Giới thiệu NLP-Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Giới thiệu NLP-Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Rate this post

Hôm nay, trong hành trình Trí tuệ nhân tạo với Python , chúng ta sẽ thảo luận về Hướng dẫn NLP, chúng ta sẽ thảo luận về những điểm thô sơ của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng ta sẽ bắt đầu phần hướng dẫn NLP với định nghĩa NLP và phần giới thiệu ngắn gọn.

Các bài viết liên quan:

Sau đó, chúng ta sẽ hướng tới các thành phần, thư viện và lợi ích của ngôn ngữ xử lý tự nhiên. Ngoài ra, chúng ta sẽ thảo luận về các Ứng dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên , các ví dụ NLP và các công cụ. 

Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn NLP.

Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tình cờ được gọi là NLP. Đây là một lĩnh vực của AI liên quan đến cách máy tính và con người tương tác và cách lập trình máy tính để xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.

Điều này phải đối mặt với một số thách thức như nhận dạng giọng nói, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

NLP là tất cả về việc phát triển các ứng dụng và dịch vụ có thể hiểu được ngôn ngữ của con người.Hướng dẫn NLP – NLP là gì?

Theo thuật ngữ của người dân, NLP là một cách để máy tính phân tích ngôn ngữ của con người và rút ra ý nghĩa hữu ích từ nó. Nó cho phép bạn tổ chức và cấu trúc kiến ​​thức để cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ sau-

  • Tóm tắt tự động
  • Dịch
  • Nhận dạng đối tượng được đặt tên
  • Khai thác mối quan hệ
  • Phân tích cảm xúc
  • Nhận dạng giọng nói
  • Phân đoạn chủ đề

NLP phân tích văn bản và cho phép máy móc hiểu cách chúng ta nói. Nó xem xét cấu trúc phân cấp của ngôn ngữ và thực hiện các nhiệm vụ như sửa ngữ pháp, chuyển lời nói thành văn bản và dịch giữa các ngôn ngữ. Trong khoa học máy tính, đó là một vấn đề khó.

“Các từ có nghĩa là gì, làm thế nào để chúng liên kết với nhau và ý nghĩa của chúng là gì?”

Thách thức lớn nhất đối với NLP là đánh giá chính xác ý định của từ ngữ khi lưu ý đến sự mơ hồ của ngôn ngữ.

Hướng dẫn NLP – Các thành phần của NLP

Trong khi nói về NLP trong Hướng dẫn NLP, chúng ta bắt gặp hai Thành phần chính của NLP-

Giới thiệu NLP-Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU)

Hiểu Ngôn ngữ Tự nhiên xoay quanh việc đọc hiểu máy móc. Đây là một bài toán khó về AI. Một hệ thống NLU cần có các thành phần sau:

  • Quy tắc Lexicon, Parser và Grammar.
  • Lý thuyết ngữ nghĩa- để hướng dẫn hiểu.

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG)

NLG quan tâm đến việc tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Nó sử dụng một hệ thống biểu diễn máy móc như một cơ sở tri thức hoặc một dạng logic. Bạn có thể coi nó như một trình dịch giữa dữ liệu và biểu diễn ngôn ngữ tự nhiên; điều này ngược lại hoặc NLU. Điều này liên quan đến ba nhiệm vụ-

  • Lập kế hoạch Văn bản – Để trích xuất nội dung có liên quan từ cơ sở kiến ​​thức.
  • Lập kế hoạch câu- Để chọn các từ thích hợp, tạo thành các cụm từ có nghĩa và đặt giọng điệu cho câu.
  • Text Realization- Để ánh xạ kế hoạch câu thành cấu trúc câu.

Lợi ích của NLP

Trong số vô số lợi ích của NLP, ở đây, chúng tôi liệt kê một số-

  • Để nâng cao hiệu quả của quy trình lập tài liệu.
  • NLP được sử dụng để cải thiện độ chính xác của quy trình tài liệu.
  • Để xác định thông tin thích hợp từ cơ sở dữ liệu lớn.

Cùng với Học máy , chúng ta không cần phải viết tay các bộ quy tắc lớn.

