Natural Language Processing (NLP) Algoritmer förklaras

Mänskliga språk är svåra att förstå för maskiner, eftersom det involverar många akronymer, olika betydelser, underbetydelser, grammatiska regler, sammanhang, slang och många andra aspekter.

Men många affärsprocesser och verksamheter utnyttjar maskiner och kräver interaktion mellan maskiner och människor.

Så forskare behövde en teknik som skulle hjälpa maskinen att avkoda mänskliga språk och göra det enklare för maskiner att lära sig dem.

Det var då naturlig språkbehandling eller NLP-algoritmer kom till. Det gjorde datorprogram som kunde förstå olika mänskliga språk, oavsett om orden är skrivna eller talade.

NLP använder sig av olika algoritmer för att bearbeta språk. Och med introduktionen av NLP-algoritmer blev tekniken en avgörande del av artificiell intelligens (AI) för att effektivisera ostrukturerad data.

I den här artikeln kommer jag att diskutera NLP och några av de mest omtalade NLP-algoritmerna.

Låt oss börja!

Vad är NLP?

Natural language process (NLP) är ett område inom datavetenskap, lingvistik och artificiell intelligens som handlar om interaktionen mellan mänskligt språk och datorer. Det hjälper till att programmera maskiner så att de kan analysera och bearbeta stora mängder data som är associerade med naturliga språk.

NLP är med andra ord en modern teknik eller mekanism som används av maskiner för att förstå, analysera och tolka mänskligt språk. Det ger maskiner förmågan att förstå texter och människors talade språk. Med NLP kan maskiner utföra översättning, taligenkänning, sammanfattning, ämnessegmentering och många andra uppgifter på uppdrag av utvecklare.

Det bästa är att NLP gör allt arbete och uppgifter i realtid med hjälp av flera algoritmer, vilket gör det mycket mer effektivt. Det är en av de teknologier som blandar maskininlärning, djupinlärning och statistiska modeller med beräkningsspråklig-regelbaserad modellering.

NLP-algoritmer tillåter datorer att bearbeta mänskligt språk genom texter eller röstdata och avkoda dess betydelse för olika ändamål. Datorernas tolkningsförmåga har utvecklats så mycket att maskiner till och med kan förstå de mänskliga känslorna och avsikten bakom en text. NLP kan också förutsäga kommande ord eller meningar som kommer till en användares sinne när de skriver eller talar.

Denna teknik har funnits i årtionden och med tiden har den utvärderats och har uppnått bättre processnoggrannhet. NLP har sina rötter kopplade till lingvistikområdet och hjälpte till och med utvecklare att skapa sökmotorer för Internet. Allt eftersom tekniken har utvecklats med tiden har användningen av NLP utökats.

Idag hittar NLP tillämpningar inom ett brett spektrum av områden, från finans, sökmotorer och business intelligence till sjukvård och robotteknik. Dessutom har NLP gått djupt in i moderna system; den används för många populära applikationer som röststyrd GPS, kundtjänst chatbots, digital assistans, tal-till-text-drift och många fler.

Hur fungerar NLP?

NLP är en dynamisk teknik som använder olika metoder för att översätta komplext mänskligt språk för maskiner. Den använder främst artificiell intelligens för att bearbeta och översätta skrivna eller talade ord så att de kan förstås av datorer.

Liksom människor har hjärnor för att bearbeta alla indata, använder datorer ett specialiserat program som hjälper dem att bearbeta indata till en begriplig utdata. NLP fungerar i två faser under konverteringen, där den ena är databehandling och den andra är algoritmutveckling.

Databehandling fungerar som den första fasen, där indatatextdata förbereds och rensas så att maskinen kan analysera den. Datan bearbetas på ett sådant sätt att den pekar ut alla funktioner i inmatningstexten och gör den lämplig för datoralgoritmer. I grund och botten förbereder databehandlingssteget data i en form som maskinen kan förstå.

