NLP의 응용
NLP (Natural Language Processing)는 현재 우리가보고있는 다양한 형태의 AI를 도출하는 신흥 기술이며 인간과 기계 간의 원활한 상호 작용 인터페이스를 만드는 데 사용하는 것은 현재와 미래의 최우선 순위가 될 것입니다. 점점 더인지 적 응용 프로그램. 여기서 우리는 NLP의 매우 유용한 응용에 대해 논의 할 것입니다.
기계 번역
하나의 소스 언어 또는 텍스트를 다른 언어로 번역하는 프로세스 인 기계 번역 (MT)은 NLP의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나입니다. 다음 순서도의 도움으로 기계 번역의 과정을 이해할 수 있습니다.
기계 번역 시스템의 유형
기계 번역 시스템에는 여러 유형이 있습니다. 다른 유형이 무엇인지 봅시다.
이중 언어 MT 시스템
이중 언어 MT 시스템은 두 가지 특정 언어 간의 번역을 생성합니다.
다국어 MT 시스템
다국어 MT 시스템은 모든 언어 쌍 간의 번역을 생성합니다. 본질적으로 단방향 또는 양방향 일 수 있습니다.
기계 번역 (MT)에 대한 접근 방식
이제 기계 번역에 대한 중요한 접근 방식에 대해 알아 보겠습니다. MT에 대한 접근 방식은 다음과 같습니다.
직접 MT 접근
덜 인기가 있지만 MT의 가장 오래된 접근 방식입니다. 이 접근 방식을 사용하는 시스템은 SL (소스 언어)을 TL (대상 언어)로 직접 번역 할 수 있습니다. 이러한 시스템은 본질적으로 양방향 및 단방향입니다.
인터 링구아 접근법
Interlingua 접근 방식을 사용하는 시스템은 SL을 Interlingua (IL)라는 중간 언어로 번역 한 다음 IL을 TL로 번역합니다. Interlingua 접근 방식은 다음 MT 피라미드의 도움으로 이해할 수 있습니다.
전송 접근법
이 접근 방식에는 세 단계가 포함됩니다.
첫 번째 단계에서 소스 언어 (SL) 텍스트는 추상적 인 SL 지향 표현으로 변환됩니다.
두 번째 단계에서는 SL 지향 표현이 동등한 대상 언어 (TL) 지향 표현으로 변환됩니다.
세 번째 단계에서는 최종 텍스트가 생성됩니다.
경험적 MT 접근법
이것은 MT의 새로운 접근 방식입니다. 기본적으로 병렬 말뭉치의 형태로 대량의 원시 데이터를 사용합니다. 원시 데이터는 텍스트와 해당 번역으로 구성됩니다. 유추 기반, 예제 기반, 메모리 기반 기계 번역 기술은 경험적 MT 접근 방식을 사용합니다.
스팸 퇴치
요즘 가장 흔한 문제 중 하나는 원치 않는 이메일입니다. 이 문제에 대한 첫 번째 방어선이기 때문에 스팸 필터가 더욱 중요해집니다.
스팸 필터링 시스템은 주요 위양성 및 위음성 문제를 고려하여 NLP 기능을 사용하여 개발할 수 있습니다.
스팸 필터링을위한 기존 NLP 모델
다음은 스팸 필터링을위한 기존 NLP 모델입니다.
N- 그램 모델링
N-Gram 모델은 더 긴 문자열의 N- 문자 조각입니다. 이 모델에서는 여러 길이의 N-gram이 스팸 이메일을 처리하고 탐지하는 데 동시에 사용됩니다.
단어 어간
스팸 이메일의 생성자 인 스패머는 일반적으로 스팸에서 하나 이상의 공격 단어 문자를 변경하여 콘텐츠 기반 스팸 필터를 위반할 수 있습니다. 그렇기 때문에 콘텐츠 기반 필터는 이메일에서 단어 나 구의 의미를 이해할 수없는 경우 유용하지 않다고 말할 수 있습니다. 스팸 필터링에서 이러한 문제를 제거하기 위해 유사하게 보이고 유사하게 들리는 단어를 일치시킬 수있는 규칙 기반 단어 형태소 분석 기술이 개발되었습니다.
베이지안 분류
이것은 이제 스팸 필터링에 널리 사용되는 기술이되었습니다. 이메일에서 단어의 발생률은 통계 기법에서 원치 않는 (스팸) 및 합법적 인 (햄) 이메일 메시지의 데이터베이스에서 발생하는 일반적인 경우와 비교하여 측정됩니다.
자동 요약
이 디지털 시대에서 가장 가치있는 것은 데이터이거나 정보라고 말할 수 있습니다. 그러나 우리는 필요한 양의 정보뿐만 아니라 실제로 유용합니까? 정보가 과부하되고 지식과 정보에 대한 우리의 접근이 그것을 이해하는 우리의 능력을 훨씬 초과하기 때문에 대답은 '아니오'입니다. 인터넷을 통한 정보의 홍수가 멈추지 않을 것이기 때문에 우리는 자동 텍스트 요약 및 정보가 절실히 필요합니다.
텍스트 요약은 긴 텍스트 문서를 짧고 정확하게 요약하는 기술로 정의 할 수 있습니다. 자동 텍스트 요약은 짧은 시간에 관련 정보를 제공하는 데 도움이됩니다. 자연어 처리 (NLP)는 자동 텍스트 요약을 개발하는 데 중요한 역할을합니다.
질문 답변
자연어 처리 (NLP)의 또 다른 주요 응용 분야는 질문에 답하는 것입니다. 검색 엔진은 세계의 정보를 우리의 손끝에 놓았지만 인간이 자연어로 게시 한 질문에 답할 때 여전히 부족합니다. Google과 같은 대기업도이 방향으로 일하고 있습니다.
질문 답변은 AI 및 NLP 분야의 컴퓨터 과학 분야입니다. 인간이 게시 한 질문에 자연어로 자동으로 답변하는 시스템 구축에 중점을 둡니다. 자연어를 이해하는 컴퓨터 시스템은 인간이 작성한 문장을 내부 표현으로 번역하는 프로그램 시스템의 기능을 갖추고있어 시스템에서 유효한 답을 생성 할 수 있습니다. 질문의 구문 및 의미 분석을 수행하여 정확한 답변을 생성 할 수 있습니다. 어휘 격차, 모호성 및 다국어 사용은 좋은 질문 응답 시스템을 구축하는 NLP의 몇 가지 과제입니다.
감정 분석
자연어 처리 (NLP)의 또 다른 중요한 응용 프로그램은 감정 분석입니다. 이름에서 알 수 있듯이 감정 분석은 여러 게시물의 감정을 식별하는 데 사용됩니다. 감정이 명시 적으로 표현되지 않은 감정을 식별하는데도 사용됩니다. 기업은 자연어 처리 (NLP) 응용 프로그램 인 감정 분석을 사용하여 온라인에서 고객의 의견과 감정을 식별합니다. 기업이 제품과 서비스에 대한 고객의 생각을 이해하는 데 도움이됩니다. 기업은 감정 분석을 통해 고객 게시물에서 전반적인 평판을 판단 할 수 있습니다. 이런 식으로, 감정 분석은 단순한 극성을 결정하는 것 이상으로 표현 된 의견 뒤에 무엇이 있는지 더 잘 이해할 수 있도록 맥락에서 감정을 이해한다고 말할 수 있습니다.