Natural Language Processing (NLP) Algoritmer forklart

Menneskelige språk er vanskelige å forstå for maskiner, siden det involverer mange akronymer, forskjellige betydninger, underbetydninger, grammatiske regler, kontekst, slang og mange andre aspekter.

Men mange forretningsprosesser og operasjoner utnytter maskiner og krever interaksjon mellom maskiner og mennesker.

Så forskerne trengte en teknologi som ville hjelpe maskinen til å dekode menneskelige språk og gjøre det enklere for maskiner å lære dem.

Det var da naturlig språkbehandling eller NLP-algoritmer ble til. Det gjorde dataprogrammer i stand til å forstå forskjellige menneskelige språk, enten ordene er skrevet eller talt.

NLP bruker ulike algoritmer for behandling av språk. Og med introduksjonen av NLP-algoritmer, ble teknologien en avgjørende del av kunstig intelligens (AI) for å effektivisere ustrukturerte data.

I denne artikkelen vil jeg diskutere NLP og noen av de mest omtalte NLP-algoritmene.

La oss begynne!

Hva er NLP?

Natural language process (NLP) er et felt innen informatikk, lingvistikk og kunstig intelligens som omhandler samspillet mellom menneskelig språk og datamaskiner. Det hjelper med å programmere maskiner slik at de kan analysere og behandle store datamengder knyttet til naturlige språk.

NLP er med andre ord en moderne teknologi eller mekanisme som brukes av maskiner for å forstå, analysere og tolke menneskelig språk. Det gir maskiner muligheten til å forstå tekster og talespråket til mennesker. Med NLP kan maskiner utføre oversettelse, talegjenkjenning, oppsummering, emnesegmentering og mange andre oppgaver på vegne av utviklere.

Det beste er at NLP gjør alt arbeidet og oppgavene i sanntid ved hjelp av flere algoritmer, noe som gjør det mye mer effektivt. Det er en av de teknologiene som blander maskinlæring, dyp læring og statistiske modeller med beregningsspråklig-regelbasert modellering.

NLP-algoritmer lar datamaskiner behandle menneskelig språk gjennom tekster eller stemmedata og dekode betydningen for ulike formål. Tolkningsevnen til datamaskiner har utviklet seg så mye at maskiner til og med kan forstå de menneskelige følelsene og intensjonen bak en tekst. NLP kan også forutsi kommende ord eller setninger som kommer til en brukers sinn når de skriver eller snakker.

Denne teknologien har vært til stede i flere tiår, og med tiden har den blitt evaluert og har oppnådd bedre prosessnøyaktighet. NLP har sine røtter knyttet til lingvistikkfeltet og hjalp til og med utviklere med å lage søkemotorer for Internett. Etter hvert som teknologien har utviklet seg med tiden, har bruken av NLP utvidet seg.

I dag finner NLP applikasjoner på en lang rekke felt, fra finans, søkemotorer og business intelligence til helsetjenester og robotikk. Videre har NLP gått dypt inn i moderne systemer; den blir brukt for mange populære applikasjoner som stemmestyrt GPS, kundeservice chatbots, digital assistanse, tale-til-tekst-operasjon og mange flere.

Hvordan fungerer NLP?

NLP er en dynamisk teknologi som bruker ulike metoder for å oversette komplekst menneskelig språk for maskiner. Den bruker hovedsakelig kunstig intelligens for å behandle og oversette skrevne eller talte ord slik at de kan forstås av datamaskiner.

På samme måte som mennesker har hjerner for å behandle alle inndataene, bruker datamaskiner et spesialisert program som hjelper dem å behandle inndataene til en forståelig utgang. NLP opererer i to faser under konverteringen, hvor den ene er databehandling og den andre er algoritmeutvikling.

Databehandling fungerer som den første fasen, hvor inndatatekstdata forberedes og renses slik at maskinen er i stand til å analysere den. Dataene behandles på en slik måte at de peker ut alle funksjonene i inndatateksten og gjør den egnet for datamaskinalgoritmer. I utgangspunktet forbereder databehandlingsstadiet dataene i en form som maskinen kan forstå.

