Zastosowania NLP
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to wyłaniająca się technologia, która wywodzi różne formy sztucznej inteligencji, które widzimy w obecnych czasach, a jej wykorzystanie do tworzenia płynnego, a także interaktywnego interfejsu między człowiekiem a maszynami będzie nadal głównym priorytetem dla dzisiejszych i przyszłych coraz bardziej poznawcze aplikacje. Tutaj omówimy niektóre z bardzo przydatnych zastosowań NLP.
Tłumaczenie maszynowe
Tłumaczenie maszynowe (MT), czyli proces tłumaczenia jednego języka źródłowego lub tekstu na inny język, jest jednym z najważniejszych zastosowań NLP. Możemy zrozumieć proces tłumaczenia maszynowego za pomocą następującego schematu blokowego -
Rodzaje systemów tłumaczenia maszynowego
Istnieją różne typy systemów tłumaczenia maszynowego. Zobaczmy, jakie są różne typy.
Dwujęzyczny system MT
Dwujęzyczne systemy tłumaczenia maszynowego zapewniają tłumaczenia między dwoma określonymi językami.
Wielojęzyczny system MT
Wielojęzyczne systemy MT zapewniają tłumaczenia między dowolnymi parami języków. Mogą mieć charakter jednokierunkowy lub dwukierunkowy.
Podejścia do tłumaczenia maszynowego (MT)
Poznajmy teraz ważne podejścia do tłumaczenia maszynowego. Podejścia do MT są następujące -
Podejście bezpośrednie MT
Jest to mniej popularne, ale najstarsze podejście MT. Systemy wykorzystujące to podejście są w stanie przetłumaczyć SL (język źródłowy) bezpośrednio na TL (język docelowy). Takie systemy są z natury dwujęzyczne i jednokierunkowe.
Podejście Interlingua
Systemy wykorzystujące podejście Interlingua tłumaczą SL na język pośredni zwany Interlingua (IL), a następnie tłumaczą IL na TL. Podejście Interlingua można zrozumieć za pomocą następującej piramidy MT -
Podejście do transferu
Podejście to obejmuje trzy etapy.
Na pierwszym etapie teksty w języku źródłowym (SL) są konwertowane na abstrakcyjne reprezentacje zorientowane na SL.
Na drugim etapie reprezentacje zorientowane na SL są konwertowane na równoważne reprezentacje zorientowane na język docelowy (TL).
W trzecim etapie generowany jest ostateczny tekst.
Empiryczne podejście MT
To nowe podejście dla MT. Zasadniczo wykorzystuje dużą ilość surowych danych w postaci równoległych korpusów. Surowe dane składają się z tekstu i jego tłumaczeń. Oparte na analogiach, oparte na przykładach, oparte na pamięci techniki tłumaczenia maszynowego wykorzystują empiryczne podejście MT.
Zwalczanie spamu
Obecnie jednym z najczęstszych problemów są niechciane e-maile. To sprawia, że filtry spamu są tym ważniejsze, że stanowią pierwszą linię obrony przed tym problemem.
System filtrowania spamu można opracować przy użyciu funkcji NLP, biorąc pod uwagę główne problemy z fałszywie dodatnimi i fałszywie ujemnymi wynikami.
Istniejące modele NLP do filtrowania spamu
Poniżej znajduje się kilka istniejących modeli NLP do filtrowania spamu -
Modelowanie N-gramowe
Model N-Gram to N-znakowy fragment dłuższego ciągu. W tym modelu do przetwarzania i wykrywania wiadomości spamowych używa się jednocześnie N-gramów o kilku różnych długościach.
Word Stemming
Spamerzy, twórcy wiadomości spamowych, zwykle zmieniają jeden lub więcej znaków atakujących słów w swoich spamach, aby mogli naruszać filtry spamu oparte na treści. Dlatego możemy powiedzieć, że filtry oparte na treści nie są przydatne, jeśli nie rozumieją znaczenia słów lub wyrażeń w wiadomości e-mail. Aby wyeliminować takie problemy w filtrowaniu spamu, opracowano opartą na regułach technikę tworzenia wyrazów, która może dopasować słowa, które wyglądają podobnie i brzmią podobnie.
Klasyfikacja bayesowska
Ta technologia stała się obecnie szeroko stosowaną technologią filtrowania spamu. Częstość występowania słów w wiadomości e-mail jest mierzona metodą statystyczną w stosunku do ich typowego występowania w bazie danych niechcianych (spam) i legalnych wiadomości e-mail (spam).
Automatyczne podsumowanie
W erze cyfrowej najcenniejsze są dane, można powiedzieć, że informacje. Czy jednak naprawdę otrzymujemy przydatne, a także wymaganą ilość informacji? Odpowiedź brzmi „NIE”, ponieważ informacje są przeładowane, a nasz dostęp do wiedzy i informacji znacznie przekracza nasze możliwości ich zrozumienia. Poważnie potrzebujemy automatycznego podsumowania tekstu i informacji, ponieważ zalew informacji w Internecie nie ustanie.
Podsumowanie tekstu można zdefiniować jako technikę tworzenia krótkiego, dokładnego podsumowania dłuższych dokumentów tekstowych. Automatyczne podsumowanie tekstu pomoże nam uzyskać istotne informacje w krótszym czasie. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) odgrywa ważną rolę w opracowywaniu automatycznego podsumowania tekstu.
Odpowiadanie na pytania
Innym głównym zastosowaniem przetwarzania języka naturalnego (NLP) jest odpowiadanie na pytania. Wyszukiwarki zapewniają dostęp do informacji o świecie na wyciągnięcie ręki, ale wciąż ich brakuje, jeśli chodzi o odpowiadanie na pytania zadawane przez ludzi w ich naturalnym języku. Mamy duże firmy technologiczne, takie jak Google, również zmierzające w tym kierunku.
Odpowiadanie na pytania jest dyscypliną informatyczną z zakresu AI i NLP. Koncentruje się na budowaniu systemów, które automatycznie odpowiadają na pytania zadawane przez ludzi w ich naturalnym języku. System komputerowy, który rozumie język naturalny, ma zdolność systemu programowego do tłumaczenia zdań napisanych przez ludzi na wewnętrzną reprezentację, tak aby system mógł wygenerować prawidłowe odpowiedzi. Dokładne odpowiedzi można uzyskać, wykonując analizę składniową i semantyczną pytań. Luka leksykalna, niejasność i wielojęzyczność to tylko niektóre z wyzwań NLP w budowaniu dobrego systemu odpowiadania na pytania.
Analiza nastrojów
Innym ważnym zastosowaniem przetwarzania języka naturalnego (NLP) jest analiza nastrojów. Jak sama nazwa wskazuje, analiza nastrojów służy do identyfikacji nastrojów w kilku postach. Służy również do identyfikacji uczucia, w którym emocje nie są wyrażane bezpośrednio. Firmy używają analizy nastrojów, aplikacji przetwarzania języka naturalnego (NLP) do identyfikowania opinii i uczuć swoich klientów w Internecie. Pomoże firmom zrozumieć, co myślą ich klienci o produktach i usługach. Firmy mogą ocenić swoją ogólną reputację na podstawie postów klientów za pomocą analizy nastrojów. W ten sposób możemy powiedzieć, że poza określeniem prostej polaryzacji, analiza sentymentów rozumie nastroje w kontekście, aby pomóc nam lepiej zrozumieć, co kryje się za wyrażoną opinią.