языка на другой. Модели НЛП могут преобразовывать тексты между документами, веб-страницами и разговорами. Например, Google Translate использует методы НЛП для перевода текста с нескольких языков.

Распознавание именованных объектов (NER)

При распознавании именованных объектов мы обнаруживаем и классифицируем местоимения, имена людей, организаций, мест и дат, среди прочего, в текстовом документе. Системы NER могут помочь фильтровать ценные детали из текста для различных целей, например, для извлечения информации, связывания сущностей и разработки графов знаний.

Обнаружение спама

Обнаружение спама идентифицирует и отфильтровывает нерелевантные электронные письма, широковещательные электронные письма и комментарии. Модели НЛП находят текстовые данные, а затем разделяют их на две категории: спам и не-спам, в зависимости от многих характеристик, таких как контент, язык и поведение пользователя.

Исправление грамматических ошибок

Автоматическое исправление грамматических ошибок — это вариант поиска и исправления грамматических ошибок в письменном тексте. Модели НЛП, помимо прочего, способны обнаруживать орфографические, пунктуационные и синтаксические ошибки и предлагать различные варианты их устранения. Например, функции НЛП, такие как инструменты проверки грамматики, предоставляемые такими платформами, как Grammarly, теперь служат цели улучшения рецензий и повышения качества письма.

Тематическое моделирование

Тематическое моделирование — это исследование набора документов с целью выявить в них общие концепции или основные темы. Модели НЛП могут обнаруживать скрытые темы, группируя слова и документы по шаблонам взаимного присутствия. Тематическое моделирование — это инструмент для создания тематических моделей, которые можно использовать для обработки, категоризации и исследования больших текстовых корпусов.

Генерация текста

Основная идея состоит в том, чтобы преобразовать исходные данные в человеческий текст или голос посредством генерации текста. Модели НЛП позволяют составлять предложения, абзацы и диалоги с помощью данных или подсказок. К ним относятся, например, различные чат-боты, искусственный интеллект и языковые модели, такие как GPT-3, которые обладают способностью к естественному языку.

Поиск информации

Поиск информации включал в себя получение соответствующих документов и веб-страниц в ответ на запросы пользователей. Модели НЛП могут стать эффективным способом поиска путем анализа текстовых данных и их индексации по ключевым словам, семантике или контексту. Среди других поисковых систем Google использует многочисленные методы обработки естественного языка при возврате и ранжировании результатов поиска.

Подведение итогов

Резюмирование — это ситуация, в которой автору необходимо сжать длинную статью или статью без потери информации. Используя модели НЛП, можно извлечь важные предложения или абзацы из больших объемов текста, а затем резюмировать их в нескольких словах.

Вопрос Ответ

Ответы на вопросы — это деятельность, при которой мы пытаемся автоматически генерировать ответы на вопросы пользователей на основе имеющихся источников знаний. Для моделей НЛП понимание смысла вопросов и сбор соответствующей информации возможны, поскольку они могут читать текстовые данные. Приложение обработки естественного языка систем контроля качества используется в цифровых помощниках, чат-ботах и ​​поисковых системах для реагирования на вопросы пользователей.

Обработка естественного языка — языки программирования, библиотеки и фреймворки

НЛП имеет обширную экосистему, состоящую из множества языков программирования, библиотек функций и платформ, специально разработанных для выполнения необходимых задач по эффективной обработке и анализу человеческого языка.

Языки программирования

1. Python: Python — один из наиболее распространенных языков программирования, используемых в НЛП, благодаря его простоте понимания, удобочитаемости и широкому разнообразию библиотек, охватывающих диапазон от NLTK (Natural Language Toolkit) до spaCy.
2. Java: Java известна приложениями НЛП; Apache OpenNLP и Stanford NLP — это библиотеки, используемые в Java с инструментами обработки твердого языка.
3. R: Язык R известен инструментами статистического анализа и визуализации задач НЛП, а также пакетами, обеспечивающими возможности интеллектуального анализа и анализа текста.
4. Scala: Scala важна для NLP, и основной причиной ее популярности является ее распределенная среда, которую поддерживают такие библиотеки, как Apache Spark MLlib.
5. JavaScript: сценарий используется для других веб-приложений НЛП и других интерактивных интерфейсов.

