NLP | Ondernemingsoektog | Outomatiese opsomming - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Toepassings vir natuurlike taalverwerking
Natuurlike taalverwerking is die tak van kunsmatige intelligensie wat handel oor die genereer, verstaan ​​en ontleed van die tale wat mense natuurlik gebruik om op gesproke en geskrewe wyse met rekenaars te kommunikeer deur natuurlike menslike tale in plaas van rekenaartale te gebruik. Kunsmatige intelligensie is die ingenieurswese en wetenskap om intelligente rekenaarprogramme en masjiene te bou en te bou. Dit beperk hom nie tot tegnieke wat biologies waarneembaar is nie en hou verband met die idee om rekenaars te gebruik om menslike intelligensie te verstaan.
Onlangse benaderings tot NLP is gebaseer op machine learning, waar data met elke aksie- en nie-aksievoeding in die leermasjien ingevoer word, en dan word die taak geoutomatiseer sonder om voortdurend menslike of handmatige inmenging te vereis. Masjienleer het rekenaars toegelaat om verborge insigte te vind deur gebruik te maak van algoritmes wat herhaaldelik verkry uit data wat aan hulle verskaf word, sonder om uitdruklik geprogrammeer te word waar om te soek. Die meeste navorsing word gedoen oor natuurlike taalverwerking draai om soek, veral ondernemingsoektogte. Dit is die vermoë van 'n rekenaarprogram om menslike spraak te verstaan ​​soos dit gepraat word.
NLP wat dikwels as rekenaarlinguistiek genoem word, het 'n paar take betrokke, soos die benoeming van entiteite, diepgaande analise, sinsegmentering, medeverwysingsresolusie, deel van die spraak-tagging en ontleding. Dit is die veld wat fokus op die interaksies tussen rekenaars en menslike taal. Dit sit by die kruising van kunsmatige intelligensie, rekenaarlinguistiek en rekenaarwetenskap. Vir enige soektog met natuurlike taalverwerking, sal die program self enige verkorte term of akronieme self herken. Die uitdaging lê waar rekenaars die manier waarop mense die taal gebruik en leer, moet verstaan. Die menslike taal is nie te eenvoudig nie en ook nie presies nie. Vir rekenaars om mensetaal te verstaan, moet hulle die konsepte en die verband daarmee met die woorde verstaan ​​om 'n sinvolle sin te skep. Beskou byvoorbeeld 'n stelling "Baba swaeltjies vlieg." Dit kan verskillende betekenisse hê, wat dit moeilik maak vir die program om die presiese betekenis daaragter te verstaan. Soos die woord vlieg of sluk as 'n werkwoord gebruik word, maak dit die baba as 'n byvoeglike naamwoord of 'n selfstandige naamwoord. In die verloop van menslike kommunikasie hang die betekenis van die sinne af van die begrip van die dubbelsinnigheid van elke persoon in mensetale en die konteks waarin dit gekommunikeer is. Dit is waar die sagteware geprogrammeer moet word om taalkundige en konteksstrukture te verstaan.
Deur NLP in te span, kan ontwikkelaars kennis struktureer en organiseer om take uit te voer soos vertaling, verhoudingsontginning, outomatiese opsomming, sentiment analise, onderwerpsegmentering, genoemde entiteitsherkenning, en spraakherkenning. NLP algoritmes is hoofsaaklik afgelei van machine learning algoritmes en NLP kan staatmaak machine learning in plaas daarvan om groot stelle reëls met die hand te kodeer, om hierdie reëls outomaties te leer deur 'n stel data soos 'n boek te ondersoek, 'n versameling sinne uit 'n groot datakorpus wat 'n statistiese afleiding maak. So basies hoe meer akkuraat sal 'n model wees as dit maksimum data ontleed. NLP word gebruik om teksverhuringsmasjiene te bestudeer om te verstaan ​​hoe mense interaksie het. Hierdie rekenaar-mens interaksie stel werklike toepassings soos sentiment analise, deel van die spraak-etikettering, outomatiese opsomming van teks, ekstraksie van verhoudings, herkenning van entiteite, onderwerp-ekstraksie, stam, en meer. NLP kan veral gebruik word in masjienvertaling, teksontginning en outomatiese beantwoording van vrae.
Afgesien van hierdie is 'n paar algemene toepassings van NLP: spelling en grammatikakontrole, optiese karakterherkenning (OCR), leksikograwe se gereedskap, skermlesers vir blinde en swaksiende gebruikers, dokumentgroepering, inligtingherwinning, beantwoording van vrae, eksamennasien, masjienvertaling, dokumentklassifikasie (filtrering, roetering), inligting-onttrekking, tekssegmentering, verslaggenerering (moontlik veeltalig), e-posbegrip, aanvullende en alternatiewe kommunikasie, dialoogstelsels, masjienondersteunde vertaling en dialoogstelsels. NLP word gebruik om dele van 'n sin te ondersoek om die grammatikale struktuur van 'n sin ten volle te verstaan. Dit behels die implementering van gevorderde dataverwerking tegnieke aan datastelle om spesifieke inligting daaruit te onttrek. Diep analise word dikwels gebruik in die farmaseutiese sektor, die wetenskaplike gemeenskap, finansiële sektor en biomediese industrieë. NLP word baie gebruik vir programme vir masjienvertaling waarin 'n menslike taal outomaties in 'n ander menslike taal vertaal word. In data-ontginning, 'n benoemde identiteit, wat een item beskryf uit ander stelle items word onttrek wat soortgelyke eienskappe het soos ouderdom, maatskappyname, telefoonnommers, voor- en vanne, adresse, e-posadresse, maatskappyname, ens. Daar is ontelbare voordele van natuurlike taalverwerking soos dit deur maatskappye gebruik kan word om die akkuraatheid van dokumentasie, die doeltreffendheid van dokumentasieprosesse te verbeter en die mees relevante inligting uit groot databasisse te herken.