Comprensión de la PNL (4 aplicaciones, 5 dificultades, 6 pasos de implementación)
Entre los datos no estructurados, la mayor cantidad de texto es texto. Aunque no ocupa tanto espacio como las imágenes y los vídeos, contiene la mayor cantidad de información.
Para analizar y utilizar esta información de texto, necesitamos utilizar la tecnología NLP para permitir que la máquina comprenda y utilice esta información de texto.
Cada animal tiene su propio lenguaje, ¡y las máquinas también!
El procesamiento del lenguaje natural es el puente entre el lenguaje de máquina y el lenguaje humano para lograr el propósito de la comunicación hombre-máquina.
Los humanos se comunican mediante el habla, los perros se comunican mediante el ladrido. Las máquinas también tienen su propia forma de comunicarse, que es la información digital.
Los diferentes idiomas no pueden comunicarse entre sí. Por ejemplo, los humanos no pueden entender el ladrido de un perro, e incluso las personas que hablan diferentes idiomas no pueden comunicarse directamente y necesitan un traductor para comunicarse.
Esto es especialmente cierto en el caso de los ordenadores. Para comunicarse entre sí, las personas hacen que todas las computadoras obedezcan algunas reglas, y las reglas de estas computadoras son el lenguaje entre computadoras.
Dado que los humanos pueden traducir entre diferentes idiomas, ¿pueden los humanos y las máquinas comunicarse directamente a través de la "traducción"?
¡La PNL es el puente entre humanos y máquinas!
¿Por qué procesar el "lenguaje natural"?
El lenguaje natural es una expresión común en nuestra vida diaria, que es lo que solemos llamar “hablar el lenguaje humano”.
La PNL tiene dos tareas principales:
La comprensión del lenguaje natural espera que las máquinas tengan las mismas capacidades de comprensión del lenguaje que los humanos. Debido a que existen muchas dificultades para comprender el lenguaje natural (que se describen en detalle a continuación), NLU aún está lejos del desempeño humano.
Cinco dificultades principales en la comprensión del lenguaje natural;
Si quieres aprender más sobre NLU, puedes leer este artículo "Comprensión del lenguaje natural - NLU (3 implementaciones de conceptos básicos en la práctica). Aplicaciones" Camino)".
NLG tiene como objetivo cerrar la brecha de comunicación entre humanos y máquinas y convertir datos en formatos no verbales en formatos de lenguaje que los humanos puedan entender, como artículos, informes, etc.
Seis pasos de NLG:
Si quieres saber más sobre NLG, puedes leer este artículo "Comprensión de la generación del lenguaje natural - NLG (6 pasos de implementación y 3 aplicaciones típicas)" 》.
Análisis Emocional
Hay muchos mensajes de texto en Internet y el contenido que quieren expresar es variado, pero las emociones son las mismas: positivo/positivo-negativo/ negativo.
A través del análisis de sentimiento, puedes comprender rápidamente las opiniones públicas de los usuarios.
Chatbots
Antes, solo existían Siri, Xiao Bing y otros robots, y la gente no los usaba con mucha motivación, solo como forma de entretenimiento. Sin embargo, el rápido desarrollo de los parlantes inteligentes en los últimos años ha hecho que todos sientan el valor de los chatbots.
Y con el desarrollo de hogares y coches inteligentes en el futuro, los robots de chat tendrán un mayor valor de uso.
Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz se ha convertido en un referente a nivel nacional. WeChat puede convertir voz en texto, la navegación en el automóvil puede indicar directamente el destino y las personas mayores pueden hablar directamente usando el método de entrada sin aprender Pinyin...
Traducción automática
Actualmente traducción automática La tasa de precisión ya es muy alta y todos pueden entender la idea principal del artículo utilizando Google Translate. Es probable que los traductores humanos tradicionales pierdan sus puestos de trabajo en el futuro.
La PNL se puede procesar utilizando métodos tradicionales de aprendizaje automático o métodos de aprendizaje profundo. Los dos métodos diferentes también corresponden a diferentes pasos de procesamiento.
Los detalles son los siguientes:
Modo 1: proceso de PNL de aprendizaje automático tradicional
Modo 2: proceso de PNL de aprendizaje profundo
Seis pasos del lenguaje natural en inglés Pasos del preprocesamiento del corpus de procesamiento
Cuatro pasos para el preprocesamiento del corpus de procesamiento del lenguaje natural chino
El procesamiento del lenguaje natural es el puente entre el lenguaje de máquina y el lenguaje humano para lograr el propósito de la comunicación entre humanos y máquinas.
Dos tareas centrales de la PNL:
Cinco dificultades de la PNL:
Cuatro aplicaciones típicas del procesamiento del lenguaje natural:
Seis implementaciones de la PNL Pasos:
Versión de la Enciclopedia Baidu
El procesamiento del lenguaje natural es una dirección importante en los campos de la informática y la inteligencia artificial. Estudia diversas teorías y métodos de uso del lenguaje natural para lograr una comunicación efectiva entre humanos y computadoras. El procesamiento del lenguaje natural es una ciencia que integra la lingüística, la informática y las matemáticas. Por lo tanto, la investigación en esta área involucrará el lenguaje natural, que es el lenguaje que las personas utilizan a diario, por lo que está muy relacionado con el estudio de la lingüística, pero existen diferencias importantes. El procesamiento del lenguaje natural no es el estudio del lenguaje natural en general, sino el desarrollo de sistemas informáticos, especialmente sistemas de software, que pueden realizar de manera efectiva la comunicación en lenguaje natural. Entonces es parte de la informática.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano (natural).
Versión Wikipedia
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un subcampo de la informática, la ingeniería de la información y la inteligencia artificial que implica la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano (natural), especialmente cómo programar computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos en lenguaje natural. Los desafíos en el procesamiento del lenguaje natural a menudo implican el reconocimiento del habla, la comprensión del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural.