NLP-teknologien blir stadig mer fremtredende. Kombinasjonen av informatikk, informasjonsteknikk og kunstig intelligens kan potensielt fjerne språkbarrierer. Med NLP-teknologien, uansett hvilket språk som brukes til kommunikasjon, vil alle parter kunne lytte og lese informasjonen på språket de kan.
Natural Language Processing (NLP) trener datamaskiner til å forstå menneskelige språk. Den bruker maskinlæring for å kontinuerlig lære og få mer kunnskap. Som et resultat blir NLP-AI-kombinasjonen smartere. Ved å bruke evnene, som også øker gradvis, vil den bli mer dyktig og avansert.
Hva er Natural Language Processing (NLP)?
Naturlig språkbehandling er en gren av kunstig intelligens som bruker sin kraft til å forstå lingvistikk og lage smarte dataprogrammer. Disse programmene er i stand til å forstå tekst og muntlig kommunikasjon som mennesker. Men NLP-teknologi har evnen til å lære og forstå flere språk samtidig og oversette dem til det språket du velger.
De NLP-teknologi kombinerer datalingvistikk og regelbasert modellering av språket med maskinlæring og dyp læring. Ved å bruke dette kan en datamaskin forstå teksten eller lyden bare for å oversette den til et annet språk.
Selv i dag har vi flere eksempler på NLP i aksjon, som Siri, Google Assistant, Google Translator, og noen verktøy for automatisk forslag. Forslagene gitt av Grammarly mens du skriver e-post eller i søkemotorer er alle aktivert med NLP-teknologien.
Hvordan fungerer NLP-teknologi?
NLP-teknologien gjør at et dataprogram forstår menneskelig tekst og tale. Siden datamaskiner bare forstår det binære språket som består av 0-er og 1-er, trengte vi et system for først å få en datamaskin til å forstå ord.
Til dette benyttes ordrepresentasjon, hvor ord kodes inn i dataspråket. Flere teknikker brukes til dette formålet, og one-hot er en av disse teknikkene.
I tillegg til dette brukes en rekke NLP-teknikker for å hjelpe en datamaskin med å forstå menneskelig språk. Disse inkluderer;
- Stemming: En prosess der lignende ord forkortes til opprinnelsesordet, som Finalize, fra Final ved å eliminere alfabeter ett etter ett.
- Lemmatisering: Dette er en teknikk der ordene eroderes ned for å finne sin meningsfulle grunnstruktur.
- Tokenisering: Med denne teknikken blir setninger brutt ned i mindre blokker for å identifisere ord, symboler og tall fra dem.
- Sentimentanalyse: Det er her en datamaskin prøver å identifisere tonen og følelsene bak setningen.
- Disambiguation av ordforstand: Denne teknikken brukes til å finne ut om det samme ordet har forskjellige betydninger når det brukes i forskjellige sammenhenger.
- Part of Speech (POS)-tagging: POS-tagging brukes til å kommentere hvert ord i teksten. Dette inkluderer å identifisere verb, adverb, substantiv, adjektiver og alle de andre delene av talen.
I tillegg til disse teknikkene, bruker et NLP-program også algoritmer for å forstå menneskeskapt tekst og tale. Det regelbaserte systemet brukes til å sette reglene for lingvistikk for å analysere data.
Maskinlæring er en viktig del av NLP ettersom den brukes til å så treningsdata til dataprogrammet. Ved å bruke disse dataene kan NLP-programmet justere tekst- og stemmegjenkjenningsmønstrene.
[Les også: 15 beste NLP-datasett for å trene deg NLP-modeller]
Maskinoversettelse for Building NLP
Kan du forestille deg hvordan verdens ledere er i stand til å delta på møter der alle snakker sitt språk? Disse møtene har et system for simultantolking, som betyr at dataprogrammer og menneskelige tolker jobber sammen for å oversette talen og deretter konvertere den til andre språk etter behov.
Selv om dette kan være dagens endelige mål for NLP-teknologi for å fjerne alle språkbarrierer, vokser og går denne teknologien fortsatt. NLP-teknologien gjør dette mulig ved å bruke Machine Translation, som i hovedsak bruker et dataprogram for å oversette tekst og tale.
Maskinoversettelse har vist seg fra et stadium hvor unøyaktigheter var fremtredende forbedringer med Neural Machine Translation (NMT). NMT har ytterligere forbedret hvordan NLP fungerer, og dermed forbedret oversettelsesevnene.
Her er fordelene med maskinoversettelse i NLP:
- NLP-programmer kan nå lese og oversette bøker, nettsteder og produktdetaljer i løpet av sekunder.
- Det har betydelig redusert kostnadene og innsatsen som kreves for oversettelse.
- Nøyaktighetsnivået har også økt med bruken av maskinlæringsalgoritmer.
- Bedrifter kan nå tilpasse oversettelsesprosessen i henhold til deres krav.
Dette er mulig fordi NMT utnytter dyplæringsmetoder som tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) og oppmerksomhetsmekanismer. Disse forbedrer mulighetene til et NLP-program, og øker omfanget av forståelse av språklige regler, mønstre og prosesseringshastighet for lange setninger og setninger med komplekse strukturer.
NMT hjelper et program med å konvertere ord til vektorer, og plassere sammen semantisk like ord. Ved å generere en sekvens av vektorer eller ord, genererer programmet en setning. Herfra bruker den koder-dekoder-rammeverket for å kartlegge inngangssetningen i et vektorrom, og dekoderen sender den oversatte setningen til grensesnittet.
konklusjonen
Kombinasjonen av NLP, NMT, nevrale nettverk og dyplæringsmekanismer gir betydelige forbedringer i tekst- og talegjenkjenning og oversettelse. Selv med alle fremskritt på dette feltet, kreves menneskelige tolker og redaktører for å opprettholde balansen. For bedrifter og selskaper som ønsker å ha sitt eget tolkesystem, kontakt Shaip for samtalebaserte AI-baserte skreddersydde løsninger utstyrt med NLP og maskinoversettelse.