Teknikerna som är involverade i denna fas är:

Källa: Amazinum

Tokenisering: Inmatningstexten är segregerad i små former så att det är lämpligt för NLP att arbeta med dem.
Stoppa borttagning av ord: Tekniken för borttagning av stoppord tar bort alla välbekanta ord från texten och omvandlar dem till en form som behåller all information i ett minimalt tillstånd.
Lemmatisering och stam: Lemmatisering och härdning gör att ord förminskas till sin rotstruktur så att det är lätt för maskiner att bearbeta dem.
Ordspråksmärkning: På detta sätt markeras inmatningsorden utifrån deras substantiv, adjektiv och verb, och sedan bearbetas de.

Efter att indata har gått igenom den första fasen, nästa, utvecklar maskinen en algoritm där den äntligen kan bearbeta den. Bland alla NLP-algoritmer som används för att bearbeta de förbearbetade orden, används regelbaserade och maskininlärningsbaserade system i stor utsträckning:

Regelbaserade system: Här använder systemet språkliga regler för den slutliga behandlingen av orden. Det är en gammal algoritm som fortfarande används i stor skala.
Maskininlärningsbaserade system: Detta är en avancerad algoritm som kombinerar neurala nätverk, djupinlärning och maskininlärning för att bestämma sin egen regel för bearbetning av ord. Eftersom den använder statistiska metoder, bestämmer algoritmen bearbetningen av ord baserat på träningsdata, och den gör ändringar allt eftersom den fortsätter.

Olika kategorier av NLP-algoritmer

NLP-algoritmer är ML-baserade algoritmer eller instruktioner som används vid bearbetning av naturliga språk. De sysslar med utvecklingen av protokoll och modeller som gör det möjligt för en maskin att tolka mänskliga språk.

NLP-algoritmer kan modifiera sin form enligt AI:s tillvägagångssätt och även träningsdata de har matats med. Huvuduppgiften för dessa algoritmer är att använda olika tekniker för att effektivt omvandla förvirrande eller ostrukturerad input till kunnig information som maskinen kan lära sig av.

Tillsammans med alla tekniker använder NLP-algoritmer naturliga språkprinciper för att göra inmatningarna bättre förståeliga för maskinen. De är ansvariga för att hjälpa maskinen att förstå kontextvärdet av en given input; annars kommer maskinen inte att kunna utföra begäran.

NLP-algoritmer är uppdelade i tre olika kärnkategorier, och AI-modeller väljer vilken som helst av kategorierna beroende på dataforskarens tillvägagångssätt. Dessa kategorier är:

#1. Symboliska algoritmer

Symboliska algoritmer fungerar som en av ryggraden i NLP-algoritmer. Dessa är ansvariga för att analysera innebörden av varje inmatad text och sedan använda den för att etablera ett samband mellan olika begrepp.

Symboliska algoritmer utnyttjar symboler för att representera kunskap och även relationen mellan begrepp. Eftersom dessa algoritmer använder logik och tilldelar ord betydelser baserat på sammanhang, kan du uppnå hög noggrannhet.

Kunskapsgrafer spelar också en avgörande roll för att definiera begrepp för ett inmatningsspråk tillsammans med förhållandet mellan dessa begrepp. På grund av dess förmåga att korrekt definiera begreppen och enkelt förstå ordsammanhang, hjälper denna algoritm att bygga XAI.

Men symboliska algoritmer är utmanande att utöka en uppsättning regler på grund av olika begränsningar.

#2. Statistiska algoritmer

Statistiska algoritmer kan göra jobbet enkelt för maskiner genom att gå igenom texter, förstå var och en av dem och hämta innebörden. Det är en mycket effektiv NLP-algoritm eftersom den hjälper maskiner att lära sig om mänskligt språk genom att känna igen mönster och trender i mängden ingående texter. Denna analys hjälper maskiner att förutsäga vilket ord som sannolikt kommer att skrivas efter det aktuella ordet i realtid.

Från taligenkänning, sentimentanalys och maskinöversättning till textförslag, statistiska algoritmer används för många applikationer. Den främsta orsaken till dess utbredda användning är att den kan fungera på stora datamängder.

Dessutom kan statistiska algoritmer upptäcka om två meningar i ett stycke har liknande betydelse och vilken som ska användas. Den stora nackdelen med denna algoritm är dock att den delvis är beroende av komplex funktionsteknik.

#3. Hybridalgoritmer

Denna typ av NLP-algoritm kombinerar kraften hos både symboliska och statistiska algoritmer för att producera ett effektivt resultat. Genom att fokusera på de huvudsakliga fördelarna och funktionerna kan det enkelt förneka den maximala svagheten hos båda tillvägagångssätten, vilket är avgörande för hög noggrannhet.

Det finns många sätt där båda tillvägagångssätten kan utnyttjas:

Symboliskt stöd för maskininlärning
Maskininlärning som stöder symboliska
Symbolik och maskininlärning arbetar parallellt

Symboliska algoritmer kan stödja maskininlärning genom att hjälpa den att träna modellen på ett sådant sätt att den behöver anstränga sig mindre för att lära sig språket på egen hand. Även om maskininlärning stöder symboliska sätt, kan ML-modellen skapa en initial regeluppsättning för det symboliska och bespara datavetaren från att bygga den manuellt.

Men när symbolisk inlärning och maskininlärning fungerar tillsammans leder det till bättre resultat eftersom det kan säkerställa att modeller förstår en specifik passage korrekt.

Bästa NLP-algoritmerna

Det finns många NLP-algoritmer som hjälper en dator att efterlikna mänskligt språk för att förstå. Här är de bästa NLP-algoritmerna du kan använda:

#1. Ämnesmodellering

Bildkälla: Scaler

Ämnesmodellering är en av de algoritmer som använder statistiska NLP-tekniker för att ta reda på teman eller huvudämnen från ett enormt gäng textdokument.

I grund och botten hjälper det maskiner att hitta ämnet som kan användas för att definiera en viss textuppsättning. Eftersom varje korpus av textdokument har många ämnen, använder denna algoritm vilken lämplig teknik som helst för att ta reda på varje ämne genom att bedöma särskilda uppsättningar av ordförrådet.

Latent Dirichlet Allocation är ett populärt val när det gäller att använda den bästa tekniken för ämnesmodellering. Det är en oövervakad ML-algoritm och hjälper till att ackumulera och organisera arkiv med en stor mängd data, vilket inte är möjligt genom mänsklig anteckning.

#2. Textsammanfattning

Det är en mycket krävande NLP-teknik där algoritmen sammanfattar en text kort och även det på ett flytande sätt. Det är en snabb process eftersom sammanfattning hjälper till att extrahera all värdefull information utan att gå igenom varje ord.

Sammanfattningen kan göras på två sätt:

Extraktionsbaserad sammanfattning: Det gör att maskinen endast extraherar de viktigaste orden och fraserna från dokumentet utan att ändra originalet.
Abstraktionsbaserad sammanfattning: I denna process skapas nya ord och fraser från textdokumentet, som skildrar all information och avsikt.

#3. Sentimental analys

Det är NLP-algoritmen som hjälper en maskin att förstå innebörden eller avsikten bakom en text från användaren. Det är mycket populärt och används i olika AI-modeller av företag eftersom det hjälper företag att förstå vad kunder tycker om deras produkter eller tjänster.

Genom att förstå avsikten med en kunds text- eller röstdata på olika plattformar kan AI-modeller berätta om en kunds känslor och hjälpa dig att närma dig dem därefter.

#4. Nyckelordsextraktion

Nyckelordsextraktion är en annan populär NLP-algoritm som hjälper till att extrahera ett stort antal riktade ord och fraser från en enorm uppsättning textbaserad data.

Det finns olika sökordsextraktionsalgoritmer tillgängliga som inkluderar populära namn som TextRank, Term Frequency och RAKE. Vissa av algoritmerna kan använda extra ord, medan vissa av dem kan hjälpa till att extrahera nyckelord baserat på innehållet i en given text.

