Људски језици су тешко разумљиви машинама, јер укључује много акронима, различита значења, подзначења, граматичка правила, контекст, сленг и многе друге аспекте.
Али многи пословни процеси и операције користе машине и захтевају интеракцију између машина и људи.
Дакле, научницима је била потребна технологија која би помогла машини да декодира људске језике и олакшала машинама да их науче.
Тада је настала обрада природног језика или НЛП алгоритми. То је омогућило компјутерске програме да разумеју различите људске језике, било да су речи написане или изговорене.
НЛП користи различите алгоритме за обраду језика. А са увођењем НЛП алгоритама, технологија је постала кључни део вештачке интелигенције (АИ) како би се поједноставили неструктурирани подаци.
У овом чланку ћу расправљати о НЛП-у и неким од НЛП алгоритама о којима се највише говори.
Почнимо!
Преглед садржаја
Шта је НЛП?
Процес природног језика (НЛП) је област рачунарства, лингвистике и вештачке интелигенције која се бави интеракцијом између људског језика и рачунара. Помаже у програмирању машина тако да могу да анализирају и обрађују велике количине података повезаних са природним језицима.
Другим речима, НЛП је модерна технологија или механизам који користе машине за разумевање, анализу и тумачење људског језика. Даје машинама способност да разумеју текстове и говорни језик људи. Уз НЛП, машине могу да обављају превођење, препознавање говора, сумирање, сегментацију тема и многе друге задатке у име програмера.
Најбољи део је што НЛП обавља све послове и задатке у реалном времену користећи неколико алгоритама, што га чини много ефикаснијим. То је једна од оних технологија која комбинује машинско учење, дубоко учење и статистичке моделе са рачунарским моделирањем заснованим на лингвистичким правилима.
НЛП алгоритми омогућавају рачунарима да обрађују људски језик кроз текстове или гласовне податке и декодирају његово значење за различите сврхе. Способност тумачења компјутера је толико еволуирала да машине могу чак и да разумеју људска осећања и намеру иза текста. НЛП такође може предвидети надолазеће речи или реченице које ће кориснику пасти на памет када пише или говори.
Ова технологија је присутна деценијама, а временом је процењена и постигла бољу тачност процеса. НЛП има своје корене повезане са пољем лингвистике и чак је помогао програмерима да креирају претраживаче за Интернет. Како је технологија временом напредовала, њена употреба НЛП-а се проширила.
Данас НЛП налази примену у широком спектру области, од финансија, претраживача и пословне интелигенције до здравства и роботике. Штавише, НЛП је зашао дубоко у модерне системе; користи се за многе популарне апликације као што су ГПС са гласовним управљањем, чет-ботови за корисничку подршку, дигитална помоћ, рад са говором у текст и још много тога.
Како НЛП функционише?
НЛП је динамичка технологија која користи различите методологије за превођење сложеног људског језика за машине. Углавном користи вештачку интелигенцију за обраду и превођење писаних или изговорених речи тако да их рачунари могу разумети.
Као што људи имају мозак за обраду свих улаза, рачунари користе специјализовани програм који им помаже да обрађују улаз до разумљивог излаза. НЛП функционише у две фазе током конверзије, где је једна обрада података, а друга развој алгоритма.
Обрада података служи као прва фаза, где се улазни текстуални подаци припремају и чисте тако да машина може да их анализира. Подаци се обрађују на начин да истичу све карактеристике у улазном тексту и чине га погодним за компјутерске алгоритме. У основи, фаза обраде података припрема податке у облику који машина може да разуме.
Технике које се користе у овој фази су:
Извор: Амазинум
- Токенизација: Улазни текст је подељен у мале форме тако да је погодан за НЛП да ради на њима.
- Уклањање зауставне речи: техника уклањања зауставне речи уклања све познате речи из текста и претвара их у форму која задржава све информације у минималном стању.
- Лематизација и стемминг: Лематизација и стемминг доводе до тога да се речи смање до њихове коренске структуре тако да их машине могу лако да обрађују.
- Означавање дела говора: На овај начин, улазне речи се обележавају на основу њихових именица, придева и глагола, а затим се обрађују.
Након што улазни подаци прођу прву фазу, затим машина развија алгоритам где их коначно може обрадити. Међу свим НЛП алгоритмима који се користе за обраду претходно обрађених речи, широко се користе системи засновани на правилима и машинском учењу:
- Системи засновани на правилима: Овде систем користи лингвистичка правила за коначну обраду речи. То је стари алгоритам који се још увек користи у великим размерама.
- Системи засновани на машинском учењу: Ово је напредни алгоритам који комбинује неуронске мреже, дубоко учење и машинско учење да би се одлучило о сопственом правилу за обраду речи. Пошто користи статистичке методе, алгоритам одлучује о обрађивању речи на основу података о обуци и прави измене како напредује.
