(NLP) Verarbeitung Natürlicher Sprache

Es ist Teil der künstlichen Intelligenz, die untersucht, wie Maschinen mit der menschlichen Sprache interagieren. Künstliche Intelligenz arbeitet hinter den Kulissen ständig daran, viele der Tools zu verbessern, die wir täglich verwenden, wie z. B. NLP, den Symetricx-Chatbot und die Symetricx-Rechtschreibprüfung.

Wenn NLP mit maschinellen Lernalgorithmen kombiniert wird, entstehen Systeme, die lernen, Aufgaben selbstständig auszuführen und durch Erfahrung besser werden.

Unternehmen nutzen zunehmend mit NLP ausgestattete Tools, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und Routineaufgaben zu automatisieren.

Was ist Verarbeitung Natürlicher Sprache?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz, die Computern die Fähigkeit verleiht, menschliche Sprache zu lesen, zu verstehen und zu interpretieren. Es hilft Computern, menschliche Emotionen zu messen und zu identifizieren, welche Teile der menschlichen Sprache wichtig sind.

Das Ziel der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Erstellung von Systemen, die Text sinnvoll interpretieren und Aufgaben wie Übersetzung, Grammatikprüfung oder Themenklassifizierung ausführen können.

Virtuelle Assistenten wie Google Assist, Siri und Alexa gehören zu den beliebtesten Beispielen für Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache in unserem Leben. Ein weiterer häufiger Anwendungsfall für NLP sind intelligente Chatbots, die Ihnen helfen, Probleme zu lösen, während Sie die Generierung natürlicher Sprache durchführen.

Darüber hinaus gibt es viele Anwendungsbereiche von NLP, die uns auch in den Werkzeugen begegnen, die wir täglich verwenden, die uns aber wahrscheinlich nicht einmal bewusst sind. Zum Beispiel die Übersetzung einer in einer anderen Sprache geschriebenen Nachricht auf Kanälen wie Twitter, Facebook, Instagram in Ihre Sprache oder Textvorschläge beim Filtern unerwünschter E-Mails in Spam-Dateien usw.

Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache funktioniert?

In seiner einfachsten Definition wendet die Verarbeitung natürlicher Sprache hauptsächlich die Linguistik an, um die sprachliche Struktur und Bedeutung von Wörtern zu analysieren. Anschließend verwendet es verschiedene Algorithmen, um intelligente Systeme zu erstellen, die verschiedene Aufgaben ausführen können.

Zu den wichtigsten NLP-Aufgaben gehören Tokenisierung und Parsing, Lemmatisierung/Rooting, Tagging von Wortarten, Sprachwahrnehmung und Identifizierung semantischer Beziehungen.

NLP im Allgemeinen; zerlegt Sprache in kürzere, grundlegende Teile, versucht, die Beziehungen zwischen Teilen zu verstehen, und untersucht, wie die Teile zusammenarbeiten, um Bedeutung zu schaffen.

Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Verarbeitung Natürlicher Sprache(NLP) wendet zwei Techniken an, um Computern zu helfen, Texte zu verstehen: syntaktische Analyse und semantische Analyse.

Syntaktische Analyse

Syntaktische Analyse oder Parsing; Analysiert den Text anhand grundlegender Grammatikregeln, um die Satzstruktur, die Anordnung der Wörter und die Beziehung der Wörter zueinander zu bestimmen. Einige seiner Aufgaben sind:

• Symbolisierung; Es besteht darin, einen Text in kleinere Teile zu zerlegen, die Symbole genannt werden (die Sätze oder Wörter sein können), um die Verarbeitung des Textes zu erleichtern.

• Wortartkennzeichnung; Seine Symbole sind Verben, Adverbien, Adjektive, Substantive usw. als Tags. Dies hilft, die Bedeutung eines Wortes zu verstehen (zum Beispiel bedeutet das Wort „schreiben“ verschiedene Dinge, wenn es als Verb oder Substantiv verwendet wird).

• Lemmatisierung und Verwurzelung; reduziert ein Wort auf seine vertraute Grundform, um die Analyse zu erleichtern.

