Wat is natuurlijke taalverwerking?
Vroeger leerden mensen computertalen om met computers te werken. Nu worden computers slim genoeg gemaakt om menselijke (natuurlijke) taal te leren en te begrijpen.
Natuurlijke taalverwerking is een subveld van kunstmatige intelligentie dat zich bezighoudt met het verwerken van de taal die door mensen wordt gesproken. Daardoor wordt de interactie tussen computer en mens eenvoudiger.
Inzicht in natuurlijke taalverwerking:
Kunstmatige intelligentie betekent computers zo intelligent maken als een mens. Natuurlijke taalverwerking is een onderdeel van AI. Dankzij natuurlijke taalverwerking kunnen computers de taal begrijpen, een actie uitvoeren en met mensen communiceren. Het kan op veel gebieden worden gebruikt, zoals het doorgeven van opdrachten om een actie uit te voeren, spraak om te zetten in tekst en het te documenteren, aanwijzingen in auto's te geven, enz.
Maar NLP (Natural Language Processing) is niet eenvoudig te implementeren. Computers zijn ontworpen om met gestructureerde gegevens te werken, goed gedefinieerde opdrachten te volgen en gestandaardiseerde taal te gebruiken. Ze zijn zeer systematisch in termen van hun verwerking. Maar de natuurlijke taal is niet gestructureerd. Er zijn veel factoren die van invloed kunnen zijn op de taal die door een persoon wordt gesproken, zoals een regio, plaats, jargon, uitspraak, enz. Zelfs hetzelfde woord kan een verschillende betekenis hebben, afhankelijk van de context. Om de computer slim genoeg te maken om een mens in zijn taal te begrijpen en ermee te werken, moet hij dus zodanig zijn ontworpen dat hij de flexibiliteit van de natuurlijke taal begrijpt. Het moet in staat zijn om te ontcijferen wat een persoon precies wil zeggen in een bepaalde context.
Met de kracht van machine learning kunnen computers natuurlijke taal leren. Meerdere sets tekst worden naar computers gevoerd en verwerken de sets met behulp van algoritmen voor tekstanalyse om de computer te leren hoe natuurlijke taal werkt.
Technieken die worden gebruikt bij natuurlijke taalverwerking:
Natuurlijke taalverwerking helpt bij het extraheren van waardevolle informatie uit een tekst en ervan te leren. Beschouw de onderstaande paragraaf als een voorbeeld
Company xtz airline biedt een behoorlijke service. Alle medewerkers zijn zeer coöperatief, vooral stewardess Nora, James en Liya. Het enige probleem met de vluchten is dat het heel vaak werd vertraagd. Soms worden vluchten ook geannuleerd.
Hieronder staan enkele van de technieken die worden gebruikt in NLP:
- Grammatica-inductie: het helpt bij het schrijven van de juiste grammatica. In het bovenstaande voorbeeld wordt het woord 'wordt' niet correct gebruikt en wordt het gemarkeerd wanneer het wordt gebruikt in de NLP-engine.
- S entimentanalyse: NLP wordt gebruikt om de positieve en negatieve aard van de zin te analyseren. In de bovenstaande paragraaf zijn bijvoorbeeld 'luchtvaartmaatschappij biedt behoorlijke service' en 'medewerkers zijn zeer coöperatief' zijn positieve opmerkingen, terwijl 'zeer vaak vertraging opgelopen' een negatieve opmerking is.
- Aspect Mining: NLP gebruikt aspect mining om te bepalen welk aspect positief is en welk aspect negatief is. In het bovenstaande voorbeeld is het personeel een positief aspect, terwijl de vluchtdienst een negatief aspect is.
- Naam Entiteit Herkenning: het wordt gebruikt om de namen van belangrijke personen, organisatie, plaats, datums, etc. te herkennen. Voorbeeld, xyz airlines, Nora, James en Liya .
- Samenvatting: NLP kan ook worden gebruikt om tekst samen te vatten en een crux van de tekst te bieden. Het geeft zinnen op basis van hun gelijkenis met andere zinnen. Zo wordt de zin met de hoogste rang in de samenvatting opgenomen.
