logo

TechCodeview

Processament del llenguatge natural (PNL) - Visió general

El significat de la PNL és el processament del llenguatge natural (NLP), que és un camp fascinant i en ràpida evolució que creua la informàtica, la intel·ligència artificial i la lingüística. La PNL se centra en la interacció entre els ordinadors i el llenguatge humà, permetent a les màquines entendre, interpretar i generar llenguatge humà d'una manera significativa i útil. Amb l'augment del volum de dades de text que es generen cada dia, des de publicacions a les xarxes socials fins a articles de recerca, la PNL s'ha convertit en una eina essencial per extreure coneixements valuosos i automatitzar diverses tasques.

Processament del llenguatge natural



En aquest article, explorarem els conceptes i tècniques fonamentals del processament del llenguatge natural, donant llum sobre com transforma el text en brut en informació accionable. Des de la tokenització i l'anàlisi fins a l'anàlisi de sentiments i la traducció automàtica, NLP abasta una àmplia gamma d'aplicacions que estan remodelant les indústries i millorant les interaccions home-ordinador. Tant si sou un professional experimentat com si sou nou en el camp, aquesta visió general us proporcionarà una comprensió completa de la PNL i la seva importància en l'era digital actual.

Taula de contingut

string.replaceall a java

Què és el processament del llenguatge natural?

El processament del llenguatge natural (PNL) és un camp de la informàtica i un subcamp de la intel·ligència artificial que té com a objectiu que els ordinadors entenguin el llenguatge humà. La PNL utilitza la lingüística computacional, que és l'estudi de com funciona el llenguatge, i diversos models basats en estadístiques, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund. Aquestes tecnologies permeten als ordinadors analitzar i processar dades de text o veu, i comprendre el seu significat complet, incloses les intencions i emocions del parlant o escriptor.



NLP alimenta moltes aplicacions que utilitzen llenguatge, com ara la traducció de text, el reconeixement de veu, el resum de text i els chatbots. És possible que hàgiu utilitzat algunes d'aquestes aplicacions, com ara sistemes GPS operats per veu, assistents digitals, programari de veu a text i robots d'atenció al client. La PNL també ajuda les empreses a millorar la seva eficiència, productivitat i rendiment mitjançant la simplificació de tasques complexes que impliquen llenguatge.

Tècniques de PNL

La PNL engloba una àmplia gamma de tècniques que tenen com a objectiu permetre als ordinadors processar i entendre el llenguatge humà. Aquestes tasques es poden classificar en diverses àrees àmplies, cadascuna aborda diferents aspectes del processament del llenguatge. Aquestes són algunes de les tècniques clau de PNL:

1. Processament i preprocessament de text en PNL

  • Tokenització : Divisió del text en unitats més petites, com ara paraules o frases.
  • Stemming i lematització : Reduint les paraules a les seves formes base o arrel.
  • Eliminació de paraules clau : Eliminació de paraules comunes (com i, el, és) que potser no tenen significat significatiu.
  • Normalització de textos : estandarditzar el text, inclosa la normalització de majúscules i minúscules, l'eliminació de signes de puntuació i la correcció d'errors ortogràfics.

2. Sintaxi i anàlisi en PNL

  • Etiquetatge de part de parla (POS). : Assignació de parts del discurs a cada paraula d'una frase (p. ex., substantiu, verb, adjectiu).
  • Anàlisi de dependències : Analitzar l'estructura gramatical d'una oració per identificar les relacions entre paraules.
  • Anàlisi de circumscripcions : Descompondre una oració en les seves parts o frases constitutives (p. ex., sintagmas nominals, locucions verbals).

3. Anàlisi semàntica

  • Reconeixement d'entitats anomenades (NER) : Identificació i classificació d'entitats en text, com ara noms de persones, organitzacions, ubicacions, dates, etc.
  • Desambiguació del sentit de la paraula (WSD) : Determinar quin significat d'una paraula s'utilitza en un context determinat.
  • Resolució de coreferència : Identificar quan diferents paraules es refereixen a la mateixa entitat en un text (p. ex., es refereix a Joan).

4. Extracció d'informació

  • Extracció d'entitats : Identificació d'entitats específiques i les seves relacions dins del text.
  • Extracció de relacions : Identificar i categoritzar les relacions entre entitats d'un text.

5. Classificació de textos en PNL

  • Anàlisi de sentiments : Determinar el sentiment o el to emocional expressat en un text (per exemple, positiu, negatiu, neutre).
  • Modelatge temàtic : Identificació de temes o temes dins d'una gran col·lecció de documents.
  • Detecció de correu brossa : Classificació del text com a correu brossa o no.