Различите категорије НЛП алгоритама
НЛП алгоритми су алгоритми или упутства засновани на МЛ-у који се користе приликом обраде природних језика. Они се баве развојем протокола и модела који омогућавају машини да тумачи људске језике.
НЛП алгоритми могу да модификују свој облик у складу са приступом вештачке интелигенције, као и подацима о обуци којима су храњени. Главни задатак ових алгоритама је да користе различите технике за ефикасну трансформацију збуњујућих или неструктурираних улазних података у информације које су упућене од којих машина може да учи.
Заједно са свим техникама, НЛП алгоритми користе принципе природног језика како би инпуте учинили разумљивијим за машину. Они су одговорни да помогну машини да разуме контекстуалну вредност датог уноса; у супротном, машина неће моћи да изврши захтев.
НЛП алгоритми су подељени у три различите основне категорије, а АИ модели бирају било коју од категорија у зависности од приступа научника података. Ове категорије су:
#1. Симболиц Алгоритхмс
Симболички алгоритми служе као једна од окосница НЛП алгоритама. Они су одговорни за анализу значења сваког улазног текста и затим га користе за успостављање односа између различитих концепата.
Симболички алгоритми користе симболе да би представили знање, а такође и однос између концепата. Пошто ови алгоритми користе логику и додељују значење речима на основу контекста, можете постићи високу прецизност.
Графикони знања такође играју кључну улогу у дефинисању концепата улазног језика заједно са односом између тих концепата. Због своје способности да правилно дефинише концепте и лако разуме контекст речи, овај алгоритам помаже у изградњи КСАИ.
Међутим, симболички алгоритми су изазовни да прошире скуп правила због различитих ограничења.
#2. Статистички алгоритми
Статистички алгоритми могу олакшати посао машинама тако што ће проћи кроз текстове, разумети сваки од њих и пронаћи значење. То је високо ефикасан НЛП алгоритам јер помаже машинама да уче о људском језику препознавањем образаца и трендова у низу улазних текстова. Ова анализа помаже машинама да предвиде која реч ће вероватно бити написана после тренутне речи у реалном времену.
Од препознавања говора, анализе осећања и машинског превођења до предлога текста, статистички алгоритми се користе за многе апликације. Главни разлог његове широке употребе је тај што може да ради на великим скуповима података.
Штавише, статистички алгоритми могу открити да ли су две реченице у параграфу сличне по значењу и коју да користе. Међутим, главни недостатак овог алгоритма је да делимично зависи од сложеног инжењеринга карактеристика.
#3. Хибридни алгоритми
Овај тип НЛП алгоритма комбинује снагу и симболичких и статистичких алгоритама да би произвео ефикасан резултат. Фокусирајући се на главне предности и карактеристике, лако може негирати максималну слабост било ког приступа, што је неопходно за високу прецизност.
Постоји много начина на које се оба приступа могу искористити:
- Симболичка подршка машинском учењу
- Симболично подржава машинско учење
- Симболичко и машинско учење раде паралелно
Симболички алгоритми могу да подрже машинско учење помажући му да обучи модел на такав начин да мора да уложи мање напора да сам научи језик. Иако машинско учење подржава симболичке начине, МЛ модел може креирати почетни скуп правила за симболику и поштедети научника података да га ручно прави.
Међутим, када симболичко и машинско учење раде заједно, то доводи до бољих резултата јер може осигурати да модели правилно разумеју одређени одломак.
Најбољи НЛП алгоритми
Постоје бројни НЛП алгоритми који помажу рачунару да опонаша људски језик за разумевање. Ево најбољих НЛП алгоритама које можете користити:
#1. Моделирање тема
Извор слике: Сцалер
Моделирање тема је један од оних алгоритама који користе статистичке НЛП технике да би сазнали теме или главне теме из огромне гомиле текстуалних докумената.
У основи, помаже машинама у проналажењу предмета који се може користити за дефинисање одређеног скупа текста. Пошто сваки корпус текстуалних докумената садржи бројне теме, овај алгоритам користи било коју одговарајућу технику да би сазнао сваку тему проценом одређених скупова речника речи.
Латентна Дирихлеова алокација је популаран избор када је у питању коришћење најбоље технике за моделирање тема. То је ненадгледани МЛ алгоритам и помаже у акумулацији и организовању архива велике количине података што није могуће људским белешкама.
#2. Резимирање текста
То је веома захтевна НЛП техника где алгоритам сажима текст укратко и то на течан начин. То је брз процес јер сумирање помаже у издвајању свих вредних информација без проласка кроз сваку реч.
Сумирање се може урадити на два начина:
- Сажимање засновано на екстракцији: узрокује да машина извуче само главне речи и фразе из документа без измене оригинала.
