Шта је НЛП?
НЛП је скраћеница за обраду природног језика. То је потпоље или грана вештачке интелигенције (АИ) која омогућава рачунарима да разумеју људске језике и обрађују их на вредан начин. То се тиче интеракције између природних језика људи као што су енглески и рачунари.
Дефиниција
Обрада природног језика помаже рачунарима да опажају, анализирају, разумеју и извлаче драгоцено значење из природних или људских говорних језика. Задаци попут превођења, аутоматског резимирања и вађења односа, препознавање говора, препознавање назива ентитета, сегментација теме и анализа осећања могу да раде програмери који користе обраду природног језика (НЛП). НЛП апликације су тешке или изазовне јер рачунар захтева од људи да комуницира с њима користећи програмске језике као што су Јава, Питхон итд. Који су структурирани и недвосмислени. Али, људски говорни језици су двосмислени и мењају се са регионалним или друштвеним променама, тако да је тешко обучити рачунаре да разумеју природне језике.
Разумевање
Много се тешкоћа суочава с обрадом природног језика, па је то тешко окарактерисано у рачунарској науци. Један од главних проблема са којим се суочава НЛП је тај што многе речи имају вишеструка значења. Људи их лако могу разликовати, али тешко су за рачунаре. На пример, реч 'табла' може значити даску за сечење, таблу или управну плочу. Разлика се разуме у реченици која јој претходи или речима које окружују таблу.
- Он је шеф одбора.
- Она је решила проблем на плочи.
Људи би лако разумели да се 'табла' у првој реченици односи на управни одбор, а у другој се односи на таблу, али то није случај са рачунарима.
Упркос овим потешкоћама, рачунари повећавају своју способност разумевања људских језика. Познавање различитих језичких области помаже да се убрза овај процес:
- Морфологија : То је проучавање формирања речи из основних или примитивних јединица.
- Морфем : односи се на основну јединицу значења на језику.
- Фонологија : То је проучавање система звукова.
- Синтакса : Односи се на начин на који су речи и изрази распоређени да формирају реченицу.
- Семантика: Односи се на значење речи и реченица.
- Прагматика : Односи се на разумевање, тумачење и употребу реченица у различитим ситуацијама.
- Дискурс : Односи се на то како претходна реченица утиче на значење или тумачење следеће реченице.
- Светско знање : Односи се на опште знање о свету.
Рад са НЛП-ом
Процес обраде природног језика може се извршити у три корака:
- Процес говора у текст.
- Означавање делом говора
- Претварање текста у говор.
Да разумемо сваки корак један по један:
1. Процес говора до текста:
Односи се на читање писаног текста људским или природним језиком. То је процес анализе и разумевања природног језика који рачунар добија као улаз. Рачунар користи разне алгоритме или уграђени статистички модел који врши препознавање говора који помаже претварању примљеног природног језика у програмски језик. То се обавља извођењем Лексичке анализе која целокупне примљене податке дели на мале реченице или речи.
2. Означавање дела или разграничење категорије речи:
У овом се процесу граматички облици као именице, придјеви, глаголи, десетине итд. Идентификују помоћу лексиконских правила која се називају синтактичка анализа . Такође црта тачно или речничко значење текста који се назива семантичка анализа . Такође врши дискурс Интеграција која тумачи значење реченице у складу са претходном реченицом.
3. Претварање текста у говор:
У овом кораку текст у програмском језику се претвара у текстуални или звучни формат вредан кориснику.
Предности НЛП-а
- Аутоматско сумирање
- Резолуција Цореференце
- Анализа дискурса
- Смањује терет учења синтаксе
- Није потребна обука
- Омогућује интеракцији непрограмерима с рачунарским системима
- Уобичајени синоними уноса могу се интерпретирати
- Бољи и ефикаснији резултати
- Обрада претраге говори шта тачно значи корисник
- Више вађења података значи више података за раст
- Може да изврши сложену претрагу
- Контекстуално разумевање
Потребне вештине
- Вештине програмирања
- Знање о машинском учењу
- Уобичајени проблеми са НЛП-ом
- НЛП алати
- Способност разумевања истраживачких радова
- Израда прототипа
- Способност за учење нових ствари
- Вештине софтверског инжењеринга
- Вероватноћа и статистика
- Језичко знање
- Рекурзивно неуронско умрежавање
Зашто користимо НЛП?
- За машинско превођење
- За аутоматско резимирање
- За анализу осећања
- За класификацију текста
- За одговор на питање
- За језичко моделирање
- За препознавање говора
- За генерисање натписа
- За препознавање именованог ентитета (НЕР)
- За дијељење говора
- За семантичко проверу
- За откривање парафразе
- За препознавање знакова
- За проверу правописа
- За Цхатботове
- За услуге купцима
- За тржишну интелигенцију
Како ће вам ова технологија помоћи у развоју каријере?
Растуће апликације и интересовање за област обраде природног језика створили су различите прилике за професионалце специјализоване за машинско учење, рачунарску лингвистику и науку о подацима. Велике компаније попут Гоогле, Фацебоок, Форте гроуп, Сони Ерицссон, Меррилл Линцх, Бритисх Аирваис, Саинсбури, ЈП Морган, Целтиц, Америцан Екпресс и Ернст & Иоунг и многе друге ангажују аналитичаре и стручњаке за обраду природног језика.
Различите улоге посла везане за обраду природног језика су НЛП научници, НЛП инжењер, НЛП архитекта, НЛП примењени истраживач, научник когнитивних података, Глас преко извођача и многи други. Просечна зарада за послове везане за обраду природног језика креће се од 76.343 УСД годишње до 142.912 УСД годишње.
Закључак
Ако сте заинтересовани за интеракцију са рачунарским системима и имате програмерско и језичко знање, тада вам је учење природног језика веома драгоцено. Због пораста података и потребе за интеракцијом са рачунаром, потреба за обрадом природног језика расте из дана у дан, а на тржиште стижу разне могућности за посао са згодним пакетима. Због тога постоји велики обим НЛП-а у будућности.
Препоручени чланци
Ово је водич за шта је НЛП. Овде смо разговарали о основним концептима, домету, вештинама, каријерном расту и предностима НЛП-а. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Алати за визуелизацију података
- Шта је МиСКЛ база података
- Хадооп база података
- Шта је технологија великих података?