Обработката на естествен език (NLP) е област, в която изкуственият интелект (AI) улеснява машините да четат, разбират и интерпретират основното значение от човешкия език, като основното му лежи във взаимодействието между Data Science и човешкия език. NLP използва машинно обучение и задълбочено обучение техники за извличане на смисъл от човешкия език.

КАК РАБОТИ НЛП?

Този тип приложение, което се използва, определя първата стъпка в НЛП. Например, разработването на система, базирана на глас, включва превод на думи в текст, като се използва скрит модел на Марков (HMM) като първа стъпка. HMM използва математически модели за разбиране на човешките езици и превеждането им в текст, който се обработва допълнително от NLP системата.

Тълкуването на контекста и разбирането на езика чрез разделяне на част от речта е следващата стъпка. Тази стъпка включва използването на алгоритми, които са обучени на граматически правила. Тези алгоритми помагат на НЛП системата да разбере контекста чрез използване на статистическо машинно обучение. В определени сценарии, които включват реч към текст, първата стъпка се избягва и НЛП системата започва да интерпретира думите в първата стъпка сама, използвайки алгоритми и граматични правила

За да разбере човешкия език, НЛП използва два основни метода: Единият е „Анализ на синтаксиса“ и другият е „Семантичен анализ“.

Синтаксисният анализ е процес на подреждане на думи според граматическите правила. Този процес позволява на НЛП да извлече значение от език според граматическите правила.

Семантичният анализ е процес, който помага да се извлече значение от текста. Тя позволява на НЛП системата да разбере значението и да анализира структурата на изреченията за логическа интерпретация на човешкия език.

Подход за разработване на НЛП системи

Използват се две основни техники за разработване на НЛП система: „метод, базиран на правила“ и „метод, базиран на машинно обучение“.

Базиран на правила включва прилагане на езикови правила към текста. Всяко правило се състои от антецедент и прогноза. Например, докато се извършва анализ на настроението върху рецензиите на продукта, човек изброява положителните и отрицателните неща, които помагат да се определи настроението на цялостния текст.

Методът, базиран на машинно обучение, включва използването на алгоритми, които могат да се научат да разбират човешкия език въз основа на предишен опит. Този метод използва услугите за анотации на текст, за да обучи алгоритмите на ML да свързват конкретен вход със съответния му изход. Когато говорим за анализ на настроението, алгоритмите са създадени да класифицират рецензиите като положителни, отрицателни или неутрални. За да постигнат това, алгоритмите се обучават с помощта на ръчно маркиран текст, за да могат да правят сами прогнози за невидяни данни.

Някои примери за НЛП

1) Чатботове

NLP се използва за обучение на чатботове за специфично поведение и за подобряване на тяхната ефективност преди внедряването им. Чатботовете използват NLP алгоритми за отговаряне на запитвания, повдигнати от клиенти. Алгоритмите на НЛП позволяват на чатботовете да разберат значението зад клиентското запитване и да отговорят на него в реално време без човешка намеса.

2) Помощник за имейл

Ние използваме НЛП под формата на автоматично коригиране, автоматично попълване, проверка на граматика и правопис. Имейл филтрите, които държат спам имейлите далеч от входящата ви поща, също използват NLP технологията