Elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer per elaborare quello che stiamo dicendo in comandi che si possono eseguire. Scopri come le basi di come funziona e come viene utilizzato per migliorare la nostra vita.
Che Cosa È L’Elaborazione Del Linguaggio Naturale?
Se è Alexa, Siri, Google Assistente, Bixby, o Cortana, tutti con uno smartphone o smart altoparlante è attivato dalla voce assistente al giorno d’oggi. Ogni anno, questi assistenti vocali sembrano arrivare meglio a riconoscere ed eseguire le cose che dicono loro di fare. Ma vi siete mai chiesti come questi assistenti processo le cose che stiamo dicendo? Riescono a fare questo grazie alla Elaborazione del Linguaggio Naturale, o PNL.
Storicamente, la maggior parte del software è stato solo in grado di rispondere a un insieme fisso di comandi specifici. Un file per aprirlo perché hai cliccato Aperto, o in un foglio di calcolo di una formula basata su determinati simboli e formula i nomi. Un programma comunica utilizzando il linguaggio di programmazione che è stato codificato, e quindi produrre un output quando viene dato l’input che riconosce. In questo contesto, le parole sono come un insieme di diverse leve meccaniche che danno sempre l’output desiderato.
Questo è in contrasto con lingue umane, che sono complessi, non strutturati, e una moltitudine di significati basati sulla struttura della frase, il tono, l’accento, il timing, la punteggiatura e il contesto. Elaborazione del Linguaggio naturale è una branca dell’intelligenza artificiale che tenta di colmare tale divario tra ciò che una macchina riconosce come input e il linguaggio umano. Questo è così che quando si parla o di tipo naturale, la macchina produce un output in linea con quello che abbiamo detto.
Questo viene fatto prendendo una grande quantità di punti di dati per ricavare il significato dei vari elementi del linguaggio umano, sulla cima dei significati delle singole parole. Questo processo è strettamente legato al concetto di apprendimento automatico, che consente ai computer per saperne di più come ottenere più punti di dati. Che è il motivo per cui la maggior parte del trattamento del linguaggio naturale macchine che interagiscono con, spesso, sembrano di migliorare nel tempo.
Per illuminare il concetto meglio, diamo uno sguardo a due dei più alto livello di tecniche utilizzate in PNL per elaborare il linguaggio e informazioni.
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Tokenizzazione
Tokenizzazione significa dividere il discorso in parole o frasi. Ogni pezzo di testo è un token, e questi token sono ciò che appaiono quando il tuo discorso è trasformato. Sembra semplice, ma in pratica, è un processo difficile.
Diciamo che si sta utilizzando text-to-speech software, come la Google Keyboard, per inviare un messaggio ad un amico. Si desidera messaggio di “Meet me at the park.” Quando il telefono richiede la registrazione e processi attraverso Google text-to-speech algoritmo, Google deve quindi dividi quello che hai appena detto in token. Questi token sarebbe “incontro”, “me”, “a”, “i” e “parco”.
Le persone hanno diverse lunghezze di pause tra le parole, e le altre lingue non possono avere molto poco in termini di un segnale di pausa tra le parole. La suddivisione del processo varia drasticamente tra lingue e dialetti.
Diraspatura e Lemmatizzazione
Diraspatura e lemmatizzazione entrambi coinvolgono il processo di rimozione di aggiunte o varianti di una parola radice che la macchina in grado di riconoscere. Questo viene fatto per rendere l’interpretazione di un discorso coerente tra le diverse parole che significano tutti essenzialmente la stessa cosa, il che rende la PNL di elaborazione più veloce.
Derivante è una grezza e veloce processo che comporta la rimozione affissi da una parola radice, che si sono aggiunte a una parola collegata prima o dopo il root. Questo trasforma la parola in la più semplice forma di base, semplicemente la rimozione di lettere. Per esempio:
- “A piedi” si trasforma in “piedi”
- “Più veloce” si trasforma in “fast”
- “Gravità” si trasforma in “sever”
Come si può vedere, derivanti possono avere l’effetto di cambiare il significato di una parola del tutto. “Gravità” e “sever” non significano la stessa cosa, ma il suffisso “ità” è stato rimosso nel processo di stemming.
D’altra parte, lemmatizzazione è un più sofisticato del processo che comporta la riduzione di una parola alla loro base, noto come lemma. Questo prende in considerazione il contesto della parola e come viene utilizzato in una frase. Essa implica anche la ricerca di un termine in un database di parole e i loro rispettivi lemma. Per esempio:
- “Sono” si trasforma in “essere”
- “Operazione” si trasforma in “operare”.
- “Gravità” si trasforma in “grave”
In questo esempio, lemmatizzazione è riuscito a trasformare il termine “gravità” in “grave”, che è il suo lemma forma e parola radice.
NLP Casi d’Uso e il Futuro
Gli esempi precedenti iniziare solo graffiare la superficie di ciò che l’Elaborazione del Linguaggio Naturale è. Esso comprende una vasta gamma di pratiche e scenari di utilizzo, molti dei quali usiamo nella nostra vita quotidiana. Questi sono alcuni esempi di dove PNL è attualmente in uso:
- La scrittura facilitata: Quando si digita un messaggio sullo smartphone, si suggerisce automaticamente le parole che si inseriscono nella frase che hai usato prima.
- Traduzione automatica: Ampiamente usato di consumo servizi di traduzione, come Google Translate, per incorporare un alto livello di forma della PNL per elaborare il linguaggio da tradurre.
- Chatbots: la PNL è il fondamento per intelligente chatbots, soprattutto nel servizio al cliente, in cui possono assistere i clienti ed elaborare le loro richieste prima che faccia una persona reale.
C’è di più a venire. La PNL usa sono attualmente in fase di sviluppo e distribuito in campi come le notizie dei media, della tecnologia medica, il luogo di lavoro management e finanza. C’è una possibilità che si può essere in grado di avere un vero e proprio sofisticato conversazione con un robot in futuro.
Se siete interessati a saperne di più sulla PNL, ci sono un sacco di fantastiche risorse sul Verso Data Science blog o il Standford Nazionale Lingua Gruppo di Elaborazione che è possibile controllare.
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