וואָס איז פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך?

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז אַ דיסציפּלין פון קינסטלעכער אינטעליגענץ וואָס פאָוקיסיז אויף די ינטעראַקשאַן צווישן יומאַנז און קאָמפּיוטערס דורך מענטש שפּראַך. ניצן אַ קאָמבינאַציע פון ​​לינגגוויסטיק, סטאַטיסטיש און מאַשין לערנען טעקניקס, NLP פאָוקיסיז אויף אַנאַלייזינג, פארשטאנד און דזשענערייטינג נאַטירלעך שפּראַך אין אַ אָטאַמייטיד וועג. אין דעם אַרטיקל, מיר וועלן ויספאָרשן אין דעטאַל וואָס נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג איז, די וויכטיקייט און די אַפּלאַקיישאַנז אין פאַרשידן פעלדער.

1. הקדמה צו נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג: דעפֿיניציע און אַבדזשעקטיווז

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז אַ פעלד פון לערנען וואָס פאָוקיסיז אויף די ינטעראַקשאַן צווישן קאָמפּיוטערס און מענטש שפּראַך. זיין הויפּט אָביעקטיוו איז צו לאָזן מאשינען צו פֿאַרשטיין, טייַטשן און דזשענערייט טעקסט און רייד אין אַ ענלעך וועג ווי אַ מענטש. NLP קאָווערס אַ ברייט פאַרשיידנקייַט פון אַפּלאַקיישאַנז, פֿון רעדע דערקענונג צו מאַשין איבערזעצונגען און טשאַטבאָץ.

NLP ניצט מאַשין לערנען און סטאַטיסטיש טעקניקס צו פּראָצעס און אַנאַלייז גרויס אַמאַונץ פון טעקסט. דאָס ינוואַלווז די נוצן פון אַלגערידאַמז און מאַטאַמאַטיקאַל מאָדעלס וואָס לאָזן קאָמפּיוטערס צו עקסטראַקט באַטייַטיק אינפֿאָרמאַציע, ידענטיפיצירן פּאַטערנז און דורכפירן לינגגוויסטיק טאַסקס אַזאַ ווי סינטאַקטיק און סעמאַנטיק אַנאַליסיס. אין אַדישאַן, NLP אויך ינקאָרפּערייץ קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק, וואָס איז פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר קריייטינג פאָרמאַל כּללים און סיסטעמען צו פאָרשטעלן און מאַניפּולירן מענטש שפּראַך.

איצט, NLP פיעסעס אַ פונדאַמענטאַל ראָלע אין פילע געביטן פון טעכנאָלאָגיע. פֿאַר בייַשפּיל, עס איז געניצט אין זוכן ענדזשאַנז צו פונאַנדערקלייַבן פֿראגן און ווייַזן באַטייַטיק רעזולטאַטן ווירטועל אַסיסטאַנטן ווי Siri און Alexa צו פֿאַרשטיין און ענטפֿערן פֿראגן אין נאַטירלעך שפּראַך, און אויף סאציאלע מעדיע צו דעטעקט טרענדס און באַניצער מיינונגען. NLP אויך האט אַפּלאַקיישאַנז אין סענטימענט אַנאַליסיס, אינפֿאָרמאַציע יקסטראַקשאַן, אָטאַמאַטיק קיצער דור און פיל מער.

2. אַפּפּליקאַטיאָנס פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג הייַנט

די אַפּלאַקיישאַנז פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) הייַנט זענען ברייט און דעקן פאַרשידענע פעלדער, פֿון די טעכנאָלאָגיע אינדוסטריע צו מעדיצין, אַרייַנגערעכנט בילדונג און פֿאַרקויף. איינער פון די הויפּט ניצט פון NLP איז אָטאַמאַטיק איבערזעצונג, וואָס אַלאַוז איר צו פּראָצעס און פֿאַרשטיין טעקסטן אין פאַרשידענע שפּראַכן, פאַסילאַטייטינג קאָמוניקאַציע צווישן מענטשן פון פאַרשידענע קאַלטשערז און שפּראַכן. אין אַדישאַן, די טעכנאָלאָגיע איז אויך געניצט אין ווירטואַל אַסיסטאַנץ, אַזאַ ווי Siri אָדער Alexa, וואָס זענען טויגעוודיק פון ינטערפּריטיישאַן און ענטפֿערן פֿראגן אין נאַטירלעך שפּראַך.

