Что такое обработка естественного языка (NLP)?
Привет, ребята, сегодня в этой статье я расскажу вам о том, что такое обработка естественного языка (NLP), и о многом другом, так что давайте начнем.
По определению обработка естественного языка (NLP) - это область искусственного интеллекта (ИИ), информатики и лингвистики, которая помогает машине взаимодействовать между компьютерами и человеческим языком
Как работает NLP
NLP позволяет компьютерам понимать естественный язык так же, как это делают люди. Независимо от того, является ли язык разговорным или письменным, обработка естественного языка использует искусственный интеллект для получения информации из реального мира, ее обработки и осмысления таким образом, чтобы компьютер мог ее понять.
Есть два основных этапа обработки естественного языка: предварительная обработка данных и разработка алгоритма.
При предварительной обработке данных мы обычно очищаем наши данные и улучшаем их, чтобы модель могла работать более эффективно, мы можем очищать наши данные с помощью этих методов
1. Токенизация
Это когда текст будет разбит вниз на более мелкие единицы для работы с ним.
2. Удаление стоп слов
Это когда общие слова будут удалены из текста таким образом уникальные слова, которые представляют самую нужную информацию о тексте остаются.
3. Лемматизация и стемминг
Это когда слова сводятся к их корневым формам для обработки.
4. Теги части речи
Это когда слова помечаются на основе их части речи - существительных, глаголов и прилагательных.
После предварительной обработки данных разрабатывается алгоритм их обработки. Существует множество различных алгоритмов обработки естественного языка, но обычно используются два основных типа:
1. Система, основанная на правилах
- Эта система использует тщательно разработанные лингвистические правила. Этот подход использовался на ранних этапах разработки обработки естественного языка и используется до сих пор.
2. Система на основе машинного обучения
- Алгоритмы машинного обучения используют статистические методы. Они учатся выполнять задачи на основе данных обучения, которые им поступают, и корректируют свои методы по мере обработки большего количества данных. Используя комбинацию машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей, алгоритмы обработки естественного языка оттачивают свои собственные правила посредством повторной обработки и обучения.
Библиотеки, используемые в NLP
Наиболее часто используемые библиотеки в NLP:
Набор средств естественного языка (NLTK)
Библиотека Python, которая предоставляет модули для обработки текста, классификации, токенизации, вывода, пометки, синтаксического анализа и многое другое.
Spacy
Это одна из популярных и простых в использовании библиотек обработки естественного языка в Python. Она помогает в создании приложений, которые могут обрабатывать большие объемы текста и получать информацию о них.
Apache OpenNLP
Набор инструментов машинного обучения, который обеспечивает токенизацию, сегментацию предложений, теги частей речи, извлечение именованных сущностей, разбиение на части, синтаксический анализ, разрешение кореферентности и многое другое.
TextBlob
Это библиотека Python для обработки текстовых данных. Она предоставляет простой API для погружения в общие задачи обработки естественного языка (NLP), такие как маркировка частей речи, извлечение именных фраз, анализ настроений и классификацию
Stanford NLP
Набор инструментов NLP, которые обеспечивают тегирование части речи, распознавание именованных сущностей, систему разрешения кореферентности, анализ тональности и многое другое.
Приложения NLP
NLP имеет широкий спектр применения
Виртуальный помощник
Виртуальные помощники, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, используют распознавание речи для распознавания закономерностей в голосовых командах и генерации естественного языка, чтобы отвечать соответствующими действиями или полезными комментариями.
Чат-боты
Чат-боты также делают то же самое, но вместо голоса за кадром они вводят текст.
Резюме текста
При реферировании текста используются методы NLP для переваривания огромных объемов цифрового текста и создания резюме и синопсисов для указателей, исследовательских баз данных или занятых читателей, у которых нет времени читать полный текст.
Сентиментальный анализ
Может использоваться для определения чувства, мнения или веры в высказывание от очень негативного до нейтрального или очень позитивного.
Обнаружение спама
NLP может определить, подлинное письмо или спам
