Технология НЛП приобретает все большую популярность. Сочетание информатики, информационной инженерии и искусственного интеллекта потенциально может устранить языковые барьеры. Благодаря технологии НЛП, независимо от языка, используемого для общения, все стороны смогут слушать и читать информацию на том языке, который они знают.
Обработка естественного языка (НЛП) обучает компьютеры понимать человеческие языки. Он использует машинное обучение для постоянного обучения и получения новых знаний. В результате комбинация НЛП-ИИ становится умнее. Используя свои возможности, которые также постепенно возрастают, он станет более опытным и продвинутым.
Что такое обработка естественного языка (NLP)?
Обработка естественного языка — это отрасль искусственного интеллекта, которая использует свои возможности для понимания лингвистики и создания умных компьютерных программ. Эти программы способны понимать текст и устную речь, как люди. Но технология НЛП позволяет изучать и понимать несколько языков одновременно и переводить их на язык по вашему выбору.
Ассоциация НЛП технологии сочетает в себе компьютерную лингвистику и моделирование языка на основе правил с машинным обучением и глубоким обучением. Используя это, компьютер может понимать текст или аудио только для того, чтобы перевести его на другой язык.
Даже сегодня у нас есть несколько примеров НЛП в действии, например Сири, Google Ассистент, Google Переводчик, и некоторые инструменты самовнушения. Все предложения, предоставляемые Grammarly при написании электронных писем или в поисковых системах, поддерживаются технологией НЛП.
Как работает технология НЛП?
Технология НЛП позволяет компьютерной программе понимать человеческий текст и речь. Поскольку компьютеры понимают только двоичный язык, состоящий из 0 и 1, нам нужна была система, которая сначала заставила бы компьютер понимать слова.
Для этого используется словесное представление, при котором слова кодируются на компьютерном языке. Для этой цели используется несколько техник, и одна из них – горячая.
В дополнение к этому используется набор методов НЛП, чтобы помочь компьютеру понимать человеческий язык. К ним относятся;
- Стебель: Процесс, при котором похожие слова сокращаются до исходного слова, например Finalize, из Final путем удаления алфавитов один за другим.
- Лемматизация: Это метод, при котором слова размываются, чтобы найти их значимую базовую структуру.
- лексемизация: С помощью этого метода предложения разбиваются на более мелкие блоки, чтобы идентифицировать из них слова, символы и цифры.
- Анализ настроений: Здесь компьютер пытается определить тон и эмоции, стоящие за предложением.
- Устранение неоднозначности смысла слова: Этот метод используется для определения того, имеет ли одно и то же слово разные значения при использовании в разных контекстах.
- Маркировка части речи (POS): Теги POS используются для аннотации каждого слова в тексте. Это включает в себя определение глаголов, наречий, существительных, прилагательных и всех других частей речи.
В дополнение к этим методам программа НЛП также использует алгоритмы для понимания текста и речи, созданного человеком. Система, основанная на правилах, используется для установки лингвистических правил для анализа данных.
Машинное обучение является важной частью НЛП, поскольку оно используется для внесения обучающих данных в компьютерную программу. Используя эти данные, программа НЛП может корректировать шаблоны распознавания текста и голоса.
[Также Читайте: 15 лучших наборов данных НЛП для обучения моделям НЛП]
Машинный перевод для построения НЛП
Можете ли вы представить себе, как мировые лидеры могут участвовать во встречах, где все говорят на их языке? На этих встречах используется система синхронного перевода, что означает, что компьютерные программы и переводчики работают вместе, чтобы перевести речь, а затем преобразовать ее на другие языки по мере необходимости.
Хотя сегодняшней конечной целью технологии НЛП может быть устранение всех языковых барьеров, эта технология все еще растет и развивается. Технология НЛП делает это возможным благодаря использованию машинного перевода, который по существу использует компьютерную программу для перевода текста и речи.
Пройдя этап, когда неточности были заметными, машинный перевод увидел улучшения с помощью нейронного машинного перевода (NMT). NMT еще больше улучшила работу НЛП, тем самым улучшив свои возможности перевода.
Вот преимущества машинного перевода в НЛП:
- Программы НЛП теперь могут читать и переводить книги, веб-сайты и информацию о продуктах за считанные секунды.
- Это существенно снизило затраты и усилия, необходимые для перевода.
- Уровень точности также увеличился за счет использования алгоритмов машинного обучения.
- Теперь компании могут настраивать процесс перевода в соответствии со своими требованиями.
Это возможно, поскольку NMT использует такие методологии глубокого обучения, как рекуррентные нейронные сети (RNN) и механизмы внимания. Они расширяют возможности программы НЛП, увеличивая диапазон понимания лингвистических правил, шаблонов и скорость обработки длинных предложений и предложений со сложной структурой.
NMT помогает программе конвертировать слова в векторы, соединяя семантически схожие слова. Генерируя последовательность векторов или слов, программа генерирует предложение. Отсюда он использует структуру кодировщика-декодера для отображения входного предложения в векторном пространстве, а декодер отправляет переведенное предложение в интерфейс.
Заключение
Сочетание НЛП, НМТ, нейронных сетей и механизмов глубокого обучения приводит к значительным улучшениям в распознавании и переводе текста и речи. Даже несмотря на все достижения в этой области, для поддержания баланса необходимы переводчики и редакторы. Предприятиям и компаниям, желающим иметь собственную систему перевода, следует связаться с Shaip, чтобы получить индивидуальные решения для разговорной речи на основе искусственного интеллекта, оснащенные НЛП и машинным переводом.
