Che cos'è la PNL?

NLP è l'acronimo di Natural Language Processing. È un sottocampo o una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di comprendere i linguaggi umani e di elaborarli in modo utile. Si occupa delle interazioni tra lingue parlate dall'uomo (naturali) come l'inglese e i computer.

Definizione

L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta i computer a osservare, analizzare, comprendere e derivare un significato prezioso dalle lingue naturali o parlate dall'uomo. Attività come la traduzione, il riepilogo automatico e l'estrazione delle relazioni, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle entità denominate, la segmentazione degli argomenti e l'analisi del sentiment possono essere eseguite dagli sviluppatori mediante Natural language processing (NLP). Le applicazioni della PNL sono difficili o difficili poiché i computer richiedono agli umani di interagire con loro usando linguaggi di programmazione come Java, Python, ecc. Che sono strutturati e non ambigui. Ma le lingue parlate dall'uomo sono ambigue e cambiano con il cambiamento regionale o sociale, quindi diventa difficile addestrare i computer a comprendere le lingue naturali.

Comprensione

Ci sono molte difficoltà affrontate nell'elaborazione del linguaggio naturale, quindi è fortemente caratterizzata dall'informatica. Uno dei maggiori problemi che la PNL deve affrontare è che molte parole hanno molteplici significati. Questi possono essere distinti facilmente dagli umani ma sono difficili per i computer. Ad esempio, la parola "tavola" può significare un tagliere, una lavagna o un consiglio di amministrazione. La differenza è compresa dalla frase che la precede o dalle parole che circondano "bordo".

  • È il capo del consiglio di amministrazione.
  • Ha risolto il problema alla lavagna.

Gli umani capiranno facilmente che "consiglio" nella prima frase si riferisce al consiglio di amministrazione e nella seconda, si riferisce a una lavagna ma non nel caso dei computer.

Nonostante queste difficoltà, i computer stanno migliorando la loro capacità di comprendere le lingue umane. La conoscenza di vari campi linguistici aiuta ad accelerare questo processo:

  • Morfologia : è lo studio della formazione delle parole da unità di base o primitive.
  • Morpheme : si riferisce a un'unità base di significato in una lingua.
  • Fonologia : è lo studio dei sistemi di suoni.
  • Sintassi : si riferisce al modo in cui parole e frasi sono organizzate per formare una frase.
  • Semantica: si riferisce al significato delle parole e delle frasi.
  • Pragmatica : si riferisce alla comprensione, all'interpretazione e all'uso delle frasi in diverse situazioni.
  • Discorso : si riferisce al modo in cui la frase precedente influenza il significato o l'interpretazione della frase successiva.
  • Conoscenza del mondo : si riferisce alla conoscenza generale del mondo.

Lavorare con la PNL

Il processo di elaborazione del linguaggio naturale può essere eseguito in tre fasi:

  • Procedura di sintesi vocale.
  • Tag di parte del discorso
  • Conversione di sintesi vocale.

Cerchiamo di capire ogni passaggio uno per uno:

1. Procedura di sintesi vocale:

Si riferisce alla lettura del testo scritto in linguaggio umano o naturale. È un processo di analisi e comprensione del linguaggio naturale ricevuto dal computer come input. Il computer utilizza vari algoritmi o modelli statistici incorporati che eseguono il riconoscimento vocale che aiuta a convertire il linguaggio naturale ricevuto in un linguaggio di programmazione. Questo viene fatto eseguendo l'analisi lessicale che divide tutti i dati ricevuti in piccole frasi o parole.

2. Tag vocale o disambiguazione della categoria di parole:

In questo processo, le forme grammaticali come nomi, aggettivi, verbi, tempi verbali, ecc. Vengono identificate usando le regole del Lexicon chiamate analisi sintattiche . Disegna anche il significato esatto o dizionario del testo chiamato analisi semantica . Esegue anche l'integrazione del discorso che interpreta il significato di una frase secondo la frase precedente.

3. Conversione sintesi vocale:

In questo passaggio, il testo in un linguaggio di programmazione viene convertito in un formato testuale o sonoro prezioso per l'utente.

Vantaggi della PNL

  • Riepilogo automatico
  • Risoluzione coreference
  • Analisi del discorso
  • Allevia l'onere dell'apprendimento della sintassi
  • Nessuna formazione richiesta
  • Consente ai non programmatori di interagire con i sistemi informatici
  • I sinonimi comuni di input possono essere interpretati
  • Risultati migliori ed efficienti
  • L'elaborazione della ricerca indica cosa significa esattamente l'utente
  • Più data mining significa più dati per la crescita
  • Può eseguire ricerche complesse
  • Comprensione contestuale

Competenze richieste

  • Abilità di programmazione
  • Conoscenza dell'apprendimento automatico
  • Problemi comuni di PNL
  • Strumenti di PNL
  • Capacità di comprendere documenti di ricerca
  • Costruzione di prototipi
  • Capacità di apprendere nuove cose
  • Competenze di ingegneria del software
  • Probabilità e statistica
  • Conoscenza linguistica
  • Rete neurale ricorsiva

Perché utilizziamo la PNL?

  • Per la traduzione automatica
  • Per un riepilogo automatico
  • Per analisi del sentiment
  • Per la classificazione del testo
  • Per rispondere alle domande
  • Per la modellazione del linguaggio
  • Per il riconoscimento vocale
  • Per la generazione di didascalie
  • Per Named Entity Recognition (NER)
  • Per la parte di tag vocale
  • Per analisi semantica
  • Per il rilevamento di parafrasi
  • Per il riconoscimento dei caratteri
  • Per il controllo ortografico
  • Per i chatbot
  • Per il servizio clienti
  • Per informazioni di mercato

In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?

Le crescenti applicazioni e l'interesse nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale hanno creato varie opportunità per i professionisti specializzati in Machine Learning, Linguistica computazionale e Data Science. Grandi aziende come Google, Facebook, il gruppo Forte, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express ed Ernst & Young e molti altri assumono analisti ed esperti di elaborazione del linguaggio naturale.

Vari ruoli lavorativi legati all'elaborazione del linguaggio naturale sono scienziati della PNL, ingegnere della PNL, architetto della PNL, scienziato ricercatore della PNL, scienziato di dati cognitivi, artista del voice over e molti altri. Lo stipendio medio per i lavori relativi all'elaborazione del linguaggio naturale varia da $ 76, 343 all'anno a $ 142, 912 all'anno.

Conclusione

Se sei interessato ad interagire con i sistemi informatici e hai conoscenze linguistiche e di programmazione, l'apprendimento dell'elaborazione del linguaggio naturale è molto prezioso per te. A causa di un aumento dei dati e della necessità di interagire con i computer, la necessità di elaborare il linguaggio naturale sta aumentando di giorno in giorno e diverse opportunità di lavoro stanno arrivando sul mercato con pacchetti interessanti. Pertanto, in futuro vi sarà un ampio campo di applicazione della PNL.

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