Lidské jazyky jsou pro stroje těžko srozumitelné, protože zahrnují spoustu zkratek, různé významy, podvýznamy, gramatická pravidla, kontext, slang a mnoho dalších aspektů.
Ale mnoho obchodních procesů a operací využívá stroje a vyžaduje interakci mezi stroji a lidmi.
Vědci tedy potřebovali technologii, která by pomohla stroji dekódovat lidské jazyky a zjednodušila by strojem se je naučit.
Tehdy se objevilo zpracování přirozeného jazyka nebo algoritmy NLP. Vytvořil počítačové programy schopné porozumět různým lidským jazykům, ať už jsou slova psaná nebo mluvená.
NLP využívá pro zpracování jazyků různé algoritmy. A se zavedením algoritmů NLP se tato technologie stala klíčovou součástí umělé inteligence (AI), která pomáhá zefektivnit nestrukturovaná data.
V tomto článku proberu NLP a některé z nejdiskutovanějších algoritmů NLP.
Pojďme začít!
Table of Contents
Co je NLP?
Proces přirozeného jazyka (NLP) je obor informatiky, lingvistiky a umělé inteligence, který se zabývá interakcí mezi lidským jazykem a počítači. Pomáhá programovat stroje tak, aby mohly analyzovat a zpracovávat velké objemy dat spojených s přirozenými jazyky.
Jinými slovy, NLP je moderní technologie nebo mechanismus, který využívají stroje k porozumění, analýze a interpretaci lidského jazyka. Dává strojům schopnost porozumět textům a mluvené řeči lidí. S NLP mohou stroje provádět překlady, rozpoznávání řeči, sumarizaci, segmentaci témat a mnoho dalších úkolů jménem vývojářů.
Nejlepší na tom je, že NLP provádí veškerou práci a úkoly v reálném čase pomocí několika algoritmů, takže je mnohem efektivnější. Je to jedna z technologií, která kombinuje strojové učení, hluboké učení a statistické modely s výpočtovým modelováním založeným na lingvistických pravidlech.
Algoritmy NLP umožňují počítačům zpracovávat lidský jazyk prostřednictvím textů nebo hlasových dat a dekódovat jeho význam pro různé účely. Interpretační schopnost počítačů se vyvinula natolik, že stroje mohou dokonce porozumět lidským pocitům a záměrům za textem. NLP může také předvídat nadcházející slova nebo věty, které se uživateli vybaví, když píše nebo mluví.
Tato technologie je přítomna po desetiletí a postupem času byla vyhodnocena a dosáhla lepší přesnosti procesu. NLP má své kořeny spojené s oblastí lingvistiky a dokonce pomáhalo vývojářům vytvářet vyhledávače pro internet. Jak technologie postupem času pokročila, rozšířilo se i její využití NLP.
NLP dnes nachází uplatnění v široké škále oborů, od financí, vyhledávačů a business intelligence až po zdravotnictví a robotiku. Navíc NLP zašlo hluboko do moderních systémů; používá se pro mnoho populárních aplikací, jako je hlasově ovládaná GPS, chatboti zákaznických služeb, digitální pomoc, převod řeči na text a mnoho dalších.
Jak NLP funguje?
NLP je dynamická technologie, která používá různé metodologie k překladu složitého lidského jazyka pro stroje. Využívá především umělou inteligenci ke zpracování a překladu psaných nebo mluvených slov, aby jim počítače rozuměly.
Stejně jako lidé mají mozek pro zpracování všech vstupů, počítače využívají specializovaný program, který jim pomáhá zpracovat vstup na srozumitelný výstup. NLP při převodu funguje ve dvou fázích, kdy jednou je zpracování dat a druhou vývoj algoritmu.
Zpracování dat slouží jako první fáze, kdy jsou vstupní textová data připravena a vyčištěna tak, aby je stroj mohl analyzovat. Data jsou zpracována tak, aby poukazovala na všechny vlastnosti ve vstupním textu a byla vhodná pro počítačové algoritmy. Fáze zpracování dat v podstatě připravuje data ve formě, které stroj rozumí.
