Các ứng dụng của NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một công nghệ mới nổi tạo ra nhiều dạng AI khác nhau mà chúng ta thấy trong thời điểm hiện tại và việc sử dụng nó để tạo ra một giao diện tương tác cũng như liền mạch giữa con người và máy móc sẽ tiếp tục là ưu tiên hàng đầu cho ngày nay và mai sau ứng dụng nhận thức ngày càng nhiều. Ở đây, chúng ta sẽ thảo luận về một số ứng dụng rất hữu ích của NLP.

Dịch máy

Dịch máy (MT), quá trình dịch một ngôn ngữ nguồn hoặc văn bản sang ngôn ngữ khác, là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của NLP. Chúng ta có thể hiểu quá trình dịch máy với sự trợ giúp của sơ đồ sau:

Các loại hệ thống dịch máy

Có nhiều loại hệ thống dịch máy khác nhau. Hãy để chúng tôi xem các loại khác nhau là gì.

Hệ thống MT song ngữ

Hệ thống MT song ngữ tạo ra bản dịch giữa hai ngôn ngữ cụ thể.

Hệ thống MT đa ngôn ngữ

Hệ thống MT đa ngôn ngữ tạo ra bản dịch giữa bất kỳ cặp ngôn ngữ nào. Chúng có thể là một hướng hoặc hai hướng trong tự nhiên.

Phương pháp tiếp cận dịch máy (MT)

Bây giờ chúng ta hãy tìm hiểu về các cách tiếp cận quan trọng đối với Dịch máy. Các cách tiếp cận với MT như sau:

Phương pháp tiếp cận MT trực tiếp

Nó ít phổ biến hơn nhưng là cách tiếp cận lâu đời nhất của MT. Các hệ thống sử dụng cách tiếp cận này có khả năng dịch SL (ngôn ngữ nguồn) trực tiếp sang TL (ngôn ngữ đích). Các hệ thống như vậy có bản chất là hai ngôn ngữ và đơn hướng.

Phương pháp tiếp cận Interlingua

Các hệ thống sử dụng phương pháp Interlingua dịch SL sang một ngôn ngữ trung gian gọi là Interlingua (IL) và sau đó dịch IL sang TL. Cách tiếp cận Interlingua có thể được hiểu với sự trợ giúp của kim tự tháp MT sau:

Phương pháp chuyển giao

Ba giai đoạn liên quan đến cách tiếp cận này.

Trong giai đoạn đầu, các văn bản của ngôn ngữ nguồn (SL) được chuyển đổi thành các biểu diễn hướng SL trừu tượng.
Trong giai đoạn thứ hai, các biểu diễn hướng SL được chuyển đổi thành biểu diễn định hướng ngôn ngữ đích (TL) tương đương.
Trong giai đoạn thứ ba, văn bản cuối cùng được tạo ra.

Phương pháp tiếp cận MT theo kinh nghiệm

Đây là một cách tiếp cận mới nổi cho MT. Về cơ bản, nó sử dụng một lượng lớn dữ liệu thô dưới dạng kho văn bản song song. Dữ liệu thô bao gồm văn bản và bản dịch của chúng. Kỹ thuật dịch máy dựa trên tương tự, dựa trên ví dụ, dựa trên bộ nhớ sử dụng MTapproach theo kinh nghiệm.

Chống Spam

Một trong những vấn đề phổ biến nhất ngày nay là những email không mong muốn. Điều này làm cho các bộ lọc Thư rác trở nên quan trọng hơn vì nó là tuyến phòng thủ đầu tiên chống lại vấn đề này.

Hệ thống lọc thư rác có thể được phát triển bằng cách sử dụng chức năng NLP bằng cách xem xét các vấn đề âm tính giả và âm tính giả.

Các mô hình NLP hiện có để lọc thư rác

Tiếp theo là một số mô hình NLP hiện có để lọc thư rác -

N-gram mô hình

Mô hình N-Gram là một lát chữ N của một chuỗi dài hơn. Trong mô hình này, N gam có độ dài khác nhau được sử dụng đồng thời để xử lý và phát hiện email spam.

