Looduskeele töötlemise õpetus

Mis on loomuliku keele töötlemine?

Loodusliku keele töötlemine (NLP) on filiaali Tehisintellekt mis aitab arvutitel mõista, tõlgendada ja manipuleerida inimkeeltega, näiteks inglise või hindi keeles, et analüüsida ja tuletada nende tähendust. NLP aitab arendajatel korraldada ja struktureerida teadmisi selliste ülesannete täitmiseks nagu tõlkimine, kokkuvõtete tegemine, nimetatud üksuste tuvastamine, seoste analüüstrackõnetuvastus ja teemade segmenteerimine.

NLP ajalugu

Siin on olulised sündmused loomuliku keele töötlemise ajaloos:

• 1950: NLP sai alguse, kui Alan Turing avaldas artikli pealkirjaga „Arvutusmasinad ja intelligentsus“.
• 1950: Varajasi katseid tehti vene ja inglise keele vahelise tõlke automatiseerimiseks.
• 1960: Chomsky ja teiste töö formaalse keeleteooria ja generatiivse süntaksi alal edendas valdkonda.
• 1990: Tõenäosuslikud ja andmepõhised mudelid olid muutunud üsna standardseks.
• 2000: Kättesaadavaks sai suur hulk suulisi ja tekstilisi andmeid.
• 2013: Google tutvustas Word2Vec'i, õppides sõnade manuseid, mis jäädvustavad sõnadevahelisi semantilisi seoseid.
• 2017: Transformeri arhitektuur debüteeris teoses „Tähelepanu on kõik, mida vajad“, kasutades keele tõhusaks töötlemiseks enesetähelepanu.
• 2018: OpenAI avaldas GPT ja Google avaldas BERTi, eelkoolitatud Transformeri mudelid, mis täiustasid keele mõistmist ja genereerimist.
• 2020: OpenAI käivitas GPT-3, 175 miljardi parameetriga mudeli, mis genereerib lühikestest käskudest inimlaadset teksti.
• 2022: OpenAI avaldas ChatGPT, tuues vestluspõhised suured keelemudelid tavapublikuni.
• 2023: GPT-4 ja teised multimodaalsed mudelid lisasid piltide mõistmist ja tugevamat arutluskäiku, samas kui avatud lähtekoodiga mudelid, näiteks Llama, laiendasid juurdepääsu.
• 2024: Optimeeritud multimodaalsed mudelid, näiteks GPT-4o, võimaldasid reaalajas teksti-, hääle- ja nägemistöötlust.
• 2025: Arutluskesksed suured keelemudelid parandasid keerukate NLP-ülesannete mitmeastmelist probleemide lahendamist.
• 2026: NLP tugineb üha enam agentiivsetele, multimodaalsetele tehisintellekti abilistele, mis on sisse ehitatud igapäevastesse tööriistadesse ja töövoogudesse.

Kuidas NLP töötab?

Enne kui me õpime, kuidas NLP töötab, mõistkem, kuidas inimesed keelt kasutavad. Iga päev ütleme tuhandeid sõnu, mida teised inimesed tõlgendavad lugematute asjade tegemiseks. Me peame seda lihtsaks suhtluseks, aga sõnad on sellest palju sügavamad. Alati on mingi kontekst, mille me tuletame sellest, mida me ütleme ja kuidas me seda ütleme. NLP tehisintellektis ei keskendu kunagi hääle modulatsioonile; selle asemel tugineb see kontekstilistele mustritele.

Näide:

Man is to woman as king is to __________?
Meaning(king) - meaning(man) + meaning(woman) = ?
The answer is: queen

Siin on lihtne seos, sest mees on meessugu ja naine on naissugu. Samamoodi on kuningas meessugu ja selle naissoost vaste on kuninganna.

Näide:

Is king to kings as queen is to _______?
The answer is: queens

Siin näeme kahte sõna, kuningas ja kuningad, kus üks on ainsuses ja teine ​​mitmuses. Seega, kui esineb sõna kuninganna, korreleerub see automaatselt sõnaga kuningannad, jällegi ainsuse-mitmuse paarina.

Suurim küsimus on: kuidas me teame, mida sõnad tähendavad? Vastus on, et me õpime seda kogemuse kaudu. Järgmine küsimus on, kuidas arvuti saab sama teada. Me peame andma masinatele piisavalt andmeid, et nad saaksid kogemuste kaudu õppida. Me saame sisestada selliseid üksikasju nagu:

• Tema Majesteet Kuninganna.
• Kuninganna kõne riigivisiidi ajal.
• Kuninganna Elizabethi kroon.
• Kuninganna ema.
• Kuninganna on helde.