Библиотеки и фреймворки

1. NLTK (Набор инструментов естественного языка): NLTK — это основная библиотека Python с функциями NLP, такими как лексические операции, тегирование POS и синтаксический анализ.
2. spaCy: spaCy — это расширенная библиотека НЛП для Python, известная как самая быстрая и эффективная при обработке больших объемов текста, а также предлагающая решения таких проблем, как распознавание именованных объектов и анализ зависимостей.
3. Gensim: Gensim, библиотека Python, в первую очередь предназначенная для анализа сходства документов и тематического моделирования, используется для таких задач, как семантическое сходство и кластеризация документов.
4. Stanford CoreNLP: инструменты Stanford CoreNLP на Java включают в себя токенизацию, тегирование POS, распознавание именованных объектов, компоненты анализа настроений и другие утилиты.
5. Apache OpenNLP: Apache OpenNLP — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на JAVA, предназначенная для задач NLP, таких как токенизация, обнаружение предложений, тегирование POS и фрагментирование.

Проблемы обработки естественного языка

НЛП сталкивается с некоторыми недостатками в связи с тем, что это сложная и в некоторых случаях довольно расплывчатая деятельность человеческого языка. Эти проблемы в области искусственного интеллекта включают в себя:

1. Двусмысленность: Человеческое общение включает слова и предложения с определенным значением, которое зависит от контекста и нескольких значений. Разрешение двусмысленности — одна из главных трудностей в НЛП, поскольку компьютеры обычно должны понимать значение слов и предложений, чтобы правильно их обрабатывать.
2. Синтаксис и грамматика. Распознавание синтаксических схем и грамматики является компонентом НЛП, который включает в себя такие наборы данных, как разбор предложений и анализ предложений. Напротив, человеческий язык может быть нетрадиционным и даже иметь нестандартную форму, где синтаксические и грамматические правила могут интерпретироваться по-разному или значительно различаться от одного контекста к другому или между разными диалектами, что приводит к двусмысленности и трудностям в автоматической языковой обработке. .
3. Семантическое понимание: системы НЛП должны правильно понимать смысл слов и предложений, чтобы выполнять анализ обратной связи, идентификацию объекта и качественные ответы на вопросы.
4. Разреженность данных: модели НЛП, очень похожие на модели данных, требуют больших наборов данных для обучения, поэтому маркировка данных для конкретных задач широко распространена. Разреженность данных может вызвать проблемы с производительностью и повысить вероятность получения неоптимальных результатов, что в целом особенно актуально для таких случаев, как задачи с определенной областью или языком.
5. Адаптация предметной области. Системы НЛП, обученные на конкретной предметной области и наборе данных, могут давать сбой при применении к новым предметным областям и наборам данных, поскольку могут существовать разные способы использования языка в новых контекстах и ​​средах. Чтобы преодолеть эту трудность, необходимо использовать методы адаптации предметной области, а изученные модели необходимо перенести в новые предметные области либо посредством трансферного обучения, либо посредством точной настройки данных, специфичных для предметной области.
6. Слова за пределами словарного запаса: системы НЛП могут встречать некоторые слова, которые необходимо включить в свой словарь. Система выдает слова с ошибками. Элементы механизма преодоления включают в себя слова, которые никогда раньше не встречались, и которые обрабатываются с помощью встраивания слов или токенизации подслов для представления неизвестных слов и вывода их значения из контекста.
7. Проблемы этики и предвзятости. Системы НЛП часто повторяют предвзятости, присущие обучающим данным, что приводит к сценариям, в которых принимаемые решения являются несправедливыми. Решение проблем этики и предвзятости, связанных с НЛП, в некоторой степени предполагает правильный подход к хранению данных, алгоритмическую прозрачность и стратегии смягчения последствий, которые необходимо применять для обеспечения справедливости и последовательной языковой обработки.
8. Многоязычие. Многие системы НЛП должны поддерживать несколько языков и языковых разновидностей для разных групп людей. Хотя построение многоязычных моделей НЛП не лишено проблем, включая сложность языка, нехватку данных и межъязыковое понимание, передовые подходы могут решить эти проблемы.
9. Интерпретируемость. Интерпретация НЛП выбора, выполняемого моделями, особенно моделями глубокого обучения, может оказаться довольно сложной для выполнения задачи, поскольку они сложны по своей структуре и должны быть более прозрачными. Интерпретируемые модели НЛП повышают доверие, подотчетность и прозрачность в автоматизированных системах языковой обработки.
10. Проблемы реальных приложений. Внедрение систем НЛП в реальном мире сопряжено с дополнительными проблемами, такими как сложность масштабирования, оптимизация производительности и интеграция систем в существующие платформы и рабочие процессы.

