Kezdjük az NLP standard definíciójával – A nyelvészet, a számítástechnika és a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely a számítógépek és az emberi nyelvek közötti kölcsönhatásokkal foglalkozik, különös tekintettel arra, hogyan kell programozni a számítógépeket nagy mennyiségű természetes nyelvi adat feldolgozására és elemzésére. .(forrás: Wikipédia)

Az NLP mögött meghúzódó fő téma a számítógépek nyelvének tanítása, nem kódoló nyelvek, hanem emberi nyelvek. Az ötlet az, hogy a gépek (számítógépek) megértsék a természetes nyelvet, és természetes nyelven kommunikáljanak velünk. Az NLP a mesterséges intelligencia olyan területe, amely 1940-ben, a második világháború környékén indult, és a következő néhány évtizedben lassú növekedést mutatott, mígnem 2000 körül a gépi tanulási modellek képbe kerültek, és lökést adott a korábban használt heurisztikus modelleknek és a kutatás fejlesztésének. területén. Az NLP előtérbe helyezésének fő elismerése azonban a mély tanulásé. Miután az ImageNet versenyből ismertté vált, a mély tanulási architektúra megtalálta az alkalmazását az NLP-ben, és exponenciálisan kiterjesztette ezt a területet. Jelenleg az NLP alkalmazásainak és modelljeinek széles skálája áll rendelkezésünkre, és folyamatosan fejlesztjük a kutatást. Ezekről a következő részekben fogunk beszélni.

NLP szükségessége: A neuropszichológiában, a nyelvészetben és a nyelvfilozófiában a természetes nyelv vagy közönséges nyelv minden olyan nyelv, amely természetes módon fejlődött ki az emberekben a használat és az ismétlés során, tudatos tervezés vagy tervezés nélkül. előre megfontoltság. A természetes nyelv különböző formákat ölthet, például beszédet vagy jeleket. Megkülönböztetik a konstruált és formális nyelvektől, például a számítógépek programozására vagy a logika tanulmányozására használt nyelvektől.

Egyszerűbben fogalmazva azt mondhatjuk, hogy az emberek fejlődése során valamilyen kommunikációs technikát használtak, többnyire verbális vagy jelbeszédet. Idővel ezek a technikák is fejlődtek, és természetes nyelvek formáját öltötték. Jelenleg közel 6500 nyelvet használnak a világon. De ezek a nyelvek különböznek a konstruált nyelvektől. A természetes nyelvek évek során fejlődtek ki, és olyan kommunikációs eszközök, amelyeket nagyobb csoportok alkalmaznak saját kényelmük érdekében, míg a konstruált nyelvek speciális feladatokra készültek, mint például a programozási nyelvek, amelyek nem kommunikációs eszközök az emberek számára, hanem szabályok meghatározására jöttek létre. a számítógépekkel való kommunikáció során. Mivel egyben kommunikációs mód is, még mindig nyelveknek hívják őket, csak nem természetesek.

Az emberi evolúció egyik fő tényezője a kommunikáció, amely sok éven át segítette az emberek fejlődését. A kommunikáció minden formája, legyen szó könyvről, verbális vagy jelnyelvről, fontos szerepet játszott a világ megértésében, és lehetővé tette számunkra, hogy megosszuk gondolatainkat másokkal, és továbbadjuk azokat a következő generációnak. Előrehaladásunk másik fontos tényezője a gépek, és társadalmunk exponenciális növekedése nagyrészt a gépeknek köszönhető. Továbbra is segíteni fognak abban, hogy fejlődjünk, és fejlettebbé és technológiaibbá tegyük a világot.

Mindkét eszköz a legmagasabb szinten működik, de mi a következő lépés? A válasz NLP. Ez egy olyan keretrendszer, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék a természetes nyelvet, és képesek legyenek velünk kommunikálni. A fejlett gépeket még a modern világban sem tudja kezelni senki; nem elég okosak, vagy nem ismerik egy normális emberi lény nyelvét. Instrukciókat kell kapniuk az emberektől konstruált nyelven, és ugyanúgy kell válaszolniuk, és ezeket a gépeket csak olyan akadémikusok programozhatják, akik sok éven át tanulnak, hogy megtanulják ezeket az ötleteket és nyelveket, hogy kezeljék vagy kódolják ezeket a gépeket.

