Руководство для начинающих по пониманию естественного языка

«Компьютер заслужил бы звание разумного, если бы он мог обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек».

— Алан Тьюринг
Весь спектр искусственного интеллекта основан на том, что машины способны «понимать» людей и «отвечать на них». Что невозможно без способности машин общаться с людьми на их естественном языке, как и другие люди. Более того, понимание предполагает не просто обмен информацией и данными, а обмен эмоциями, чувствами, идеями и намерениями. Могут ли машины когда-нибудь сделать это? Что ж, ответ утвердительный, и это уже даже не удивительно. Что это за чудесная технология, которая плавно облегчает взаимодействие между людьми и машинами? Это понимание естественного языка.

Что такое понимание естественного языка?

Понимание естественного языка является частью обработки естественного языка. Он выполняет анализ контента, текстовых метаданных и генерирует обобщенный контент на естественном человеческом языке. Это противоположно процессу генерации естественного языка. NLG обрабатывает ввод в виде данных и генерирует вывод в виде обычного текста, в то время как инструменты понимания естественного языка обрабатывают текст или голос на естественном языке и генерируют соответствующие ответы путем суммирования, редактирования или создания голосовых ответов.
Говорят, что данные — это новая нефть. Правда ли это?

Понимание естественного языка против обработки естественного языка

Обработка естественного языка — это широкий термин, который включает в себя как понимание естественного языка, так и генерацию естественного языка, а также многие другие методы, связанные с переводом и анализом естественного языка машинами для выполнения определенных команд.

Примеры обработки естественного языка

Обработка естественного языка повсюду, и мы используем ее в повседневной жизни, даже не осознавая этого. Знаете ли вы, как спам-сообщения отделяются от ваших электронных писем? Или автозамена и предиктивная печать, которые экономят так много нашего времени, как это происходит? Ну, это все часть обработки естественного языка. Вот несколько примеров широко используемых технологий обработки естественного языка:

• Интеллектуальные личные помощники . Мы все знакомы с Siri и Cortana. Эти мобильные программные продукты, которые выполняют задачи, предлагают услуги, с комбинацией пользовательского ввода, определения местоположения и возможностью доступа к информации из различных онлайн-источников, несомненно, являются одним из самых больших достижений обработки естественного языка.
• Машинный перевод . Чтобы прочитать описание красивой картинки в Instagram или прочитать обновления в Facebook, мы все хотя бы раз использовали эту команду «просмотреть перевод». А сервисы гугл-переводчиков помогают в экстренных ситуациях или иногда просто выучить несколько новых слов. Все это примеры машинных переводов, когда машины предоставляют нам переводы с одного естественного языка на другой.
• Распознавание речи . Преобразование произносимых слов в данные является примером обработки естественного языка. Он используется для нескольких целей, таких как диктовка в Microsoft Word, голосовая биометрия, голосовой пользовательский интерфейс и т. д.
• Аффективные вычисления — это не что иное, как тренировка эмоционального интеллекта для машин. Они учатся понимать ваши эмоции, чувства, идеи, чтобы взаимодействовать с вами более гуманным образом.
• Генерация естественного языка. Инструменты генерации естественного языка сканируют структурированные данные, проводят анализ и генерируют информацию в текстовом формате, созданную на естественном языке.
• Понимание естественного языка . Как объяснялось выше, он сканирует содержимое, написанное на естественных языках, и создает небольшие понятные сводки текста.

Лучшие инструменты для понимания естественного языка, доступные сегодня

Обработка естественного языка работает с человеческим языком в его наиболее естественной форме и в режиме реального времени, поскольку он появляется в содержимом социальных сетей, электронных письмах, веб-страницах, твитах, описаниях продуктов, газетных статьях, научных исследованиях и т. д. разнообразие языков. Компании должны постоянно следить за всем этим контентом. Вот несколько популярных программных продуктов для понимания естественного языка, которые эффективно помогают им в этой непростой задаче.

• Wolfram — Wolfram Alpha — это система ответов, разработанная компанией Wolfram Alpha LLC (дочерняя компания Wolfram Research). Это онлайн-сервис, который дает ответы на фактические вопросы, вычисляя ответ из внешних источников, «кураторских данных».
• Набор инструментов для естественного языка. Набор инструментов для естественного языка, также известный как NLTK, представляет собой набор программ, используемых для символической и статистической обработки естественного языка (NLP) для английского языка. Он написан на языке программирования Python и был разработан Стивеном Бёрдом и Эдвардом Лопером из Пенсильванского университета.
• Stanford coreNLP — Stanford CoreNLP — это конвейер NLP на основе аннотаций, который предлагает базовый анализ естественного языка. Базовый дистрибутив предоставляет файлы моделей для анализа английского языка, но движок совместим с моделями для других языков.
• GATE (общая архитектура для текстовой инженерии) — предлагает широкий спектр задач обработки естественного языка. Это зрелое программное обеспечение, используемое в различных отраслях уже более 15 лет.
• Apache openNLP — Apache OpenNLP — это набор инструментов, основанный на машинном обучении для обработки текста на естественном языке. Он написан на Java и производится Apache Software Foundation. Он предлагает такие услуги, как токенизаторы, разделение, синтаксический анализ, тегирование частей речи, сегментация предложений и т. д.