Ülaltoodud näidete põhjal saab masin aru entiteedist Queen. Seejärel loob masin sõnavektorid, kus sõnavektor ehitatakse ümbritsevate sõnade abil.

Masin loob need vektorid mitmest andmestikust õppides, kasutades masinõpet, näiteks süvaõppe algoritme, ja ehitades iga sõnavektori ümbritsevatest sõnadest. Valem on:

vector(king) - vector(man) + vector(woman) = vector(?)

See tähendab lihtsate algebraliste tehteid sõnavektoritega, millele masin vastab kuningannale.

NLP komponendid

Looduskeele töötlemise viis peamist komponenti tehisintellektis on:

• Morfoloogiline ja leksikaalne analüüs
• Süntaktiline analüüs
• Semantiline analüüs
• Diskursuste integreerimine
• Pragmaatiline analüüs

NLP komponendid

Morfoloogiline ja leksikaalne analüüs

Leksikaalne analüüs hõlmab sõnavara, mis hõlmab sõnu ja väljendeid. See analüüsib, tuvastab ja kirjeldab sõnade struktuuri. See hõlmab teksti jagamist lõikudeks, lauseteks ja sõnadeks. Üksikuid sõnu analüüsitakse nende komponentideks ja sõnadest eraldatakse mittesõnalised märgid, näiteks kirjavahemärgid.

Süntaktiline analüüs

Sõnu peetakse üldiselt süntaksi väikseimateks ühikuteks. Süntaks viitab põhimõtetele ja reeglitele, mis reguleerivad mis tahes keele lauseehitust. Süntaks keskendub sõnade õigele järjestusele, mis võib mõjutada nende tähendust. See hõlmab lauses olevate sõnade analüüsimist, järgides selle grammatilist struktuuri ja teisendades sõnad struktuuriks, mis näitab, kuidas need on omavahel seotud.

Semantiline analüüs

Semantiline analüüs on süntaktilise analüsaatori loodud struktuur, mis määrab tähenduse. See komponent teisendab lineaarsed sõnajadad struktuurideks ja näitab, kuidas sõnad on omavahel seotud. Semantika keskendub ainult sõnade, fraaside ja lausete sõnasõnalisele tähendusele.tracsõnastiku tähenduse tuletamine antud kontekstist. Näiteks „värvitu roheline idee” lükataks semantilise analüüsi abil tagasi, kuna kirjeldus ei ole loogiline.

Diskursuste integreerimine

Diskursusintegratsioon tähendab konteksti tunnetamist. Iga üksiku lause tähendus sõltub seda ümbritsevatest lausetest ja mõjutab ka järgmise lause tähendust. Näiteks sõna „et“ lauses „Ta tahtis seda“ sõltub eelnevast diskursuse kontekstist.

Pragmaatiline analüüs

Pragmaatiline analüüs käsitleb üldist kommunikatiivset ja sotsiaalset sisu ning selle mõju tõlgendusele. See tähendab keele tähendusliku kasutamise tuletamist olukordades. Selles analüüsis on põhirõhk alati öeldule, mida tõlgendatakse ümber selleks, mida mõeldi. Näiteks „Sulge aken?“ tuleks tõlgendada palve, mitte käsuna. Pragmaatiline analüüs aitab kasutajatel seda kavandatud mõju avastada, rakendades koostööpõhiseid dialooge iseloomustavaid reegleid.

NLP ja kirjutamissüsteemid

Keele jaoks kasutatav kirjutamissüsteem on üks otsustavaid tegureid teksti eeltöötluse parima lähenemisviisi määramisel. Kirjutamissüsteemid võivad olla:

1. Logograafiline: Suur hulk üksikuid sümboleid tähistab sõnu, näiteks jaapani ja mandariini keelt.
2. Silbipõhine: Üksikud sümbolid tähistavad silpe.
3. Tähestikuline: Üksikud sümbolid esindavad helisid.

