Technologie NLP se progresivním tempem dostává do popředí zájmu. Kombinace informatiky, informačního inženýrství a umělé inteligence může potenciálně odstranit jazykové bariéry. Díky technologii NLP, bez ohledu na jazyk používaný pro komunikaci, budou všechny strany schopny poslouchat a číst informace v jazyce, který znají.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) učí počítače rozumět lidským jazykům. K neustálému učení a získávání dalších znalostí využívá strojové učení. Výsledkem je, že kombinace NLP-AI je stále chytřejší. S využitím svých schopností, které se také postupně zvyšují, se stane zdatnější a pokročilejší.
Co je zpracování přirozeného jazyka (NLP)?
Zpracování přirozeného jazyka je odvětví umělé inteligence, které využívá svou sílu k porozumění lingvistice a vytváření chytrých počítačových programů. Tyto programy jsou schopny porozumět textu a mluvené komunikaci jako lidé. Ale technologie NLP má schopnost naučit se a porozumět více jazykům najednou a přeložit je do jazyka, který si vyberete.
Projekt Technologie NLP kombinuje počítačovou lingvistiku a modelování jazyka založené na pravidlech se strojovým učením a hlubokým učením. Pomocí toho může počítač porozumět textu nebo zvuku pouze za účelem jeho překladu do jiného jazyka.
I dnes máme několik příkladů NLP v akci, např Siri, Google Assistant, Google Translator, a některé nástroje pro automatické návrhy. Návrhy poskytované Grammarly při psaní e-mailů nebo ve vyhledávačích jsou všechny povoleny s technologií NLP.
Jak technologie NLP funguje?
Technologie NLP umožňuje počítačovému programu porozumět lidskému textu a řeči. Protože počítače chápou pouze binární jazyk skládající se z 0 a 1, potřebovali jsme systém, který nejprve přiměje počítač porozumět slovům.
K tomu se využívá slovní reprezentace, kdy jsou slova zakódována do počítačového jazyka. K tomuto účelu se používá několik technik a jednou z těchto technik je one-hot.
Kromě toho se používá sada technik NLP, které pomáhají počítači porozumět lidské řeči. Tyto zahrnují;
- Odvození: Proces, při kterém jsou podobná slova zkrácena na původní slovo, jako je Finalize, z Final odstraněním abecedy jedna po druhé.
- Lematizace: Jedná se o techniku, při které jsou slova erodována, aby se našla jejich smysluplná základní struktura.
- Tokenizace: Pomocí této techniky jsou věty rozděleny do menších bloků, aby se z nich identifikovala slova, symboly a čísla.
- Analýza sentimentu: Zde se počítač snaží identifikovat tón a emoce za větou.
- Rozdělení smyslu slova: Tato technika se používá k určení, zda stejné slovo má různé významy, když je použito v různých kontextech.
- Part of Speech (POS) značkování: POS tagování se používá k anotaci každého slova v textu. To zahrnuje identifikaci sloves, příslovcí, podstatných jmen, přídavných jmen a všech ostatních slovních druhů.
Kromě těchto technik používá program NLP také algoritmy pro porozumění textu a řeči vytvořené člověkem. Systém založený na pravidlech se používá k nastavení pravidel pro lingvistiku pro analýzu dat.
Strojové učení je důležitou součástí NLP, protože se používá k zadávání tréninkových dat do počítačového programu. Pomocí těchto dat může program NLP upravit své vzory rozpoznávání textu a hlasu.
[Přečtěte si také: 15 nejlepších datových sad NLP, které vás naučí NLP modely]
Strojový překlad pro budování NLP
Dokážete si představit, jak se světoví lídři mohou účastnit setkání, kde každý mluví jejich jazykem? Tato setkání mají systém simultánního tlumočení, což znamená, že počítačové programy a lidští tlumočníci spolupracují na překladu projevu a následném převodu do jiných jazyků podle potřeby.
I když to může být současným konečným cílem technologie NLP odstranit všechny jazykové bariéry, tato technologie stále roste a vyvíjí se. Technologie NLP to umožňuje pomocí strojového překladu, který v podstatě používá počítačový program k překladu textu a řeči.
Strojový překlad postoupil z fáze, kdy byly výrazné nepřesnosti vylepšení s Neural Machine Translation (NMT). NMT dále vylepšilo fungování NLP, čímž zlepšilo své možnosti překladu.
Zde jsou výhody strojového překladu v NLP:
- Programy NLP nyní mohou číst a překládat knihy, webové stránky a podrobnosti o produktech během několika sekund.
- Podstatně to snížilo náklady a úsilí potřebné pro překlad.
- Úroveň přesnosti se také zvýšila s použitím algoritmů strojového učení.
- Firmy si nyní mohou přizpůsobit proces překladu podle svých požadavků.
To je možné, protože NMT využívá metodiky hlubokého učení, jako jsou rekurentní neuronové sítě (RNN) a mechanismy pozornosti. Ty zlepšují schopnosti programu NLP, zvyšují jeho rozsah porozumění jazykovým pravidlům, vzorcům a rychlosti zpracování dlouhých vět a vět se složitou strukturou.
NMT pomáhá programu převádět slova na vektory a dávat dohromady sémanticky podobná slova. Generováním sekvence vektorů nebo slov program vygeneruje větu. Odtud používá rámec kodér-dekodér pro mapování vstupní věty ve vektorovém prostoru a dekodér posílá přeloženou větu do rozhraní.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Kombinace NLP, NMT, neuronových sítí a mechanismů hlubokého učení přináší významná zlepšení v rozpoznávání a překladu textu a řeči. I přes všechny pokroky v této oblasti se od lidských tlumočníků a redaktorů vyžaduje, aby udržovali rovnováhu. Pro podniky a společnosti, které chtějí mít svůj vlastní tlumočnický systém, kontaktujte společnost Shaip pro konverzační zakázková řešení založená na AI vybavená NLP a strojovým překladem.
