Pemprosesan bahasa semula jadi sepintas lalu

Natural Language Processing (NLP) ialah disiplin mesin yang direka untuk memproses data yang ditulis, dituturkan dan disusun dalam bahasa manusia atau serupa dengan bahasa manusia. Ia berasal daripada linguistik pengiraan, yang menggunakan prinsip daripada sains komputer untuk memahami bahasa. Walau bagaimanapun, NLP adalah lebih daripada pembangunan rangka kerja teori, ia adalah disiplin kejuruteraan yang bertujuan untuk membangunkan teknik untuk mencapai tugas tertentu. NLP sering digunakan untuk pengecaman pertuturan, yang memfokuskan pada menukar bahasa pertuturan kepada perkataan dan bunyi kepada teks dan sebaliknya. Kebanyakan tugas NLP melibatkan menterjemah teks manusia dan data pertuturan untuk membantu komputer memahami maklumat yang mereka terima. NLP boleh dibahagikan kepada dua bidang:

1) Natural Language Understanding (NLU), yang memerlukan analisis semantik untuk memahami maksud di sebalik teks yang diberikan

2) Natural Language Generation (NLG), yang memfokuskan pada teks yang dihasilkan oleh mesin.

1. Syarikat Pemprosesan Bahasa Asli

Syarikat NLP memberi tumpuan kepada teknologi NLP, yang melibatkan penggunaan algoritma pengiraan dan model bahasa untuk membolehkan mesin memahami, menganalisis dan menjana bahasa manusia. Syarikat-syarikat ini mencipta aplikasi perisian, alatan dan perkhidmatan yang memanfaatkan teknologi ini untuk menyediakan pelbagai keupayaan berkaitan bahasa, termasuk pengecaman pertuturan, analisis sentimen, terjemahan bahasa, chatbots dan analisis teks. Syarikat NLP menggaji pakar NLP, ahli bahasa dan jurutera perisian untuk membangun dan menambah baik algoritma dan model NLP. Perkhidmatan yang disediakan oleh syarikat-syarikat ini digunakan dalam pelbagai industri, termasuk penjagaan kesihatan, kewangan, perkhidmatan pelanggan dan pemasaran. Penggunaannya juga semakin pantas apabila menyelesaikan masalah dunia sebenar dalam bidang seperti keadilan sosial, perubahan iklim dan pendidikan.

2. Teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Pengecaman pertuturan atau pertuturan ke teks ialah teknologi yang menukar bahasa pertuturan kepada teks bertulis. Apl ini sangat penting apabila menerima arahan suara atau menjawab soalan yang dituturkan. Walau bagaimanapun, pengecaman pertuturan menghadapi beberapa cabaran kerana ia perlu menangani cara orang bercakap. Bercakap dengan cepat, mencampurkan perkataan, tekanan dan intonasi yang berbeza-beza, dan menggunakan tatabahasa yang salah semuanya boleh menjejaskan prestasi pengecaman pertuturan. Oleh itu, adalah penting untuk membangunkan teknologi pengecaman pertuturan untuk menyelesaikan masalah ini.

2. Penandaan bahagian pertuturan: Ini juga dipanggil penandaan tatabahasa. Ia melibatkan mengenal pasti wacana sesuatu perkataan atau teks berdasarkan penggunaan dan konteks. Sebagai contoh, dalam ayat "Saya boleh membuat pesawat kertas", tag wacana membantu mengenal pasti perkataan "buat" sebagai kata kerja, manakala dalam "Apa jenama kereta yang anda miliki tag wacana membantu Mengenalinya sebagai kata nama.

3. Nyahkekaburan makna perkataan ialah untuk menentukan makna perkataan yang paling sesuai dalam konteks tertentu melalui analisis semantik. Ini membantu memilih perkataan yang paling masuk akal.

Pengiktirafan entiti bernama: Kenali perkataan atau frasa sebagai entiti, seperti "Kentucky" sebagai tempat atau "Sita" sebagai nama wanita.

Analisis rujukan merujuk kepada mengenal pasti perkataan yang merujuk kepada entiti yang sama, seperti mencari orang atau benda yang dirujuk oleh kata ganti nama tertentu "dia". Ia juga termasuk mengenal pasti makna metafora atau simpulan bahasa dalam teks, seperti mentafsir "beruang" sebagai merujuk kepada seseorang dan bukannya haiwan.

6. Analisis Sentimen: Tujuannya adalah untuk mengekstrak kualiti subjektif daripada teks, termasuk sikap, emosi, sindiran, kekeliruan, syak wasangka, dll.

7. Penjanaan Bahasa Semulajadi: Ia melibatkan penukaran maklumat berstruktur kepada bahasa manusia.

NLP mempunyai masa depan yang cerah dan masih ada ruang untuk kemajuan dan inovasi yang berterusan. Berikut ialah trend dan perkembangan utama yang membentuk masa depannya.

1 Model Bahasa yang Dipertingkat: Model NLP seperti GPT-3 telah menunjukkan keupayaan yang hebat, namun, kami pasti berharap untuk melihat model yang lebih berkuasa pada masa hadapan yang dapat memahami dengan lebih baik nuansa perbezaan bahasa manusia, dan menghasilkan teks dengan lancar. ayat dan semantik semula jadi.

2. NLP berbilang modal: Teknologi ini sentiasa berkembang untuk memasukkan modaliti lain seperti imej dan video, membolehkan mesin memahami dan menjana kandungan dalam pelbagai format.

3. Model Bahasa Diperibadikan: Memandangkan jumlah data yang dijana terus meningkat, model NLP akan dapat memperibadikan kandungan berdasarkan keutamaan dan keperluan individu.

4. Terjemahan bahasa yang dipertingkatkan: Terjemahan bahasa akan terus bertambah baik apabila model terjemahan yang lebih tepat dan peka konteks dibangunkan.

NLP boleh memberi kesan yang mendalam kepada dunia dalam pelbagai cara. Walau bagaimanapun, NLP juga menghadapi banyak kontroversi, dan memahami kontroversi ini juga merupakan tanggungjawab penting seorang pengamal yang bertanggungjawab. Oleh itu, jelas daripada cerapan yang dikongsi di atas bahawa NLP mempunyai masa depan yang cerah dan kami boleh mengharapkan untuk melihat lebih banyak aplikasi inovatif teknologi ini pada tahun-tahun akan datang.

Tajuk asal: Sekilas pandang pemprosesan bahasa semula jadi

Pengarang asal: Rayan

Atas ialah kandungan terperinci Pemprosesan bahasa semula jadi sepintas lalu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!