אן אנדער באַטייַטיק אַפּלאַקיישאַן פון NLP איז אינפֿאָרמאַציע יקסטראַקשאַן, וואָס אַלאַוז אַנאַלייזינג גרויס וואַליומז פון געשריבן דאַטן און עקסטראַקט ווערטפול אינפֿאָרמאַציע פֿון זיי. דאָס איז ספּעציעל נוציק אין די מעדיציניש פעלד, ווו מעדיציניש רעקאָרדס און וויסנשאפטלעכע שטודיום קענען זיין אַנאַלייזד צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז און מאַכן מער פּינטלעך דיאַגנאָסיס. אויך אין די פעלד פון פֿאַרקויף, NLP איז געניצט צו פונאַנדערקלייַבן קונה מיינונגען אויף סאציאלע נעטוואָרקס און באַשטימען טרענדס און פּרעפֿערענצן.

צום סוף, NLP אויך האט אַפּלאַקיישאַנז אין בילדונג. פֿאַר בייַשפּיל, עס איז געניצט צו אַנטוויקלען ינטעליגענט טוטאָרינג סיסטעמען וואָס קענען צושטעלן פערזענליכען באַמערקונגען צו סטודענטן. די סיסטעמען זענען טויגעוודיק פון אַנאַלייזינג פּראָסט תּלמיד ערראָרס און צושטעלן דערקלערונגען וואָס אַדאַפּט צו יעדער תּלמיד ס יחיד באדערפענישן. אַדדיטיאָנאַללי, NLP קענען אויך זיין גענוצט צו אויטאָמאַטיש אַנאַלייז און מיינונג מאמרים און רעספּאָנסעס צו עפענען פֿראגן, שפּאָרן צייט פון עדזשיוקייטערז.

3. הויפּט טשאַלאַנדזשיז אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז אַ צווייַג פון קינסטלעכע אינטעליגענץ וואָס דילז מיט די ינטעראַקשאַן צווישן קאָמפּיוטערס און מענטש שפּראַך. טראָץ די פּראָגרעס געמאכט, NLP נאָך פייסאַז עטלעכע באַטייטיק טשאַלאַנדזשיז וואָס באַגרענעצן זייַן גרויס-וואָג אַפּלאַקיישאַן. ונטער זענען דריי פון די הויפּט טשאַלאַנדזשיז אין די NLP פעלד:

1. נאַטירלעך שפּראַך אַמביגיואַטי

נאַטירלעך שפּראַך איז ינכעראַנטלי אַמביגיואַס, וואָס מאכט עס שווער פֿאַר קאָמפּיוטערס צו פּראָצעס. ווערטער און פראַסעס קענען האָבן קייפל מינינגז דיפּענדינג אויף דעם קאָנטעקסט אין וואָס זיי זענען געניצט. דעם אַרויסרופן איז באקאנט ווי "דיסאַמביגיואַטיאָן." צו אַדרעס דעם, פאַרשידן טעקניקס זענען דעוועלאָפּעד, אַזאַ ווי די נוצן פון סטאַטיסטיש אַלגערידאַמז און מאַשין לערנען מאָדעלס וואָס העלפֿן באַשטימען די מערסט מסתּמא טייַטש פון אַ וואָרט אָדער פראַזע אין אַ געגעבן קאָנטעקסט.

2. לינגגוויסטיק וועריאַביליטי

די נאטירלעכע שפראך פארשיידט שטארק פון רעדנער צו רעדנער און פון ראיאן צו ראיאן. די לינגגוויסטיק וועריאַביליטי מאכט עס שווער צו שאַפֿן מאָדעלס און אַלגערידאַמז וואָס אַרבעט עפעקטיוו פֿאַר פאַרשידענע שפּראַכן און דייאַלעקץ. דערצו, עס זענען נאָך טשאַלאַנדזשיז שייַכות צו די דייווערסיטי פון אויסדרוקן און גראַמאַטיק סטראַקטשערז געניצט אין פאַרשידענע קאַלטשערז און קהילות. צו פאַרמינערן די טשאַלאַנדזשיז, אַ ברייטערער פאָקוס אויף דער זאַמלונג און דור פון רעפּריזענאַטיוו לינגגוויסטיק דאַטן, ווי געזונט ווי די אַנטוויקלונג פון אַדאַפּטיוו און פלעקסאַבאַל פּראַסעסינג טעקניקס, איז פארלאנגט.

3. פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט

פֿאַרשטיין דעם קאָנטעקסט אין וואָס ווערט גענוצט נאַטירלעך שפּראַך איז יקערדיק פֿאַר עפעקטיוו פּראַסעסינג. אָבער, קאַפּטשערינג מענטש קאָנטעקסט, אַרייַנגערעכנט ימאָושאַנז, ינטענטשאַנז און נואַנסיז, אַקיעראַטלי און רילייאַבלי פּאָוזיז אַ באַטייטיק אַרויסרופן. NLP מאָדעלס מוזן זיין ביכולת צו טייַטשן און כאַפּן די פאַקטיש טייַטש הינטער ווערטער און זאצן, צי אין אַ מינדלעך שמועס, אין אַ געשריבן טעקסט אָדער אין פאַרשידענע מידיאַ. צו אַדרעס דעם אַרויסרופן, אַוואַנסירטע טעקסט פּראַסעסינג טעקניקס באזירט אויף סעמאַנטיק פארשטאנד און סענטימענט אַנאַליסיס זענען דעוועלאָפּעד וואָס געבן דיפּער און מער פּינטלעך פארשטאנד פון קאָנטעקסט.

4. מעטהאָדס און אַלגערידאַמז געניצט אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) ניצט פאַרשידן מעטהאָדס און אַלגערידאַמז צו אַנאַלייז און פֿאַרשטיין מענטש שפּראַך. די מעטהאָדס לאָזן מאשינען צו פּראָצעס און דזשענערייט טעקסט אין אַ אָטאַמייטיד שטייגער. אונטן זענען עטלעכע פון ​​​​די מערסט געוויינט מעטהאָדס און אַלגערידאַמז אין NLP:

1. טאָקעניזאַטיאָן: עס איז דער פּראָצעס פון טיילן אַ טעקסט אין קלענערער וניץ גערופן טאָקענס. טאָקענס קענען זיין ווערטער, פראַסעס אָדער אפילו יחיד אותיות. דער שריט איז קריטיש פֿאַר פילע NLP טאַסקס, ווייַל עס גיט די יקער פֿאַר אַנאַלייזינג און פֿאַרשטיין דעם טעקסט.

2. גראַמאַטיק לייבלינג: עס באשטייט פון אַסיינינג לאַבעלס צו יעדער סימען אין דעם טעקסט לויט זיין גראַמאַטיק קאַטעגאָריע. דאָס אַלאַוז איר צו ידענטיפיצירן אויב אַ וואָרט איז אַ נאָמינירן, ווערב, אַדיעקטיוו, אאז"ו ו. גראַמאַטיק טאַגינג איז יקערדיק פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי פּאַרסינג, דערקענונג פון ענטיטיז און לעקסיקאַל דיסאַמביגיויישאַן.

3. סינטאַקטיק אַנאַליסיס: עס איז פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר אַנאַלייזינג די גראַמאַטיק סטרוקטור פון אַ זאַץ צו פֿאַרשטיין זייַן סינטאַקס. ניצן טעקניקס אַזאַ ווי דעפּענדענסי אַנאַליסיס אָדער קאַנסטיטשואַנט ביימער צו ידענטיפיצירן באַציונגען צווישן ווערטער און זייער כייעראַרקי. סינטאַקטיק אַנאַליסיס איז שליסל פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי סענטימענט אַנאַליסיס, מאַשין איבערזעצונג און נאַטירלעך שפּראַך דור.

5. מכשירים און רעסורסן פֿאַר נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג

אין דעם אָפּטיילונג, עטלעכע פון ​​​​די מערסט וויכטיק מכשירים און רעסורסן פֿאַר נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) וועט זיין דערלאנגט. די מכשירים זענען יקערדיק צו דורכפירן טאַסקס אַזאַ ווי סענטימענט אַנאַליסיס, אינפֿאָרמאַציע יקסטראַקשאַן, טעקסט קלאַסאַפאַקיישאַן און פילע אַנדערע אַפּליקאַציעס אין די פאַרנעם פון די PLN. ונטער זענען בעקיצער דיסקרייבד עטלעכע פון ​​​​די מערסט געוויינט און פאָלקס מכשירים אין דעם פעלד:

• SpaCy: עס איז אַ Python NLP ביבליאָטעק וואָס גיט אַ גאַנג פון עפעקטיוו מכשירים פֿאַר טעקסט פּראַסעסינג. ספּאַסי האט פאַר-טריינד מאָדעלס צו דורכפירן טאַסקס אַזאַ ווי טייל-פון-רעדע לייבלינג, געהייסן ענטיטי דערקענונג און וואָרט טייַטש דיסאַמביגיויישאַן. אין אַדישאַן, עס אַלאַוז איר צו באַן מנהג מאָדעלס צו אַדאַפּט זיי צו ספּעציפיש טאַסקס.
• NLTK: די נאַטירלעך שפּראַך טאָאָלקיט (NLTK) איז אַ סכום פון לייברעריז און מגילה פֿאַר פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך אין פּיטהאָן. עס גיט אַ ברייט קייט פון פאַנגקשאַנאַליטי, אַרייַנגערעכנט מכשירים פֿאַר טאָקעניזאַטיאָן, גראַמאַטיק טאַגינג, סטעם יקסטראַקשאַן, זאַץ סעגמענטאַטיאָן און וואָרט וואָלקן דור.
• Gensim: עס איז אַ פּיטהאָן ביבליאָטעק דיזיינד צו פּראָצעס און אַנאַלייז אַנסטראַקטשערד טעקסט און דורכפירן טעמע מאָדעלינג, דאָקומענט ינדעקסינג און אינפֿאָרמאַציע ריטריוואַל טאַסקס. Gensim איז ספּעשאַלייזד אין די עפעקטיוו פּראַסעסינג פון גרויס וואַליומז פון טעקסט און איז וויידלי געניצט אין די NLP פעלד.

6. נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג ווס. קול דערקענונג: דיפפערענסעס און סימאַלעראַטיז

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) און רעדע דערקענונג זענען צוויי פֿאַרבונדענע אָבער בוילעט געביטן אין די פעלד פון קינסטלעך סייכל. NLP רעפערס צו די וועג קאָמפּיוטערס פּראָצעס און פֿאַרשטיין מענטש שפּראַך, בשעת רעדע דערקענונג פאָוקיסיז אויף די פיייקייט פון מאשינען צו דערקענען און גער רייד אין טעקסט.

איינער פון די הויפּט דיפעראַנסיז צווישן נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און רעדע דערקענונג איז די מאָדע אָפּעראַנדי. בשעת NLP רילייז אויף ספּעציפיש אַלגערידאַמז און טעקניקס צו פונאַנדערקלייַבן דעם קאָנטעקסט, סעמאַנטיקס און גראַמאַטיק פון מענטש שפּראַך, רעדע דערקענונג פאָוקיסיז אויף די לעגיטימאַציע און דיסטינגקשאַן פון אַודיאָ פּאַטערנז צו גער זיי אין געשריבן טעקסט. ביידע פּראַסעסאַז אַרייַנציען די ימפּלאַמענטיישאַן פון מאַשין לערנען מאָדעלס און סיגנאַל פּראַסעסינג טעקניקס, אָבער מיט פאַרשידענע אַפּראָוטשיז.

טראָץ די דיפעראַנסיז, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און רעדע דערקענונג אויך טיילן נאָוטאַבאַל סימאַלעראַטיז. ביידע פעלדער נוצן מאַשין לערנען אַלגערידאַמז, אַזאַ ווי נעוראַל נעטוואָרקס און שפּראַך מאָדעלס, צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי און פארשטאנד פון דאַטן. אַדדיטיאָנאַללי, ביידע נוץ פון גרויס וואַליומז פון לייבאַלד דאַטן און באַן זייער מאָדעלס ניצן סופּערווייזד אָדער אַנסופּערווייזד לערנען טעקניקס.

7. נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג אין די פעלד פון קינסטלעך סייכל

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז אַ פעלד פון קינסטלעך סייכל וואָס פאָוקיסיז אויף די אַנאַליסיס און פארשטאנד פון מענטש שפּראַך דורך קאָמפּיוטערס. דורך אַלגערידאַמז און מאָדעלס, דער ציל איז פֿאַר מאשינען צו קענען צו טייַטשן און דזשענערייט טעקסט אין אַ ענלעך וועג צו וואָס אַ מענטש וואָלט טאָן.

צו דורכפירן נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, עס זענען פאַרשידן סטעפּס און טעקניקס וואָס קענען זיין נאכגעגאנגען. ערשטער, טאָקעניזאַטיאָן איז וויכטיק, וואָס באשטייט פון דיוויידינג טעקסט אין קלענערער וניץ, אַזאַ ווי ווערטער אָדער קורץ פראַסעס. טעקסט רייניקונג איז דערנאָך דורכגעקאָכט, וואָס כולל די באַזייַטיקונג פון פּונקטואַציע מאַרקס, ספּעציעל אותיות און ווערטער ירעלאַוואַנט צו אַנאַליסיס.

נאָך רייניקונג, סענטימענט אַנאַליסיס קענען זיין דורכגעקאָכט, וואָס באשטייט פון באַשטימען צי אַ טעקסט האט אַ positive, נעגאַטיוו אָדער נייטראַל קאַנאַטיישאַן. די אַנאַליסיס איז באזירט אויף די קלאַסאַפאַקיישאַן פון ווערטער און פראַסעס לויט זייער עמאָציאָנעל טייַטש. אינפֿאָרמאַציע יקסטראַקשאַן טעקניקס קענען אויך זיין געווענדט, אַזאַ ווי ענטיטי לעגיטימאַציע, וואָס אַלאַוז די נעמען פון מענטשן, ערטער אָדער קאָמפּאַניעס צו זיין אנערקענט אין דעם טעקסט.

8. פּראַל פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג אויף די אינדוסטריע

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) האט אַ באַטייטיק פּראַל אויף פאַרשידן ינדאַסטריז. די טעכנאָלאָגיע אַלאַוז קאָמפּאַניעס צו נוצן די מאַכט פון מענטשלעך שפּראַך צו פֿאַרבעסערן זייער פּראָדוקטן און באַדינונגס. ווייַטער, מיר וועלן זען ווי PLN איז טראַנספאָרמינג פאַרשידענע סעקטאָרס און וואָס די בענעפיץ זענען.

אין דעם פעלד פון קונה סערוויס, PLN האט רעוואַלושאַנייזד די וועג קאָמפּאַניעס ינטעראַקט מיט זייערע קליענטן. דורך ניצן אַוואַנסירטע NLP אַלגערידאַמז, געשעפטן קענען אָטאַמייט טאַסקס אַזאַ ווי אָנפֿרעג קלאַסאַפאַקיישאַן, סענטימענט אַנאַליסיס און דזשענערייטינג אָטאַמייטיד רעספּאָנסעס. דאָס סטרימליינז די קונה דינסט פּראָצעס און ימפּרוווז קונה צופֿרידנקייט.

אין די כעלטקער אינדוסטריע, NLP קאַנטריביוטיד צו דער פֿאַרבעסערונג פון קרענק אַנאַליסיס און דיאַגנאָסיס. NLP סיסטעמען קענען אַנאַלייז גרויס וואַליומז פון מעדיציניש דאַטן און עקסטראַקט באַטייַטיק אינפֿאָרמאַציע צו העלפֿן כעלטקער פּראָפעססיאָנאַלס מאַכן קליניש דיסיזשאַנז. אַדדיטיאָנאַללי, NLP איז אויך נוציק אין דעוועלאָפּינג כעלטקער אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי טשאַטבאָץ וואָס קענען צושטעלן רעגע ענטפֿערס צו פּראָסט געזונט פֿראגן.

9. צוקונפֿט פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג: טרענדס און פּערספּעקטיווז

אין די לעצטע יאָרן, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) האט ימפּרעסיוו יוואַלווד און געעפנט נייַע פּאַסאַבילאַטיז אין פאַרשידן געביטן. קראַנט טרענדס און צוקונפֿט פּראַספּעקס פֿאַר NLP צוזאָג אַ יקסייטינג צוקונפֿט פֿאַר דעם טאָמיד-גראָוינג דיסציפּלין. דאָ זענען עטלעכע שליסל טרענדס צו היטן זיך פֿאַר.

מאַשין לערנען טעכנאָלאָגיע: די נוצן פון מאַשין לערנען טעקניקס אַזאַ ווי טיף לערנען און נעוראַל נעטוואָרקס איז רעוואַלושאַנייזינג די פעלד פון NLP. די טעקניקס לאָזן אַלגערידאַמז צו פֿאַרבעסערן זייער אַקיעראַסי און פיייקייט צו פֿאַרשטיין און דזשענערייט נאַטירלעך שפּראַך. מאַשין לערנען האט אויך פאַסילאַטייטיד די אַנטוויקלונג פון ווירטואַל אַסיסטאַנץ און טשאַטבאָץ וואָס קענען דורכפירן קאָמפּלעקס נאַטירלעך שפּראַך טאַסקס.

פאָקוס אויף קאָנטעקסטואַל שפּראַך פּראַסעסינג: נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג איצט פאָוקיסיז אויף פארשטאנד שפּראַך אין זייַן קאָנטעקסט. קאָנטעקסט-באזירט שפּראַך מאָדעלס, אַזאַ ווי GPT-3, האָבן דעמאַנסטרייטיד אַ חידוש פיייקייט צו דזשענערייט קאָוכיראַנט און באַטייַטיק טעקסט. דער צוגאַנג איז יקערדיק צו פֿאַרבעסערן קאָמוניקאַציע צווישן מענטשן און מאשינען, וואָס איז ספּעציעל באַטייַטיק אין אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג און טעקסט דור.

10. פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך און זייַן שייכות מיט קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז אַ פעלד פון לערנען וואָס זוכט צו לערנען קאָמפּיוטערס ווי צו פֿאַרשטיין, טייַטשן און דזשענערייט מענטש שפּראַך. עפֿעקטיוו און גענוי. אין דעם זינען, קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק פאָוקיסיז אויף די פּלאַן פון אַלגערידאַמז און מכשירים וואָס לאָזן די פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַן פון NLP טעקניקס.

צו פֿאַרשטיין די שייכות צווישן NLP און קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק, עס איז וויכטיק צו הויכפּונקט אַז קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק גיט די טעאָרעטיש יסודות נייטיק צו אַנטוויקלען NLP סיסטעמען און אַלגערידאַמז. עטלעכע פון ​​​​די מערסט פּראָסט פּראָבלעמס אין דעם פעלד אַרייַננעמען פּאַרסינג, מאַשין איבערזעצונג, רעדע דערקענונג און טעקסט דור.

וועגן די מכשירים געניצט אין NLP און קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק, עס זענען עטלעכע אָפּציעס בנימצא. עטלעכע פון ​​די מערסט פאָלקס אַרייַננעמען לייברעריז און פראַמעוואָרקס אַזאַ ווי NLTK, SpaCy און OpenNLP. די מכשירים לאָזן NLP און קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק פּראָפעססיאָנאַלס צו אַנטוויקלען אַפּלאַקיישאַנז און מאָדעלס פון עפעקטיווער וועג, ניצן פּרעדעפינעד אַלגערידאַמז צו אַדרעס פאַרשידן נאַטירלעך שפּראַך פּראָבלעמס.

11. ראָלע פון ​​פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך אין מאַשין איבערזעצונג

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) פיעסעס אַ קריטיש ראָלע אין דער אַנטוויקלונג פון מאַשין איבערזעצונג סיסטעמען. דורך אַנאַליסיס און פארשטאנד פון מענטש שפּראַך, NLP אַלאַוז מאשינען צו אויטאָמאַטיש איבערזעצן טעקסץ פון איין שפּראַך צו אנדערן, דערגרייכן ינקריסינגלי גענוי און נאַטירלעך רעזולטאַטן.

צו דערגרייכן קוואַליטעט מאַשין איבערזעצונג, עס איז נייטיק צו פאַרבינדן פאַרשידענע נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג טעקניקס. איינער פון די מערסט וויידלי געוויינט אַפּראָוטשיז איז סטאַטיסטיש איבערזעצונג, וואָס ניצט מאָדעלס באזירט אויף גרויס אַמאַונץ פון דאַטן צו דזשענערייט איבערזעצונגען. אן אנדער צוגאַנג איז הערשן-באזירט איבערזעצונג, ווו גראַמאַטיק און לינגגוויסטיק כּללים זענען געניצט צו דורכפירן איבערזעצונגען.

פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך אין מאַשין איבערזעצונג אויך כולל די נוצן פון ספּעציפיש מכשירים און רעסורסן. פֿאַר בייַשפּיל, פּאַראַלעל קאָרפּאָראַ, וואָס צונויפשטעלנ זיך פון אַליינד טעקסטן אין קייפל שפּראַכן, קענען זיין געוויינט צו באַן און פֿאַרבעסערן מאַשין איבערזעצונג מאָדעלס. אין אַדישאַן, עס זענען מכשירים אַזאַ ווי אָטאַמאַטיק אַליינערז, וואָס לאָזן איר אויטאָמאַטיש ייַנרייען ווערטער אין פאַרשידענע שפּראַכן צו פאַסילאַטייט די טריינינג פון איבערזעצונג מאָדעלס. די מכשירים און רעסורסן העלפֿן פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי און פליענדיק פון מאַשין איבערזעצונגען.

12. נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג פֿאַר סענטימענט און מיינונג אַנאַליסיס

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) פֿאַר סענטימענט און מיינונג אַנאַליסיס איז אַ געגנט וואָס ניצט מאַשין לערנען און קאַמפּיוטיישאַנאַל לינגוויסטיק טעקניקס צו עקסטראַקט עמאָציאָנעל אינפֿאָרמאַציע פון ​​גרויס וואַליומז פון טעקסט.

צו אַדרעסירן דעם פּראָבלעםדי פאלגענדע טריט קענען נאכגעפאלגט ווערן:

• דאַטן זאַמלונג: דער ערשטער שריט איז צו זאַמלען אַ סכום פון לייבאַלד דאַטן מיט סענטימענץ און מיינונגען פון אינטערעס. די דאַטן קענען זיין באקומען דורך קוואלן אַזאַ ווי געזעלשאַפטלעך מידיאַ, אָנליין סערווייז אָדער פּראָדוקט באריכטן.
• טעקסט פּריפּראַסעסינג: דערנאָך, די געזאמלט טעקסט דאַטן דאַרף זיין קלינד און נאָרמאַלייזד. דאָס ינוואַלווז רימוווינג אַנוואָנטיד אותיות, קאַנווערטינג טעקסט צו לאָווערקאַסע, רימוווינג האַלטן ווערטער און אַפּלייינג סטעמינג טעקניקס צו רעדוצירן ווערטער צו זייער יקערדיק פאָרעם.
• פֿעיִקייטן עקסטראַקט: אַמאָל דער טעקסט איז פּרעפּראָסעססעד, די באַטייַטיק פֿעיִקייטן מוזן זיין יקסטראַקטיד פֿאַר סענטימענט אַנאַליסיס. דאָס קען אַרייַנציען ניצן טעקניקס אַזאַ ווי באַגס פון ווערטער, n-גראַם אָדער וואָרט פאַרטרעטונג מאָדעלס אַזאַ ווי Word2Vec אָדער Glove.

