logo

TechCodeview

Natuurlijke taalverwerking (NLP) – Overzicht

De betekenis van NLP is Natural Language Processing (NLP), een fascinerend en snel evoluerend veld dat computerwetenschappen, kunstmatige intelligentie en taalkunde kruist. NLP richt zich op de interactie tussen computers en menselijke taal, waardoor machines menselijke taal kunnen begrijpen, interpreteren en genereren op een manier die zowel betekenisvol als nuttig is. Met de toenemende hoeveelheid tekstgegevens die elke dag wordt gegenereerd, van posts op sociale media tot onderzoeksartikelen, is NLP een essentieel hulpmiddel geworden voor het verkrijgen van waardevolle inzichten en het automatiseren van verschillende taken.

Natuurlijke taalverwerking

In dit artikel onderzoeken we de fundamentele concepten en technieken van natuurlijke taalverwerking, waarbij we licht werpen op de manier waarop ruwe tekst wordt omgezet in bruikbare informatie. Van tokenisatie en parsing tot sentimentanalyse en machinevertaling, NLP omvat een breed scala aan toepassingen die industrieën hervormen en de mens-computerinteracties verbeteren. Of u nu een doorgewinterde professional bent of nieuw in het vakgebied, dit overzicht geeft u een uitgebreid inzicht in NLP en de betekenis ervan in het huidige digitale tijdperk.



Inhoudsopgave

arraylist java sorteren

Wat is natuurlijke taalverwerking?

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een gebied van de informatica en een subgebied van kunstmatige intelligentie dat tot doel heeft computers menselijke taal te laten begrijpen. NLP maakt gebruik van computationele taalkunde, de studie van hoe taal werkt, en verschillende modellen gebaseerd op statistieken, machine learning en deep learning. Met deze technologieën kunnen computers tekst- of stemgegevens analyseren en verwerken, en de volledige betekenis ervan begrijpen, inclusief de bedoelingen en emoties van de spreker of schrijver.

NLP ondersteunt veel toepassingen die taal gebruiken, zoals tekstvertaling, stemherkenning, tekstsamenvatting en chatbots. Mogelijk heb je sommige van deze toepassingen zelf gebruikt, zoals spraakgestuurde GPS-systemen, digitale assistenten, spraak-naar-tekstsoftware en klantenservicebots. NLP helpt bedrijven ook hun efficiëntie, productiviteit en prestaties te verbeteren door complexe taken waarbij taal betrokken is, te vereenvoudigen.

NLP-technieken

NLP omvat een breed scala aan technieken die erop gericht zijn computers in staat te stellen menselijke taal te verwerken en te begrijpen. Deze taken kunnen worden onderverdeeld in verschillende brede gebieden, die elk verschillende aspecten van taalverwerking behandelen. Hier zijn enkele van de belangrijkste NLP-technieken:

1. Tekstverwerking en voorverwerking in NLP

  • Tokenisatie : tekst opdelen in kleinere eenheden, zoals woorden of zinnen.
  • Stemming en lemmatisering : Woorden terugbrengen tot hun basis- of stamvorm.
  • Stopwoord verwijderen : Het verwijderen van veelgebruikte woorden (zoals en, de, is) die mogelijk geen significante betekenis hebben.
  • Tekstnormalisatie : Tekst standaardiseren, inclusief hoofdlettergebruik normaliseren, interpunctie verwijderen en spelfouten corrigeren.

2. Syntaxis en parseren in NLP

  • Part-of-Speech (POS)-tagging : Toekennen van woordsoorten aan elk woord in een zin (bijvoorbeeld zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord).
  • Afhankelijkheid parseren : Analyseren van de grammaticale structuur van een zin om relaties tussen woorden te identificeren.
  • Kiesdistrict parseren : Een zin opsplitsen in de samenstellende delen of zinsdelen (bijvoorbeeld zelfstandige naamwoorden, werkwoordzinnen).