Semantische Analyse

Die semantische Analyse konzentriert sich darauf, die Bedeutung des Textes zu finden. Zunächst wird die Bedeutung jedes Wortes untersucht (lexikalische Semantik). Dann betrachtet es die Kombination von Wörtern und was sie im Kontext bedeuten. Die wesentlichen Teilaufgaben der semantischen Analyse sind:

• Begriffsklärung im Sinne des Wortes; versucht zu erklären, in welchem ​​Sinne ein Wort in einem bestimmten Kontext verwendet wird.

• Extraktion von Beziehungen; versucht zu verstehen, wie Entitäten wie Orte, Personen, Organisationen usw. im Text miteinander in Beziehung stehen.

NLP, KI, maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Verarbeitung natürlicher Sprache, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden manchmal verwirrend synonym verwendet. Zunächst einmal ist der wichtigste Punkt zu wissen, dass NLP und maschinelles Lernen Teilbereiche der künstlichen Intelligenz sind.

Künstliche Intelligenz ist ein allgemeiner Begriff für Systeme, die menschliche Intelligenz simulieren können. KI umfasst Anwendungen, die kognitive Fähigkeiten wie das Lernen aus Beispielen und das Lösen von Problemen nachahmen. Dies deckt viele verschiedene Anwendungen ab, von fahrerlosen Autos bis hin zu Prognosesystemen.

Natural Language Processing beschäftigt sich damit, wie Computer menschliche Sprache verstehen und übersetzen. Mit NLP können Systeme geschriebenen oder gesprochenen Text sinnvoll interpretieren und Aufgaben wie Übersetzung, Schlüsselwortextraktion, Themenklassifizierung und mehr ausführen.

Maschinelles Lernen ist erforderlich, um all diese Prozesse zu automatisieren und genaue Antworten zu liefern. Maschinelles Lernen ist der Prozess der Anwendung von Algorithmen, die Systemen beibringen, automatisch aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Beispielsweise interpretieren KI-gestützte Chatbots, was Benutzer sagen und was sie tun möchten.

Es verwendet NLP, um aus früheren Interaktionen zu lernen, und maschinelles Lernen, um automatisch genauere Antworten zu geben.

Das Identifizieren der Merkmale einer Sprache ist wichtig für die Entwicklung von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie z. B. automatische Spracherkennung, Erkennung von falsch geschriebenen Wörtern in Text, Rechtschreibung von Wörtern und automatische Textzusammenfassung. Darüber hinaus ist die Kenntnis der Sprachmerkmale für optische Zeichenerkennung, Kryptologie, Datenkomprimierung, Sprachsynthese und -erkennung von großem Vorteil. Die Entwicklung eines Verarbeitungssystems für natürliche Sprache für die türkische Sprache ist jedoch aufgrund der Struktur der Sprache schwierig. Wir brauchen verschiedene Techniken, um die Schwierigkeiten zu überwinden, die sich aus der Natur der Sprache ergeben. In diesem Sinne schlägt diese Studie einen neuen Ansatz für die Rechtschreibung und Statistik türkischer Wörter vor. Statistische N-Gramm-Sprachmodelle wurden erstellt, um Silbenstatistiken zu extrahieren.

Die Wahrscheinlichkeit der Silbenfolge in Wörtern im türkischen Korpus wurde mit statistischen Sprachmodellen berechnet. Studien, die wortbasierte Ansätze in statistischen Sprachmodellen durchführen, sind für Türkisch nicht geeignet. Daher wird angenommen, dass es bequemer ist, silbenbasierte Ansätze anstelle von wortbasierten Studien zu verwenden.

Statistische Sprachmodelle werden häufig verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten eines Satzes oder von Wörtern in einem Satz zu berechnen.

Mit dem entwickelten System Symetricx Nlp ist die Idee entstanden, Komprimierungsalgorithmen für türkische Texte zu entwickeln und die Erkennung von Tippfehlern zu ermöglichen, die in türkischer Textschrift auftreten können. Es bildete auch die Grundlage für die silbenbasierte türkische Lautsynthese und die Spracherkennungssysteme des Systems.

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