Word Stemming

Người gửi thư rác, người tạo ra email spam, thường thay đổi một hoặc nhiều ký tự của các từ tấn công trong thư rác của họ để chúng có thể vi phạm bộ lọc thư rác dựa trên nội dung. Đó là lý do tại sao chúng ta có thể nói rằng các bộ lọc dựa trên nội dung sẽ không hữu ích nếu chúng không thể hiểu ý nghĩa của các từ hoặc cụm từ trong email. Để loại bỏ các vấn đề như vậy trong việc lọc thư rác, một kỹ thuật tạo gốc từ dựa trên quy tắc, có thể khớp các từ trông giống nhau và nghe giống nhau, được phát triển.

Phân loại Bayes

Đây hiện đã trở thành một công nghệ được sử dụng rộng rãi để lọc thư rác. Tỷ lệ xuất hiện của các từ trong email được đo lường dựa trên sự xuất hiện điển hình của nó trong cơ sở dữ liệu gồm các thư email không được yêu cầu (spam) và hợp pháp (ham) bằng một kỹ thuật thống kê.

Tóm tắt tự động

Trong thời đại kỹ thuật số này, thứ quý giá nhất là dữ liệu, hay có thể nói là thông tin. Tuy nhiên, liệu chúng ta có thực sự nhận được sự hữu ích cũng như lượng thông tin cần thiết? Câu trả lời là 'KHÔNG' vì thông tin bị quá tải và khả năng tiếp cận kiến thức và thông tin của chúng ta vượt xa khả năng hiểu nó. Chúng tôi đang rất cần thông tin và tóm tắt văn bản tự động vì làn sóng thông tin trên internet sẽ không dừng lại.

Tóm tắt văn bản có thể được định nghĩa là kỹ thuật tạo ra bản tóm tắt ngắn, chính xác của các tài liệu văn bản dài hơn. Tóm tắt văn bản tự động sẽ giúp chúng tôi có thông tin liên quan trong thời gian ngắn hơn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển một bản tóm tắt văn bản tự động.

Trả lời câu hỏi

Một ứng dụng chính khác của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là trả lời câu hỏi. Các công cụ tìm kiếm đưa thông tin của thế giới vào tầm tay của chúng ta, nhưng chúng vẫn còn thiếu sót khi trả lời các câu hỏi do con người đăng tải bằng ngôn ngữ tự nhiên của họ. Chúng tôi có các công ty công nghệ lớn như Google cũng đang làm việc theo hướng này.

Trả lời câu hỏi là một ngành Khoa học Máy tính trong các lĩnh vực AI và NLP. Nó tập trung vào việc xây dựng các hệ thống tự động trả lời các câu hỏi do con người đăng bằng ngôn ngữ tự nhiên của họ. Một hệ thống máy tính hiểu được ngôn ngữ tự nhiên có khả năng của một hệ thống chương trình để dịch các câu do con người viết thành một biểu diễn bên trong để hệ thống có thể tạo ra các câu trả lời hợp lệ. Câu trả lời chính xác có thể được tạo ra bằng cách thực hiện phân tích cú pháp và ngữ nghĩa của các câu hỏi. Khoảng cách từ vựng, sự mơ hồ và đa ngôn ngữ là một số thách thức đối với NLP trong việc xây dựng hệ thống trả lời câu hỏi tốt.

Phân tích tình cảm

Một ứng dụng quan trọng khác của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là phân tích cảm xúc. Như tên cho thấy, phân tích tình cảm được sử dụng để xác định tình cảm giữa một số bài đăng. Nó cũng được sử dụng để xác định tình cảm mà cảm xúc không được thể hiện một cách rõ ràng. Các công ty đang sử dụng phân tích cảm xúc, một ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định quan điểm và cảm xúc của khách hàng trực tuyến. Nó sẽ giúp các công ty hiểu được khách hàng của họ nghĩ gì về sản phẩm và dịch vụ. Các công ty có thể đánh giá danh tiếng tổng thể của họ từ các bài đăng của khách hàng với sự trợ giúp của phân tích tình cảm. Theo cách này, chúng ta có thể nói rằng ngoài việc xác định cực đơn giản, phân tích tình cảm còn hiểu cảm xúc trong ngữ cảnh để giúp chúng ta hiểu rõ hơn điều gì ẩn sau ý kiến được bày tỏ.