3. Semantische analyse

  • Erkenning van benoemde entiteiten (NER) : Identificeren en classificeren van entiteiten in tekst, zoals namen van mensen, organisaties, locaties, datums, enz.
  • Woordbetekenis ondubbelzinnig maken (WSD) : Bepalen welke betekenis van een woord in een bepaalde context wordt gebruikt.
  • Coreferentieresolutie : Identificeren wanneer verschillende woorden naar dezelfde entiteit in een tekst verwijzen (hij verwijst bijvoorbeeld naar Johannes).

4. Informatie-extractie

  • Entiteitsextractie : Identificatie van specifieke entiteiten en hun relaties binnen de tekst.
  • Relatie-extractie : Het identificeren en categoriseren van de relaties tussen entiteiten in een tekst.

5. Tekstclassificatie in NLP

  • Sentiment analyse : Bepalen van het sentiment of de emotionele toon die in een tekst wordt uitgedrukt (bijvoorbeeld positief, negatief, neutraal).
  • Onderwerpmodellering : Onderwerpen of thema's identificeren binnen een grote verzameling documenten.
  • Spamdetectie : Tekst classificeren als spam of geen spam.

6. Taalgeneratie

  • Machine vertaling : Tekst vertalen van de ene taal naar de andere.
  • Samenvatting van de tekst : Een beknopte samenvatting maken van een grotere tekst.
  • Tekst genereren : Automatisch coherente en contextueel relevante tekst genereren.

7. Spraakverwerking

  • Spraakherkenning : Gesproken taal omzetten in tekst.
  • Tekst-naar-spraak (TTS)-synthese : Geschreven tekst omzetten in gesproken taal.

8. Vraag beantwoorden

  • Op retrieval gebaseerde QA : Het vinden en retourneren van de meest relevante tekstpassage als antwoord op een vraag.
  • Generatieve kwaliteitsgarantie : Een antwoord genereren op basis van de informatie die beschikbaar is in een tekstcorpus.

9. Dialoogsystemen

  • Chatbots en virtuele assistenten : Systemen in staat stellen gesprekken met gebruikers aan te gaan, antwoorden te geven en taken uit te voeren op basis van gebruikersinvoer.

10. Sentiment- en emotieanalyse in NLP

  • Emotiedetectie : Emoties identificeren en categoriseren die in tekst worden uitgedrukt.
  • Opiniemining : het analyseren van meningen of recensies om inzicht te krijgen in het publieke sentiment ten aanzien van producten, diensten of onderwerpen.

Werking van natuurlijke taalverwerking (NLP)

Werking van natuurlijke taalverwerking

converteer een int naar een string-java

Werken in natuurlijke taalverwerking (NLP) omvat doorgaans het gebruik van computationele technieken om menselijke taal te analyseren en te begrijpen. Dit kunnen taken omvatten zoals taalbegrip, taalgeneratie en taalinteractie.

Data opslag : het opslaan van de verzamelde tekstgegevens in een gestructureerd formaat, zoals een database of een verzameling documenten.

2. Tekstvoorbewerking

Voorverwerking is van cruciaal belang om de onbewerkte tekstgegevens op te schonen en voor te bereiden voor analyse. Veel voorkomende voorverwerkingsstappen zijn onder meer:

  • Tokenisatie : Tekst opsplitsen in kleinere eenheden, zoals woorden of zinnen.
  • Kleine letters : Alle tekst naar kleine letters converteren om uniformiteit te garanderen.
  • Stopwoord verwijderen : Het verwijderen van veelgebruikte woorden die geen significante betekenis hebben, zoals en, de, is.
  • Leestekens verwijderen : Leestekens verwijderen.
  • Stemming en lemmatisering : Woorden terugbrengen tot hun basis- of stamvorm. Stemming snijdt achtervoegsels af, terwijl lemmatisering rekening houdt met de context en woorden omzet in hun betekenisvolle basisvorm.
  • Tekstnormalisatie : Standaardiseren van de tekstopmaak, inclusief het corrigeren van spelfouten, het uitbreiden van samentrekkingen en het omgaan met speciale tekens.

3. Tekstrepresentatie

  • Zak met woorden (BoW) : Tekst weergeven als een verzameling woorden, waarbij grammatica en woordvolgorde worden genegeerd, maar de woordfrequentie wordt bijgehouden.
  • Termijnfrequentie-inverse documentfrequentie (TF-IDF) : Een statistiek die het belang van een woord in een document weergeeft in verhouding tot een verzameling documenten.
  • Woordinsluitingen : Gebruik van dichte vectorrepresentaties van woorden waarbij semantisch vergelijkbare woorden dichter bij elkaar staan ​​in de vectorruimte (bijv. Word2Vec, GloVe).

4. Functie-extractie

Het extraheren van betekenisvolle kenmerken uit de tekstgegevens die kunnen worden gebruikt voor verschillende NLP-taken.

  • N-gram : Reeksen van N woorden vastleggen om een ​​bepaalde context en woordvolgorde te behouden.
  • Syntactische kenmerken : Gebruik van woordsoortentags, syntactische afhankelijkheden en ontleedbomen.
  • Semantische kenmerken : gebruik maken van woordinbedding en andere representaties om de betekenis en context van woorden vast te leggen.

5. Modelselectie en training

Het selecteren en trainen van een machine learning- of deep learning-model om specifieke NLP-taken uit te voeren.

  • Leren onder toezicht : Gelabelde gegevens gebruiken om modellen zoals Support Vector Machines (SVM), Random Forests of deep learning-modellen zoals Convolutional Neural Networks (CNNs) en Recurrent Neural Networks (RNNs) te trainen.
  • Ongecontroleerd leren : Het toepassen van technieken zoals clustering of onderwerpmodellering (bijvoorbeeld Latent Dirichlet Allocation) op ongelabelde gegevens.
  • Voorgetrainde modellen : gebruik maken van vooraf getrainde taalmodellen zoals BERT, GPT of op transformatoren gebaseerde modellen die zijn getraind op grote corpora.

6. Modelimplementatie en gevolgtrekking

Het getrainde model implementeren en gebruiken om voorspellingen te doen of inzichten uit nieuwe tekstgegevens te halen.

  • Tekstclassificatie : tekst categoriseren in vooraf gedefinieerde klassen (bijvoorbeeld spamdetectie, sentimentanalyse).
  • Erkenning van benoemde entiteiten (NER) : Identificeren en classificeren van entiteiten in de tekst.
  • Machine vertaling : Tekst vertalen van de ene taal naar de andere.
  • Vraag beantwoorden : antwoorden geven op vragen op basis van de context die door tekstgegevens wordt geboden.

7. Evaluatie en optimalisatie

Het evalueren van de prestaties van het NLP-algoritme met behulp van statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering, F1-score en andere.

  • Hyperparameterafstemming : modelparameters aanpassen om de prestaties te verbeteren.
  • Foutenanalyse : Fouten analyseren om de zwakke punten van modellen te begrijpen en de robuustheid te verbeteren.

8. Iteratie en verbetering

Het algoritme voortdurend verbeteren door nieuwe gegevens op te nemen, voorverwerkingstechnieken te verfijnen, te experimenteren met verschillende modellen en functies te optimaliseren.

Er zijn verschillende technologieën gerelateerd aan natuurlijke taalverwerking (NLP) die worden gebruikt om menselijke taal te analyseren en te begrijpen. Enkele van de meest voorkomende zijn:

