Dezvoltare de aplicații web și mobile

Aplicații de procesare a limbajului natural

Soluții de procesare a limbajului natural

Procesarea limbajului natural este ramura inteligență artificială care se ocupă cu generarea, înțelegerea și analiza limbajelor pe care oamenii le folosesc în mod natural pentru a comunica cu computerele atât în ​​mod vorbit, cât și în mod scris, folosind limbaje umane naturale în loc de limbaje de computer. Inteligență artificială este ingineria și știința construirii și construirii de programe și mașini inteligente pentru computer. Nu se limitează la tehnici care sunt biologic observabile și se referă la ideea utilizării computerelor pentru a înțelege inteligența umană.

Interfață NLP

Abordările recente ale PNL se bazează pe masina de învățare, în care datele sunt introduse în mașina de învățare cu fiecare acțiune și fluxuri fără acțiune și apoi sarcina este automatizată fără a necesita în mod constant interferențe umane sau manuale. Invatare mecanica a permis computerelor să găsească informații ascunse, folosind algoritmi care dobândesc în mod repetat din datele care le sunt furnizate, fără a fi programat în mod explicit unde să caute. Majoritatea cercetărilor sunt făcute pe prelucrarea limbajului natural se învârte în jurul căutării, în special a căutării întreprinderilor. Este capacitatea unui program de calculator de a înțelege vorbirea umană așa cum este vorbită.

NLP denumită adesea lingvistică computațională are unele sarcini implicate, cum ar fi extragerea entităților denumite, analiza profundă, segmentarea propozițiilor, rezoluția de co-referință, etichetarea parțială a vorbirii și analiza. Este domeniul care se concentrează pe interacțiunile dintre computere și limbajul uman. Se află la intersecția dintre inteligență artificială, lingvistică computațională și informatică. Pentru orice căutare utilizând prelucrarea limbajului natural, programul va recunoaște el însuși orice termen abreviat sau acronime. Provocarea constă în faptul că computerele trebuie să înțeleagă modul în care oamenii folosesc și învață limba. Limbajul uman nu este nici prea simplu, nici precis. Pentru ca computerele să înțeleagă limbajul uman, trebuie să înțeleagă conceptele și legătura lor cu cuvintele pentru a crea o propoziție semnificativă. De exemplu, luați în considerare afirmația „Copilul înghiți zboară”. Acum, aceasta ar putea avea diverse semnificații, ceea ce face dificilă înțelegerea exactă a programului din spatele programului. La fel ca cuvântul zbura sau înghiți este folosit ca verb, ceea ce face copilul ca adjectiv sau substantiv. În cursul comunicării umane, sensul propozițiilor depinde atât de înțelegerea ambiguității fiecărei persoane în limbile umane, cât și de contextul în care a fost comunicată. Aici software-ul trebuie programat pentru a înțelege structurile lingvistice și de context.

Aplicații NLP

Prin angajarea NLP, dezvoltatorii pot structura și organiza cunoștințe pentru a efectua sarcini precum traducerea, extragerea relațiilor, rezumarea automată, Analiza sentimentului, segmentarea subiectului, recunoașterea entității denumite și recunoaștere a vorbirii. Algoritmii NLP sunt derivați în principal din masina de învățare pe care se pot baza algoritmii și NLP masina de învățare în loc să codificați manual seturi mari de reguli, să învățați automat aceste reguli prin examinarea unui set de date precum o carte, o colecție de propoziții dintr-un corp mare de date făcând o inferență statistică. Deci, practic, cu cât un model va fi mai precis dacă analizează date maxime. NLP este folosit pentru a studia mașinile care permit text pentru a înțelege modul în care oamenii interacționează. Această interacțiune computer-om permite aplicații din lumea reală, cum ar fi Analiza sentimentului, etichetarea parțială a vorbirii, rezumarea automată a textului, extragerea relației, recunoașterea entității denumite, extragerea subiectului, stemming și multe altele. NLP își folosește în principal traducerea automată, extragerea textului și răspunsul automat la întrebări.

În afară de acestea, unele aplicații comune ale NLP sunt: ​​verificarea ortografică și gramaticală, recunoașterea optică a caracterelor (OCR), instrumentele lexicografilor, cititoarele de ecran pentru utilizatori nevăzători și cu probleme de vedere, gruparea documentelor, regăsirea informațiilor, răspunsul la întrebări, notarea examenelor, traducerea automată, clasificarea documentelor (filtrare, rutare), extragerea informațiilor, segmentarea textului, generarea de rapoarte (eventual multilingve), înțelegerea e-mailului, comunicare augmentativă și alternativă, sisteme de dialog, traducere asistată automat și sisteme de dialog. NLP este folosit pentru a examina părți ale unei propoziții pentru a înțelege pe deplin structura gramaticală a unei propoziții. Aceasta implică implementarea avansată de prelucrare a datelor tehnici la seturi de date pentru a extrage informații specifice din acestea. Analiza profundă este adesea folosită în sectorul farmaceutic, comunitatea științifică, sectorul financiar și industriile biomedicale. NLP este folosit foarte mult pentru programele de traducere automată în care o limbă umană este tradusă automat într-o altă limbă umană. În data mining, o identitate numită, care descrie un articol din alte seturi de articole este extrasă care au atribute similare, cum ar fi vârsta, numele companiilor, numerele de telefon, numele și prenumele, adresele, adresele de e-mail, numele companiilor etc. Există nenumărate beneficii ale prelucrarea limbajului natural ca și cum ar putea fi valorificat de companii pentru a îmbunătăți acuratețea documentației, eficiența proceselor de documentare și pentru a recunoaște cele mai relevante informații din bazele de date mari.

Citiți blogurile noastre de procesare a limbajului natural

Partenerii Noștri

Oraș-Pătrat

Nucleu

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Alăturați-vă listei noastre de e-mail pentru a primi cele mai recente știri și actualizări de la echipa noastră.

V-ați abonat cu succes!

Imparte asta
%d bloggeri ca aceasta: