Tehnologia NLP câștigă proeminență într-un ritm progresiv. Combinația dintre informatică, ingineria informației și inteligența artificială poate elimina barierele lingvistice. Cu tehnologia NLP, indiferent de limba folosită pentru comunicare, toate părțile vor putea să asculte și să citească informațiile în limba pe care o cunosc.
Procesarea limbajului natural (NLP) antrenează computerele să înțeleagă limbajele umane. Utilizează învățarea automată pentru a învăța continuu și pentru a obține mai multe cunoștințe. Ca rezultat, combinația NLP-AI devine din ce în ce mai inteligentă. Folosind capacitățile sale, care cresc și ele progresiv, va deveni mai competent și mai avansat.
Ce este procesarea limbajului natural (NLP)?
Procesarea limbajului natural este o ramură a inteligenței artificiale care își folosește puterea pentru a înțelege lingvistica și a crea programe inteligente pentru computer. Aceste programe sunt capabile să înțeleagă textul și comunicarea vorbită ca oamenii. Dar tehnologia NLP are capacitatea de a învăța și de a înțelege mai multe limbi simultan și de a le traduce în limba pe care o alegeți.
Tehnologia NLP combină lingvistica computațională și modelarea bazată pe reguli a limbajului cu învățarea automată și învățarea profundă. Folosind aceasta, un computer poate înțelege textul sau audio doar pentru a-l traduce într-o altă limbă.
Chiar și astăzi, avem câteva exemple de NLP în acțiune, cum ar fi Siri, Google Assistant, Google Translator, și câteva instrumente de auto-sugestie. Sugestiile oferite de Grammarly în timpul scrierii de e-mailuri sau în motoarele de căutare sunt toate activate cu tehnologia NLP.
Cum funcționează tehnologia NLP?
Tehnologia NLP face ca un program de calculator să înțeleagă textul și vorbirea umană. Deoarece computerele înțeleg doar limbajul binar format din 0 și 1, aveam nevoie de un sistem pentru a face mai întâi un computer să înțeleagă cuvinte.
Pentru aceasta, se utilizează reprezentarea cuvintelor, în care cuvintele sunt codificate în limbajul computerului. Mai multe tehnici sunt folosite în acest scop, iar one-hot este una dintre aceste tehnici.
În plus, o suită de tehnici NLP este folosită pentru a ajuta un computer să înțeleagă limbajul uman. Acestea includ;
- Steming: Un proces în care cuvintele similare sunt scurtate la cuvântul lor de origine, cum ar fi Finalize, din Final prin eliminarea alfabetelor unul câte unul.
- Lematizare: Aceasta este o tehnică prin care cuvintele sunt erodate pentru a-și găsi structura de bază semnificativă.
- Tokenizare: Cu această tehnică, propozițiile sunt împărțite în blocuri mai mici pentru a identifica cuvinte, simboluri și numere din ele.
- Analiza sentimentelor: Aici computerul încearcă să identifice tonul și emoția din spatele propoziției.
- Dezambiguarea sensului cuvântului: Această tehnică este utilizată pentru a determina dacă același cuvânt are semnificații diferite atunci când este utilizat în contexte diferite.
- Etichetarea unei părți a vorbirii (POS): Etichetarea POS este utilizată pentru a adnota fiecare cuvânt din text. Aceasta include identificarea verbelor, adverbelor, substantivelor, adjectivelor și a tuturor celorlalte părți de vorbire.
Pe lângă aceste tehnici, un program NLP folosește și algoritmi pentru înțelegerea textului și a vorbirii generate de oameni. Sistemul bazat pe reguli este utilizat pentru a stabili regulile pentru lingvistică pentru a analiza datele.
Învățarea automată este o parte importantă a NLP, deoarece este folosită pentru a introduce date de antrenament în programul de calculator. Folosind aceste date, programul NLP își poate ajusta tiparele de recunoaștere a textului și a vocii.
[Citește și: 15 cele mai bune seturi de date NLP pentru a vă instrui modele NLP]
Traducere automată pentru construirea NLP
Vă puteți imagina cum liderii mondiali sunt capabili să participe la întâlniri în care fiecare își vorbește limba? Aceste întâlniri au un sistem de interpretare simultană, ceea ce înseamnă că programele de calculator și interpreții umani lucrează împreună pentru a traduce discursul și apoi îl convertesc în alte limbi, după cum este necesar.
Deși acesta poate fi obiectivul final al tehnologiei NLP de a înlătura toate barierele lingvistice, această tehnologie este încă în creștere și avansează. Tehnologia NLP face acest lucru posibil prin utilizarea Traducerii automate, care utilizează în esență un program de calculator pentru a traduce text și vorbire.
Trecând dintr-o etapă în care inexactitățile erau proeminente, traducerea automată a văzut îmbunătățiri cu traducerea automată neuronală (NMT). NMT a îmbunătățit și mai mult modul în care funcționează NLP, îmbunătățindu-și astfel capacitățile de traducere.
Iată beneficiile traducerii automate în NLP:
- Programele NLP pot citi și traduce acum cărți, site-uri web și detalii despre produse în câteva secunde.
- A redus substanțial costurile și eforturile necesare traducerii.
- Nivelul de acuratețe a crescut, de asemenea, odată cu utilizarea algoritmilor de învățare automată.
- Companiile pot acum personaliza procesul de traducere în funcție de cerințele lor.
Acest lucru este posibil deoarece NMT folosește metodologii de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale recurente (RNN) și mecanismele de atenție. Acestea îmbunătățesc capacitățile unui program NLP, crescând gama sa de înțelegere a regulilor lingvistice, a tiparelor și a vitezei de procesare pentru propoziții lungi și propoziții cu structuri complexe.
NMT ajută un program să convertească cuvintele în vectori, punând împreună cuvinte similare din punct de vedere semantic. Generand o secventa de vectori sau cuvinte, programul genereaza o propozitie. De aici, folosește cadrul codificator-decodor pentru maparea propoziției de intrare într-un spațiu vectorial, iar decodorul trimite propoziția tradusă la interfață.
Concluzie
Combinația dintre NLP, NMT, rețele neuronale și mecanisme de învățare profundă aduce îmbunătățiri semnificative în recunoașterea și traducerea textului și a vorbirii. Chiar și cu toate progresele în acest domeniu, interpreții și editorii umani sunt obligați să mențină echilibrul. Pentru companiile și companiile care doresc să aibă propriul sistem de interpretare, contactați Shaip pentru soluții personalizate conversaționale bazate pe inteligență artificială, echipate cu NLP și traducere automată.