  1. Machinaal leren: NLP is sterk afhankelijk van machinaal leren technieken zoals begeleid en onbewaakt leren, diep leren en versterkend leren om modellen te trainen om menselijke taal te begrijpen en te genereren.
  2. Toolkits voor natuurlijke taal (NLTK) en andere bibliotheken: NLTK is een populaire open-sourcebibliotheek in Python die tools biedt voor NLP-taken zoals tokenisatie, stammen en taggen van deel-van-spraak. Andere populaire bibliotheken zijn onder meer spaCy, OpenNLP en CoreNLP.
  3. Parsers: Parsers worden gebruikt om de syntactische structuur van zinnen te analyseren, zoals het parseren van afhankelijkheid en kiesdistricten.
  4. Tekst-naar-spraak (TTS) en spraak-naar-tekst (STT) systemen: TTS-systemen zetten geschreven tekst om in gesproken woorden, terwijl STT-systemen gesproken woorden omzetten in geschreven tekst.
  5. Named Entity Recognition (NER)-systemen : NER-systemen identificeren en extraheren benoemde entiteiten zoals mensen, plaatsen en organisaties uit de tekst.
  6. Sentiment analyse : Een techniek om de emoties of meningen die in een stuk tekst worden uitgedrukt te begrijpen, door gebruik te maken van verschillende technieken, zoals op lexicon gebaseerde, op machine learning gebaseerde en op deep learning gebaseerde methoden
  7. Machine vertaling: NLP wordt gebruikt voor het vertalen van talen van de ene taal naar de andere via een computer.
  8. Chatbots: NLP wordt gebruikt voor chatbots die via auditieve of tekstuele methoden met andere chatbots of mensen communiceren.
  9. AI-software: NLP wordt gebruikt in vraag-antwoordsoftware voor kennisrepresentatie, analytisch redeneren en het ophalen van informatie.

Toepassingen van natuurlijke taalverwerking (NLP):

  • Spamfilters: Een van de meest irritante dingen van e-mail is spam. Gmail maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om te bepalen welke e-mails legitiem zijn en welke spam. Deze spamfilters kijken naar de tekst in alle e-mails die u ontvangt en proberen erachter te komen wat het betekent om te zien of het spam is of niet.
  • Algoritmische handel: Algoritmische handel wordt gebruikt om de omstandigheden op de aandelenmarkt te voorspellen. Met behulp van NLP onderzoekt deze technologie nieuwskoppen over bedrijven en aandelen en probeert de betekenis ervan te begrijpen om te bepalen of u bepaalde aandelen moet kopen, verkopen of aanhouden.
  • Vragen beantwoorden: NLP kan in actie worden gezien door Google Search of Siri Services te gebruiken. Een belangrijk gebruik van NLP is om zoekmachines de betekenis te laten begrijpen van wat we vragen en in ruil daarvoor natuurlijke taal te genereren om ons de antwoorden te geven.
  • Samenvattende informatie: Op internet is veel informatie te vinden, en veel daarvan komt in de vorm van lange documenten of artikelen. NLP wordt gebruikt om de betekenis van de gegevens te ontcijferen en biedt vervolgens kortere samenvattingen van de gegevens, zodat mensen deze sneller kunnen begrijpen.

Toekomstige reikwijdte:

  • Bots: Chatbots helpen klanten om snel ter zake te komen door vragen te beantwoorden en hen op elk moment van de dag of nacht door te verwijzen naar relevante bronnen en producten. Om effectief te zijn, moeten chatbots snel, slim en gemakkelijk te gebruiken zijn. Om dit te bereiken, gebruiken chatbots NLP om taal te begrijpen, meestal via tekst- of spraakherkenningsinteracties
  • Ondersteuning van onzichtbare gebruikersinterface: Bijna elke verbinding die we hebben met machines heeft te maken met menselijke communicatie, zowel gesproken als geschreven. Amazons Echo is slechts één illustratie van de trend om mensen in de toekomst nauwer in contact te brengen met technologie. Het concept van een onzichtbare of nulgebruikersinterface zal afhankelijk zijn van directe communicatie tussen de gebruiker en de machine, hetzij via spraak, tekst of een combinatie van beide. NLP helpt om dit concept werkelijkheid te maken.
  • Slimmer zoeken: De toekomst van NLP omvat ook een verbeterde zoekfunctie, iets waar we bij Expert System al lang over praten. Slimmer zoeken zorgt ervoor dat een chatbot het verzoek van een klant kan begrijpen en de functionaliteit 'zoeken zoals je praat' mogelijk maakt (net zoals je Siri zou kunnen bevragen) in plaats van zich te concentreren op trefwoorden of onderwerpen. Google heeft onlangs aangekondigd dat NLP-mogelijkheden zijn toegevoegd aan Google Drive, waardoor gebruikers in natuurlijke taal naar documenten en inhoud kunnen zoeken.

