Die NLP-Technologie gewinnt immer mehr an Bedeutung. Die Kombination von Informatik, Informationstechnik und künstlicher Intelligenz kann möglicherweise Sprachbarrieren beseitigen. Mit der NLP-Technologie können alle Parteien unabhängig von der für die Kommunikation verwendeten Sprache die Informationen in der ihnen bekannten Sprache anhören und lesen.
Pure Language Processing (NLP) trainiert Laptop, menschliche Sprachen zu verstehen. Es nutzt maschinelles Lernen, um kontinuierlich zu lernen und mehr Wissen zu erlangen. Dadurch wird die NLP-KI-Kombination immer intelligenter. Durch die Nutzung seiner Fähigkeiten, die ebenfalls zunehmend zunehmen, wird es leistungsfähiger und fortschrittlicher werden.
Was ist Pure Language Processing (NLP)?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der seine Fähigkeiten nutzt, um Linguistik zu verstehen und intelligente Computerprogramme zu erstellen. Diese Programme sind in der Lage, Textual content und gesprochene Kommunikation wie Menschen zu verstehen. Aber die NLP-Technologie ist in der Lage, mehrere Sprachen gleichzeitig zu lernen und zu verstehen und sie in die Sprache Ihrer Wahl zu übersetzen.
Der NLP-Technologie kombiniert Computerlinguistik und regelbasierte Modellierung der Sprache mit maschinellem Lernen und Deep Studying. Auf diese Weise kann ein Laptop den Textual content oder das Audio verstehen, um ihn dann in eine andere Sprache zu übersetzen.
Auch heute noch haben wir mehrere Beispiele für NLP in der Praxis, z Siri, Google Assistant, Google Übersetzer, und einige Autosuggestions-Instruments. Die von Grammarly beim Schreiben von E-Mails oder in Suchmaschinen bereitgestellten Vorschläge werden alle mit der NLP-Technologie aktiviert.
Wie funktioniert die NLP-Technologie?
Die NLP-Technologie ermöglicht es einem Computerprogramm, menschliche Texte und Sprache zu verstehen. Da Laptop nur die binäre Sprache verstehen, die aus Nullen und Einsen besteht, brauchten wir ein System, um einen Laptop zunächst dazu zu bringen, Wörter zu verstehen.
Hierzu wird die Wortdarstellung genutzt, bei der Wörter in die Computersprache kodiert werden. Zu diesem Zweck werden mehrere Techniken verwendet, und One-Sizzling ist eine dieser Techniken.
Darüber hinaus wird eine Reihe von NLP-Techniken verwendet, um einem Laptop zu helfen, die menschliche Sprache zu verstehen. Dazu gehören:
- Stemming: Ein Prozess, bei dem ähnliche Wörter von Remaining auf ihr Ursprungswort gekürzt werden, z. B. Finalize, indem Alphabete nacheinander entfernt werden.
- Lemmatisierung: Hierbei handelt es sich um eine Technik, bei der die Wörter ausgehöhlt werden, um ihre bedeutungsvolle Grundstruktur zu finden.
- Tokenisierung: Bei dieser Technik werden Sätze in kleinere Blöcke zerlegt, um daraus Wörter, Symbole und Zahlen zu identifizieren.
- Stimmungsanalyse: Hierbei versucht ein Laptop, den Ton und die Emotion hinter dem Satz zu identifizieren.
- Begriffsklärung: Diese Technik wird verwendet, um festzustellen, ob dasselbe Wort unterschiedliche Bedeutungen hat, wenn es in verschiedenen Kontexten verwendet wird.
- Wortart-Tagging (POS): POS-Tagging wird verwendet, um jedes Wort im Textual content mit Anmerkungen zu versehen. Dazu gehört die Identifizierung von Verben, Adverbien, Substantiven, Adjektiven und allen anderen Wortarten.
Zusätzlich zu diesen Techniken verwendet ein NLP-Programm auch Algorithmen zum Verstehen von Textual content und Sprache, die von Menschen erstellt wurden. Das regelbasierte System wird verwendet, um die Regeln für die Linguistik zur Datenanalyse festzulegen.
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teil des NLP, da es dazu dient, Trainingsdaten in das Computerprogramm einzuspeisen. Anhand dieser Daten kann das NLP-Programm seine Textual content- und Spracherkennungsmuster anpassen.
(Lesen Sie auch: Die 15 besten NLP-Datensätze zum Trainieren Ihrer NLP-Modelle)
Maschinelle Übersetzung für den Aufbau von NLP
Können Sie sich vorstellen, wie führende Persönlichkeiten der Welt an Treffen teilnehmen können, bei denen jeder seine Sprache spricht? Diese Treffen verfügen über ein Simultandolmetschersystem, das heißt, Computerprogramme und menschliche Dolmetscher arbeiten zusammen, um die Rede zu übersetzen und sie dann bei Bedarf in andere Sprachen umzuwandeln.
Während die Beseitigung aller Sprachbarrieren derzeit das ultimative Ziel der NLP-Technologie sein magazine, wächst und schreitet diese Technologie immer noch voran. Die NLP-Technologie macht dies durch den Einsatz maschineller Übersetzung möglich, bei der im Wesentlichen ein Computerprogramm zum Übersetzen von Textual content und Sprache verwendet wird.
Ausgehend von einer Section, in der Ungenauigkeiten im Vordergrund standen, hat die maschinelle Übersetzung durch Neural Machine Translation (NMT) Verbesserungen erfahren. NMT hat die Funktionsweise von NLP weiter verbessert und dadurch seine Übersetzungsfähigkeiten verbessert.
Hier sind die Vorteile der maschinellen Übersetzung im NLP:
- NLP-Programme können jetzt Bücher, Web sites und Produktdetails in Sekundenschnelle lesen und übersetzen.
- Es hat die Kosten und den Aufwand für die Übersetzung erheblich reduziert.
- Auch die Genauigkeit hat sich durch den Einsatz maschineller Lernalgorithmen erhöht.
- Unternehmen können den Übersetzungsprozess jetzt an ihre Anforderungen anpassen.
Dies ist möglich, weil NMT Deep-Studying-Methoden wie rekurrente neuronale Netze (RNN) und Aufmerksamkeitsmechanismen nutzt. Diese verbessern die Fähigkeiten eines NLP-Programms und erhöhen dessen Verständnis für sprachliche Regeln, Muster und die Verarbeitungsgeschwindigkeit für lange Sätze und Sätze mit komplexen Strukturen.
NMT hilft einem Programm, Wörter in Vektoren umzuwandeln und semantisch ähnliche Wörter zusammenzufügen. Das Programm generiert eine Folge von Vektoren oder Wörtern und generiert einen Satz. Von hier aus verwendet es das Encoder-Decoder-Framework, um den Eingabesatz in einem Vektorraum abzubilden, und der Decoder sendet den übersetzten Satz an die Schnittstelle.
Abschluss
Die Kombination von NLP, NMT, neuronalen Netzen und Deep-Studying-Mechanismen bringt erhebliche Verbesserungen bei der Textual content- und Spracherkennung und -übersetzung. Trotz aller Fortschritte in diesem Bereich sind menschliche Dolmetscher und Redakteure erforderlich, um das Gleichgewicht zu wahren. Für Unternehmen und Unternehmen, die ein eigenes Dolmetschersystem benötigen, wenden Sie sich an Shaip, um maßgeschneiderte KI-basierte Konversationslösungen mit NLP und maschineller Übersetzung zu erhalten.