Przetwarzanie języka naturalnego (Nlp) to dziedzina informatyki i informatyki, która zajmuje się inteligentną analizą tekstów pisanych w języku naturalnym, mianowicie, z Przetwarzanie z tekstami w języku naturalnym.
Celem NLP jest ułatwienie dostępu do informacji zawartych w dokumentach napisanych w języku naturalnym, jak również promować ich ponowne wykorzystanie. Aby to zrobić:, NLP koncentruje się na Opracowanie metod i technik automatyzujących proces analizy i rozumienia tekstów.
NLP jest dziedziną badań interdyscyplinarny czerpiący z wiedzy i technik z różnych dziedzin, jako lingwistyka komputerowa, sztuczna inteligencja, Językoznawstwo, Psychologia i statystyka.
Pochodzenia
NLP sięga początków informatyki, W połowie XX wieku. W 1952, Naukowiec Alan Turing zaproponował Test de Turing, Jeden Eksperyment ze sztuczną inteligencją który polegał na sprawdzeniu, czy maszyna jest w stanie oszukać człowieka, udając innego..
Z tego eksperymentu, Pierwsze próby Sprawienie, by maszyny rozumiały ludzki język. Jednym z pierwszych, którzy zajęli się tym problemem, był językoznawca Noam Chomsky, kto w 1957 zaproponował Gramatyka uniwersalna, formalny model gramatyczny, który umożliwiał Opisz wszystkie ludzkie języki.
W dekadzie 1960, Naukowiec Marvin Minsky zaproponował Model społeczeństwa umysłu, Teoria sztucznej inteligencji, która zakładała, że ludzki mózg może być rozumiany jako Społeczeństwo Prostych Umysłów. Teoria ta miała duży wpływ na rozwój NLP., od Promowanie wykorzystania technik sztucznej inteligencji do przetwarzania języka naturalnego.
W dekadzie 1970, Naukowiec Terry Winograd opracował SHRDLU •, Jeden Program sztucznej inteligencji Potrafi rozumieć polecenia języka naturalnego i wykonywać je w wirtualnym świecie. SHRDLU był jednym z Pierwsze programy sztucznej inteligencji do rozumienia ludzkiego języka, i miał duży wpływ na rozwój NLP.
Problemy stojące przed NLP
NLP stoi przed wieloma Problemy które utrudniają przetwarzanie tekstów w języku naturalnym.
The Pierwszy problem To on Język ludzki taki sam. Język ludzki jest Bardzo potężne narzędzie, ale jest też bardzo złożone tak ma wiele nieprawidłowości. To sprawia, że Bardzo trudne do zbudowania programy zdolne do zrozumienia ludzkiego języka.
The Drugi problem jest dwuznaczność. Język ludzki jest językiem dwuznaczny, mianowicie, ma wiele słów o wielu znaczeniach. To sprawia, że bardzo trudne do zrozumienia znaczenie tekstu.
The Trzeci problem jest złożoność. Język ludzki jest językiem bardzo złożone, tak Ich struktury gramatyczne są bardzo skomplikowane. To sprawia, że bardzo trudne do przetworzenia tekstów w ludzkim języku.
Zastosowania NLP
NLP jest używany w szerokiej gamie Aplikacji.
The Pierwsze zastosowanie To on Rozpoznawanie mowy. Rozpoznawanie mowy to technika, która pozwala Przekształcanie mowy w tekst. Ta technika jest stosowana w aplikacje takie jak Siri, Google Now i Cortana.
The Druga aplikacja To on Tłumacz maszynowy. Automatyczny tłumacz to technika, która pozwala Tłumaczenie tekstów z jednego języka na drugi. Ta technika jest stosowana w aplikacje takie jak Tłumacz Google i Microsoft Translator.
The Trzeci wniosek To on Analiza tonacji. Analiza tonacji to technika, która pozwala Zidentyfikuj uczucie wyrażone w tekście. Ta technika jest stosowana w aplikacje takie jak Google Sentiment Analysis i Microsoft Azure Text Analytics.
Zalety i wady NLP
NLP przedstawia serię korzyść tak Wady.
Ten korzyść PLN są następujące::
- NLP pozwala Dostęp do informacji zawartych w tekstach napisanych w języku naturalnym.
- NLP pozwala Ponowne wykorzystanie informacji zawartych w tekstach.
- NLP jest dziedziną badań interdyscyplinarny.
Ten Wady PLN są następujące::
- NLP stoi przed wieloma Problemy które utrudniają przetwarzanie tekstów w języku naturalnym.
- NLP jest dziedziną badań Stosunkowo nowy tak stale się rozwija.
- NLP wymaga Zasoby komputera tak Ludzki.
Kanały Youtube do przetwarzania języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego (Nlp) to dziedzina sztucznej inteligencji i informatyki, która zajmuje się analizą i rozumieniem ludzkich języków..
Kurs Szkolenia z Przetwarzania Języka Naturalnego
Jeśli jesteś zainteresowany Przetwarzanie języka naturalnego, Zalecamy następujące kursy:
- Przetwarzanie języka naturalnego w języku Python
- Przetwarzanie języka naturalnego i głębokie uczenie
- Przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe
Na tych kursach możesz dowiedzieć się o takich tematach, jak: Uczenie maszynowe, Głębokie uczenie, analiza tekstu, rozpoznawanie wzorców, itd.
Mamy nadzieję, że znajdziesz idealny kurs dla siebie!!