Toekomstige verbeteringen:

  • Bedrijven als Google experimenteren met Deep Neural Networks (DNN's) om de grenzen van NLP te verleggen en het mogelijk te maken dat mens-tot-machine-interacties net zo aanvoelen als mens-tot-mens-interacties.
  • Basiswoorden kunnen verder worden onderverdeeld in de juiste semantiek en worden gebruikt in NLP-algoritmen.
  • De NLP-algoritmen kunnen worden gebruikt in verschillende talen die momenteel niet beschikbaar zijn, zoals regionale talen of talen die in plattelandsgebieden worden gesproken, enz.
  • Vertaling van een zin in de ene taal naar dezelfde zin in een andere taal met een bredere reikwijdte.

Conclusie

Concluderend kan worden gesteld dat het vakgebied van Natural Language Processing (NLP) de manier waarop mensen met machines omgaan aanzienlijk heeft veranderd, waardoor intuïtievere en efficiëntere communicatie mogelijk is. NLP omvat een breed scala aan technieken en methodologieën om menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren. Van basistaken zoals tokenisatie en part-of-speech-tagging tot geavanceerde toepassingen zoals sentimentanalyse en automatische vertaling: de impact van NLP is duidelijk zichtbaar in verschillende domeinen. Terwijl de technologie zich blijft ontwikkelen, aangedreven door de vooruitgang op het gebied van machinaal leren en kunstmatige intelligentie, blijft het potentieel voor NLP om de mens-computerinteractie te verbeteren en complexe taalgerelateerde uitdagingen op te lossen enorm. Het begrijpen van de kernconcepten en toepassingen van natuurlijke taalverwerking is van cruciaal belang voor iedereen die de mogelijkheden ervan in het moderne digitale landschap wil benutten.

e-r-modeldiagram

Natuurlijke taalverwerking – Veelgestelde vragen

Wat zijn NLP-modellen?

NLP-modellen zijn computationele systemen die natuurlijke taalgegevens, zoals tekst of spraak, kunnen verwerken en verschillende taken kunnen uitvoeren, zoals vertaling, samenvatting, sentimentanalyse, enz. NLP-modellen zijn meestal gebaseerd op machine learning of deep learning-technieken die leren van grote groepen. hoeveelheden taalgegevens.

Wat zijn de soorten NLP-modellen?

NLP-modellen kunnen in twee hoofdtypen worden ingedeeld: op regels gebaseerd en statistisch. Op regels gebaseerde modellen gebruiken vooraf gedefinieerde regels en woordenboeken om natuurlijke taalgegevens te analyseren en te genereren. Statistische modellen maken gebruik van probabilistische methoden en datagestuurde benaderingen om van taalgegevens te leren en voorspellingen te doen.

Wat zijn de uitdagingen van NLP-modellen?

NLP-modellen worden geconfronteerd met veel uitdagingen vanwege de complexiteit en diversiteit van natuurlijke taal. Sommige van deze uitdagingen omvatten ambiguïteit, variabiliteit, contextafhankelijkheid, figuurlijk taalgebruik, domeinspecificiteit, ruis en gebrek aan gelabelde gegevens.

Wat zijn de toepassingen van NLP-modellen?

NLP-modellen hebben veel toepassingen in verschillende domeinen en industrieën, zoals zoekmachines, chatbots, stemassistenten, sociale media-analyse, tekstmining, informatie-extractie, natuurlijke taalgeneratie, machinevertaling, spraakherkenning, tekstsamenvatting, het beantwoorden van vragen, sentimentanalyse, en meer.