Teknikkene som er involvert i denne fasen er:

Kilde: Amazinum

• Tokenisering: Inndatateksten er segregert i små former slik at det er egnet for NLP å jobbe med dem.
• Stopp ordfjerning: Teknikken for fjerning av stoppord fjerner alle de kjente ordene fra teksten og forvandler dem til en form som beholder all informasjon i minimal tilstand.
• Lemmatisering og stamping: Lemmatisering og stamping fører til at ord blir redusert til rotstrukturen slik at det er enkelt for maskiner å behandle dem.
• Orddeltagging: På denne måten markeres inndataordene basert på deres substantiv, adjektiver og verb, og deretter behandles de.

Etter at inndataene har gått gjennom den første fasen, neste, utvikler maskinen en algoritme der den endelig kan behandle dem. Blant alle NLP-algoritmene som brukes til å behandle de forhåndsbehandlede ordene, er regelbaserte og maskinlæringsbaserte systemer mye brukt:

• Regelbaserte systemer: Her bruker systemet språklige regler for den endelige behandlingen av ordene. Det er en gammel algoritme som fortsatt brukes i stor skala.
• Maskinlæringsbaserte systemer: Dette er en avansert algoritme som kombinerer nevrale nettverk, dyp læring og maskinlæring for å bestemme sin egen regel for behandling av ord. Siden den bruker statistiske metoder, bestemmer algoritmen behandlingen av ord basert på treningsdataene, og den gjør endringer etter hvert som den fortsetter.

Ulike kategorier av NLP-algoritmer

NLP-algoritmer er ML-baserte algoritmer eller instruksjoner som brukes under behandling av naturlige språk. De er opptatt av utvikling av protokoller og modeller som gjør en maskin i stand til å tolke menneskelige språk.

NLP-algoritmer kan endre formen i henhold til AIs tilnærming og også treningsdataene de har blitt matet med. Hovedoppgaven til disse algoritmene er å bruke forskjellige teknikker for å effektivt transformere forvirrende eller ustrukturerte input til kunnskapsrik informasjon som maskinen kan lære av.

Sammen med alle teknikkene, bruker NLP-algoritmer naturlige språkprinsipper for å gjøre inngangene bedre forståelige for maskinen. De er ansvarlige for å hjelpe maskinen til å forstå kontekstverdien til en gitt input; ellers vil ikke maskinen kunne utføre forespørselen.

NLP-algoritmer er segregert i tre forskjellige kjernekategorier, og AI-modeller velger en av kategoriene avhengig av dataforskerens tilnærming. Disse kategoriene er:

#1. Symbolske algoritmer

Symbolske algoritmer fungerer som en av ryggradene i NLP-algoritmer. Disse er ansvarlige for å analysere betydningen av hver inputtekst og deretter bruke den til å etablere et forhold mellom ulike konsepter.

Symbolske algoritmer utnytter symboler for å representere kunnskap og også forholdet mellom konsepter. Siden disse algoritmene bruker logikk og tildeler betydninger til ord basert på kontekst, kan du oppnå høy nøyaktighet.

Kunnskapsgrafer spiller også en avgjørende rolle i å definere konsepter for et inputspråk sammen med forholdet mellom disse konseptene. På grunn av sin evne til å definere konseptene på riktig måte og enkelt forstå ordkontekster, hjelper denne algoritmen med å bygge XAI.

Imidlertid er symbolske algoritmer utfordrende å utvide et sett med regler på grunn av ulike begrensninger.

#2. Statistiske algoritmer

Statistiske algoritmer kan gjøre jobben lett for maskiner ved å gå gjennom tekster, forstå hver av dem og hente frem betydningen. Det er en svært effektiv NLP-algoritme fordi den hjelper maskiner å lære om menneskelig språk ved å gjenkjenne mønstre og trender i utvalget av inputtekster. Denne analysen hjelper maskiner til å forutsi hvilket ord som sannsynligvis vil bli skrevet etter det gjeldende ordet i sanntid.

