Kit de ferramentas de linguagem natural - introdução
O que é Processamento de Linguagem Natural (PNL)?
O método de comunicação com a ajuda do qual os humanos podem falar, ler e escrever é a linguagem. Em outras palavras, nós, humanos, podemos pensar, fazer planos, tomar decisões em nossa linguagem natural. Aqui, a grande questão é: na era da inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo, os humanos podem se comunicar em linguagem natural com computadores / máquinas? O desenvolvimento de aplicativos de PNL é um grande desafio para nós, porque os computadores exigem dados estruturados, mas, por outro lado, a fala humana não é estruturada e muitas vezes é ambígua por natureza.
A linguagem natural é o subcampo da ciência da computação, mais especificamente da IA, que permite que computadores / máquinas entendam, processem e manipulem a linguagem humana. Em palavras simples, a PNL é uma forma das máquinas analisar, compreender e derivar significado de línguas naturais humanas como hindi, inglês, francês, holandês, etc.
Como funciona?
Antes de nos aprofundarmos no funcionamento da PNL, devemos entender como os seres humanos usam a linguagem. Todos os dias, nós, humanos, usamos centenas ou milhares de palavras e outros humanos as interpretam e respondem de acordo. É uma comunicação simples para humanos, não é? Mas sabemos que as palavras são muito mais profundas do que isso e sempre derivamos um contexto do que dizemos e como dizemos. É por isso que podemos dizer que, em vez de focar na modulação da voz, a PNL se baseia no padrão contextual.
Vamos entender isso com um exemplo -
Man is to woman as king is to what?
We can interpret it easily and answer as follows:
Man relates to king, so woman can relate to queen.
Hence the answer is Queen.Como os humanos sabem que palavra significa o quê? A resposta a essa pergunta é que aprendemos com nossa experiência. Mas, como as máquinas / computadores aprendem o mesmo?
Deixe-nos entender com as seguintes etapas fáceis -
Primeiro, precisamos alimentar as máquinas com dados suficientes para que as máquinas possam aprender com a experiência.
Então, a máquina criará vetores de palavras, usando algoritmos de aprendizado profundo, a partir dos dados que alimentamos anteriormente, bem como de seus dados adjacentes.
Então, ao realizar operações algébricas simples nesses vetores de palavras, a máquina seria capaz de fornecer as respostas como seres humanos.
Componentes da PNL
O diagrama a seguir representa os componentes do processamento de linguagem natural (PNL) -
Processamento Morfológico
O processamento morfológico é o primeiro componente da PNL. Inclui a divisão de pedaços de entrada de idioma em conjuntos de tokens correspondentes a parágrafos, frases e palavras. Por exemplo, uma palavra como“everyday” pode ser dividido em dois tokens de subpalavra como “every-day”.
Análise de sintaxe
A análise sintática, o segundo componente, é um dos componentes mais importantes da PNL. Os objetivos deste componente são os seguintes -
Para verificar se uma frase está bem formada ou não.
Para dividi-lo em uma estrutura que mostra as relações sintáticas entre as diferentes palavras.
Por exemplo, as frases como “The school goes to the student” seria rejeitado pelo analisador de sintaxe.
Análise semântica
A Análise Semântica é o terceiro componente da PNL que é usado para verificar a significância do texto. Inclui desenhar o significado exato, ou podemos dizer o significado do dicionário a partir do texto. Por exemplo, frases como “É um sorvete quente”. seria descartado pelo analisador semântico.
Análise pragmática
A análise pragmática é o quarto componente da PNL. Inclui ajustar os objetos reais ou eventos que existem em cada contexto com referências de objeto obtidas por componente anterior, isto é, análise semântica. Por exemplo, as frases como“Put the fruits in the basket on the table” pode ter duas interpretações semânticas, portanto, o analisador pragmático escolherá entre essas duas possibilidades.