Techniky, které jsou součástí této fáze, jsou:
Zdroj: Amazonum
- Tokenizace: Vstupní text je segregován do malých forem tak, aby na nich NLP mohlo pracovat.
- Odstranění zastavovacích slov: Technika odstranění zastavovacích slov odstraní z textu všechna známá slova a převede je do formy, která zachová všechny informace v minimálním stavu.
- Lemmatizace a odvozování: Lemmatizace a odvozování způsobuje, že se slova zmenšují na jejich kořenovou strukturu, takže je pro stroje snadno zpracují.
- Part-of-Speech Tagging: Tímto způsobem jsou vstupní slova označena na základě jejich podstatného jména, přídavných jmen a sloves a následně jsou zpracována.
Poté, co vstupní data projdou první fází, další, stroj vyvine algoritmus, kde je může konečně zpracovat. Mezi všemi algoritmy NLP, které se používají pro zpracování předzpracovaných slov, jsou široce používány systémy založené na pravidlech a strojovém učení:
- Systémy založené na pravidlech: Zde systém využívá lingvistická pravidla pro konečné zpracování slov. Je to starý algoritmus, který se stále používá ve velkém měřítku.
- Systémy založené na strojovém učení: Jedná se o pokročilý algoritmus kombinující neuronové sítě, hluboké učení a strojové učení, aby rozhodl o vlastním pravidle pro zpracování slov. Protože algoritmus využívá statistické metody, rozhoduje o zpracování slov na základě trénovacích dat a v průběhu provádí změny.
Různé kategorie NLP algoritmů
Algoritmy NLP jsou algoritmy nebo instrukce založené na ML, které se používají při zpracování přirozených jazyků. Zabývají se vývojem protokolů a modelů, které umožňují stroji interpretovat lidské jazyky.
Algoritmy NLP mohou modifikovat svůj tvar podle přístupu AI a také tréninkových dat, kterými byly napájeny. Hlavním úkolem těchto algoritmů je využívat různé techniky k efektivní transformaci matoucích nebo nestrukturovaných vstupů na informované informace, ze kterých se stroj může učit.
Spolu se všemi technikami využívají algoritmy NLP principy přirozeného jazyka, aby byly vstupy pro stroj lépe srozumitelné. Jsou zodpovědní za pomoc stroji pochopit kontextovou hodnotu daného vstupu; v opačném případě nebude stroj schopen požadavek provést.
Algoritmy NLP jsou rozděleny do tří různých základních kategorií a modely umělé inteligence si vybírají kteroukoli z kategorií v závislosti na přístupu datového vědce. Jedná se o tyto kategorie:
#1. Symbolické algoritmy
Symbolické algoritmy slouží jako jedna z páteří NLP algoritmů. Ty jsou zodpovědné za analýzu významu každého vstupního textu a jeho následné využití k vytvoření vztahu mezi různými pojmy.
Symbolické algoritmy využívají symboly k reprezentaci znalostí a také vztahu mezi pojmy. Protože tyto algoritmy využívají logiku a přiřazují význam slovům na základě kontextu, můžete dosáhnout vysoké přesnosti.
Znalostní grafy také hrají klíčovou roli při definování pojmů vstupního jazyka spolu se vztahem mezi těmito pojmy. Díky své schopnosti správně definovat pojmy a snadno porozumět kontextům slov pomáhá tento algoritmus budovat XAI.
Symbolické algoritmy jsou však náročné na rozšíření souboru pravidel kvůli různým omezením.
#2. Statistické algoritmy
Statistické algoritmy mohou strojům usnadnit práci tím, že projdou texty, porozumí každému z nich a vyhledá jejich význam. Je to vysoce účinný algoritmus NLP, protože pomáhá strojům učit se o lidském jazyce rozpoznáváním vzorců a trendů v řadě vstupních textů. Tato analýza pomáhá strojům předvídat, které slovo bude pravděpodobně napsáno za aktuálním slovem v reálném čase.
Od rozpoznávání řeči, analýzy sentimentu a strojového překladu až po návrh textu, statistické algoritmy se používají v mnoha aplikacích. Hlavním důvodem jeho širokého použití je to, že může pracovat na velkých souborech dat.