6. Generació del llenguatge

  • Traducció automàtica : Traduir text d'un idioma a un altre.
  • Resum de textos : Elaboració d'un resum concís d'un text més gran.
  • Generació de textos : genera automàticament text coherent i contextualment rellevant.

7. Processament de la parla

  • Reconeixement de veu : Convertir el llenguatge parlat en text.
  • Síntesi de text a veu (TTS). : Convertir text escrit en llenguatge parlat.

8. Pregunta Resposta

  • Control de qualitat basat en la recuperació : trobar i retornar el fragment de text més rellevant en resposta a una consulta.
  • QA generatiu : Generar una resposta a partir de la informació disponible en un corpus de text.

9. Sistemes de diàleg

  • Chatbots i assistents virtuals : permet als sistemes participar en converses amb els usuaris, proporcionar respostes i realitzar tasques basades en l'entrada de l'usuari.

10. Anàlisi de sentiments i emocions en PNL

  • Detecció d'Emocions : Identificar i classificar les emocions expressades en un text.
  • Mineria d'opinió : analitzar opinions o ressenyes per entendre el sentiment del públic cap a productes, serveis o temes.

Treball del processament del llenguatge natural (PNL)

Treball del processament del llenguatge natural



algorismes d'ordenació d'inserció

Treballar en processament del llenguatge natural (PNL) normalment implica utilitzar tècniques computacionals per analitzar i entendre el llenguatge humà. Això pot incloure tasques com ara la comprensió del llenguatge, la generació del llenguatge i la interacció del llenguatge.

Emmagatzematge de dades : emmagatzemar les dades de text recopilades en un format estructurat, com ara una base de dades o una col·lecció de documents.

2. Preprocessament de textos

El preprocessament és crucial per netejar i preparar les dades de text en brut per a l'anàlisi. Els passos habituals de preprocessament inclouen:

  • Tokenització : dividir el text en unitats més petites com ara paraules o frases.
  • Minúscules : Converteix tot el text a minúscules per garantir la uniformitat.
  • Eliminació de paraules clau : Eliminació de paraules habituals que no aporten significat significatiu, com ara i, el, és.
  • Eliminació de puntuació : Eliminació dels signes de puntuació.
  • Stemming i lematització : Reducció de paraules a les seves formes base o arrel. La derivació talla els sufixos, mentre que la lematització considera el context i converteix les paraules a la seva forma bàsica significativa.
  • Normalització de textos : estandarditzar el format del text, inclosa la correcció d'errors ortogràfics, l'ampliació de contraccions i el maneig de caràcters especials.

3. Representació de textos

  • Bossa de paraules (BoW) : representar el text com una col·lecció de paraules, ignorant la gramàtica i l'ordre de les paraules però fent un seguiment de la freqüència de les paraules.
  • Freqüència de termini - Freqüència inversa del document (TF-IDF) : una estadística que reflecteix la importància d'una paraula en un document en relació amb una col·lecció de documents.
  • Incrustacions de paraules : Ús de representacions vectorials denses de paraules on paraules semànticament semblants estan més juntes a l'espai vectorial (p. ex., Word2Vec, GloVe).

4. Extracció de característiques

Extracció de característiques significatives de les dades de text que es poden utilitzar per a diverses tasques de PNL.

  • N-grams : Captura de seqüències de N paraules per preservar algun context i ordre de paraules.
  • Característiques sintàctiques : Ús de parts d'etiquetes de parla, dependències sintàctiques i arbres d'anàlisi.
  • Característiques semàntiques : Aprofitar les incrustacions de paraules i altres representacions per capturar el significat i el context de les paraules.

5. Selecció de models i formació

Seleccionar i entrenar un model d'aprenentatge automàtic o d'aprenentatge profund per realitzar tasques específiques de PNL.

  • Aprenentatge supervisat : Ús de dades etiquetades per entrenar models com ara màquines de vectors de suport (SVM), boscos aleatoris o models d'aprenentatge profund com xarxes neuronals convolucionals (CNN) i xarxes neuronals recurrents (RNN).
  • Aprenentatge no supervisat : aplicació de tècniques com ara l'agrupació o el modelatge de temes (p. ex., l'assignació de Dirichlet latent) a dades sense etiquetar.
  • Models pre-entrenats : Ús de models de llenguatge prèviament entrenats com ara BERT, GPT o models basats en transformadors que s'han entrenat en corpus grans.

