Содержание
Что такое Нграм?
Для чего используется НЛП?
Почему НЛП важно?
Как Список номеров мобильных телефонов Катара работает алгоритм обработки естественного языка (NLP)?
Роль искусственного интеллекта в обработке естественного языка
Роль глубокого обучения и машинного обучения в обработке естественного языка
Приложения НЛП
Области, в которых используется обработка естественного языка
Модели обработки естественного языка (NLP)
Пример метода предварительной обработки НЛП
Языки программного обеспечения обработки естественного языка (NLP)
Библиотеки НЛП и среды разработки – примеры использования НЛП для бизнеса
Терминология НЛП
НЛП — это то, что позволяет виртуальному помощнику, такому как Алекса, воспроизводить вашу любимую песню по команде или выключать свет, используя только ваш голос.
Что такое Нграм?
N-грамма — это непрерывная последовательность N элементов в заданном образце текста или речи. N-граммы часто используются для анализа языковых моделей, например, для выявления общих выражений или словосочетаний.
N-граммы могут иметь разную длину: от униграмм (N=1) до биграмм (N=2) и триграмм (N=3). Например, биграмма — это строка из двух слов, например «естественный язык», а триграмма — это строка из трех слов, например «обработка естественного языка».
N-граммы часто используются при языковом моделировании, которое представляет собой процесс прогнозирования вероятности появления определенного слова или строки символов в тексте. N-граммы также можно использовать в других задачах НЛП, таких как машинный перевод, распознавание речи и классификация текста.
Источник: средний
Для чего используется НЛП?
В настоящее время специалисты НЛП пользуются большим спросом, поскольку объем доступных неструктурированных данных очень быстро увеличивается. Под этими неструктурированными данными скрыты тонны информации, которая может помочь компаниям расти и добиваться успеха. Например, отслеживание шаблонов твитов можно использовать для понимания существующих проблем в обществе или во времена кризиса. Поэтому понимание и применение НЛП — это абсолютно гарантированный способ войти в сферу машинного обучения.
Создание портфолио НЛП для начинающих значительно увеличит шансы войти в сферу НЛП.
Почему НЛП важно?
Почему НЛП важно?
Объем данных, которые мы производим, увеличивается с каждым днем, что увеличивает необходимость их анализа. На этом этапе НЛП позволяет компьютерам читать эти данные и передавать их на языках, понятных людям.
От медицинских записей до повторяющихся общедоступных данных — большая часть этих данных неструктурирована. НЛП помогает компьютерам преобразовывать их в соответствующие форматы. Как только это будет сделано, компьютеры анализируют тексты и речь, чтобы извлечь смысл. Этот процесс не только автоматический, но и почти всегда точный.
Как работает алгоритм обработки естественного языка (NLP)?
Как работает алгоритм обработки естественного языка (NLP)?Источник: техвидван
НЛП стремится преобразовать неструктурированные данные в машиночитаемый язык, следуя свойствам естественного языка. Машины используют сложные алгоритмы, чтобы разбирать любой текстовый контент и извлекать из него значимую информацию. Собранные данные затем используются для обучения машин логике естественного языка.
Обработка естественного языка использует синтаксический и семантический анализ для управления машинами путем выявления и распознавания шаблонов данных и включает следующие шаги:
Синтаксис: обработка естественного языка использует различные алгоритмы для следования грамматическим правилам, которые затем используются для извлечения значения из любого текстового содержания. Обычно используемые синтаксические методы - это лемматизация, морфологическая сегментация, сегментация слов, разметка частей речи и синтаксический анализ.
Семантика: это относительно сложный процесс, в котором машины пытаются понять значение каждой части любого контента, как индивидуально, так и в контексте. NER или распознавание именованных объектов — это один из основных этапов процесса разделения текстового контента на предопределенные группы. Буквальное устранение неоднозначности является следующим шагом в этом процессе и связано с контекстуальным значением. Последним этапом процесса является генерация естественного языка, которая предполагает использование исторических баз данных для извлечения смысла и перевода их на человеческие языки.
Сопутствующий контент: Что такое семантика? Как заниматься семантическим SEO?