Az NLP megpróbálja áthidalni a kommunikációs szakadékot egy normális ember és egy gép között. Lehetővé teszi egy normális ember számára, hogy úgy kommunikáljon egy géppel, mint egy másik személlyel, és hatékonyan használja a gépet. Ennek a folyamatnak még nem a kezdeti szakaszában vagyunk. Néhány lépést már tettünk ebbe az irányba, és az Alexa, a Siri vagy a Cortana a bizonyíték arra, hogy a normál ember természetes nyelven tud kommunikálni a gépekkel, amit a gép megért, majd reagál is rá. Ennek azonban, mint tudjuk, vannak korlátai, amelyek az NLP területén történő előrelépés segítségével teljesíthetők.

Valós alkalmazások:Az NLP korlátlan alkalmazásai között megvitatjuk a jelenleg elérhető főbb alkalmazások némelyikét.

  1. Kontextus szerinti hirdetések : Remélem, a legtöbben elgondolkodtak azon, hogy a barátaival vagy családjával folytatott bármilyen témában folytatott beszélgetést követően hogyan lehet üzenetet/hívást vagy személyes csevegést jelenteni, amikor megnyitja kedvenc mobilalkalmazásait vagy webhelyét, elkezdenek megjelenni a olyan témákat, amelyeket megvitatott, vagy akár az Ön által megvitatott ötlethez kapcsolódnak, és elkezdenek olyan eszközökkel vagy dolgokkal kapcsolatos hirdetéseket megjeleníteni, amelyek leginkább kapcsolódnak a hírfolyamban megjelenő témákhoz. Ez mind kontextuális reklám, és ezeknek a hirdetéseknek az egyik fő összetevője az NLP. Segíti a cégeket abban, hogy megismerjék, mi érdekli Önt, és segít nekik az ezekhez az elemekhez kapcsolódó hirdetések közvetítésében, manapság hatalmas iparág, és minden közösségi kommunikációs platformmal rendelkező nagyvállalat használja ezeket a technikákat.
  2. E-mail kliensek: Az összes e-mail kliens már a mesterséges intelligencia korszaka előtt NLP-t használt a spam e-mailek kiszűrésére, de akkor még nem volt híres. Mindig is volt ez a spamszűrő, ami nem volt túl pontos, mert heurisztikus megközelítéseket használnak (az NLP egyik kiindulási technikája, amelyet még mindig használnak, erről a következő részekben fogunk beszélni). De manapság láthatja, hogy sokkal jobb e-mail szűrői vannak a gépi tanulásnak és az NLP területén elért mély tanulásnak köszönhetően.
  3. Közösségi média : Minden közösségi média platform igyekszik tisztán tartani a platformját, és kerülni minden olyan tartalmat, amely gyűlöletbeszédet vagy negatív érzelmet tartalmaz. Manuálisan lehetetlen kiszűrni az egyes bejegyzéseket a közösségi média platformokon, mivel nagyon sok ember csatlakozik ezekhez a platformokhoz. Az NLP segít a vállalatoknak olyan eszközöket építeni, amelyek automatikusan kiszűrik a tartalmat ember nélkül.
  4. Keresőmotorok : Az NLP-t az elmúlt két évtizedben használták a keresőmotorok területén. A különbség azonban most az, hogy a technológiák a heurisztikus megközelítésektől a mély tanulási modellekig fejlődtek. A vállalatok új módszereket is találtak a keresési eredmények optimalizálására, sőt a megoldásokat közvetlenül a felhasználóknak mutatják meg az oldalakkal együtt, hogy további információkat találjanak a lekérdezéseikkel kapcsolatban.
  5. Chatbotok: Az NLP egyik leghírhedtebb alkalmazása a chatbotok, mindannyiunknak beszélnünk kell a chatbottal az életünkben, és tudnunk kell, mennyire bosszantóak, mivel nem túl rugalmasak, de az NLP terén előrehaladtával fejlődnek, és hamarosan emberi technikusként tud majd segíteni nekünk.

Végül, az NLP-nek sok más alkalmazása is létezik, amelyekkel biztos vagyok benne, hogy mindannyian mindennap találkoznak. Jó gyakorlat lehet felsorolni tíz helyet, ahol szerinted az NLP-t használják a mai világban, és 10 helyet, ahol használható. Hozzájárul a kritikai gondolkodás fejlesztéséhez, és kiszélesíti a természetes nyelvi feldolgozás perspektíváját.