6. Desplegament i inferència del model

Desplegar el model entrenat i utilitzar-lo per fer prediccions o extreure informació de dades de text noves.

llistes en java
  • Classificació de textos : classificació del text en classes predefinides (p. ex., detecció de correu brossa, anàlisi de sentiments).
  • Reconeixement d'entitats anomenades (NER) : Identificació i classificació d'entitats del text.
  • Traducció automàtica : Traduir text d'un idioma a un altre.
  • Pregunta Resposta : Respostes a preguntes basades en el context que proporcionen les dades del text.

7. Avaluació i Optimització

Avaluació del rendiment de l'algoritme de PNL utilitzant mètriques com ara precisió, precisió, record, puntuació F1 i altres.

  • Afinació d'hiperparàmetres : Ajust dels paràmetres del model per millorar el rendiment.
  • Anàlisi d'errors : Anàlisi d'errors per entendre les debilitats del model i millorar la robustesa.

8. Iteració i millora

Millorar contínuament l'algorisme incorporant noves dades, perfeccionant les tècniques de preprocessament, experimentant amb diferents models i optimitzant característiques.

Hi ha una varietat de tecnologies relacionades amb el processament del llenguatge natural (PNL) que s'utilitzen per analitzar i entendre el llenguatge humà. Alguns dels més comuns inclouen:

  1. Aprenentatge automàtic: La PNL depèn en gran mesura aprenentatge automàtic tècniques com l'aprenentatge supervisat i no supervisat, l'aprenentatge profund i l'aprenentatge de reforç per formar models per comprendre i generar llenguatge humà.
  2. Kits d'eines de llenguatge natural (NLTK) i altres biblioteques: NLTK és una popular biblioteca de codi obert a Python que proporciona eines per a tasques de PNL com ara la tokenització, la derivació i l'etiquetatge de part de la veu. Altres biblioteques populars inclouen spaCy, OpenNLP i CoreNLP.
  3. Analitzadors: Els analitzadors s'utilitzen per analitzar l'estructura sintàctica de les oracions, com ara l'anàlisi de dependències i l'anàlisi de circumscripcions.
  4. Sistemes de text a veu (TTS) i de veu a text (STT): Els sistemes TTS converteixen el text escrit en paraules parlades, mentre que els sistemes STT converteixen les paraules parlades en text escrit.
  5. Sistemes de reconeixement d'entitats anomenades (NER). : Els sistemes NER identifiquen i extreuen entitats amb nom com ara persones, llocs i organitzacions del text.
  6. Anàlisi de sentiments : Una tècnica per comprendre les emocions o opinions expressades en un text, utilitzant diverses tècniques com ara mètodes basats en lèxic, aprenentatge automàtic i mètodes basats en aprenentatge profund
  7. Traducció automàtica: La PNL s'utilitza per a la traducció d'idiomes d'un idioma a un altre mitjançant un ordinador.
  8. Chatbots: La NLP s'utilitza per als chatbots que es comuniquen amb altres chatbots o humans mitjançant mètodes auditius o textuals.
  9. Programari d'IA: La PNL s'utilitza en programari de resposta a preguntes per a la representació del coneixement, el raonament analític i la recuperació d'informació.

Aplicacions del processament del llenguatge natural (PNL):

  • Filtres de correu brossa: Una de les coses més irritants del correu electrònic és el correu brossa. Gmail utilitza el processament del llenguatge natural (NLP) per discernir quins correus electrònics són legítims i quins són correu brossa. Aquests filtres de correu brossa miren el text de tots els correus electrònics que rebeu i intenten esbrinar què significa veure si és correu brossa o no.
  • Comerç algorítmic: El comerç algorítmic s'utilitza per predir les condicions del mercat de valors. Mitjançant la PNL, aquesta tecnologia examina els titulars de notícies sobre empreses i accions i intenta comprendre el seu significat per determinar si hauríeu de comprar, vendre o mantenir determinades accions.
  • Preguntes de resposta: La PNL es pot veure en acció mitjançant la cerca de Google o els serveis de Siri. Un ús important de la PNL és fer que els motors de cerca entenguin el significat del que estem demanant i generin llenguatge natural a canvi de donar-nos les respostes.
  • Informació resumida: A Internet hi ha molta informació, i molta es presenta en forma de documents o articles llargs. La PNL s'utilitza per desxifrar el significat de les dades i després proporciona resums més breus de les dades perquè els humans les puguin comprendre més ràpidament.

