การใช้งาน NLP

Natural Language Processing (NLP) เป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ที่ได้รับรูปแบบต่างๆของ AI ที่เราเห็นในยุคปัจจุบันและการใช้งานเพื่อสร้างอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรจะยังคงเป็นสิ่งที่มีความสำคัญสูงสุดสำหรับวันนี้และวันพรุ่งนี้ การประยุกต์ใช้ความรู้ความเข้าใจมากขึ้น ที่นี่เราจะพูดคุยเกี่ยวกับแอพพลิเคชั่นที่มีประโยชน์มากของ NLP

การแปลด้วยเครื่อง

การแปลด้วยเครื่อง (MT) กระบวนการแปลภาษาต้นฉบับหรือข้อความเป็นภาษาอื่นเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันที่สำคัญที่สุดของ NLP เราสามารถเข้าใจกระบวนการแปลด้วยเครื่องด้วยความช่วยเหลือของผังงานต่อไปนี้ -

ประเภทของระบบการแปลด้วยเครื่อง

ระบบแปลด้วยเครื่องมีหลายประเภท ให้เราดูว่าประเภทต่างๆคืออะไร

ระบบ MT สองภาษา

ระบบ MT สองภาษาจะทำการแปลระหว่างสองภาษาโดยเฉพาะ

ระบบ MT หลายภาษา

ระบบ MT หลายภาษาจะทำการแปลระหว่างคู่ภาษาใด ๆ อาจเป็นได้ทั้งแบบทิศทางเดียวหรือแบบสองทิศทาง

แนวทางการแปลด้วยเครื่อง (MT)

ตอนนี้ให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับแนวทางที่สำคัญในการแปลด้วยเครื่อง แนวทางของ MT มีดังนี้ -

แนวทาง MT โดยตรง

เป็นที่นิยมน้อยกว่า แต่เป็นแนวทางที่เก่าแก่ที่สุดของ MT ระบบที่ใช้แนวทางนี้สามารถแปล SL (ภาษาต้นทาง) เป็น TL (ภาษาเป้าหมาย) ได้โดยตรง ระบบดังกล่าวมีลักษณะสองภาษาและทิศทางเดียวในธรรมชาติ

แนวทางอินเตอร์ลิงกัว

ระบบที่ใช้ Interlingua approach จะแปล SL เป็นภาษากลางที่เรียกว่า Interlingua (IL) แล้วแปล IL เป็น TL คุณสามารถเข้าใจแนวทาง Interlingua ได้ด้วยความช่วยเหลือของปิรามิด MT ต่อไปนี้ -

แนวทางการถ่ายโอน

มีสามขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับแนวทางนี้

• ในขั้นแรกข้อความภาษาต้นทาง (SL) จะถูกแปลงเป็นการแสดง SL เชิงนามธรรม

• ในขั้นตอนที่สองการแทนค่าที่เน้น SL จะถูกแปลงเป็นภาษาเป้าหมายที่เทียบเท่า (TL)

• ในขั้นตอนที่สามข้อความสุดท้ายจะถูกสร้างขึ้น

วิธีการเชิงประจักษ์ของ MT

นี่เป็นแนวทางใหม่สำหรับ MT โดยทั่วไปจะใช้ข้อมูลดิบจำนวนมากในรูปแบบขององค์กรคู่ขนาน ข้อมูลดิบประกอบด้วยข้อความและคำแปล เทคนิคการแปลด้วยเครื่องตามหน่วยความจำแบบอะนาล็อกตามตัวอย่างใช้ MTapproach เชิงประจักษ์

การต่อสู้กับสแปม

ปัญหาที่พบบ่อยอย่างหนึ่งในปัจจุบันคืออีเมลที่ไม่ต้องการ สิ่งนี้ทำให้ตัวกรองจดหมายขยะมีความสำคัญมากขึ้นเนื่องจากเป็นด่านแรกในการป้องกันปัญหานี้

ระบบกรองสแปมสามารถพัฒนาได้โดยใช้ฟังก์ชัน NLP โดยพิจารณาประเด็นสำคัญที่เป็นเท็จบวกและลบเท็จ

โมเดล NLP ที่มีอยู่สำหรับการกรองสแปม

ต่อไปนี้เป็นโมเดล NLP ที่มีอยู่สำหรับการกรองสแปม -

การสร้างแบบจำลอง N-gram

แบบจำลอง N-Gram คือชิ้นส่วนอักขระ N ของสตริงที่ยาวกว่า ในรุ่นนี้จะใช้ N-กรัมที่มีความยาวต่างกันหลายตัวพร้อมกันในการประมวลผลและตรวจจับอีเมลขยะ

Word Stemming

นักส่งสแปมผู้สร้างอีเมลขยะโดยปกติจะเปลี่ยนตัวอักษรโจมตีหนึ่งตัวขึ้นไปของคำโจมตีในสแปมเพื่อให้สามารถละเมิดตัวกรองสแปมตามเนื้อหาได้ นั่นคือเหตุผลที่เราสามารถพูดได้ว่าตัวกรองตามเนื้อหาจะไม่มีประโยชน์หากไม่เข้าใจความหมายของคำหรือวลีในอีเมล เพื่อขจัดปัญหาดังกล่าวในการกรองสแปมจึงมีการพัฒนาเทคนิคการสร้างคำตามกฎซึ่งสามารถจับคู่คำที่มีลักษณะเหมือนกันและฟังดูเหมือนกัน

การจำแนกแบบเบย์

ตอนนี้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการกรองสแปม อุบัติการณ์ของคำในอีเมลจะวัดจากเหตุการณ์ปกติในฐานข้อมูลของข้อความอีเมลที่ไม่พึงประสงค์ (สแปม) และที่ถูกต้อง (แฮม) ด้วยเทคนิคทางสถิติ

การสรุปอัตโนมัติ

ในยุคดิจิทัลนี้สิ่งที่มีค่าที่สุดคือข้อมูลหรืออาจกล่าวได้ว่าข้อมูล อย่างไรก็ตามเราได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ตามที่ต้องการหรือไม่? คำตอบคือ 'ไม่' เนื่องจากข้อมูลมีมากเกินไปและการเข้าถึงความรู้และข้อมูลของเรามากเกินความสามารถในการทำความเข้าใจ เราต้องการการสรุปข้อความและข้อมูลอัตโนมัติอย่างมากเนื่องจากข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตที่ท่วมท้นจะไม่หยุดลง

การสรุปข้อความอาจถูกกำหนดให้เป็นเทคนิคในการสร้างสรุปสั้น ๆ ที่ถูกต้องของเอกสารข้อความที่ยาวขึ้น การสรุปข้อความอัตโนมัติจะช่วยให้เรามีข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยใช้เวลาน้อยลง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาการสรุปข้อความอัตโนมัติ

ถาม - ตอบ

การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หลักอีกประการหนึ่งคือการตอบคำถาม เสิร์ชเอนจินนำข้อมูลของโลกมาไว้ที่ปลายนิ้วของเรา แต่ก็ยังขาดข้อมูลที่จะตอบคำถามที่มนุษย์โพสต์ไว้ในภาษาธรรมชาติ เรามี บริษัท เทคโนโลยีขนาดใหญ่เช่น Google กำลังดำเนินการในทิศทางนี้เช่นกัน

การถาม - ตอบเป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ในสาขา AI และ NLP มุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบที่ตอบคำถามที่มนุษย์โพสต์โดยอัตโนมัติในภาษาธรรมชาติของพวกเขา ระบบคอมพิวเตอร์ที่เข้าใจภาษาธรรมชาติมีความสามารถของระบบโปรแกรมในการแปลประโยคที่มนุษย์เขียนขึ้นเป็นการแสดงภายในเพื่อให้ระบบสามารถสร้างคำตอบที่ถูกต้องได้ คำตอบที่แน่นอนสามารถสร้างขึ้นได้จากการวิเคราะห์ไวยากรณ์และความหมายของคำถาม ช่องว่างของคำศัพท์ความคลุมเครือและการพูดได้หลายภาษาเป็นความท้าทายสำหรับ NLP ในการสร้างระบบตอบคำถามที่ดี

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งคือการวิเคราะห์ความรู้สึก ตามชื่อที่แนะนำการวิเคราะห์ความรู้สึกถูกใช้เพื่อระบุความรู้สึกในหลาย ๆ โพสต์ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อระบุความรู้สึกที่อารมณ์ไม่ได้แสดงออกอย่างชัดเจน บริษัท ต่างๆกำลังใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อระบุความคิดเห็นและความรู้สึกของลูกค้าทางออนไลน์ จะช่วยให้ บริษัท ต่างๆเข้าใจว่าลูกค้าคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการ บริษัท ต่างๆสามารถตัดสินชื่อเสียงโดยรวมของตนได้จากโพสต์ของลูกค้าด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก ด้วยวิธีนี้เราสามารถพูดได้ว่านอกเหนือจากการกำหนดขั้วอย่างง่ายแล้วการวิเคราะห์ความรู้สึกเข้าใจความรู้สึกในบริบทเพื่อช่วยให้เราเข้าใจสิ่งที่อยู่เบื้องหลังความคิดเห็นที่แสดงออกมาได้ดีขึ้น