Приложения понимания естественного языка

Как мы уже видели, понимание естественного языка — это, по сути, не что иное, как понимание прочитанного умной машиной. Теперь давайте подробно рассмотрим, как он используется для повышения эффективности и точности, а также экономии времени и усилий человеческих ресурсов, которые затем можно использовать с большей пользой.

• Сбор данных и анализ данных . Чтобы иметь возможность хорошо обслуживать, бизнес должен знать, чего от него ожидают. Данные по отзывам клиентов не являются числовыми данными, такими как продажи или финансовые отчеты. Он открытый и содержит много текста. Для компаний, чтобы выявлять закономерности и тенденции во всем, эти данные и принятие мер в соответствии с выявленными пробелами или идеями имеют решающее значение для выживания и роста. Все больше и больше компаний осознают, что внедрение решения для понимания естественного языка дает значительные преимущества при анализе метаданных, таких как отзывы клиентов и обзоры продуктов. Понимание естественного языка в таких случаях оказывается более эффективным и точным, чем традиционные методы, такие как ручное кодирование. Это помогает голосу клиента доноситься до вас четче и быстрее, что приводит к эффективной разработке стратегии и продуктивной реализации.
• Мониторинг репутации . Отзывы клиентов — это лишь верхушка айсберга по сравнению с реальным отношением клиентов к бренду. Как клиенты, мы почти не участвуем в опросах клиентов. Таким образом, большая часть реальных настроений клиентов содержится в неструктурированных данных. Новости, сообщения в блогах, чаты и обновления в социальных сетях содержат огромное количество таких данных, которые являются более естественными и могут быть использованы для того, чтобы узнать «настоящие» чувства клиентов о продукте или услуге. Программные продукты для понимания естественного языка помогают предприятиям просматривать такие разрозненные данные и делать практические выводы.
• Служба поддержки клиентов — функция распознавания естественного языка может общаться с неподготовленными людьми и понимать их намерения. NLU способен понять значение, несмотря на некоторые человеческие ошибки, такие как неправильное произношение или переставленные буквы или слова. Он также использует алгоритмы, которые разбивают человеческую речь на структурированную онтологию и выявляют значение, намерение, настроение и суть человеческой речи. Одной из наиболее важных целей NLU является создание чат-ботов или ботов, взаимодействующих с людьми, которые могут эффективно общаться с людьми без какого-либо надзора со стороны человека. Существуют различные программные продукты, такие как Nuance, которые уже задействованы во взаимодействии с клиентами.
• Автоматизированная торговля. Автоматизация торговли на рынке капитала уже не является чем-то новым. В настоящее время доступно несколько программных продуктов и платформ, которые анализируют движения рынка, профиль отраслей и финансовую устойчивость компании и на основе технического анализа разрабатывают торговые модели. Усовершенствованные инструменты понимания естественного языка, которые сканируют различные источники, такие как финансовые отчеты, отчеты, новости рынка, являются основой автоматизированных торговых систем.
• Аналитика рынка – «Что делают конкуренты?» является одной из наиболее важных информационных потребностей бизнеса в режиме реального времени. Информация влияет на рынки. Обмен информацией между различными заинтересованными сторонами постоянно определяет и перестраивает рыночную динамику. Внимательное наблюдение за состоянием отрасли необходимо для разработки мощной стратегии, но современные каналы распространения контента (RSS-каналы, социальные сети, электронная почта) генерируют так много информации, что становится все труднее отслеживать такую ​​неструктурированную информацию. , контент из нескольких источников. Финансовые рынки начали строго использовать инструменты понимания естественного языка, чтобы отслеживать обмен информацией на рынке и помогать им немедленно достигать этого.

Из-за таких разнообразных функций, выполняемых программами понимания естественного языка, его важность в торговле, бизнесе, коммерции и промышленности постоянно возрастает. Это разумный шаг — изучить программы для понимания естественного языка, чтобы обеспечить себе успешную карьеру.
Разница между наукой о данных, машинным обучением и большими данными!

Как лучше всего научиться понимать естественный язык?

Лучший способ подготовиться к светлому будущему в технологических начинаниях — это понять алгоритмы искусственного интеллекта. Диплом последипломного образования в области машинного обучения и искусственного интеллекта от UpGrad дает возможность освоить такие концепции, как нейронные сети, обработка естественного языка, графические модели и обучение с подкреплением. Самым уникальным аспектом этого курса является карьерная поддержка. И отраслевое наставничество, которое поможет вам подготовиться к жесткой конкуренции в отрасли в рамках вашей реальной работы. Итак, давайте научимся использовать программные продукты, широко используемые в промышленности, упомянутые ранее, такие как NLKT. Эта программа направлена ​​​​на подготовку всесторонних специалистов по данным и специалистов по искусственному интеллекту с глубокими знаниями математики, опытом работы с соответствующими инструментами / языками и пониманием передовых алгоритмов и приложений.
Начните готовиться сегодня к лучшему завтра!

Изучайте курсы машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Возглавьте технологическую революцию, управляемую искусственным интеллектом

Подать заявку на участие в программе Advanced Certificate Program в области машинного обучения и НЛП