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

Изучение языка программирования, такого как Python, поможет вам начать работу с обработкой естественного языка (NLP), поскольку он предоставляет надежные библиотеки и платформы для задач NLP. Ознакомьтесь с фундаментальными понятиями, такими как токенизация, маркировка частей речи и классификация текста. Изучите популярные библиотеки НЛП, такие как NLTK и spaCy, и поэкспериментируйте с примерами наборов данных и учебными пособиями для создания базовых приложений НЛП.

Кроме того, углубите свое понимание машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения, обычно используемых в НЛП, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи. Постоянно общайтесь с сообществами, форумами и ресурсами НЛП, чтобы быть в курсе последних событий и лучших практик.

Погрузитесь в мир искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью программы последипломного образования Simplilearn в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в партнерстве с Университетом Пердью. Этот передовой сертификационный курс — ваш путь к тому, чтобы стать экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, предлагая глубокое погружение в ключевые технологии, такие как Python, глубокое обучение, НЛП и обучение с подкреплением. Программа, разработанная ведущими профессионалами отрасли и академическими экспертами, сочетает в себе академическое превосходство Purdue с опытом интерактивного обучения Simplilearn. Вы получите выгоду от комплексной учебной программы, основных проектов и практических семинаров, которые подготовят вас к реальным задачам. Кроме того, благодаря дополнительным сертификатам Purdue University и Simplilearn, вы выделитесь на конкурентном рынке труда. Расширьте возможности своей карьеры, овладев навыками, необходимыми для инноваций и лидерства в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь сейчас и измените свое будущее.

Часто задаваемые вопросы о НЛП и методах

1. Каковы 4 типа НЛП?

Четыре типа обработки естественного языка (НЛП):

• Понимание естественного языка (NLU)
• Генерация естественного языка (NLG)
• Сама обработка естественного языка (NLP), которая включает в себя как NLU, так и NLG.
• Взаимодействие на естественном языке (NLI)

2. В чем разница между НЛП, НЛГ и НЛУ?

НЛП (обработка естественного языка) относится к всеобъемлющей области обработки и понимания человеческого языка компьютерами. NLU (понимание естественного языка) фокусируется на понимании смысла текстового или речевого ввода, тогда как NLG (генерация естественного языка) предполагает создание вывода на человеческом языке из структурированных данных или инструкций.

3. Каковы 7 уровней НЛП?

Семь уровней НЛП по определению Роберта Дилтса:

• Окружающая среда: контекст или обстановка, в которой происходит общение.
• Поведение: наблюдаемые действия и реакции людей в окружающей среде.
• Возможности: Навыки и способности, которые позволяют людям осуществлять определенное поведение.
• Убеждения и ценности: основные убеждения и ценности, которые формируют мышление и поведение человека.
• Идентичность: Самовосприятие и самооценка, которые влияют на убеждения, ценности и поведение.
• Миссия и духовность: Высшая цель и чувство связи с чем-то большим, чем мы сами.
• Идентичность по отношению к целому: понимание своей роли и вклада в более крупные системы и сообщества.