- Сажимање засновано на апстракцији: У овом процесу, нове речи и фразе се креирају из текстуалног документа, који приказује све информације и намеру.
#3. Сентиментална анализа
То је НЛП алгоритам који помаже машини да схвати значење или намеру иза текста од корисника. Широко је популаран и користи се у различитим АИ моделима пословања јер помаже компанијама да разумеју шта купци мисле о њиховим производима или услугама.
Разумевањем намере купчевих текстуалних или гласовних података на различитим платформама, модели вештачке интелигенције могу вам рећи о осећањима купаца и помоћи вам да им приступите у складу са тим.
#4. Екстракција кључних речи
Екстракција кључних речи је још један популаран НЛП алгоритам који помаже у издвајању великог броја циљаних речи и фраза из огромног скупа података заснованих на тексту.
Доступни су различити алгоритми за издвајање кључних речи који укључују популарна имена као што су ТектРанк, Терм Фрекуенци и РАКЕ. Неки од алгоритама могу користити додатне речи, док неки од њих могу помоћи у издвајању кључних речи на основу садржаја датог текста.
Сваки од алгоритама за издвајање кључних речи користи сопствене теоријске и фундаменталне методе. То је корисно за многе организације јер помаже у складиштењу, претраживању и преузимању садржаја из значајног неструктурисаног скупа података.
#5. Графикони знања
Када је у питању избор најбољег НЛП алгоритма, многи узимају у обзир алгоритме графикона знања. То је одлична техника која користи тројке за чување информација.
Овај алгоритам је у основи мешавина три ствари – субјекта, предиката и ентитета. Међутим, креирање графикона знања није ограничено на једну технику; уместо тога, захтева више НЛП техника да би биле ефикасније и детаљније. Предметни приступ се користи за издвајање наручених информација из гомиле неструктурираних текстова.
#6. ТФ-ИДФ
ТФ-ИДФ је статистички НЛП алгоритам који је важан у процени важности речи за одређени документ који припада великој колекцији. Ова техника укључује умножавање карактеристичних вредности, а то су:
- Учесталост термина: Вредност учесталости термина вам даје укупан број појављивања речи у одређеном документу. Зауставне речи генерално добијају велику учесталост у документу.
- Инверзна учесталост документа: Инверзна учесталост документа, с друге стране, истиче термине који су веома специфични за документ или речи које се мање јављају у читавом корпусу докумената.
#7. Облак речи
Облак речи је јединствени НЛП алгоритам који укључује технике за визуелизацију података. У овом алгоритму важне речи су истакнуте, а затим су приказане у табели.
Битне речи у документу су штампане већим словима, док су најмање важне речи приказане малим фонтом. Понекад се мање важне ствари не виде ни на столу.
Ресурси за учење
Осим горе наведених информација, ако желите да научите више о обради природног језика (НЛП), можете размотрити следеће курсеве и књиге.
#1. Наука о подацима: Обрада природног језика у Питхон-у
Овај курс од стране Удеми-а је високо оцењен од стране ученика и пажљиво га је креирао Лази Программер Инц. Он подучава све о НЛП и НЛП алгоритмима и учи вас како да пишете анализу осећања. Са укупном дужином од 11 сати и 52 минута, овај курс вам даје приступ до 88 предавања.
#2. Обрада природног језика: НЛП са трансформаторима у Питхон-у
Уз овај популарни Удеми курс, не само да ћете научити о НЛП-у са моделима трансформатора, већ ћете такође добити могућност да креирате фино подешене моделе трансформатора. Овај курс вам даје потпуну покривеност НЛП-а са својих 11,5 сати видеа на захтев и 5 чланака. Поред тога, научићете о техникама изградње вектора и претходној обради текстуалних података за НЛП.
#3. Обрада природног језика помоћу трансформатора
Ова књига је први пут објављена 2017. године и имала је за циљ да помогне научницима података и кодерима да науче о НЛП-у. Када почнете да читате књигу, моћи ћете да направите и оптимизујете моделе трансформатора за многе НЛП задатке. Такође ћете сазнати како можете да користите трансформаторе за вишејезичко трансферно учење.
#4. Практична обрада природног језика
Кроз ову књигу, аутори су објаснили задатке, проблеме и приступе решавању за НЛП. Ова књига такође учи о примени и евалуацији различитих НЛП апликација.
Закључак
НЛП је саставни део савременог света вештачке интелигенције који помаже машинама да разумеју људске језике и да их тумаче. НЛП алгоритми су корисни за различите апликације, од претраживача и ИТ до финансија, маркетинга и даље.
Поред горе наведених детаља, навео сам и неке од најбољих НЛП курсева и књига које ће вам помоћи да унапредите своје знање о НЛП-у.