Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
I primi umani imparavano le lingue dei computer per lavorare con i computer. Ora i computer sono resi abbastanza intelligenti da imparare e comprendere il linguaggio umano (naturale).
L'elaborazione del linguaggio naturale è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si occupa dell'elaborazione del linguaggio parlato dagli umani. Pertanto, facilitando l'interazione tra Computer e Human.
Comprensione dell'elaborazione del linguaggio naturale:
L'intelligenza artificiale significa rendere i computer intelligenti come un essere umano. L'elaborazione del linguaggio naturale è un componente dell'IA. L'elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di comprendere, eseguire un'azione e interagire con gli umani usando la loro lingua. Può essere utilizzato in molte aree come passare comandi per eseguire alcune azioni, convertire il parlato in testo e documentarlo, dire indicazioni stradali in automobili, ecc.
Ma la PNL (Natural Language Processing) non è facile da implementare. I computer sono progettati per funzionare con dati strutturati, seguire comandi ben definiti e utilizzare un linguaggio standardizzato. Sono molto sistematici in termini di elaborazione. Ma il linguaggio naturale non è strutturato. Ci sono molti fattori che possono influenzare la lingua parlata da una persona come una regione, una località, un gergo, una pronuncia, ecc. Anche la stessa parola può avere un significato diverso a seconda del contesto. Quindi, per rendere il computer abbastanza intelligente da comprendere e lavorare con un essere umano nella sua lingua, deve essere progettato in modo tale da comprendere la flessibilità del linguaggio naturale. Dovrebbe essere in grado di decifrare esattamente cosa una persona vuole dire in un determinato contesto.
Con il potere dell'apprendimento automatico, ai computer può essere insegnato il linguaggio naturale. Più set di testo verranno inviati ai computer ed elaboreranno i set utilizzando algoritmi di analizzatore di testo per insegnare al computer come funziona il linguaggio naturale.
Tecniche utilizzate nell'elaborazione del linguaggio naturale:
L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta a estrarre informazioni preziose da un testo e ad imparare da esso. Considera il paragrafo seguente come esempio
La compagnia aerea xtz fornisce un servizio decente. Tutti i membri dello staff sono molto cooperativi, in particolare l'assistente di volo Nora, James e Liya. L'unico problema con i voli è che è stato ritardato molto spesso. Anche a volte anche i voli vengono cancellati.
Di seguito sono riportate alcune delle tecniche utilizzate nella PNL:
- Induzione grammaticale: aiuta a scrivere la grammatica corretta. Dato nell'esempio precedente, la parola "get" non viene utilizzata correttamente, verrà evidenziata quando utilizzata nel motore NLP.
- S entiment Analysis: la PNL viene utilizzata per analizzare la natura positiva e negativa della frase. Ad esempio, nel paragrafo precedente "la compagnia aerea fornisce un servizio decente" e "i membri del personale sono molto cooperativi" sono commenti positivi mentre "il ritardo è stato molto spesso" è un commento negativo.
- Aspetto di mining: la PNL utilizza il mining di aspetto per determinare quale aspetto è positivo e quale aspetto è negativo. Nell'esempio sopra, il personale è un aspetto positivo mentre il servizio di volo è un aspetto negativo.
- Riconoscimento entità nome: viene utilizzato per riconoscere i nomi di persone importanti, organizzazione, località, date, ecc. Esempio, compagnie aeree xyz, Nora, James e Liya .
- Riassunto: la PNL può anche essere usata per riassumere il testo e fornire un punto cruciale del testo. Dà gradi alle frasi in base alla loro somiglianza con altre frasi. Pertanto, la frase con il grado più alto è inclusa nel riepilogo.
- Riconoscimento degli argomenti: la PNL analizza il testo e trova l'argomento a cui il testo è principalmente correlato. Estrarrà alcune parole chiave e le classificherà in base a un argomento. Ad esempio, nel testo sopra, i due argomenti principali sono "Membro dello staff" e "Voli".
- Conversione peech in testo: se il paragrafo precedente è stato una risposta alla chiamata di feedback, può essere registrato e convertito in testo. Successivamente, può essere ulteriormente analizzato per miglioramenti del servizio.
Funzionamento dell'elaborazione del linguaggio naturale:
La PNL, sebbene una parte dell'IA utilizzi tecniche di apprendimento automatico per estrarre informazioni e apprendere da ciò. L'algoritmo di machine learning funziona in base all'apprendimento durante l'esecuzione. La PNL continua anche ad apprendere sulla base degli input forniti. Ecco perché, nonostante gli errori e gli stili linguistici comuni, la PNL tende a prevedere correttamente ciò che l'utente vuole dire. Di seguito sono riportati i passaggi della PNL:
- Analisi lessicale: analisi lessicale significa dividere l'intero segmento di testo in frasi, parole e analizzarne il significato.
- Analisi sintattica: questo metodo prevede l'associazione di parole con altre parole, la loro disposizione nella frase e il loro significato relativo.
- Analisi semantica: in questa analisi viene verificata la significatività della frase.
- Integrazione del discorso: questo metodo analizza il significato relativo delle frasi e la loro associazione con altre frasi.
- Analisi pragmatica: questo metodo si occupa del significato reale della frase.
Importanza dell'elaborazione del linguaggio naturale:
La quantità di dati disponibili online aumenta di giorno in giorno. La maggior parte di questo è testo non strutturato. Ottenere informazioni preziose da questi dati è un compito impegnativo. In questo caso è possibile utilizzare la PNL.
Le tecniche NLP possono essere utilizzate per la conversione da parlato a testo, per coloro che non possono scrivere, possono usare la PNL per documentare le cose. L'analisi della PNL può essere utilizzata per analizzare il sentiment e quindi aiutare le aziende a ottenere la soddisfazione del cliente. L'IT aiuta gli utenti che non hanno familiarità con la tecnologia, a lavorarci facilmente.
Usi dell'elaborazione del linguaggio naturale:
Di seguito sono riportati alcuni degli utilizzi della PNL:
- Analizzatore di sentimenti
- Discorso al testo
- Riconoscimento vocale
- Classificazione del testo
- Riepilogo dei documenti
- Domanda risposta
- Controllo ortografico
- Controllo grammaticale
Esempi di PNL:
Negli ultimi anni, le tendenze tecnologiche come l'intelligenza artificiale sono diventate popolari. Sono stati fatti sforzi per rendere un computer intelligente come un essere umano. Ciò ha ottenuto un successo in una certa misura. La PNL fa parte di tali sforzi. Di seguito sono riportati alcuni esempi di utilizzo della PNL:
- Amazon Alexa (traduzione automatica)
- Assistente Google (riconoscimento vocale)
- Grammatica (per controllare l'errore grammaticale)
- Chatbot (domanda / risposta)
- Cerca completamento automatico
- Controllo ortografico (controllo ortografico)
- Chatbot del servizio clienti
- Robot che eseguono azioni a comando
- Assistente di automobili
Conclusione
La PNL svolge un ruolo vitale nell'interazione uomo-macchina. In futuro, possiamo vedere sempre più sviluppo in questo campo. Può rendere la vita quotidiana più semplice e intelligente.
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