Statistické algoritmy navíc dokážou zjistit, zda mají dvě věty v odstavci podobný význam a kterou z nich použít. Hlavní nevýhodou tohoto algoritmu je však to, že je částečně závislý na inženýrství složitých funkcí.
#3. Hybridní algoritmy
Tento typ algoritmu NLP spojuje sílu symbolických i statistických algoritmů a vytváří efektivní výsledek. Tím, že se zaměří na hlavní výhody a vlastnosti, může snadno negovat maximální slabinu obou přístupů, což je nezbytné pro vysokou přesnost.
Existuje mnoho způsobů, jak lze oba přístupy využít:
- Symbolické podporující strojové učení
- Strojové učení podporující symboliku
- Symbolické a strojové učení fungující paralelně
Symbolické algoritmy mohou podporovat strojové učení tím, že mu pomáhají trénovat model takovým způsobem, že musí vynaložit menší úsilí, aby se jazyk naučil sám. Přestože strojové učení podporuje symbolické způsoby, model ML může vytvořit počáteční sadu pravidel pro symboliku a ušetřit datové vědce od ručního vytváření.
Když však symbolické a strojové učení funguje společně, vede to k lepším výsledkům, protože může zajistit, že modely správně porozumí konkrétní pasáži.
Nejlepší NLP algoritmy
Existuje mnoho algoritmů NLP, které pomáhají počítači emulovat lidský jazyk pro porozumění. Zde jsou nejlepší NLP algoritmy, které můžete použít:
#1. Téma modelování
Zdroj obrázku: Scaler
Modelování témat je jedním z těch algoritmů, které využívají statistické techniky NLP k nalezení témat nebo hlavních témat z obrovského množství textových dokumentů.
V podstatě to pomáhá strojům při hledání předmětu, který lze použít pro definování konkrétní textové sady. Protože každý korpus textových dokumentů má v sobě mnoho témat, používá tento algoritmus jakoukoli vhodnou techniku k nalezení každého tématu posouzením konkrétních sad slovní zásoby.
Latentní dirichletová alokace je oblíbenou volbou, pokud jde o použití nejlepší techniky pro modelování témat. Je to algoritmus ML bez dozoru a pomáhá při shromažďování a organizování archivů velkého množství dat, což není možné pomocí lidské anotace.
#2. Shrnutí textu
Jedná se o vysoce náročnou techniku NLP, kde algoritmus shrnuje text stručně a také plynulým způsobem. Je to rychlý proces, protože sumarizace pomáhá extrahovat všechny cenné informace, aniž byste museli procházet každé slovo.
Sumarizaci lze provést dvěma způsoby:
- Sumarizace založená na extrakci: Způsobí, že stroj extrahuje z dokumentu pouze hlavní slova a fráze, aniž by upravil originál.
- Sumarizace založená na abstrakci: V tomto procesu se z textového dokumentu vytvářejí nová slova a fráze, které zobrazují všechny informace a záměry.
#3. Sentimentální analýza
Je to algoritmus NLP, který pomáhá stroji pochopit význam nebo záměr textu od uživatele. Je široce populární a používá se v různých modelech AI podniků, protože pomáhá společnostem pochopit, co si zákazníci myslí o jejich produktech nebo službách.
Díky pochopení záměru zákaznických textových nebo hlasových dat na různých platformách vám modely umělé inteligence mohou sdělit pocity zákazníků a pomoci vám k nim podle toho přistupovat.
#4. Extrakce klíčových slov
Extrakce klíčových slov je další populární NLP algoritmus, který pomáhá při extrakci velkého počtu cílených slov a frází z obrovského souboru textových dat.
K dispozici jsou různé algoritmy extrakce klíčových slov, které zahrnují populární názvy jako TextRank, Term Frequency a RAKE. Některé z algoritmů mohou používat slova navíc, zatímco některé mohou pomoci při extrakci klíčových slov na základě obsahu daného textu.
