Procesarea limbajului natural (NLP) Învață învățarea automată

inainte sa fie prea tarziu

Ce este procesarea limbajului natural?

Prelucrarea limbajului natural (NLP) este domeniul de studiu care se concentrează pe înțelegere prin computer a limbajului uman. Acoperă o parte din știința datelor, inteligența artificială (învățare automată) și lingvistică.

În NLP, computerele analizează limbajul uman, îl interpretează și îi dau sens, astfel încât să poată fi folosit într-un mod practic. Folosind NLP putem realiza sarcini precum rezumarea automată a textului, traducerea limbii, extragerea relațiilor, analiza sentimentelor, recunoașterea vorbirii și clasificarea articolelor pe subiecte.

Marea provocare

PNL este considerat una dintre marile provocări ale inteligenței artificiale, deoarece este una dintre cele mai complicate și provocatoare sarcini: cum să înțelegeți Într-adevăr sensul unui text? Cum să intuim neologisme, ironie, glume sau poezie? Dacă strategia/algoritmul pe care îl folosim nu depășește aceste dificultăți, rezultatele obținute nu ne vor fi de niciun folos.

Modele, modele la scară și lumea

În PNL nu este suficient doar să înțelegem cuvinte, trebuie să înțeleagă Set de cuvinte care alcătuiesc o propoziție și la set de linii care cuprind un paragraf. Acordarea unui sens global analizei textului/discursului pentru a trage concluzii bune.

Limbajul nostru este plin de ambiguități, de cuvinte cu semnificații diferite, răsuciri și semnificații diferite în funcție de context. Acest lucru face din NLP una dintre cele mai dificile sarcini de stăpânit.

Pentru ce este NLP? Aplicații

Vom comenta unele dintre cele mai frecvente utilizări:

Rezumatul textului: Algoritmul ar trebui să găsească ideea centrală a unui articol și să ignore ceea ce nu este relevant.
Chatbots: trebuie să poată menține o conversație fluidă cu utilizatorul și să-și răspundă automat la întrebări.
Generarea automată de cuvinte cheie Da generarea de text urmând un anumit stil
Recunoașterea entităților: găsiți persoane, entități comerciale sau guvernamentale sau țări, orașe, mărci ...
Analiza sentimentelor: trebuie să înțelegeți dacă un tweet, o recenzie sau un comentariu este pozitiv sau negativ și în ce magnitudine (sau neutru). Utilizat pe scară largă în rețelele sociale, în politică, opinii despre produse și în motoarele de recomandare.
Traducerea automată a limbii
Clasificarea automată a textului în categorii preexistente sau din texte complete, detectați teme recurente și creați categorii.