אין דער ווייַטער בינע, אַ פאַרשיידנקייַט פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז, אַזאַ ווי לינעאַר קלאַסאַפייערז, טראַפ פאָראַס אָדער נעוראַל נעטוואָרקס, קענען זיין געווענדט צו באַן אַ מאָדעל וואָס קענען אַקיעראַטלי פאָרויסזאָגן סענטימענץ און מיינונגען אין נייַע טעקסטן. עס איז וויכטיק צו אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל מיט מעטריקס אַזאַ ווי אַקיעראַסי, קאַמפּליטנאַס און F1 כעזשבן. אַדדיטיאָנאַללי, צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון סענטימענט אַנאַליסיס, אַוואַנסירטע טעקניקס אַזאַ ווי טראַנספאָרמער-באזירט שפּראַך מאָדעלס אַזאַ ווי BERT אָדער GPT-3 קענען זיין יקספּלאָרד.

13. עטיקס און לעגאַל טשאַלאַנדזשיז אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג

נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז אַ צווייַג פון קינסטלעך סייכל וואָס זוכט צו לערנען מאשינען צו פֿאַרשטיין און פּראַסעסינג מענטש שפּראַך. ווי די טעכנאָלאָגיע האלט צו שטייַגן און זיין ימפּלאַמענאַד אין אַ ברייט פאַרשיידנקייַט פון אַפּלאַקיישאַנז, עס איז וויכטיק צו באַטראַכטן די עטישע ישוז און לעגאַל טשאַלאַנדזשיז וואָס שטייען אין זייַן נוצן.

איינער פון די הויפּט עטישע טשאַלאַנדזשיז אין NLP איז פאָרורטייל אין דאַטן און שפּראַך מאָדעלס. NLP מאָדעלס לערנען פון יגזיסטינג דאַטן, און אויב די דאַטן אַנטהאַלטן בייאַסיז, ​​אַזאַ ווי ראַסיש אָדער דזשענדער בייאַסיז, ​​​​די מאָדעלס וועלן אויך קריגן זיי. דאָס קען פירן צו די פאַרשפּרייטן און אַמפּלאַפאַקיישאַן פון סטערעאָטיפּעס און דיסקרימינאַציע. עס איז יקערדיק צו אַנטוויקלען און נוצן טעקניקס צו ידענטיפיצירן און פאַרמינערן די בייאַסיז אין NLP דאַטן און מאָדעלס.

אין אַדישאַן צו פאָרורטייל, אן אנדער קריטיש עטישע אַרויסגעבן איז דאַטן פּריוואַטקייט און זיכערהייט אין NLP. ווען ניצן גרויס אַמאַונץ פון פערזענלעכע דאַטן, אַזאַ ווי שמועסן שמועסן, ימיילז אָדער מעדיציניש רעקאָרדס, עס איז וויכטיק צו ענשור אַז די דאַטן זענען ריספּאַנסאַבלי געניצט און איז נישט דיסקלאָוזד אָן צושטימען. ימפּלאַמענטינג צונעמען זיכערהייט מיטלען צו באַשיצן די פּריוואַטקייט פון מענטשן און נאָכקומען מיט דאַטן שוץ רעגיאַליישאַנז איז יקערדיק אין דער אַנטוויקלונג און דיפּלוימאַנט פון NLP סיסטעמען.

14. קאַנקלוזשאַנז אויף נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און זייַן פּראַל אויף געזעלשאַפט

אין מסקנא, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) איז געוויזן צו האָבן אַ באַטייטיק פּראַל אין דער געזעלשאַפט. ווען מיר מאַך צו אַ ינקריסינגלי דיגיטאַליזעד תקופה, NLP איז געווארן אַ ינדיספּענסאַבאַל געצייַג צו פֿאַרבעסערן קאָמוניקאַציע צווישן יומאַנז און מאשינען.

