NLP-tekniikka on saamassa näkyvyyttä asteittain. Tietojenkäsittelytieteen, tietotekniikan ja tekoälyn yhdistelmä voi mahdollisesti poistaa kielimuurit. NLP-tekniikan avulla kaikki osapuolet voivat kuunnella ja lukea tietoa kommunikaatiokielestä riippumatta.
Natural Language Processing (NLP) kouluttaa tietokoneita ymmärtämään ihmisten kieliä. Se käyttää koneoppimista oppiakseen jatkuvasti ja hankkiakseen lisää tietoa. Tämän seurauksena NLP-AI-yhdistelmästä on tulossa älykkäämpi. Käyttämällä sen kykyjä, jotka myös kasvavat asteittain, siitä tulee taitavampi ja edistyneempi.
Mikä on luonnollisen kielen käsittely (NLP)?
Luonnollisen kielen prosessointi on tekoälyn haara, joka käyttää valtaansa kielitieteen ymmärtämiseen ja älykkäiden tietokoneohjelmien tekemiseen. Nämä ohjelmat pystyvät ymmärtämään tekstiä ja puhuttua viestintää kuten ihmiset. Mutta NLP-teknologialla on kyky oppia ja ymmärtää useita kieliä kerralla ja kääntää ne valitsemallesi kielelle.
- NLP-tekniikkaa yhdistää laskennallisen lingvistiikan ja kielen sääntöpohjaisen mallintamisen koneoppimiseen ja syväoppimiseen. Tämän avulla tietokone voi ymmärtää tekstin tai äänen vain kääntääkseen sen toiselle kielelle.
Vielä nykyäänkin meillä on useita esimerkkejä NLP:stä toiminnassa, kuten Siri, Google Assistant, Google Translator, ja joitain automaattisen ehdotuksen työkaluja. Grammarlyn antamat ehdotukset sähköpostien kirjoittamisen tai hakukoneissa ovat kaikki käytössä NLP-tekniikalla.
Kuinka NLP-tekniikka toimii?
NLP-teknologia saa tietokoneohjelman ymmärtämään ihmisen tekstiä ja puhetta. Koska tietokoneet ymmärtävät vain binäärikieltä, joka koostuu 0:sta ja 1:stä, tarvitsimme järjestelmän, joka ensin saa tietokoneen ymmärtämään sanoja.
Tätä varten käytetään sanaesitystä, jossa sanat koodataan tietokonekielelle. Tähän tarkoitukseen käytetään useita tekniikoita, ja yksi kuuma on yksi näistä tekniikoista.
Tämän lisäksi käytetään sarjaa NLP-tekniikoita, jotka auttavat tietokonetta ymmärtämään ihmisten kieltä. Nämä sisältävät;
- Varsinainen: Prosessi, jossa samanlaiset sanat lyhennetään niiden alkuperäsanaksi, kuten Finalize, sanasta Final poistamalla aakkoset yksitellen.
- Lemmatisaatio: Tämä on tekniikka, jolla sanat erotetaan alas, jotta niiden merkityksellinen perusrakenne löydetään.
- tokenization: Tällä tekniikalla lauseet jaetaan pienempiin lohkoihin sanojen, symbolien ja numeroiden tunnistamiseksi niistä.
- Sentimenttianalyysi: Tässä tietokone yrittää tunnistaa lauseen taustalla olevan sävyn ja tunteen.
- Sanan merkityksen yksiselitteisyys: Tätä tekniikkaa käytetään määrittämään, onko samalla sanalla eri merkitys, kun sitä käytetään eri yhteyksissä.
- Osan puheen merkitseminen (POS): POS-koodeja käytetään tekstin jokaisen sanan merkitsemiseen. Tämä sisältää verbien, adverbien, substantiivien, adjektiivien ja kaikkien muiden puheen osien tunnistamisen.
Näiden tekniikoiden lisäksi NLP-ohjelma käyttää algoritmeja ihmisen luoman tekstin ja puheen ymmärtämiseen. Sääntöpohjaista järjestelmää käytetään kielitieteen sääntöjen asettamiseen tietojen analysointiin.
Koneoppiminen on tärkeä osa NLP:tä, koska sitä käytetään harjoitustietojen siemenemiseen tietokoneohjelmaan. Näiden tietojen avulla NLP-ohjelma voi säätää teksti- ja äänentunnistuskuvioitaan.
[Lue myös: 15 parasta NLP-tietojoukkoa NLP-mallien kouluttamiseen]
Konekäännös NLP:n rakentamiseen
Voitteko kuvitella, kuinka maailman johtajat voivat osallistua kokouksiin, joissa kaikki puhuvat omaa kieltään? Näissä kokouksissa on simultaanitulkkausjärjestelmä, mikä tarkoittaa, että tietokoneohjelmat ja ihmistulkit kääntävät puheen yhdessä ja muuntavat sen sitten muille kielille tarpeen mukaan.
Vaikka tämä saattaakin olla NLP-tekniikan nykyinen perimmäinen tavoite poistaa kaikki kielimuurit, tämä tekniikka kasvaa ja kehittyy edelleen. NLP-tekniikka mahdollistaa tämän käyttämällä konekäännöstä, joka käyttää tietokoneohjelmaa tekstin ja puheen kääntämiseen.
Konekäännös on edennyt vaiheesta, jossa epätarkkuudet olivat ilmeisiä parannuksia Neural Machine Translationin (NMT) avulla. NMT on edelleen parantanut NLP:n toimintaa ja siten parantanut sen käännösominaisuuksia.
Tässä ovat NLP:n konekääntämisen edut:
- NLP-ohjelmat voivat nyt lukea ja kääntää kirjoja, verkkosivustoja ja tuotetietoja muutamassa sekunnissa.
- Se on vähentänyt huomattavasti kääntämisen kustannuksia ja vaivaa.
- Tarkkuus on myös lisääntynyt koneoppimisalgoritmien käytön myötä.
- Yritykset voivat nyt muokata käännösprosessia tarpeidensa mukaan.
Tämä on mahdollista, koska NMT hyödyntää syväoppimismenetelmiä, kuten toistuvia hermoverkkoja (RNN) ja huomiomekanismeja. Nämä parantavat NLP-ohjelman ominaisuuksia ja lisäävät sen ymmärrystä kielellisistä säännöistä, kaavoista ja pitkien lauseiden ja monimutkaisten rakenteiden lauseiden käsittelynopeutta.
NMT auttaa ohjelmaa muuttamaan sanat vektoreiksi ja yhdistämään semanttisesti samankaltaisia sanoja. Luomalla vektoreiden tai sanojen sarjan ohjelma luo lauseen. Tästä eteenpäin se käyttää enkooderi-dekooderikehystä syöttölauseen kartoittamiseen vektoriavaruudessa, ja dekooderi lähettää käännetyn lauseen käyttöliittymään.
Yhteenveto
NLP:n, NMT:n, hermoverkkojen ja syväoppimismekanismien yhdistelmä tuo merkittäviä parannuksia tekstin ja puheen tunnistamiseen ja kääntämiseen. Kaikista tämän alan edistyksistä huolimatta ihmisten tulkkien ja toimittajien on säilytettävä tasapaino. Yritykset ja yritykset, jotka haluavat omaa tulkkausjärjestelmää, ota yhteyttä Shaipiin, jos haluat keskustella AI-pohjaisista räätälöityjä ratkaisuja, joissa on NLP ja konekäännös.