Exemplos de aplicativos de PNL
PNL, uma tecnologia emergente, deriva várias formas de IA que costumávamos ver atualmente. Para as aplicações cada vez mais cognitivas de hoje e de amanhã, o uso da PNL na criação de uma interface contínua e interativa entre humanos e máquinas continuará a ser uma prioridade. A seguir estão algumas das aplicações muito úteis da PNL.
Maquina de tradução
A tradução automática (MT) é uma das aplicações mais importantes do processamento de linguagem natural. MT é basicamente um processo de tradução de um idioma ou texto de origem para outro idioma. O sistema de tradução automática pode ser bilíngue ou multilíngue.
Luta contra o spam
Devido ao enorme aumento de e-mails indesejados, os filtros de spam se tornaram importantes porque são a primeira linha de defesa contra esse problema. Ao considerar seus problemas de falso-positivo e falso-negativo como os principais problemas, a funcionalidade da PNL pode ser usada para desenvolver um sistema de filtragem de spam.
Modelagem N-gram, Word Stemming e classificação Bayesiana são alguns dos modelos de PNL existentes que podem ser usados para filtragem de spam.
Recuperação de informação e pesquisa na web
A maioria dos mecanismos de pesquisa, como Google, Yahoo, Bing, WolframAlpha, etc., baseiam sua tecnologia de tradução automática (MT) em modelos de aprendizado profundo de PNL. Esses modelos de aprendizado profundo permitem que os algoritmos leiam o texto na página da Web, interpretem seu significado e o traduzam para outro idioma.
Resumo de Texto Automático
O resumo automático de texto é uma técnica que cria um resumo curto e preciso de documentos de texto mais longos. Portanto, nos ajuda a obter informações relevantes em menos tempo. Nesta era digital, temos uma grande necessidade de sumarização automática de texto porque temos uma enxurrada de informações pela internet que não vai parar. A PNL e suas funcionalidades desempenham um papel importante no desenvolvimento de um resumo automático de texto.
Correção de gramática
A correção ortográfica e a correção gramatical são recursos muito úteis de softwares de processamento de texto como o Microsoft Word. O processamento de linguagem natural (PNL) é amplamente utilizado para essa finalidade.
Responder perguntas
O atendimento de perguntas, outra aplicação principal do processamento de linguagem natural (PNL), concentra-se na construção de sistemas que respondem automaticamente às perguntas postadas pelo usuário em sua linguagem natural.
Análise de sentimentos
A análise de sentimento está entre uma das outras aplicações importantes do processamento de linguagem natural (PNL). Como o próprio nome indica, a análise de sentimento é usada para -
Identifique os sentimentos entre vários posts e
Identifique o sentimento em que as emoções não são expressas explicitamente.
Empresas de comércio eletrônico online, como Amazon, ebay, etc., estão usando a análise de sentimento para identificar a opinião e o sentimento de seus clientes online. Isso os ajudará a entender o que seus clientes pensam sobre seus produtos e serviços.
Motores de fala
Mecanismos de fala como Siri, Google Voice, Alexa são construídos em PNL para que possamos nos comunicar com eles em nossa linguagem natural.
Implementando PNL
Para construir os aplicativos mencionados acima, precisamos ter um conjunto de habilidades específicas com um grande conhecimento da linguagem e ferramentas para processar a linguagem de forma eficiente. Para conseguir isso, temos várias ferramentas de código aberto disponíveis. Alguns deles são de código aberto, enquanto outros são desenvolvidos por organizações para criar seus próprios aplicativos de PNL. A seguir está a lista de algumas ferramentas de PNL -
Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)
Mallet
GATE
Open NLP
UIMA
Genism
Kit de ferramentas Stanford
A maioria dessas ferramentas é escrita em Java.
Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)
Entre as ferramentas de PNL mencionadas acima, o NLTK tem pontuação muito alta no que diz respeito à facilidade de uso e explicação do conceito. A curva de aprendizado do Python é muito rápida e o NLTK é escrito em Python, então o NLTK também tem um kit de aprendizado muito bom. O NLTK incorporou a maioria das tarefas como tokenização, lematização, lematização, pontuação, contagem de caracteres e contagem de palavras. É muito elegante e fácil de trabalhar.