Az NLP technológia egyre nagyobb teret hódít. A számítástechnika, az informatika és a mesterséges intelligencia kombinációja potenciálisan eltávolíthatja a nyelvi akadályokat. Az NLP technológia segítségével a kommunikációhoz használt nyelvtől függetlenül minden fél az általa ismert nyelven hallgathatja és olvashatja az információkat.
A Natural Language Processing (NLP) arra tanítja a számítógépeket, hogy megértsék az emberi nyelveket. A gépi tanulást használja a folyamatos tanuláshoz és további ismeretek megszerzéséhez. Ennek eredményeként az NLP-AI kombináció egyre okosabb. A szintén fokozatosan növekvő képességeit kihasználva jártasabb és fejlettebb lesz.
Mi a természetes nyelvfeldolgozás (NLP)?
A természetes nyelvi feldolgozás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely erejét a nyelvészet megértésére és intelligens számítógépes programok készítésére használja. Ezek a programok képesek megérteni a szöveget és a szóbeli kommunikációt, mint az emberek. Az NLP technológia azonban képes egyszerre több nyelvet tanulni és megérteni, és lefordítani azokat az Ön által választott nyelvre.
A NLP technológia ötvözi a számítógépes nyelvészetet és a nyelv szabályalapú modellezését a gépi tanulással és a mély tanulással. Ennek segítségével a számítógép csak akkor tudja megérteni a szöveget vagy hangot, hogy lefordítsa azt egy másik nyelvre.
Még ma is számos példánk van az NLP-re működés közben, mint pl Siri, Google Asszisztens, Google Fordító, és néhány automatikus javaslattevő eszköz. A Grammarly által e-mailek írása közben vagy keresőmotorokban nyújtott javaslatok mindegyike engedélyezett az NLP technológiával.
Hogyan működik az NLP technológia?
Az NLP technológia lehetővé teszi, hogy a számítógépes program megértse az emberi szöveget és beszédet. Mivel a számítógépek csak a 0-kból és 1-ekből álló bináris nyelvet értik, szükségünk volt egy rendszerre, amely először képes megérteni a számítógépet a szavakkal.
Ehhez szóreprezentációt használnak, ahol a szavakat a számítógépes nyelvbe kódolják. Számos technikát használnak erre a célra, és ezek egyike a one-hot.
Ezen túlmenően egy sor NLP technikát alkalmaznak, hogy segítsenek a számítógépnek megérteni az emberi nyelvet. Ezek tartalmazzák;
- Származási: Egy folyamat, amelyben a hasonló szavakat az ábécék egyenkénti kiiktatásával rövidítik le az eredetszavakra, mint például a Finalize.
- Lemmatizálás: Ez egy olyan technika, amellyel a szavakat erodálják, hogy megtalálják értelmes alapszerkezetüket.
- Tokenizálás: Ezzel a technikával a mondatokat kisebb blokkokra bontják, hogy szavakat, szimbólumokat és számokat azonosítsanak belőlük.
- Hangulatelemzés: Ilyenkor a számítógép megpróbálja azonosítani a mondat mögött meghúzódó hangot és érzelmet.
- Szóértelmű egyértelműsítés: Ezt a technikát annak meghatározására használják, hogy ugyanaz a szó eltérő jelentéssel bír-e, ha különböző kontextusban használják.
- Beszédrész (POS) címkézés: A POS címkézés a szöveg minden egyes szavának megjegyzésére szolgál. Ez magában foglalja az igék, határozók, főnevek, melléknevek és az összes többi beszédrész azonosítását.
Ezeken a technikákon kívül az NLP-programok algoritmusokat is használnak az ember által generált szöveg és beszéd megértésére. A szabály alapú rendszer az adatok elemzésére vonatkozó nyelvészeti szabályok beállítására szolgál.
A gépi tanulás az NLP fontos része, mivel a betanítási adatok számítógépes programba történő bevitelére szolgál. Ezen adatok felhasználásával az NLP program módosíthatja szöveg- és hangfelismerő mintáit.
[Olvassa el még: 15 legjobb NLP-adatkészlet az NLP-modellek betanításához]
Gépi fordítás az NLP építéséhez
El tudja képzelni, hogyan tudnak a világ vezetői részt venni olyan találkozókon, ahol mindenki a saját nyelvét beszéli? Ezeken a találkozókon szinkrontolmácsolási rendszer működik, ami azt jelenti, hogy a számítógépes programok és az emberi tolmácsok közösen lefordítják a beszédet, majd szükség szerint átalakítják azt más nyelvekre.
Bár ez lehet az NLP technológia jelenlegi végső célja az összes nyelvi akadály eltávolítása, ez a technológia még mindig növekszik és fejlődik. Az NLP technológia ezt a gépi fordítás használatával teszi lehetővé, amely lényegében egy számítógépes programot használ szöveg és beszéd fordítására.
A gépi fordítás már tapasztalható abból a szakaszból, ahol a pontatlanságok szembetűnőek voltak fejlesztések a neurális gépi fordítással (NMT). Az NMT tovább javította az NLP működését, javítva ezzel fordítási képességeit.
Íme a gépi fordítás előnyei az NLP-ben:
- Az NLP programok most már pillanatok alatt elolvashatják és lefordíthatják a könyveket, webhelyeket és termékadatokat.
- Jelentősen csökkentette a fordítás költségeit és erőfeszítéseit.
- A pontosság szintje is nőtt a gépi tanulási algoritmusok használatával.
- A vállalkozások immár saját igényeiknek megfelelően testreszabhatják a fordítási folyamatot.
Ez azért lehetséges, mert az NMT olyan mély tanulási módszereket használ, mint a visszatérő neurális hálózatok (RNN) és a figyelemmechanizmusok. Ezek javítják az NLP-programok képességeit, növelve a nyelvi szabályok, minták megértésének tartományát, valamint a hosszú mondatok és összetett szerkezetű mondatok feldolgozási sebességét.
Az NMT segít a programoknak szavakat vektorokká konvertálni, szemantikailag hasonló szavakat összerakva. Vektorok vagy szavak sorozatát generálva a program egy mondatot generál. Innentől a kódoló-dekódoló keretrendszert használja a bemeneti mondat vektortérben történő leképezésére, és a dekódoló elküldi a lefordított mondatot az interfésznek.
Következtetés
Az NLP, az NMT, a neurális hálózatok és a mély tanulási mechanizmusok kombinációja jelentős javulást hoz a szöveg- és beszédfelismerésben és fordításban. Még az ezen a területen elért összes előrelépés ellenére is emberi tolmácsoknak és szerkesztőknek kell fenntartaniuk az egyensúlyt. Azok a vállalkozások és cégek, amelyek saját tolmácsrendszert szeretnének, forduljon a Shaiphez az NLP-vel és gépi fordítással felszerelt, párbeszédes AI-alapú, testreszabott megoldásokért.