Enamik kirjasüsteeme kasutab silp- või tähestikulist süsteemi. Isegi inglise keel, oma suhteliselt lihtsa ladina tähestikul põhineva kirjasüsteemiga, kasutab logograafilisi sümboleid, mis hõlmavad araabia numbreid, valuutasümboleid ($, £) ja muid erisümboleid. See tekitab järgmisi väljakutseid:

• ExtracTähenduse (semantika) leidmine tekstist on keeruline.
• NLP tehisintellektis sõltub korpuse kvaliteedist. Kui valdkond on ulatuslik, on konteksti mõistmine keeruline.
• Sõltub märgistikust ja keelest.

Kuidas NLP-d rakendada

Allpool on toodud populaarsed meetodid loomuliku keele töötlemiseks:

Masinõpe: Neid protseduure kasutatakse masinõppe ajal. Mudel keskendub automaatselt kõige levinumatele juhtumitele. Kui kirjutame reegleid käsitsi, siis need ei ole inimlike vigade tõttu sageli õiged.

Statistiline järeldus: NLP saab kasutada statistilisi järeldusalgoritme. Need aitavad luua mudeleid, mis on usaldusväärsed isegi siis, kui need sisaldavad tundmatuid sõnu või struktuure.

NLP näited

Tänapäeval kasutatakse laialdaselt loomuliku keele töötlemise tehnoloogiat. Siin on levinumad loomuliku keele töötlemise tehnikad:

Teabeotsing ja veebiotsing: Google, Yahoo, Bing ja teised otsingumootorid põhinevad oma masintõlke tehnoloogial NLP süvaõppe mudelitel. See võimaldab algoritmidel veebilehel teksti lugeda, selle tähendust tõlgendada ja teise keelde tõlkida.

Grammatikaparandus: NLP-tehnikat kasutavad laialdaselt tekstitöötlustarkvarad, näiteks MS Word, õigekirja parandamiseks ja grammatika kontrollimiseks.

Küsimusele vastamine: Kasutajad sisestavad märksõnu, et esitada küsimusi loomulikus keeles.

Teksti kokkuvõte: See on allikast pärit olulise teabe kokkuvõtmise protsess, et luua lühendatud versioon.

Masintõlge: See on arvutirakenduste kasutamine teksti või kõne tõlkimiseks ühest loomulikust keelest teise.

Sentimentide analüüs: NLP aitab ettevõtetel analüüsida suurt hulka tootearvustusi ja võimaldab klientidel anda tagasisidet konkreetse toote kohta.

NLP tulevik

• Inimloetav loomuliku keele töötlemine on tehisintellekti suurim probleem. See on peaaegu sama mis keskse tehisintellekti probleemi lahendamine ja arvutite muutmine sama intelligentseks kui inimesed.
• NLP abil saavad tulevikumasinad õppida veebis olevast teabest ja seda reaalses maailmas rakendada, kuigi selles osas on veel palju tööd vaja teha.
• Natural Language Toolkomplekt ehk NLTK muutub jätkuvalt tõhusamaks.
• Koos loomuliku keele genereerimisega muutuvad arvutid võimekamaks vastu võtma ja andma kasulikku ja leidlikku teavet või andmeid.

Loomulik keel vs arvutikeel

Allpool on toodud peamised erinevused loomuliku keele ja arvutikeele vahel:

NLP eelised

• Kasutajad saavad esitada küsimusi mis tahes teema kohta ja saada mõne sekundi jooksul otsese vastuse.
• NLP-süsteem annab küsimustele vastuseid loomulikus keeles.
• NLP-süsteem pakub täpseid vastuseid ilma ebavajaliku või soovimatu teabeta.
• Vastuste täpsus suureneb koos küsimuses esitatud asjakohase teabe hulgaga.
• NLP aitab arvutitel inimestega nende endi keeles suhelda ja skaleerida muid keelega seotud ülesandeid.
• See võimaldab teil teha rohkem keelepõhist analüüsi kui inimene, ilma väsimuseta, erapooletul ja järjepideval viisil.
• See aitab struktureerida väga struktureerimata andmeallikat.

NLP miinused

• Kompleksne päringukeel: Süsteem ei pruugi suuta anda õiget vastust, kui küsimus on halvasti sõnastatud või mitmetähenduslik.
• Süsteem on loodud ainult ühe kindla ülesande jaoks; see ei suuda oma piiratud funktsioonide tõttu kohaneda uute valdkondade ja probleemidega.
• NLP-süsteemil võib puududa kasutajaliides funktsioonidega, mis võimaldaksid kasutajatel süsteemiga rohkem suhelda.

KKK