Àmbit futur:

  • Bots: Els chatbots ajuden els clients a arribar ràpidament al punt responent a les consultes i remetent-los a recursos i productes rellevants a qualsevol hora del dia o de la nit. Per ser efectius, els chatbots han de ser ràpids, intel·ligents i fàcils d'utilitzar. Per aconseguir-ho, els chatbots utilitzen la PNL per entendre el llenguatge, normalment mitjançant interaccions de reconeixement de veu o text.
  • Admet la interfície d'usuari invisible: Gairebé totes les connexions que tenim amb les màquines impliquen comunicació humana, tant parlada com escrita. L'Echo d'Amazon és només una il·lustració de la tendència a posar els humans en contacte més proper amb la tecnologia en el futur. El concepte d'una interfície d'usuari invisible o zero es basarà en la comunicació directa entre l'usuari i la màquina, ja sigui per veu, text o una combinació dels dos. La PNL ajuda a fer d'aquest concepte una cosa del món real.
  • Cerca més intel·ligent: El futur de la PNL també inclou una cerca millorada, cosa que hem estat parlant a Expert System des de fa molt de temps. La cerca més intel·ligent permet que un chatbot entengui que la sol·licitud d'un client pot permetre la funcionalitat de cerca com si parlis (com si podríeu consultar a Siri) en lloc de centrar-se en paraules clau o temes. Google va anunciar recentment que s'han afegit capacitats de PNL a Google Drive, que permeten als usuaris cercar documents i contingut amb llenguatge natural.

Millores futures:

  • Empreses com Google estan experimentant amb xarxes neuronals profundes (DNN) per superar els límits de la PNL i fer possible que les interaccions d'home a màquina se sentin com les interaccions d'humà a humà.
  • Les paraules bàsiques es poden subdividir en semàntica adequada i utilitzar-se en algorismes de PNL.
  • Els algorismes de PNL es poden utilitzar en diversos idiomes que actualment no estan disponibles, com ara idiomes regionals o idiomes parlats a les zones rurals, etc.
  • Traducció d'una frase en una llengua a la mateixa frase en una altra llengua en un àmbit més ampli.

Conclusió

En conclusió, el camp del processament del llenguatge natural (PNL) ha transformat significativament la manera com els humans interactuen amb les màquines, permetent una comunicació més intuïtiva i eficient. La PNL engloba una àmplia gamma de tècniques i metodologies per comprendre, interpretar i generar llenguatge humà. Des de tasques bàsiques com la tokenització i l'etiquetatge de part de la veu fins a aplicacions avançades com l'anàlisi de sentiments i la traducció automàtica, l'impacte de la NLP és evident en diversos dominis. A mesura que la tecnologia continua evolucionant, impulsada pels avenços en l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial, el potencial de la PNL per millorar la interacció home-ordinador i resoldre reptes complexos relacionats amb el llenguatge segueix sent immens. Entendre els conceptes bàsics i les aplicacions del processament del llenguatge natural és crucial per a qualsevol persona que vulgui aprofitar les seves capacitats en el panorama digital modern.

Processament del llenguatge natural: preguntes freqüents

Què són els models de PNL?

Els models de PNL són sistemes computacionals que poden processar dades del llenguatge natural, com el text o la parla, i realitzar diverses tasques, com ara traducció, resum, anàlisi de sentiments, etc. Els models PNL solen basar-se en tècniques d'aprenentatge automàtic o d'aprenentatge profund que aprenen de grans quantitats de dades lingüístiques.

Quins són els tipus de models de PNL?

Els models de PNL es poden classificar en dos tipus principals: basats en regles i estadístics. Els models basats en regles utilitzen regles i diccionaris predefinits per analitzar i generar dades de llenguatge natural. Els models estadístics utilitzen mètodes probabilistes i enfocaments basats en dades per aprendre de les dades del llenguatge i fer prediccions.

neteja de memòria cau npm

Quins són els reptes dels models de PNL?

Els models de PNL s'enfronten a molts reptes a causa de la complexitat i diversitat del llenguatge natural. Alguns d'aquests reptes inclouen l'ambigüitat, la variabilitat, la dependència del context, el llenguatge figurat, l'especificitat del domini, el soroll i la manca de dades etiquetades.

Quines són les aplicacions dels models de PNL?

Els models de PNL tenen moltes aplicacions en diversos dominis i indústries, com ara motors de cerca, chatbots, assistents de veu, anàlisi de xarxes socials, mineria de text, extracció d'informació, generació de llenguatge natural, traducció automàtica, reconeixement de veu, resum de text, resposta a preguntes, anàlisi de sentiments, etc. i més.