Что такое обработка естественного языка (NLP)?

По определению, обработка естественного языка (NLP) - это область искусственного интеллекта (AI), информатики и лингвистики. Она помогает машинам 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 устным или письменным, обработка естественного языка использует искусственный интеллект для того, чтобы принимать реальные данные, обрабатывать их и придавать им смысл таким образом, чтобы компьютер мог их понять.

Существует два основных этапа обработки естественного языка: предварительная обработка данных и разработка алгоритмов.

При предварительной обработке данных мы обычно очищаем наши данные и делаем их лучше, чтобы модель могла работать более эффективно, мы можем очистить наши данные с помощью следующих методов:

1. Токенизация. Это когда текст разбивается на более мелкие единицы для работы с ним.

2. Удаление стоп-слов. Это когда из текста удаляются обычные слова, чтобы остались уникальные слова, которые несут наибольшую информацию о тексте.

3. Лемматизация и стемминг. Это когда слова сокращаются до их корневых форм для последующей обработки.

4. Маркировка частей речи. Это когда слова помечаются в зависимости от того, к какой части речи они относятся - например, существительные, глаголы и прилагательные.

После предварительной обработки данных разрабатывается алгоритм для 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 был использован на ранних этапах развития 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 обучающих данных, которые им подаются, 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 путем многократной обработки и обучения.

Библиотеки, используемые в NLP

Наиболее распространенными библиотеками, используемыми в НЛП, являются следующие:

Natural Language Toolkit (NLTK)

Библиотека Python, которая предоставляет модули для обработки текста, классификации, токенизации, стемминга, тегирования, синтаксического анализа и многого другого.

Spacy

Это одна из популярных и простых в использовании библиотек обработки естественного языка в Python. Она помогает создавать приложения, которые могут обрабатывать и получать информацию из больших объемов текста.

Apache OpenNLP

Инструментарий машинного обучения, который предоставляет токенизаторы, сегментацию предложений, тегирование части речи, извлечение именованных сущностей, разбиение на части, синтаксический анализ, разрешение кореференции 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 тегирование части речи, извлечение фраз существительных, анализ настроения и классификация.

Stanford NLP

Набор инструментов NLP, обеспечивающий тегирование части речи, распознаватель именованных сущностей, систему разрешения кореференций, анализ настроений и многое другое.

Области применения NLP

Виртуальный ассистент

Виртуальные ассистенты, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, используют распознавание речи для распознавания паттернов в голосовых командах и генерацию естественного языка для ответа с соответствующими действиями или полезными комментариями.

Чатботы

Чатботы делают то же самое, но вместо голосового ответа они набирают текстовые сообщения.

Суммаризация текста

Суммаризация текста использует методы NLP для обработки огромных объемов цифрового текста и создания резюме и синопсисов для указателей, исследовательских баз данных или занятых читателей, у которых нет времени на чтение полного текста.

Сентиментальный анализ

Используется для определения чувства, мнения или убеждения в отношении высказывания, от очень негативного, нейтрального до очень позитивного.

Обнаружение спама

NLP может определить, является ли письмо спамом или нет.

Источник: iaviral.medium.com

Комментарии: