NLP-teknologien vinder frem med en progressiv hastighed. Kombinationen af datalogi, informationsteknologi og kunstig intelligens kan potentielt fjerne sprogbarrierer. Med NLP-teknologien, uanset hvilket sprog der bruges til kommunikation, vil alle parter være i stand til at lytte og læse informationen på det sprog, de kender.
Natural Language Processing (NLP) træner computere til at forstå menneskelige sprog. Den bruger maskinlæring til løbende at lære og få mere viden. Som et resultat bliver NLP-AI-kombinationen smartere. Ved at bruge sine muligheder, som også øges gradvist, vil den blive mere dygtig og avanceret.
Hvad er Natural Language Processing (NLP)?
Naturlig sprogbehandling er en gren af kunstig intelligens, der bruger sin magt til at forstå lingvistik og lave smarte computerprogrammer. Disse programmer er i stand til at forstå tekst og talt kommunikation ligesom mennesker. Men NLP-teknologien har evnen til at lære og forstå flere sprog på én gang og oversætte dem til det sprog, du vælger.
NLP teknologi kombinerer computerlingvistik og regelbaseret modellering af sproget med maskinlæring og deep learning. Ved at bruge dette kan en computer kun forstå teksten eller lyden for at oversætte den til et andet sprog.
Selv i dag har vi flere eksempler på NLP i aktion, som f.eks Siri, Google Assistant, Google Translator, og nogle automatiske forslagsværktøjer. Forslagene fra Grammarly, mens du skriver e-mails eller i søgemaskiner, er alle aktiveret med NLP-teknologien.
Hvordan fungerer NLP-teknologi?
NLP-teknologien får et computerprogram til at forstå menneskelig tekst og tale. Da computere kun forstår det binære sprog bestående af 0'er og 1'er, havde vi brug for et system til først at få en computer til at forstå ord.
Til dette anvendes ordrepræsentation, hvor ord indkodes i computersproget. Der bruges flere teknikker til dette formål, og one-hot er en af disse teknikker.
Ud over dette bruges en række NLP-teknikker til at hjælpe en computer med at forstå menneskeligt sprog. Disse omfatter;
- Stængel: En proces, hvor lignende ord afkortes til deres oprindelsesord, som Finalize, fra Final ved at eliminere alfabeter én efter én.
- Lematisering: Dette er en teknik, hvorved ordene eroderes ned for at finde deres meningsfulde grundstruktur.
- Tokenisering: Med denne teknik bliver sætninger opdelt i mindre blokke for at identificere ord, symboler og tal fra dem.
- Sentimentanalyse: Det er her en computer forsøger at identificere tonen og følelserne bag sætningen.
- Disambiguation af ordsans: Denne teknik bruges til at afgøre, om det samme ord har forskellige betydninger, når det bruges i forskellige sammenhænge.
- Part of Speech (POS)-tagging: POS-tagging bruges til at kommentere hvert ord i teksten. Dette inkluderer at identificere verber, adverbier, substantiver, adjektiver og alle de andre dele af talen.
Ud over disse teknikker bruger et NLP-program også algoritmer til at forstå menneskeskabt tekst og tale. Det regelbaserede system bruges til at sætte reglerne for lingvistik til at analysere data.
Maskinlæring er en vigtig del af NLP, da den bruges til at se træningsdata til computerprogrammet. Ved at bruge disse data kan NLP-programmet justere dets tekst- og stemmegenkendelsesmønstre.
[Læs også: 15 bedste NLP-datasæt til at træne dine NLP-modeller]
Maskinoversættelse til Building NLP
Kan du forestille dig, hvordan verdens ledere er i stand til at deltage i møder, hvor alle taler deres sprog? Disse møder har et simultantolkningssystem, hvilket betyder, at computerprogrammer og menneskelige tolke arbejder sammen om at oversætte talen og derefter konvertere den til andre sprog efter behov.
Selvom dette kan være det nuværende ultimative mål for NLP-teknologien for at fjerne alle sprogbarrierer, vokser og udvikler denne teknologi stadig. NLP-teknologien gør dette muligt ved at bruge Machine Translation, som i det væsentlige bruger et computerprogram til at oversætte tekst og tale.
Maskinoversættelse har set fra et stadie, hvor unøjagtigheder var fremtrædende forbedringer med Neural Machine Translation (NMT). NMT har yderligere forbedret, hvordan NLP fungerer, og derved forbedret dets oversættelsesmuligheder.
Her er fordelene ved maskinoversættelse i NLP:
- NLP-programmer kan nu læse og oversætte bøger, websteder og produktdetaljer på få sekunder.
- Det har væsentligt reduceret omkostningerne og indsatsen til oversættelse.
- Nøjagtighedsniveauet er også steget med brugen af maskinlæringsalgoritmer.
- Virksomheder kan nu tilpasse oversættelsesprocessen efter deres krav.
Dette er muligt, fordi NMT udnytter deep learning-metoder som tilbagevendende neurale netværk (RNN) og opmærksomhedsmekanismer. Disse forbedrer mulighederne for et NLP-program og øger dets rækkevidde af forståelse af sproglige regler, mønstre og behandlingshastighed for lange sætninger og sætninger med komplekse strukturer.
NMT hjælper et program med at konvertere ord til vektorer ved at placere semantisk lignende ord sammen. Ved at generere en sekvens af vektorer eller ord, genererer programmet en sætning. Herfra bruger den encoder-decoder-rammen til at kortlægge inputsætningen i et vektorrum, og dekoderen sender den oversatte sætning til grænsefladen.
Konklusion
Kombinationen af NLP, NMT, neurale netværk og deep learning-mekanismer bringer betydelige forbedringer i tekst- og talegenkendelse og oversættelse. Selv med alle fremskridt på dette område, er menneskelige tolke og redaktører forpligtet til at opretholde balancen. For virksomheder og virksomheder, der ønsker at have deres eget tolkesystem, kontakt Shaip for samtale AI-baserede skræddersyede løsninger udstyret med NLP og maskinoversættelse.