Každý z algoritmů extrakce klíčových slov využívá své vlastní teoretické a základní metody. Je to přínosné pro mnoho organizací, protože pomáhá při ukládání, vyhledávání a načítání obsahu z rozsáhlého nestrukturovaného souboru dat.
#5. Znalostní grafy
Pokud jde o výběr nejlepšího algoritmu NLP, mnozí zvažují algoritmy znalostních grafů. Je to vynikající technika, která využívá trojnásobek pro ukládání informací.
Tento algoritmus je v podstatě směsí tří věcí – předmětu, predikátu a entity. Vytvoření znalostního grafu však není omezeno na jednu techniku; místo toho vyžaduje více technik NLP, aby byly efektivnější a podrobnější. Předmětový přístup se používá pro extrahování uspořádaných informací z hromady nestrukturovaných textů.
#6. TF-IDF
TF-IDF je statistický algoritmus NLP, který je důležitý při hodnocení důležitosti slova pro konkrétní dokument, který patří do rozsáhlé sbírky. Tato technika zahrnuje znásobení charakteristických hodnot, kterými jsou:
- Frekvence výrazů: Hodnota frekvence výrazů udává celkový počet případů, kdy se slovo v konkrétním dokumentu objeví. Zastavovací slova mají obecně v dokumentu vysokou frekvenci.
- Inverzní frekvence dokumentů: Inverzní frekvence dokumentů na druhé straně zvýrazňuje výrazy, které jsou vysoce specifické pro dokument, nebo slova, která se v celém korpusu dokumentů vyskytují méně.
#7. Slova Cloud
Words Cloud je jedinečný NLP algoritmus, který zahrnuje techniky pro vizualizaci dat. V tomto algoritmu jsou důležitá slova zvýrazněna a poté jsou zobrazena v tabulce.
Základní slova v dokumentu jsou vytištěna většími písmeny, zatímco nejméně důležitá slova jsou zobrazena malým písmem. Někdy ty méně důležité věci nejsou na stole ani vidět.
Výukové zdroje
Kromě výše uvedených informací, pokud se chcete o zpracování přirozeného jazyka (NLP) dozvědět více, můžete zvážit následující kurzy a knihy.
#1. Data Science: Zpracování přirozeného jazyka v Pythonu
Tento kurz od Udemy je vysoce hodnocen studenty a pečlivě vytvořený společností Lazy Programmer Inc. Naučí vás vše o NLP a NLP algoritmech a naučí vás, jak psát analýzu sentimentu. S celkovou délkou 11 hodin a 52 minut získáte přístup k 88 přednáškám.
#2. Zpracování přirozeného jazyka: NLP s transformátory v Pythonu
S tímto oblíbeným kurzem Udemy se nejen naučíte NLP s modely transformátorů, ale také získáte možnost vytvářet vyladěné modely transformátorů. Tento kurz vám poskytne kompletní pokrytí NLP s 11,5 hodinami videa na vyžádání a 5 články. Kromě toho se seznámíte s technikami vytváření vektorů a předzpracováním textových dat pro NLP.
#3. Zpracování přirozeného jazyka pomocí transformátorů
Tato kniha byla poprvé vydána v roce 2017 a jejím cílem bylo pomoci datovým vědcům a kodérům dozvědět se o NLP. Jakmile začnete číst knihu, dostanete se k sestavování a optimalizaci modelů transformátorů pro mnoho úloh NLP. Dozvíte se také, jak můžete využít transformátory pro učení mezijazyčného přenosu.
#4. Praktické zpracování přirozeného jazyka
Prostřednictvím této knihy autoři vysvětlili úkoly, problémy a přístupy k řešení pro NLP. Tato kniha také učí o implementaci a vyhodnocování různých aplikací NLP.
Závěr
NLP je nedílnou součástí moderního světa umělé inteligence, která pomáhá strojům porozumět lidským jazykům a interpretovat je. Algoritmy NLP jsou užitečné pro různé aplikace, od vyhledávačů a IT po finance, marketing a další.
Kromě výše uvedených podrobností jsem také uvedl některé z nejlepších kurzů a knih NLP, které vám pomohou zlepšit vaše znalosti NLP.