NLP האט ענייבאַלד די אַנטוויקלונג פון אַפּלאַקיישאַנז און מכשירים וואָס פֿאַרבעסערן עפעקטיווקייַט און אַקיעראַסי אין טאַסקס אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג, סענטימענט אַנאַליסיס, אינפֿאָרמאַציע יקסטראַקשאַן און אינהאַלט דור. די אַפּלאַקיישאַנז האָבן פארוואנדלען די וועג מיר ינטעראַקט מיט טעכנאָלאָגיע, מאכן עס גרינגער צו געפֿינען אינפֿאָרמאַציע, יבערגעבן און מאַכן דיסיזשאַנז.

טראָץ די פּראָגרעס געמאכט, די PLN נאָך גיט עטלעכע טשאַלאַנדזשיז. שפּראַך און קולטור זענען סיבות וואָס השפּעה אויף די אַקיעראַסי און יפעקטיוונאַס פון NLP אַלגערידאַמז. אין דערצו, עס זענען עטישע און פּריוואַטקייט קאַנסערנז פֿאַרבונדן מיט די נוצן פון NLP, אַזאַ ווי דאַטן פאָרורטייל און די זאַמלונג פון פערזענלעכע אינפֿאָרמאַציע. די טשאַלאַנדזשיז דאַרפֿן צו זיין גערעדט צו ענשור פאַראַנטוואָרטלעך און עטישע נוצן פון PLN פֿאַר די נוץ פון געזעלשאַפט.

אין מסקנא, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג איז אַ דיסציפּלין וואָס איז ליגן אין די ינטערסעקשאַן פון לינגוויסטיק און קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט, מיט דער ציל פון דעוועלאָפּינג סיסטעמען וואָס זענען ביכולת צו פֿאַרשטיין און דזשענערייט מענטש שפּראַך אויטאָמאַטיש. דורך טעקניקס און אַלגערידאַמז, מיר זוכן צו פונאַנדערקלייַבן און עקסטראַקט נוציק אינפֿאָרמאַציע פון ​​געשריבן אָדער גערעדט טעקסטן, אַזוי אַלאַוינג די שאַפונג פון ינטעליגענט אַפּלאַקיישאַנז און סיסטעמען וואָס פאַסילאַטייט די ינטעראַקשאַן צווישן מענטשן און מאשינען.

אין דעם אַרטיקל, מיר האָבן יקספּלאָרד די פונדאַמענטאַל קאַנסעפּס פון נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, פֿון די פאַרשידענע לעוועלס פון לינגגוויסטיק אַנאַליסיס צו די הויפּט אַפּלאַקיישאַנז אין פעלדער אַזאַ ווי מאַשין איבערזעצונג, קיצער דור, רעדע דערקענונג און אָטאַמייטיד אָנפֿרעג ענטפער. אין אַדישאַן, מיר האָבן באדעקט די הויפּט טעקניקס געניצט, אַזאַ ווי גראַמאַטיק טאַגינג, סינטאַקטיק אַנאַליסיס, לעקסיקאַל דיסאַמביגיויישאַן און שפּראַך מאָדעלינג.

כאָטש נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג האט געזען באַטייַטיק אַדוואַנסיז אין די לעצטע יאָרן, טשאַלאַנדזשיז און לימיטיישאַנז נאָך בלייבן. טיף פארשטאנד פון טייַטש, האַכלאָטע פון ​​אַמביגיואַטי און אַדאַפּטיישאַן צו דיאַלעקטאַל און קאָנטעקסטואַל ווערייישאַנז זענען עטלעכע פון ​​די אַספּעקץ וואָס ריסערטשערז פאָרזעצן צו אַרבעטן אויף צו פֿאַרבעסערן די יפעקטיוונאַס פון די סיסטעמען.

אין קורץ, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג איז אַ יקסייטינג געגנט פון פאָרשונג און אַנטוויקלונג וואָס הבטחות צו רעוואַלושאַנייז די וועג מיר יבערגעבן מיט מאשינען. מיט זיין פיייקייט צו פֿאַרשטיין און דזשענערייט מענטש שפּראַך, עס קאַנטריביוץ צו ענכאַנסינג די ינטעראַקשאַן צווישן יומאַנז און טעכנאָלאָגיע, עפן אַ ברייט קייט פון פּאַסאַבילאַטיז אין געביטן אַזאַ ווי ווירטואַל הילף, אינפֿאָרמאַציע זוכן, סענטימענט אַנאַליסיס, צווישן פילע אנדערע. ווען טעקניקס פֿאַרבעסערן און טשאַלאַנדזשיז זענען באַקומען, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג איז זיכער צו פאָרזעצן צו וואַקסן און יבערמאַכן די וועג מיר ינטעראַקט מיט די דיגיטאַל וועלט.