Aveți probleme cu inteligența artificială sau cu dezvoltarea full-stack? Experții noștri sunt aici pentru a vă ghida: consiliere personalizată, integrare tehnică și multe altele. Contactați-ne la [email protected].

Procesarea limbajului natural Introducere: Ce este procesarea limbajului natural (NLP)?

Ați auzit de Procesarea Limbajului Natural (NLP), dar nu știți ce este mai exact și ce înseamnă și ce este utilizat? În această postare, voi încerca să vă ajut să înțelegeți Natural Language Processing cu ajutorul câtorva exemple.

Ce este procesarea limbajului natural (NLP)?

Procesarea limbajului natural este un subdomeniu al lingvisticii, al informaticii și al inteligenței artificiale. Este vorba despre prelucrarea limbajului, a cuvintelor și a vorbirii, de către un computer.

Este vorba despre dezvoltarea interacțiunilor dintre calculatoare și limbajul uman, și mai ales despre cum să programarea calculatoarelor pentru a procesa și analiza cantități mari de date din limbajul natural.

Nu faceți această greșeală: Prelucrarea limbajului natural nu înseamnă doar lingvistică! Lingvistica are ca scop înțelegerea limbilor străine prin intermediul programelor informatice.

Procesarea limbajului natural se bazează pe reguli. Dar regulile nu sunt suficiente: contextul este, de asemenea, foarte important. Când un prieten vă spune: « What a wonderful spring! », E din cauza anotimpului sau a apei ? Iată un alt exemplu: « I go to the bank. ». Este vorba despre plimbarea pe malul râului sau despre a duce bani la bancă?

Așadar, procesarea limbajului natural are nevoie de o mulțime de reguli și dicționare.

Contextul este esențial în procesarea limbajului natural

La ce folosește procesarea limbajului natural?

Grație procesării limbajului natural, o mașină poate "înțelege" conținutul documentelor, inclusiv nuanțele contextuale ale limbajului din acestea. De asemenea, o mașină poate extrage informații și perspective conținute în documente precum și să clasifice și să organizeze documentele în sine.

Provocările în procesarea limbajului natural implică frecvent recunoașterea vorbirii, limbajul natural înțelegerea limbajului natural (NLU) și generarea limbajului natural (NLG).

De ce este interesantă procesarea limbajului natural?

Lumea este plină de date nestructurate (adică date care nu sunt formatate pentru mașini): acestea se ridică la 70-90% din datele digitale. Procesarea limbajului natural este o modalitate excelentă de a procesa aceste volume uriașe de date.

" Inteligența artificială va alimenta 95% din interacțiunile cu clienții până în 2025."

Gartner

Pentru companii, procesarea limbajului natural este o modalitate de a-și cunoaște clienții într-un mod automatizat și de a crea noi oportunități. (o mai bună cunoaștere, o mai bună direcționare,...).

Procesarea limbajului natural Cazuri de utilizare

Iată câteva cazuri tipice de utilizare a procesării limbajului natural:

Procesarea limbajului natural nu este ceva nou!

În timpul celui de-al Doilea Război Mondial, Alan Turing a creat o mașină pentru a înțelege mesajele codificate trimise de naziști, numită mașina lui Turing.

Mașina Turing

Mai târziu, experimentul Georgetown-IBM a fost o demonstrație influentă a traducerii automate, care a avut loc la 7 ianuarie 1954. Dezvoltat în comun de Universitatea Georgetown și IBM, experimentul a implicat traducerea complet automată a peste șaizeci de propoziții rusești în limba engleză. Acesta avea doar șase reguli gramaticale și 250 de elemente lexicale în vocabular.

O altă piatră de hotar interesantă a fost software-ul ELIZA, dezvoltat în 1966 de Joseph Weizenbaum în cadrul Laboratorului de Inteligență Artificială al MIT. Cel mai faimos script, DOCTOR, a simulat un psihoterapeut și a folosit reguli, dictate în script, pentru a răspunde cu întrebări non-direcționale la intrările utilizatorului. Ca atare, ELIZA a fost unul dintre primii chatbots și unul dintre primele programe capabile să încerce testul Turing.

Concluzie

În această postare, ați descoperit ce este procesarea limbajului natural și cum poate fi folosită în viața reală. Există încă multe provocări, dar în ultimii ani s-au făcut progrese mari în domeniul procesării limbajului natural. În prezent, maturitatea procesării limbajului natural încurajează tot mai multe companii să valorifice procesarea limbajului natural în produsele lor sau în organizația lor internă.

Sylvie Krupsky
CMO la NLP Cloud