- Onderwerpherkenning: NLP analyseert de tekst en vindt het onderwerp waarop de tekst voornamelijk betrekking heeft. Het haalt enkele trefwoorden op en categoriseert ze onder een onderwerp. In de bovenstaande tekst zijn de twee hoofdonderwerpen bijvoorbeeld "Medewerker" en "Vluchten".
- Conversie van tekst naar tekst: als de bovenstaande paragraaf een reactie was op een feedbackoproep, kan deze worden opgenomen en omgezet in tekst. Hierna kan het verder worden geanalyseerd op serviceverbeteringen.
Werking van natuurlijke taalverwerking:
NLP, hoewel een deel van AI technieken voor machinaal leren gebruikt om informatie te extraheren en daarvan te leren. Machine learning-algoritme werkt op de basis van leren tijdens het uitvoeren. NLP blijft ook leren op basis van gegeven input. Dat is de reden waarom NLP ondanks fouten en veel voorkomende taalstijlen de neiging heeft om correct te voorspellen wat de gebruiker wil zeggen. Hieronder zijn de stappen van NLP:
- Lexicale analyse: Lexicale analyse betekent het hele tekstsegment in zinnen, woorden verdelen en hun betekenis analyseren.
- Syntactische analyse: deze methode omvat de associatie van woorden met andere woorden, hun rangschikking in de zin en hun relatieve betekenis.
- Semantische analyse: in deze analyse wordt de zinvolheid van de zin gecontroleerd.
- Discoursintegratie: deze methode analyseert de relatieve betekenis van zinnen en hun associatie met andere zinnen.
- Pragmatische analyse: deze methode houdt zich bezig met de werkelijke betekenis van de zin.
Het belang van natuurlijke taalverwerking:
De hoeveelheid online beschikbare gegevens neemt met de dag toe. Het meeste is ongestructureerde tekst. Het is een uitdagende taak om waardevolle informatie uit deze gegevens te halen. NLP kan in dit geval worden gebruikt.
NLP-technieken kunnen worden gebruikt voor conversie van spraak naar tekst, voor degenen die niet kunnen typen, kunnen NLP gebruiken om dingen te documenteren. NLP-analyse kan worden gebruikt om sentiment te analyseren en helpt bedrijven bij het bereiken van klanttevredenheid. IT helpt gebruikers die niet vertrouwd zijn met technologie, er gemakkelijk mee te werken.
Gebruik van natuurlijke taalverwerking:
Hieronder vindt u enkele voorbeelden van het gebruik van NLP:
- Sentiment Analyzer
- Spraak naar tekst
- Spraakherkenning
- Tekstclassificatie
- Samenvatting van het document
- Vraag antwoord
- Spellingcheck
- Grammatica controleren
Voorbeelden van NLP:
De afgelopen jaren zijn technologietrends zoals kunstmatige intelligentie populair geworden. Er zijn inspanningen gedaan om een computer net zo slim te maken als een mens. Dit heeft tot op zekere hoogte succes geboekt. NLP maakt deel uit van dergelijke inspanningen. Hieronder vindt u enkele voorbeelden van NLP:
- Amazon Alexa (machinevertaling)
- Google Assistent (spraakherkenning)
- Grammaticaal (om grammaticale fouten te controleren)
- Chatbot (vraag / antwoord)
- Zoeken Autocomplete
- Spellingcontrole (spellingcontrole)
- Klantenservice chatbot
- Robots die acties uitvoeren op commando
- Auto assistent
Conclusie
NLP speelt een cruciale rol in machine-mens interactie. In de toekomst zien we steeds meer ontwikkeling op dit gebied. Het kan het dagelijkse leven eenvoudiger en slimmer maken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Wat is natuurlijke taalverwerking. Hier hebben we de werking van Natural Language Processing, de toepassing ervan op verschillende gebieden, technieken en enkele voorbeelden besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Inleiding tot NLP
- NLP Interviewvragen met antwoorden
- Wat is tekstwinning?
- NLP in Python