Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom analizowanie i rozumienie ludzkiego języka. Został sformułowany w celu tworzenia oprogramowania, które generuje i rozumie języki naturalne, tak aby użytkownik mógł prowadzić naturalne rozmowy z komputerem zamiast programowania lub języków sztucznych, takich jak Java czy C.
Przełamywanie przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to krok w realizacji większej misji sektora technologicznego – mianowicie wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) do uproszczenia sposobu, w jaki działa świat. Świat cyfrowy okazał się punktem zwrotnym dla wielu firm, ponieważ populacja coraz bardziej obeznana z technologią znajduje nowe sposoby interakcji online ze sobą i z firmami. Media społecznościowe na nowo zdefiniowały znaczenie społeczności; kryptowaluta zmieniła standard płatności cyfrowych; Handel elektroniczny stworzył nowe znaczenie słowa wygoda, a przechowywanie w chmurze wprowadziło inny poziom zatrzymywania danych dla mas.
Dzięki sztucznej inteligencji dziedziny takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie się otwierają oczy na świat wszystkich możliwości. Uczenie maszynowe jest coraz częściej wykorzystywane w analizie danych, aby nadać sens dużym zbiorom danych. Służy również do programowania chatbotów do symulacji rozmów między ludźmi z klientami. Jednak te zaawansowane zastosowania uczenia maszynowego nie byłyby możliwe bez improwizacji przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Jak właściwie działa NLP?
NLP łączy sztuczną inteligencję z lingwistyką obliczeniową i informatyką, aby przetwarzać ludzkie lub naturalne języki i mowę. Proces można podzielić na trzy części. Pierwszym zadaniem NLP jest zrozumienie języka naturalnego odbieranego przez komputer. Komputer wykorzystuje wbudowany model statystyczny do wykonywania procedury rozpoznawania mowy, która konwertuje język naturalny na język programowania. Czyni to poprzez rozbicie niedawnej mowy, którą słyszy, na małe jednostki, a następnie porównuje te jednostki z poprzednimi jednostkami z poprzedniej mowy. Wyjście lub wynik w formacie tekstowym statystycznie określa słowa i zdania, które zostały najprawdopodobniej wypowiedziane. To pierwsze zadanie nazywa się procesem zamiany mowy na tekst.
Następne zadanie nosi nazwę tagowania części mowy (POS) lub ujednoznaczniania kategorii słów. Ten proces elementarnie identyfikuje słowa w ich formach gramatycznych jako rzeczowniki, czasowniki, przymiotniki, czas przeszły itp., Używając zestawu reguł leksykonowych zakodowanych w komputerze. Po tych dwóch procesach komputer prawdopodobnie teraz rozumie znaczenie wygłoszonej mowy.
Trzecim krokiem wykonywanym przez NLP jest konwersja tekstu na mowę. Na tym etapie język programowania komputera jest konwertowany na format dźwiękowy lub tekstowy dla użytkownika. Na przykład chatbot zajmujący się wiadomościami finansowymi, który otrzymuje pytanie typu „Jak Google radzi sobie dzisiaj?” najprawdopodobniej przeskanuje internetowe witryny finansowe w poszukiwaniu akcji Google i może zdecydować się wybrać w odpowiedzi tylko takie informacje, jak cena i wielkość.
NLP próbuje uczynić komputery inteligentnymi, sprawiając, że ludzie wierzą, że wchodzą w interakcje z innym człowiekiem. Test Turinga, zaproponowany przez Alana Turinga w 1950 roku, stwierdza, że komputer może być w pełni inteligentny, jeśli potrafi myśleć i prowadzić rozmowę jak człowiek, a człowiek nie wie, że w rzeczywistości rozmawia z maszyną. Jeden komputer w 2014 r. Przebiegle zdał test – chatbot w osobie 13-letniego chłopca. Nie oznacza to, że inteligentnej maszyny nie da się zbudować, ale zarysowuje ona trudności nieodłącznie związane z sprawieniem, by komputer myślał lub rozmawiał jak człowiek. Ponieważ słowa mogą być używane w różnych kontekstach, a maszyny nie mają rzeczywistego doświadczenia, jakie ludzie mają do przekazywania i opisywania bytów słowami, może minąć trochę więcej czasu, zanim świat będzie mógł całkowicie pozbyć się języka programowania komputerowego.