Technologia NLP zyskuje na znaczeniu w postępującym tempie. Połączenie informatyki, inżynierii informacyjnej i sztucznej inteligencji może potencjalnie usunąć bariery językowe. Dzięki technologii NLP, niezależnie od języka używanego do komunikacji, wszystkie strony będą mogły słuchać i czytać informacje w znanym im języku.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) uczy komputery rozumienia języków ludzkich. Wykorzystuje uczenie maszynowe do ciągłego uczenia się i zdobywania większej wiedzy. W rezultacie kombinacja NLP-AI staje się coraz mądrzejsza. Wykorzystując swoje możliwości, które również stopniowo rosną, stanie się bardziej sprawny i zaawansowany.
Co to jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?
Przetwarzanie języka naturalnego to gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje swoją moc do rozumienia językoznawstwa i tworzenia inteligentnych programów komputerowych. Programy te są w stanie rozumieć tekst i komunikację mówioną tak jak ludzie. Jednak technologia NLP umożliwia naukę i rozumienie wielu języków jednocześnie oraz tłumaczenie ich na wybrany przez Ciebie język.
Połączenia Technologia NLP łączy lingwistykę obliczeniową i modelowanie języka oparte na regułach z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem. Dzięki temu komputer może zrozumieć tekst lub dźwięk tylko w celu przetłumaczenia go na inny język.
Nawet dzisiaj mamy kilka przykładów NLP w akcji, np Siri, Asystent Google, Tłumacz Google, i niektóre narzędzia autosugestii. Wszystkie sugestie dostarczane przez Grammarly podczas pisania e-maili lub w wyszukiwarkach są obsługiwane dzięki technologii NLP.
Jak działa technologia NLP?
Technologia NLP sprawia, że program komputerowy rozumie ludzki tekst i mowę. Ponieważ komputery rozumieją tylko język binarny składający się z zer i jedynek, potrzebowaliśmy systemu, który najpierw sprawi, że komputer zrozumie słowa.
W tym celu wykorzystywana jest reprezentacja słów, w której słowa są kodowane w języku komputerowym. W tym celu stosuje się kilka technik, a jedną z nich jest metoda „one-hot”.
Oprócz tego używany jest zestaw technik NLP, aby pomóc komputerowi zrozumieć ludzki język. Obejmują one;
- Przybitka: Proces, w którym podobne słowa są skracane do słowa pochodzenia, np. Finalize, z wersji Final poprzez eliminowanie alfabetów jeden po drugim.
- Lemmatyzacja: Jest to technika, w której słowa są niszczone w celu znalezienia ich znaczącej podstawowej struktury.
- Tokenizacja: Dzięki tej technice zdania są dzielone na mniejsze bloki w celu zidentyfikowania z nich słów, symboli i liczb.
- Analiza nastrojów: W tym miejscu komputer próbuje zidentyfikować ton i emocje kryjące się za zdaniem.
- Ujednoznacznienie sensu słowa: Technikę tę stosuje się w celu ustalenia, czy to samo słowo ma różne znaczenia, gdy jest użyte w różnych kontekstach.
- Tagowanie części mowy (POS): Tagowanie POS służy do opisywania każdego słowa w tekście. Obejmuje to identyfikację czasowników, przysłówków, rzeczowników, przymiotników i wszystkich innych części mowy.
Oprócz tych technik program NLP wykorzystuje również algorytmy do rozumienia tekstu i mowy generowanej przez człowieka. System oparty na regułach służy do ustalania reguł lingwistyki do analizy danych.
Uczenie maszynowe jest ważną częścią NLP, ponieważ służy do wprowadzania danych szkoleniowych do programu komputerowego. Korzystając z tych danych, program NLP może dostosować wzorce rozpoznawania tekstu i głosu.
[Przeczytaj także: 15 najlepszych zestawów danych NLP do szkolenia modeli NLP]
Tłumaczenie maszynowe w budowaniu NLP
Czy możesz sobie wyobrazić, jak światowi przywódcy mogą uczestniczyć w spotkaniach, na których wszyscy mówią w swoim języku? Spotkania te odbywają się w systemie tłumaczenia symultanicznego, co oznacza, że programy komputerowe i tłumacze współpracują, aby przetłumaczyć przemówienie, a następnie, w razie potrzeby, przekonwertować je na inne języki.
Choć ostatecznym celem technologii NLP może być obecnie usunięcie wszelkich barier językowych, technologia ta wciąż się rozwija i postępuje. Technologia NLP umożliwia to dzięki zastosowaniu tłumaczenia maszynowego, które zasadniczo wykorzystuje program komputerowy do tłumaczenia tekstu i mowy.
Tłumaczenie maszynowe wyszło z etapu, w którym widoczne były niedokładności ulepszenia dzięki neuronowemu tłumaczeniu maszynowemu (NMT). NMT jeszcze bardziej ulepszyło działanie NLP, poprawiając w ten sposób swoje możliwości tłumaczeniowe.
Oto zalety tłumaczenia maszynowego w NLP:
- Programy NLP mogą teraz czytać i tłumaczyć książki, strony internetowe i szczegóły produktów w ciągu kilku sekund.
- Znacząco obniżyło to koszty i wysiłek wymagany do tłumaczenia.
- Poziom dokładności wzrósł również dzięki zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego.
- Firmy mogą teraz dostosować proces tłumaczenia do swoich wymagań.
Jest to możliwe, ponieważ NMT wykorzystuje metodologie głębokiego uczenia się, takie jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i mechanizmy uwagi. Zwiększają one możliwości programu NLP, zwiększając zakres zrozumienia reguł, wzorców językowych i szybkość przetwarzania długich zdań i zdań o złożonych strukturach.
NMT pomaga programowi konwertować słowa na wektory, łącząc semantycznie podobne słowa. Generując ciąg wektorów lub słów, program generuje zdanie. Stąd wykorzystuje strukturę kodera-dekodera do mapowania zdania wejściowego w przestrzeni wektorowej, a dekoder wysyła przetłumaczone zdanie do interfejsu.
Wnioski
Połączenie NLP, NMT, sieci neuronowych i mechanizmów głębokiego uczenia się przynosi znaczną poprawę w rozpoznawaniu i tłumaczeniu tekstu i mowy. Nawet przy całym postępie w tej dziedzinie, ludzcy tłumacze i redaktorzy muszą zachować równowagę. W przypadku firm i firm, które chcą mieć własny system tłumaczeń ustnych, skontaktuj się z firmą Shaip, aby uzyskać niestandardowe rozwiązania konwersacyjne oparte na sztucznej inteligencji, wyposażone w NLP i tłumaczenie maszynowe.
