Anwendungen von NLP

Natural Language Processing (NLP) ist eine aufstrebende Technologie, die verschiedene Formen der KI ableitet, die wir in der heutigen Zeit sehen. Ihre Verwendung zur Schaffung einer nahtlosen und interaktiven Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine wird für heute und morgen weiterhin oberste Priorität haben zunehmend kognitive Anwendungen. Hier werden wir einige der sehr nützlichen Anwendungen von NLP diskutieren.

Maschinenübersetzung

Die maschinelle Übersetzung (MT), das Übersetzen einer Ausgangssprache oder eines Textes in eine andere Sprache, ist eine der wichtigsten Anwendungen von NLP. Wir können den Prozess der maschinellen Übersetzung anhand des folgenden Flussdiagramms verstehen:

Arten von maschinellen Übersetzungssystemen

Es gibt verschiedene Arten von maschinellen Übersetzungssystemen. Lassen Sie uns sehen, was die verschiedenen Typen sind.

Zweisprachiges MT-System

Zweisprachige MT-Systeme erzeugen Übersetzungen zwischen zwei bestimmten Sprachen.

Mehrsprachiges MT-System

Mehrsprachige MT-Systeme erzeugen Übersetzungen zwischen einem beliebigen Sprachpaar. Sie können entweder unidirektional oder bidirektional sein.

Ansätze zur maschinellen Übersetzung (MT)

Lassen Sie uns nun die wichtigen Ansätze der maschinellen Übersetzung kennenlernen. Die Ansätze für MT sind wie folgt:

Direkter MT-Ansatz

Es ist weniger beliebt, aber der älteste Ansatz von MT. Die Systeme, die diesen Ansatz verwenden, können SL (Ausgangssprache) direkt in TL (Zielsprache) übersetzen. Solche Systeme sind zweisprachig und unidirektional.

Interlingua-Ansatz

Die Systeme, die den Interlingua-Ansatz verwenden, übersetzen SL in eine Zwischensprache namens Interlingua (IL) und übersetzen dann IL in TL. Der Interlingua-Ansatz kann mit Hilfe der folgenden MT-Pyramide verstanden werden:

Transferansatz

Dieser Ansatz umfasst drei Phasen.

  • In der ersten Phase werden SL-Texte (Source Language) in abstrakte SL-orientierte Darstellungen konvertiert.

  • In der zweiten Stufe werden SL-orientierte Darstellungen in äquivalente Zielsprachen (TL) -orientierte Darstellungen konvertiert.

  • In der dritten Stufe wird der endgültige Text generiert.

Empirischer MT-Ansatz

Dies ist ein aufstrebender Ansatz für MT. Grundsätzlich werden große Mengen an Rohdaten in Form von parallelen Korpora verwendet. Die Rohdaten bestehen aus dem Text und ihren Übersetzungen. Analogiebasierte, beispielbasierte, speicherbasierte maschinelle Übersetzungstechniken verwenden empirische MTapproach.

Kampf gegen Spam

Eines der häufigsten Probleme dieser Tage sind unerwünschte E-Mails. Umso wichtiger sind Spam-Filter, da dies die erste Verteidigungslinie gegen dieses Problem ist.

Das Spam-Filtersystem kann mithilfe der NLP-Funktionalität unter Berücksichtigung der wichtigsten falsch-positiven und falsch-negativen Probleme entwickelt werden.

Bestehende NLP-Modelle für die Spam-Filterung

Im Folgenden sind einige vorhandene NLP-Modelle für die Spam-Filterung aufgeführt:

N-Gramm-Modellierung

Ein N-Gramm-Modell ist ein N-Zeichen-Slice einer längeren Zeichenfolge. In diesem Modell werden N-Gramm unterschiedlicher Länge gleichzeitig zur Verarbeitung und Erkennung von Spam-E-Mails verwendet.

Wortstemming

Spammer, Generatoren von Spam-E-Mails, ändern normalerweise ein oder mehrere Zeichen angreifender Wörter in ihren Spam-Mails, damit sie gegen inhaltsbasierte Spam-Filter verstoßen können. Aus diesem Grund können wir sagen, dass inhaltsbasierte Filter nicht nützlich sind, wenn sie die Bedeutung der Wörter oder Ausdrücke in der E-Mail nicht verstehen können. Um solche Probleme bei der Spam-Filterung zu beseitigen, wurde eine regelbasierte Wortstamming-Technik entwickelt, mit der Wörter übereinstimmen können, die gleich aussehen und gleich klingen.

Bayesianische Klassifikation

Dies ist mittlerweile eine weit verbreitete Technologie für die Spam-Filterung. Die Häufigkeit der Wörter in einer E-Mail wird anhand ihres typischen Vorkommens in einer Datenbank mit unerwünschten (Spam) und legitimen (Ham) E-Mail-Nachrichten in einer statistischen Technik gemessen.

Automatische Zusammenfassung

In diesem digitalen Zeitalter sind Daten oder Informationen das Wertvollste. Werden wir jedoch wirklich nützlich und erhalten die erforderliche Menge an Informationen? Die Antwort lautet "NEIN", da die Informationen überladen sind und unser Zugang zu Wissen und Informationen unsere Fähigkeit, sie zu verstehen, bei weitem übersteigt. Wir brauchen dringend eine automatische Zusammenfassung und Information von Texten, da die Informationsflut über das Internet nicht aufhören wird.

Textzusammenfassung kann als die Technik definiert werden, um eine kurze, genaue Zusammenfassung längerer Textdokumente zu erstellen. Die automatische Zusammenfassung von Texten hilft uns, relevante Informationen in kürzerer Zeit zu erhalten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung einer automatischen Textzusammenfassung.

Beantwortung von Fragen

Eine weitere Hauptanwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Beantwortung von Fragen. Suchmaschinen haben die Informationen der Welt immer zur Hand, aber es fehlt ihnen immer noch, wenn es darum geht, die Fragen der Menschen in ihrer natürlichen Sprache zu beantworten. Wir haben große Tech-Unternehmen wie Google, die ebenfalls in diese Richtung arbeiten.

Das Beantworten von Fragen ist eine Informatikdisziplin in den Bereichen KI und NLP. Es konzentriert sich auf Gebäudesysteme, die automatisch Fragen beantworten, die von Menschen in ihrer natürlichen Sprache gestellt werden. Ein Computersystem, das die natürliche Sprache versteht, hat die Fähigkeit eines Programmsystems, die von Menschen geschriebenen Sätze in eine interne Darstellung zu übersetzen, so dass die gültigen Antworten vom System generiert werden können. Die genauen Antworten können durch Syntax und semantische Analyse der Fragen generiert werden. Lexikalische Lücke, Mehrdeutigkeit und Mehrsprachigkeit sind einige der Herausforderungen für NLP beim Aufbau eines guten Systems zur Beantwortung von Fragen.

Stimmungsanalyse

Eine weitere wichtige Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Stimmungsanalyse. Wie der Name schon sagt, wird die Stimmungsanalyse verwendet, um die Gefühle zwischen mehreren Posts zu identifizieren. Es wird auch verwendet, um das Gefühl zu identifizieren, bei dem die Emotionen nicht explizit ausgedrückt werden. Unternehmen verwenden die Stimmungsanalyse, eine Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die Meinung und Stimmung ihrer Kunden online zu ermitteln. Es wird Unternehmen helfen, zu verstehen, was ihre Kunden über die Produkte und Dienstleistungen denken. Unternehmen können anhand von Stimmungsanalysen ihre allgemeine Reputation anhand von Kundenbeiträgen beurteilen. Auf diese Weise können wir sagen, dass die Stimmungsanalyse über die Bestimmung der einfachen Polarität hinaus die Gefühle im Kontext versteht, um besser zu verstehen, was hinter der geäußerten Meinung steckt.