Võitlevad tehisintellekti või täieliku arendusega? Meie eksperdid on siin, et teid juhendada: kohandatud nõuanded, tehniline integratsioon ja palju muud. Võtke ühendust aadressil [email protected].

Loomuliku keele töötlemine Sissejuhatus: mis on loomuliku keele töötlemine (NLP)?

Te olete kuulnud loomulikust keeletöötlusest (NLP), kuid te ei tea, mis see täpselt on ja mida see milleks seda kasutatakse? Selles postituses püüan aidata teil mõista loomulikku keeletöötlust mõne näite abil.

Mis on loomulik keeletöötlus (NLP)?

Loomuliku keele töötlemine on keeleteaduse, arvutiteaduse ja tehisintellekti alavaldkond. See on töötlemine keele, sõnade ja kõne töötlemine arvuti abil.

See käsitleb arvutite ja inimkeele vahelise suhtluse arendamist ja eelkõige seda, kuidas teha programmeerida arvutid töötlema ja analüüsima suuri koguseid loomuliku keele andmeid.

Ärge tehke seda viga: Loomuliku keele töötlemine ei ole ainult lingvistika! Keeleteaduse eesmärk on mõista võõrkeeli tarkvarade abil.

Loomuliku keele töötlemine põhineb reeglitel. Kuid reeglitest ei piisa: väga oluline on ka kontekst. Kui sõber ütleb teile: « What a wonderful spring! », kas see on hooaeg või vesi ? Siin on veel üks näide: « I go to the bank. ». Kas tegemist on jõe kaldal kõndimisega või raha pangale viimisega?

Seega vajab loomulik keeletöötlus palju reegleid ja sõnastikke.

Kontekst on loomulikus keeletöötluses võtmetähtsusega

Milleks on loodusliku keele töötlemine?

Tänu loomulikule keeletöötlusele suudab masin "mõista" dokumentide sisu, sealhulgas kontekstuaalseid nüansse. keelest, mis neis sisalduvad. Masin suudab ka eraldada dokumentides sisalduvat teavet ja teadmisi. samuti kategoriseerida ja korrastada dokumente ise.

Loomuliku keele töötlemise probleemid hõlmavad sageli kõnetuvastust, loomuliku keele mõistmist (NLU) ja loomuliku keele genereerimist (NLG).

Miks on loomulik keeletöötlus huvitav?

Maailm on täis struktureerimata andmeid (st andmeid, mis ei ole masinate jaoks vormistatud): see ulatub kuni 70-90% digitaalsetest andmetest. Loomuliku keele töötlemine on suurepärane võimalus nende tohutute andmemahtude töötlemiseks.

" 2025. aastaks juhib tehisintellekt 95% kliendisuhtlustest."

Gartner

Ettevõtete jaoks on loomulik keeletöötlus viis oma klientide automaatseks tundmaõppimiseks ja uute võimaluste loomiseks. (paremad teadmised, parem suunamine, ...).

Loomuliku keele töötlemise kasutusjuhtumid

Siin on mõned tüüpilised loomuliku keele töötlemise kasutusjuhud:

Loomuliku keele töötlemine ei ole uus!

Teise maailmasõja ajal lõi Alan Turing masina natside saadetud kodeeritud sõnumite mõistmiseks, mida nimetati Turingi masinaks.

Turingi masin

Hiljem oli Georgetowni-IBM eksperiment mõjukas masintõlke demonstratsioon, mis viidi läbi 7. jaanuaril 1954. aastal. Georgetowni ülikooli ja IBMi ühiselt väljatöötatud eksperiment hõlmas enam kui kuuekümne vene lause täiesti automaatset tõlkimist inglise keelde. Selle sõnavara koosnes ainult kuuest grammatikareeglist ja 250 leksikaalsest elemendist.

Teine huvitav verstapost oli 1966. aastal MIT tehisintellekti laboris Joseph Weizenbaumi poolt välja töötatud tarkvara ELIZA. Kõige kuulsam skript, DOCTOR, simuleeris psühhoterapeuti ja kasutas skriptis dikteeritud reegleid, et vastata kasutaja sisenditele mittesuunaliste küsimustega. ELIZA oli sellisena üks esimesi juturobotid ja üks esimesi programme, mis suutis proovida Turingi testi.

Kokkuvõte

Selles postituses saite teada, mis on loomuliku keele töötlemine ja kuidas seda reaalses elus kasutada. Loomuliku keeletöötluse valdkonnas on veel palju probleeme, kuid viimastel aastatel on tehtud suuri edusamme. Tänapäeval julgustab loomuliku keele töötlemise küpsus üha rohkem ettevõtteid kasutama loomulikku keele töötlemist oma tootes või sisemises organisatsioonis.

Sylvie Krupsky
NLP Cloud tegevjuht (CMO)