Natural Language Processing (NLP) — это новая технология, которая порождает различные формы ИИ, которые мы видим в настоящее время, и ее использование для создания бесшовного, а также интерактивного интерфейса между людьми и машинами будет оставаться главным приоритетом для сегодняшнего и завтрашнего дня. все более познавательные приложения. Здесь мы собираемся обсудить некоторые из очень полезных приложений НЛП.
Машинный перевод
Машинный перевод (MT), процесс перевода одного исходного языка или текста на другой язык, является одним из наиболее важных приложений НЛП. Мы можем понять процесс машинного перевода с помощью следующей блок-схемы —
Типы систем машинного перевода
Существуют разные типы систем машинного перевода. Давайте посмотрим, что это за разные типы.
Двуязычная система MT
Двуязычные системы MT производят переводы между двумя конкретными языками.
Многоязычная система MT
Многоязычные системы MT производят переводы между любой парой языков. Они могут быть однонаправленными или двунаправленными по своей природе.
Подходы к машинному переводу (МТ)
Давайте теперь узнаем о важных подходах к машинному переводу. Подходы к МТ следующие:
Прямой подход к МТ
Это менее популярный, но самый старый подход MT. Системы, использующие этот подход, способны переводить SL (исходный язык) непосредственно в TL (целевой язык). Такие системы являются двуязычными и однонаправленными по своей природе.
Интерлингва подход
Системы, использующие подход Interlingua, переводят SL на промежуточный язык, называемый Interlingua (IL), а затем переводят IL в TL. Подход Интерлингва может быть понят с помощью следующей MT пирамиды —
Трансферный подход
Три этапа связаны с этим подходом.
-
На первом этапе тексты на исходном языке (SL) преобразуются в абстрактные SL-ориентированные представления.
-
На втором этапе SL-ориентированные представления преобразуются в эквивалентные целевые (TL) -ориентированные представления.
-
На третьем этапе создается окончательный текст.
На первом этапе тексты на исходном языке (SL) преобразуются в абстрактные SL-ориентированные представления.
На втором этапе SL-ориентированные представления преобразуются в эквивалентные целевые (TL) -ориентированные представления.
На третьем этапе создается окончательный текст.
Эмпирический подход МТ
Это новый подход для MT. В основном, он использует большое количество необработанных данных в форме параллельных корпусов. Необработанные данные состоят из текста и их переводов. Основанные на аналогах, основанные на примерах методы машинного перевода на основе памяти используют эмпирический подход MT.
Борьба со спамом
Одна из наиболее распространенных проблем в наши дни — нежелательные письма. Это делает спам-фильтры еще более важными, потому что это первая линия защиты от этой проблемы.
Система фильтрации спама может быть разработана с использованием функциональности НЛП с учетом основных ложноположительных и ложноотрицательных вопросов.
Существующие модели НЛП для фильтрации спама
Ниже приведены некоторые существующие модели НЛП для фильтрации спама.
N-грамм моделирование
Модель N-граммы — это N-символьный фрагмент более длинной строки. В этой модели N-граммы нескольких разных длин используются одновременно при обработке и обнаружении спама.
Слово Стемминг
Спамеры, генераторы спам-писем, обычно меняют один или несколько символов атакующих слов в своих спамах, чтобы они могли нарушать фильтры спама на основе контента. Вот почему мы можем сказать, что контентные фильтры бесполезны, если они не могут понять значение слов или фраз в электронном письме. Чтобы устранить такие проблемы при фильтрации спама, разработана основанная на правилах методика определения слов, которая может сопоставлять слова, которые похожи и звучат одинаково.
Байесовская классификация
Теперь это стало широко используемой технологией для фильтрации спама. Количество слов в электронном письме измеряется по сравнению с его типичным появлением в базе данных нежелательных (спам) и законных (ветчина) сообщений электронной почты в статистическом методе.
Автоматическое суммирование
В эту цифровую эпоху самое ценное — это данные, или вы можете сказать информацию. Однако действительно ли мы получаем полезную информацию и требуемое количество информации? Ответ «НЕТ», потому что информация перегружена, и наш доступ к знаниям и информации намного превосходит наши возможности ее понять. Мы остро нуждаемся в автоматическом обобщении текста и информации, потому что поток информации через Интернет не остановится.
Обобщение текста может быть определено как метод создания короткого и точного резюме более длинных текстовых документов. Автоматическое суммирование текста поможет нам с актуальной информацией за меньшее время. Обработка естественного языка (НЛП) играет важную роль в разработке автоматического обобщения текста.
Вопрос-ответ
Другое основное применение обработки естественного языка (NLP) — это ответы на вопросы. Поисковые системы ставят информацию о мире у нас под рукой, но им все еще не хватает, когда речь идет о том, чтобы отвечать на вопросы людей на их естественном языке. У нас есть крупные технологические компании, такие как Google, которые также работают в этом направлении.
Ответ на вопрос является дисциплиной информатики в областях ИИ и НЛП. Основное внимание уделяется созданию систем, которые автоматически отвечают на вопросы, заданные людьми на их естественном языке. Компьютерная система, которая понимает естественный язык, обладает способностью программной системы переводить предложения, написанные людьми, во внутреннее представление, чтобы система могла генерировать правильные ответы. Точные ответы могут быть получены путем синтаксического и семантического анализа вопросов. Лексический разрыв, неоднозначность и многоязычие — вот некоторые из проблем, с которыми НЛП сталкивается при построении хорошей системы ответов на вопросы.
Анализ настроений
Другим важным применением обработки естественного языка (NLP) является анализ настроений. Как следует из названия, анализ настроений используется для выявления настроений среди нескольких постов. Он также используется для определения настроения, когда эмоции не выражены явно. Компании используют анализ настроений, приложение обработки естественного языка (NLP), чтобы определить мнение и настроение своих клиентов в Интернете. Это поможет компаниям понять, что их клиенты думают о продуктах и услугах. Компании могут оценить свою общую репутацию по сообщениям клиентов с помощью анализа настроений. Таким образом, мы можем сказать, что помимо определения простой полярности, анализ настроений понимает чувства в контексте, чтобы помочь нам лучше понять, что стоит за выраженным мнением.