O que é processamento de linguagem natural - Trabalho e Técnicas de PNL

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Anonim

O que é processamento de linguagem natural?

Os humanos anteriores costumavam aprender linguagens de computador para trabalhar com computadores. Agora, os computadores são inteligentes o suficiente para aprender e entender a linguagem humana (natural).

O processamento de linguagem natural é um subcampo da inteligência artificial que trata do processamento da linguagem falada pelos seres humanos. Assim, facilitando a interação entre Computador e Humano.

Entendendo o Processamento de Linguagem Natural:

Inteligência artificial significa tornar os computadores tão inteligentes quanto os humanos. O processamento de linguagem natural é um componente da IA. O processamento de linguagem natural permite que os computadores entendam, executem uma ação e interajam com seres humanos usando sua linguagem. Pode ser usado em muitas áreas, como passar comandos para executar alguma ação, converter fala em texto e documentá-lo, informar instruções em automóveis, etc.

Mas a PNL (Processamento de Linguagem Natural) não é fácil de implementar. Os computadores são projetados para trabalhar com dados estruturados, seguir comandos bem definidos e usar linguagem padronizada. Eles são muito sistemáticos em termos de processamento. Mas a linguagem natural não está estruturada. Existem muitos fatores que podem influenciar o idioma falado por uma pessoa como região, localidade, gíria, pronúncia etc. Até a mesma palavra pode ter um significado diferente, dependendo do contexto. Portanto, para tornar o computador inteligente o suficiente para entender e trabalhar com um humano em seu idioma, ele precisa ser projetado de maneira a entender a flexibilidade da linguagem natural. Deve ser capaz de decifrar o que exatamente uma pessoa quer dizer em um determinado contexto.

Com o poder do aprendizado de máquina, os computadores podem aprender idiomas naturais. Vários conjuntos de texto serão enviados aos computadores e os processarão usando algoritmos do analisador de texto para ensinar ao computador como funciona a linguagem natural.

Técnicas usadas no processamento de linguagem natural:

O processamento de linguagem natural ajuda a extrair informações valiosas de um texto e a aprender com ele. Considere o parágrafo abaixo como um exemplo

A empresa xtz airlines oferece um serviço decente. Todos os funcionários são muito cooperativos, especialmente a comissária de bordo Nora, James e Liya. O único problema com os voos é que ele se atrasava com muita frequência. Mesmo às vezes os vôos também são cancelados.

Abaixo estão algumas das técnicas usadas na PNL:

  1. Indução gramatical: ajuda a escrever a gramática correta. Dada no exemplo acima, a palavra 'gets' não é usada corretamente, será destacada quando usada no mecanismo da PNL.
  2. Análise de conteúdo: A PNL é usada para analisar a natureza positiva e negativa da sentença. Por exemplo, no parágrafo acima, 'a companhia aérea presta um serviço decente' e 'os funcionários são muito cooperativos' são comentários positivos, enquanto 'se atrasa com muita frequência' é um comentário negativo.
  3. Mineração de aspecto: a PNL usa a mineração de aspecto para determinar qual aspecto é positivo e qual é negativo. No exemplo acima, a equipe é um aspecto positivo, enquanto o serviço de vôo é um aspecto negativo.
  4. Reconhecimento de entidade de nome: É usado para reconhecer os nomes de pessoas importantes, organização, localidade, datas, etc. Exemplo, xyz airlines, Nora, James e Liya .
  5. Resumo: A PNL também pode ser usada para resumir o texto e fornecer um ponto crucial do texto. Ele classifica as sentenças de acordo com sua similaridade com outras sentenças. Assim, a sentença com a classificação mais alta é incluída no resumo.
  6. Reconhecimento de tópicos: a PNL analisa o texto e localiza o tópico ao qual o texto está relacionado principalmente. Ele extrairá algumas palavras-chave e as categorizará em algum tópico. Por exemplo, no texto acima, os dois tópicos principais são "Membro da equipe" e "Voos".
  7. Conversão de texto em texto: se o parágrafo acima tiver sido uma resposta à chamada de feedback, ele poderá ser gravado e convertido em texto. Depois disso, ele pode ser analisado em busca de melhorias no serviço.

Trabalho de Processamento de Linguagem Natural:

A PNL, embora uma parte da IA ​​use técnicas de aprendizado de máquina para extrair informações e aprender com isso. O algoritmo de aprendizado de máquina funciona sobre o fundamental do aprendizado durante a execução. A PNL também continua aprendendo com base nas informações fornecidas. É por isso que, apesar dos erros e dos estilos de linguagem comuns, a PNL tende a prever corretamente o que o usuário deseja dizer. Abaixo estão as etapas da PNL:

  1. Análise lexical: análise lexical significa dividir o segmento de texto inteiro em frases, palavras e analisar seu significado.
  2. Análise sintática: Este método envolve a associação de palavras com outras palavras, sua disposição na sentença e seu significado relativo.
  3. Análise Semântica: Nesta análise, a significância da sentença é verificada.
  4. Integração de Discurso: Este método analisa o significado relativo de sentenças e sua associação com outras sentenças.
  5. Análise Pragmática: Este método lida com o significado da frase no mundo real.

Importância do processamento de idiomas naturais:

A quantidade de dados disponíveis online está aumentando dia a dia. A maior parte disso é texto não estruturado. Obter informações valiosas desses dados é uma tarefa desafiadora. A PNL pode ser usada neste caso.

As técnicas de PNL podem ser usadas para conversão de fala em texto; para quem não pode digitar, pode usar a PNL para documentar as coisas. A análise da PNL pode ser usada para analisar sentimentos e, assim, ajuda as empresas a obter satisfação do cliente. A TI ajuda os usuários que não estão familiarizados com a tecnologia a trabalharem com facilidade.

Usos do processamento de linguagem natural:

Abaixo estão alguns dos usos da PNL:

  1. Analisador de sentimentos
  2. Fala em texto
  3. Reconhecimento de voz
  4. Classificação do texto
  5. Resumo de documentos
  6. Resposta da questão
  7. Verificação ortográfica
  8. Verificação gramatical

Exemplos de PNL:

Nos últimos anos, tendências de tecnologia como a inteligência artificial se tornaram populares. Esforços foram feitos para tornar um computador tão inteligente quanto um humano. Isso ganhou um sucesso até certo ponto. A PNL faz parte de tais esforços. Abaixo estão alguns dos exemplos em que a PNL é usada:

  1. Amazon Alexa (tradução automática)
  2. Assistente do Google (reconhecimento de voz)
  3. Gramática (para verificar erro gramatical)
  4. Chatbot (pergunta / resposta)
  5. Preenchimento automático da pesquisa
  6. Verificação ortográfica (verificação ortográfica)
  7. Chatbot de Atendimento ao Cliente
  8. Robôs executando ações sob comando
  9. Assistente de automóveis

Conclusão

A PNL desempenha um papel vital na interação máquina-humano. No futuro, podemos ver cada vez mais desenvolvimento nesse campo. Pode tornar a vida cotidiana mais fácil e inteligente.

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