NLP-tegnologie is besig om prominensie te kry teen 'n progressiewe tempo. Die kombinasie van rekenaarwetenskap, inligtingsingenieurswese en kunsmatige intelligensie kan moontlik taalhindernisse verwyder. Met die NLP-tegnologie, ongeag die taal wat vir kommunikasie gebruik word, sal al die partye in staat wees om te luister en die inligting te lees in die taal wat hulle ken.
Natural Language Processing (NLP) lei rekenaars op om menslike tale te verstaan. Dit gebruik masjienleer om voortdurend te leer en meer kennis op te doen. As gevolg hiervan word die NLP-AI-kombinasie slimmer. Deur sy vermoëns te gebruik, wat ook geleidelik toeneem, sal dit meer vaardig en gevorderd word.
Wat is Natural Language Processing (NLP)?
Natuurlike taalverwerking is 'n tak van kunsmatige intelligensie wat sy krag gebruik om linguistiek te verstaan en slim rekenaarprogramme te maak. Hierdie programme is in staat om teks en gesproke kommunikasie te verstaan soos mense. Maar NLP-tegnologie het die vermoë om verskeie tale gelyktydig te leer en te verstaan en dit na die taal van jou keuse te vertaal.
Die NLP tegnologie kombineer rekenaarlinguistiek en reëlgebaseerde modellering van die taal met masjienleer en diep leer. Deur dit te gebruik, kan 'n rekenaar die teks of oudio verstaan net om dit in 'n ander taal te vertaal.
Selfs vandag het ons verskeie voorbeelde van NLP in aksie, soos Siri, Google Assistant, Google Translator, en 'n paar outomatiese voorstel gereedskap. Die voorstelle wat deur Grammarly verskaf word tydens die skryf van e-posse of in soekenjins word almal geaktiveer met die NLP-tegnologie.
Hoe werk NLP-tegnologie?
Die NLP-tegnologie laat 'n rekenaarprogram menslike teks en spraak verstaan. Aangesien rekenaars net die binêre taal verstaan wat uit 0'e en 1'e bestaan, het ons 'n stelsel nodig gehad om eers 'n rekenaar woorde te laat verstaan.
Hiervoor word woordvoorstelling benut, waar woorde in die rekenaartaal geënkodeer word. Verskeie tegnieke word vir hierdie doel gebruik, en een-warm is een van hierdie tegnieke.
Hierbenewens word 'n reeks NLP-tegnieke gebruik om 'n rekenaar te help om menslike taal te verstaan. Dit sluit in;
- Stam: 'n Proses waar soortgelyke woorde kortgeknip word tot hul oorsprongwoord, soos Finaliseer, van Finale deur alfabette een vir een uit te skakel.
- Lematisering: Dit is 'n tegniek waardeur die woorde afgevee word om hul betekenisvolle basisstruktuur te vind.
- Tokenisering: Met hierdie tegniek word sinne in kleiner blokkies opgebreek om woorde, simbole en getalle daaruit te identifiseer.
- Sentimentontleding: Dit is waar 'n rekenaar die toon en emosie agter die sin probeer identifiseer.
- Woordbetekenis ondubbelsinnigheid: Hierdie tegniek word gebruik om te bepaal of dieselfde woord verskillende betekenisse het wanneer dit in verskillende kontekste gebruik word.
- Gedeelte van spraak (POS) Tagging: POS-etikettering word gebruik om elke woord in die teks te annoteer. Dit sluit die identifisering van werkwoorde, bywoorde, selfstandige naamwoorde, byvoeglike naamwoorde en al die ander dele van spraak in.
Benewens hierdie tegnieke, gebruik 'n NLP-program ook algoritmes om mensgegenereerde teks en spraak te verstaan. Die reël-gebaseerde stelsel word gebruik om die reëls vir linguistiek op te stel om data te ontleed.
Masjienleer is 'n belangrike deel van NLP aangesien dit gebruik word om opleidingsdata na die rekenaarprogram te saai. Deur hierdie data te gebruik, kan die NLP-program sy teks- en stemherkenningspatrone aanpas.
[Lees ook: 15 Beste NLP-datastelle om jou NLP-modelle op te lei]
Masjienvertaling vir die bou van NLP
Kan jy jou indink hoe wêreldleiers in staat is om deel te neem aan vergaderings waar almal hul taal praat? Hierdie vergaderings het 'n gelyktydige tolkstelsel, wat beteken rekenaarprogramme en menslike tolke werk saam om die toespraak te vertaal en dit dan in ander tale om te skakel soos vereis.
Alhoewel dit dalk die hedendaagse uiteindelike doelwit van NLP-tegnologie is om al die taalhindernisse te verwyder, groei en vorder hierdie tegnologie steeds. Die NLP-tegnologie maak dit moontlik deur Masjienvertaling te gebruik, wat in wese 'n rekenaarprogram gebruik om teks en spraak te vertaal.
Masjienvertaling het gevorder vanaf 'n stadium waar onakkuraathede prominent was verbeterings met Neurale Masjienvertaling (NMT). NGV het hoe NLP funksioneer verder verbeter, en sodoende sy vertaalvermoë verbeter.
Hier is die voordele van masjienvertaling in NLP:
- NLP-programme kan nou boeke, webwerwe en produkbesonderhede binne 'n paar sekondes lees en vertaal.
- Dit het die koste en pogings wat nodig is vir vertaling aansienlik verminder.
- Die vlak van akkuraatheid het ook toegeneem met die gebruik van masjienleeralgoritmes.
- Besighede kan nou die vertaalproses volgens hul vereistes aanpas.
Dit is moontlik omdat NGV gebruik maak van diepleermetodologieë soos herhalende neurale netwerke (RNN) en aandagmeganismes. Dit verbeter die vermoëns van 'n NLP-program, wat die omvang van begrip van linguistiese reëls, patrone en verwerkingspoed vir lang sinne en sinne met komplekse strukture vergroot.
NGV help 'n program om woorde in vektore om te skakel, wat semanties soortgelyke woorde bymekaar plaas. Deur 'n reeks vektore of woorde te genereer, genereer die program 'n sin. Van hier af gebruik dit die enkodeerder-dekodeerderraamwerk vir die kartering van die invoersin in 'n vektorruimte, en die dekodeerder stuur die vertaalde sin na die koppelvlak.
Gevolgtrekking
Die kombinasie van NLP, NGV, neurale netwerke en diepleermeganismes bring aansienlike verbeterings in teks- en spraakherkenning en vertaling. Selfs met al die vooruitgang op hierdie gebied, word menslike tolke en redakteurs vereis om die balans te handhaaf. Vir besighede en maatskappye wat hul eie tolkstelsel wil hê, kontak Shaip vir gespreks-KI-gebaseerde pasgemaakte oplossings toegerus met NLP en masjienvertaling.
