NLP-tekniken vinner framträdande i en progressiv takt. Kombinationen av datavetenskap, informationsteknik och artificiell intelligens kan potentiellt avlägsna språkbarriärer. Med NLP-tekniken, oavsett vilket språk som används för kommunikation, kommer alla parter att kunna lyssna och läsa informationen på det språk de kan.
Natural Language Processing (NLP) tränar datorer att förstå mänskliga språk. Den använder maskininlärning för att kontinuerligt lära sig och få mer kunskap. Som ett resultat blir NLP-AI-kombinationen smartare. Genom att använda dess kapacitet, som också ökar successivt, kommer den att bli mer skicklig och avancerad.
Vad är Natural Language Processing (NLP)?
Naturlig språkbehandling är en gren av artificiell intelligens som använder sin kraft för att förstå lingvistik och göra smarta datorprogram. Dessa program är kapabla att förstå text och talad kommunikation som människor. Men NLP-tekniken har förmågan att lära sig och förstå flera språk samtidigt och översätta dem till det språk du väljer.
Smakämnen NLP-teknik kombinerar beräkningslingvistik och regelbaserad modellering av språket med maskininlärning och djupinlärning. Med hjälp av detta kan en dator förstå texten eller ljudet bara för att översätta det till ett annat språk.
Än idag har vi flera exempel på NLP i aktion, som Siri, Google Assistant, Google Translator, och några verktyg för automatisk förslag. Förslagen från Grammarly när du skriver e-postmeddelanden eller i sökmotorer är alla aktiverade med NLP-tekniken.
Hur fungerar NLP-teknik?
NLP-tekniken gör att ett datorprogram förstår mänsklig text och tal. Eftersom datorer bara förstår det binära språket som består av 0:or och 1:or, behövde vi ett system för att först få en dator att förstå ord.
För detta används ordrepresentation, där ord kodas in i datorspråket. Flera tekniker används för detta ändamål, och one-hot är en av dessa tekniker.
Utöver detta används en uppsättning NLP-tekniker för att hjälpa en dator att förstå mänskligt språk. Dessa inkluderar;
- Stammning: En process där liknande ord förkortas till ursprungsordet, som Finalize, från Final genom att eliminera alfabet ett efter ett.
- Lemmatisering: Detta är en teknik där orden urholkas för att hitta sin meningsfulla basstruktur.
- tokenization: Med den här tekniken bryts meningar upp i mindre block för att identifiera ord, symboler och siffror från dem.
- Sentimentanalys: Det är här en dator försöker identifiera tonen och känslorna bakom meningen.
- Disambiguation av ordkänsla: Denna teknik används för att avgöra om samma ord har olika betydelser när det används i olika sammanhang.
- Part of Speech (POS) Taggning: POS-taggning används för att kommentera varje ord i texten. Detta inkluderar att identifiera verb, adverb, substantiv, adjektiv och alla andra delar av talet.
Utöver dessa tekniker använder ett NLP-program också algoritmer för att förstå mänskligt genererad text och tal. Det regelbaserade systemet används för att sätta regler för lingvistik för att analysera data.
Maskininlärning är en viktig del av NLP eftersom den används för att sålla träningsdata till datorprogrammet. Med hjälp av dessa data kan NLP-programmet justera sina text- och röstigenkänningsmönster.
[Läs även: 15 bästa NLP-dataset för att träna dina NLP-modeller]
Maskinöversättning för Building NLP
Kan du föreställa dig hur världsledare kan delta i möten där alla talar sitt språk? Dessa möten har ett system för simultantolkning, vilket innebär att datorprogram och mänskliga tolkar samarbetar för att översätta talet och sedan konvertera det till andra språk efter behov.
Även om detta kan vara dagens slutmål för NLP-tekniken att ta bort alla språkbarriärer, växer denna teknik fortfarande och går framåt. NLP-tekniken gör detta möjligt genom att använda maskinöversättning, som i huvudsak använder ett datorprogram för att översätta text och tal.
Maskinöversättningen har gått från ett stadium där felaktigheter var framträdande förbättringar med Neural Machine Translation (NMT). NMT har ytterligare förbättrat hur NLP fungerar och därigenom förbättrat dess översättningsmöjligheter.
Här är fördelarna med maskinöversättning i NLP:
- NLP-program kan nu läsa och översätta böcker, webbplatser och produktdetaljer på några sekunder.
- Det har avsevärt minskat kostnaderna och de ansträngningar som krävs för översättning.
- Noggrannhetsnivån har också ökat med användningen av maskininlärningsalgoritmer.
- Företag kan nu anpassa översättningsprocessen efter deras krav.
Detta är möjligt eftersom NMT utnyttjar metoder för djupinlärning som återkommande neurala nätverk (RNN) och uppmärksamhetsmekanismer. Dessa förbättrar kapaciteten hos ett NLP-program, ökar dess utbud av förståelse av språkliga regler, mönster och bearbetningshastighet för långa meningar och meningar med komplexa strukturer.
NMT hjälper ett program att konvertera ord till vektorer och placerar ihop semantiskt liknande ord. Genom att generera en sekvens av vektorer eller ord, genererar programmet en mening. Härifrån använder den encoder-decoder-ramverket för att kartlägga den inmatade meningen i ett vektorutrymme, och avkodaren skickar den översatta meningen till gränssnittet.
Slutsats
Kombinationen av NLP, NMT, neurala nätverk och mekanismer för djupinlärning ger betydande förbättringar i text- och taligenkänning och översättning. Även med alla framsteg inom detta område krävs mänskliga tolkar och redaktörer för att upprätthålla balansen. För företag och företag som vill ha ett eget tolkningssystem, kontakta Shaip för konversationsbaserade AI-baserade skräddarsydda lösningar utrustade med NLP och maskinöversättning.
