Natural Language Processing (NLP) is een complexe intellectuele activiteit die de computer de mogelijkheid geeft om menselijke spraak te scannen en te begrijpen; gesproken (spraakherkenning) of geschreven en geef het significante resultaat door. Het proces houdt in dat computers nuttige taken uitvoeren met behulp van natuurlijke menselijke taal.
Natural Language Processing combineert filterlinguïstiek en informatica om de taalstructuur en -richtlijnen te ontcijferen en om modellen te maken die kunnen worden begrepen en de belangrijke details van een toespraak of een tekst kunnen opsplitsen.
- Spraak
De machine kan spraak herkennen via de spraakherkenningsfunctie, waardoor gesprekken van mens tot mens worden gestimuleerd. Via deze functie vertaalt de machine spraak naar tekst, voert een tekstanalyse uit, genereert vervolgens natuurlijke taal en ten slotte tekst naar spraak. Dit proces maakt het gemakkelijk voor een machine om de spraakklank die in menselijke spraak wordt geproduceerd, te identificeren, te vertalen en erop te reageren. Spraakherkenningsvizieren om methodologieën en technologieën te genereren die de herkenning en de vertaling van gesproken taal in tekst mogelijk maken met behulp van fonetische en taalkundige informatie. Een goed voorbeeld is de YouTube-tekstherkenningsfunctie op het tabblad ondertiteling. De functie vertaalt menselijke spraak in tekst. Spraakherkenning is ook verbonden met spraak-naar-tekst. Zodra de computers uw woorden herkennen, schrijven ze ze op in de vorm van een tekst.
Natuurlijke taalverwerking werkt nauw samen met spraakherkennings- en tekstherkenningsengines om computers in staat te stellen de informatie in te voeren. Data-analisten en experts op het gebied van machine learning gebruiken dagelijkse gegevens die door internetgebruikers worden overgedragen om menselijk taalkundig gedrag na te bootsen. Begrip van natuurlijke taal bestaat uit twee componenten, namelijk begrip van natuurlijke taal en taal van natuurlijke generatie. Het genereren van natuurlijke taal omvat het in kaart brengen van de gegeven input in natuurlijke taal en het analyseren van verschillende aspecten van de taal. Het genereren van natuurlijke taal maakt gebruik van kunstmatige intelligentie-programmering om natuurlijke taaluitvoer uit een dataset te produceren. Natuurlijke taalverwerking vertaalt ongestructureerde gegevens in gestructureerde gegevens die worden geanalyseerd met de natuurlijke taalvertaling. Natural Language Understanding helpt de computer om de intentie van de zin te begrijpen en wordt gebruikt om entiteiten te classificeren en te filteren. Natural Language Understanding wordt gebruikt met zoektechnologie om beter te reageren op vragen. In traditionele natuurlijke taaltechnieken wordt een vraag in een grafiekstructuur getrokken die de zin deconstrueert. Nieuwere natuurlijke taaltechnieken gebruiken echter div learning om machines te helpen het gebruik van taal beter te begrijpen door te kijken naar eerdere vragen en de antwoorden van gebruikers op de resultaten. Zodra de machine de betekenis van de gebruiker begrijpt, werkt het genereren van natuurlijke taal aan het doel om computers te leren gestructureerde gegevens om te zetten in een natuurlijke taal die kan worden gebruikt om op de gebruiker in een gesprek te reageren. Het genereren van natuurlijke taal stelt machines en mensen in staat om naadloos te communiceren.
De toekomst van natuurlijke taalverwerking
Natuurlijke taalverwerking wijst op twee belangrijke aanknopingspunten, namelijk:
- Grote transformatormodellen zoals GPT-3
- Aanzienlijke vooruitgang zal worden geboekt in de dialoogmodellen waarbij Google, Facebook en andere bedrijven enorme sommen geld besteden aan onderzoek en ontwikkeling. Google onthulde bijvoorbeeld onlangs een demonstratie van een conversationeel kunstmatige-intelligentiesysteem genaamd LAMDA. Dit AI-systeem kan verbinding maken met mensen over een divers aantal onderwerpen, in tegenstelling tot de moderne chatbots die zijn getraind voor smalle gesprekken. Als dit lukt, zou het AI-systeem mogelijk de helpdesk en klantenondersteuning verstoren om geheel nieuwe categorieën nuttige toepassingen in te luiden.
Aangezien natuurlijke taalverwerking wordt aangestuurd door gegevens, wordt het geconfronteerd met gegevensgerelateerde problemen.
- Taal met weinig middelen, aangezien er duizenden talen worden gesproken, terwijl een groter deel aandacht krijgt.
- Het omgaan met grote of meerdere documenten is een uitdaging, aangezien de huidige modellen meestal gebaseerd zijn op terugkerende neurale netwerken die langere contexten niet goed kunnen weergeven.