Thư viện cho NLP

Nhiều thư viện mã nguồn mở cho phép chúng tôi làm việc với Lập trình ngôn ngữ tự nhiên. Một số trong số đó là-

  • Natural Language ToolKit (NLTK) – Được viết bằng Python; cho phép các mô-đun xử lý văn bản, phân loại, mã hóa, tạo gốc, phân tích cú pháp, gắn thẻ và hơn thế nữa.
  • Apache OpenNLP- Bộ công cụ học máy; cho phép mã hóa, phân đoạn câu, gắn thẻ một phần giọng nói, phân đoạn, phân tích cú pháp, trích xuất thực thể được đặt tên và hơn thế nữa.
  • Stanford NLP Suite- Các công cụ để gắn thẻ từng phần của bài phát biểu, trình nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích ý kiến, hệ thống giải quyết hội nghị, v.v.
  • Cổng Thư viện NLP.
  • MALLET- Gói Java để phân bổ dirichlet tiềm ẩn, phân cụm, mô hình hóa chủ đề, trích xuất thông tin, phân loại tài liệu, v.v.

Thuật ngữ trong NLP

Nói về NLP, chúng ta nói:

Giới thiệu NLP-Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Phonology

học Nghiên cứu tổ chức âm thanh một cách hệ thống.

Morphology

Nghiên cứu cấu tạo từ những đơn vị có nghĩa nguyên thủy.

Morpheme

Đơn vị nguyên thủy của nghĩa trong một ngôn ngữ.

Syntax

Sắp xếp các từ để tạo thành câu; xác định vai trò cấu tạo của từ trong câu, cụm từ.

Semantics

Nghiên cứu nghĩa của các từ và kết hợp chúng để tạo thành các cụm từ và câu có nghĩa.

Pragmatics

dụng Sử dụng và hiểu các câu trong các tình huống khác nhau; xác định điều này ảnh hưởng như thế nào đến việc giải thích câu.

Discourse

Hiểu cách một câu có thể ảnh hưởng đến câu tiếp theo.

World Knowledge

Kiến thức về thế giới.

Hướng dẫn NLP – Nhiệm vụ trong NLP

Với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chúng tôi thực hiện năm nhiệm vụ khác nhau-

Giới thiệu NLP-Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Phân tích từ vựng

Phân tích từ vựng liên quan đến việc xác định và phân tích cấu trúc từ. Chúng tôi chia toàn bộ đoạn văn bản thành các đoạn văn, câu và từ.

Phân tích cú pháp

Còn được gọi là phân tích cú pháp, nó liên quan đến việc phân tích các từ trong câu để tìm ngữ pháp và sắp xếp lại chúng để xác định cách chúng liên quan với nhau. Nó từ chối những câu như “Quả táo ăn thịt cô gái”.

Phân tích ngữ nghĩa

Điều này liên quan đến việc trích xuất các nghĩa từ điển từ văn bản. Nó cũng ánh xạ các cấu trúc cú pháp và các đối tượng trong miền tác vụ để kiểm tra tính có nghĩa. Nó từ chối những tuyên bố như “cao lùn”.

Tích hợp bài giảng

Nó phân tích câu trước để đoán nghĩa của câu hiện tại và câu sau nó.

Phân tích thực dụng

Điều này diễn giải lại câu lệnh để đảm bảo nó xác định chính xác ý nghĩa của câu lệnh. Nó cố gắng truy xuất các khía cạnh của ngôn ngữ yêu cầu kiến ​​thức về thế giới thực.

Hướng dẫn NLP – Ứng dụng NLP

Với NLP, chúng ta có thể làm như sau-

  • Tổng hợp các khối văn bản.
  • Tạo chatbot.
  • Dịch máy.
  • Chống thư rác.
  • Trích xuất thông tin.
  • Tự động tạo thẻ từ khóa.
  • Xác định các loại thực thể được trích xuất.
  • Xác định tình cảm của một chuỗi bằng phân tích tình cảm.
  • Giảm các từ về gốc rễ của chúng.
  • Tổng kết.
  • Câu hỏi-trả lời.
  • Dịch vụ khách hàng.
  • Phân tích thị trường.

Vì vậy, đây là tất cả trong Hướng dẫn NLP. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi về Ngôn ngữ xử lý tự nhiên.

Sự kết luận

Và với điều này, chúng tôi kết thúc phần giới thiệu về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python. Trong Hướng dẫn xử lý ngôn ngữ tự nhiên này, chúng ta đã thảo luận về Định nghĩa NLP, xử lý ngôn ngữ tự nhiên AI và ví dụ về NLP.

Hơn nữa, chúng tôi đã nói về các nguyên tắc cơ bản, các thành phần, lợi ích, thư viện, thuật ngữ, nhiệm vụ và ứng dụng của nó. Tiếp theo, chúng tôi sẽ chứng minh việc sử dụng NLTK để triển khai NLP với Python. Tuy nhiên, nếu có bất kỳ nghi ngờ nào về Hướng dẫn NLP, hãy hỏi trong tab bình luận.

Leave a Reply