Gyakori NLP-feladatok : Ebben a részben felsoroljuk az NLP-vel kapcsolatos összes feladatot és azok rövid leírását, hogy jobban elmagyarázzuk az egyes feladatokat.

  1. Szöveg/dokumentum osztályozás: Az NLP egyik fő feladata a mondatok vagy bekezdések osztályozása különböző témák alapján. Tegyük fel például, hogy vannak hírcikkeink, és meg kell találnunk, hogy melyik cikk melyik rovathoz tartozik. A szöveges osztályozás segítségével az egyes cikkeket különböző kategóriákba sorolhatjuk tartalmuk alapján, például sport, politika, foglalkoztatás stb.

2. Érzelemelemzés: A hangulatelemzés célja bármely szöveg vagy cikk mögötti érzelmek feltárása. Alkalmazástól függően többféle szinten működhet. A hangulatelemzés egyik példája egy termékre vonatkozó értékelések elemzése, hogy megtudja, hány ember pozitív egy termékkel kapcsolatban.

3. Információ visszakeresés: Az információ-visszakeresési feladat mögött az a fő gondolat, hogy nagy szövegrészekből információt kinyerjünk, és erőfeszítést takarítunk meg az összes dokumentumon átmenő információ manuális kereséséhez, ami sok időt és erőfeszítést igényel. Ezt széles körben használják a keresőmotorokban, hogy megtudják a felhasználó által keresett pontos információkat, majd a keresőmotorok megfeleltetik a nagy adatbázisban lévőkkel, hogy a lehető legtöbb pontosságot és relatív eredményeket kapják.

4. A beszéd címkézése: a szöveg előfeldolgozási lépéseinek egyike, amelyet más NLP-vel és AI-val kapcsolatos alkalmazásokban használnak. A feladat mögött az az ötlet, hogy megjelöljük a mondatban szereplő egyes szavak jelentését, majd megértsük a mondat jelentését. Széles körben használják a chatbotokban, mivel a chatbotban meg kell győződnünk arról, hogy a gépek megértik, mit kér tőlük a felhasználó.

5. Nyelvfelismerés és gépi fordítás: Ez a feladat két kategóriára oszlik, először a bemeneti nyelv észlelése, majd a második rész a nyelv lefordítása és a kimenet megadása a kért nyelvi modellben. Például a Google fordító ezt a technikát használja a fordítási platformjához. Számos más alkalmazásban is használják támogató eszközként.

6. Beszélgetési ágensek: Jelenleg két fő típusú társalgási ágens áll rendelkezésre, az egyik szöveges, a másik pedig beszédalapú, és mindegyikünknek volt kapcsolata velük. Korábban, sőt egyes ügynökök feltételek logikán dolgoztak, vagy észlelhető, hogy ha-else logikát építettek beléjük, de az ügynök újabb verzióit gépi tanulási modellekkel képezik ki, hogy jobb szolgáltatásokat és funkcionalitást tegyenek lehetővé az emberekkel való interakcióhoz.

7. Tudásgráf és minőségbiztosítási rendszerek: Ez tulajdonképpen egy olyan technika, amellyel egy hatalmas információs adatbázist lehet létrehozni, amelyben minden entitás összekapcsolódik, hogy létrehozzon egy gráfszerű struktúrát, és elmentse az információkat, amelyek kérés szerint lehívhatók, hogy információt találjanak a grafikonból. A Google keresőmotorja ennek a feladatnak a fő példája, náluk van a legnagyobb, grafikonszerű felépítésű adatbázis, és ezt használják arra, hogy közvetlenül erről a grafikonról gyűjtsenek le információkat, így nem is kell egy weboldalra felmenni információért.

Az NLP-feladatok listája nem teljes, több feladatunk is van, például szövegösszegzés, témamodellezés, helyesírás-ellenőrzés, nyelvhelyesség-javítás és szöveggenerálás stb. Az NLP jelenleg nagyon gyorsan fejlődik a gépi tanulási modellezés fejlődésével.

Ezzel befejeződik az NLP bevezetésének első része, és folytatjuk a többi témakörrel, ahol a bejegyzés második részében az NLP megközelítéseit és kihívásait tárgyaljuk. Kérem, jelezze, ha bármilyen javaslata van.

Köszönöm !!