Var och en av nyckelordsextraktionsalgoritmerna använder sina egna teoretiska och grundläggande metoder. Det är fördelaktigt för många organisationer eftersom det hjälper till att lagra, söka och hämta innehåll från en betydande ostrukturerad datamängd.

#5. Kunskapsdiagram

När det gäller att välja den bästa NLP-algoritmen överväger många kunskapsgrafalgoritmer. Det är en utmärkt teknik som använder trippel för att lagra information.

Denna algoritm är i grunden en blandning av tre saker – ämne, predikat och enhet. Men skapandet av en kunskapsgraf är inte begränsad till en teknik; istället kräver det flera NLP-tekniker för att vara mer effektiva och detaljerade. Ämnesansatsen används för att extrahera beställd information från en hög med ostrukturerade texter.

#6. TF-IDF

TF-IDF är en statistisk NLP-algoritm som är viktig för att utvärdera betydelsen av ett ord för ett visst dokument som tillhör en massiv samling. Denna teknik involverar multiplikation av distinkta värden, som är:

Term frekvens: Termen frekvensvärde ger dig det totala antalet gånger ett ord kommer upp i ett visst dokument. Stoppord får i allmänhet en hög termfrekvens i ett dokument.
Invers dokumentfrekvens: Omvänd dokumentfrekvens, å andra sidan, framhäver termer som är mycket specifika för ett dokument eller ord som förekommer mindre i en hel dokumentsamling.

#7. Ord moln

Words Cloud är en unik NLP-algoritm som involverar tekniker för datavisualisering. I denna algoritm markeras de viktiga orden, och sedan visas de i en tabell.

De väsentliga orden i dokumentet skrivs ut med större bokstäver, medan de minst viktiga orden visas med små teckensnitt. Ibland syns de mindre viktiga sakerna inte ens på bordet.

Lärresurser

Förutom ovanstående information, om du vill lära dig mer om naturlig språkbehandling (NLP) kan du överväga följande kurser och böcker.

#1. Datavetenskap: Naturlig språkbehandling i Python

Den här kursen av Udemy är högt rankad av eleverna och noggrant skapad av Lazy Programmer Inc. Den lär ut allt om NLP och NLP-algoritmer och lär dig hur man skriver sentimentanalys. Med en total längd på 11 timmar och 52 minuter ger denna kurs dig tillgång till 88 föreläsningar.

#2. Naturlig språkbehandling: NLP med transformatorer i Python

Med denna populära kurs av Udemy kommer du inte bara att lära dig om NLP med transformatormodeller utan också få möjligheten att skapa finjusterade transformatormodeller. Den här kursen ger dig fullständig täckning av NLP med dess 11,5 timmars on-demand-video och 5 artiklar. Dessutom får du lära dig om vektorbyggnadstekniker och förbearbetning av textdata för NLP.

#3. Naturlig språkbehandling med transformatorer

Den här boken släpptes första gången 2017 och syftade till att hjälpa datavetare och kodare att lära sig om NLP. När du börjar läsa boken kommer du att få bygga och optimera transformatormodeller för många NLP-uppgifter. Du kommer också att få veta hur du kan använda transformatorer för tvärspråkig överföringsinlärning.

#4. Praktisk bearbetning av naturligt språk

Genom den här boken har författarna förklarat uppgifterna, problemen och lösningarna för NLP. Den här boken lär också ut hur man implementerar och utvärderar olika NLP-tillämpningar.

Slutsats

NLP är en integrerad del av den moderna AI-världen som hjälper maskiner att förstå mänskliga språk och tolka dem. NLP-algoritmer är användbara för olika applikationer, från sökmotorer och IT till ekonomi, marknadsföring och mer.

Förutom ovanstående detaljer har jag också listat några av de bästa NLP-kurserna och böckerna som hjälper dig att förbättra dina kunskaper om NLP.