Fra talegjenkjenning, sentimentanalyse og maskinoversettelse til tekstforslag, brukes statistiske algoritmer for mange applikasjoner. Hovedårsaken bak den utbredte bruken er at den kan fungere på store datasett.

Dessuten kan statistiske algoritmer oppdage om to setninger i et avsnitt er like i betydning og hvilken som skal brukes. Den største ulempen med denne algoritmen er imidlertid at den delvis er avhengig av kompleks funksjonsteknikk.

#3. Hybride algoritmer

Denne typen NLP-algoritme kombinerer kraften til både symbolske og statistiske algoritmer for å produsere et effektivt resultat. Ved å fokusere på de viktigste fordelene og funksjonene, kan det enkelt negere den maksimale svakheten til begge tilnærmingene, noe som er avgjørende for høy nøyaktighet.

Det er mange måter der begge tilnærmingene kan utnyttes:

• Symbolsk støtte for maskinlæring
• Maskinlæring som støtter symbolsk
• Symbolsk og maskinlæring arbeider parallelt

Symbolske algoritmer kan støtte maskinlæring ved å hjelpe den til å trene modellen på en slik måte at den må anstrenge seg mindre for å lære språket på egen hånd. Selv om maskinlæring støtter symbolske måter, kan ML-modellen lage et innledende regelsett for det symbolske og spare dataforskeren fra å bygge det manuelt.

Men når symbolsk og maskinlæring fungerer sammen, fører det til bedre resultater ettersom det kan sikre at modeller forstår en spesifikk passasje riktig.

Beste NLP-algoritmer

Det er mange NLP-algoritmer som hjelper en datamaskin med å etterligne menneskelig språk for å forstå. Her er de beste NLP-algoritmene du kan bruke:

#1. Temamodellering

Bildekilde: Scaler

Emnemodellering er en av de algoritmene som bruker statistiske NLP-teknikker for å finne ut temaer eller hovedemner fra en enorm haug med tekstdokumenter.

I utgangspunktet hjelper det maskiner med å finne emnet som kan brukes til å definere et bestemt tekstsett. Siden hvert korpus av tekstdokumenter har mange emner i seg, bruker denne algoritmen enhver passende teknikk for å finne ut hvert emne ved å vurdere bestemte sett av ordforrådet.

Latent Dirichlet Allocation er et populært valg når det gjelder å bruke den beste teknikken for emnemodellering. Det er en uovervåket ML-algoritme og hjelper til med å samle og organisere arkiver med en stor mengde data som ikke er mulig ved menneskelig merknad.

#2. Tekstoppsummering

Det er en svært krevende NLP-teknikk der algoritmen oppsummerer en tekst kort og det også på en flytende måte. Det er en rask prosess da oppsummering hjelper til med å trekke ut all verdifull informasjon uten å gå gjennom hvert ord.

Oppsummeringen kan gjøres på to måter:

• Ekstraksjonsbasert oppsummering: Det får maskinen til å trekke ut bare hovedordene og frasene fra dokumentet uten å endre originalen.
• Abstraksjonsbasert oppsummering: I denne prosessen lages nye ord og uttrykk fra tekstdokumentet, som skildrer all informasjon og intensjoner.

#3. Sentimental analyse

Det er NLP-algoritmen som hjelper en maskin med å forstå meningen eller hensikten bak en tekst fra brukeren. Det er mye populært og brukes i forskjellige AI-modeller av virksomheter fordi det hjelper bedrifter å forstå hva kunder synes om produktene eller tjenestene deres.

Ved å forstå intensjonen med en kundes tekst- eller taledata på forskjellige plattformer, kan AI-modeller fortelle deg om en kundes følelser og hjelpe deg med å nærme deg dem deretter.

#4. Nøkkelordutvinning

Nøkkelordutvinning er en annen populær NLP-algoritme som hjelper til med å trekke ut et stort antall målrettede ord og fraser fra et stort sett med tekstbaserte data.

Det er forskjellige søkeordekstraksjonsalgoritmer tilgjengelig som inkluderer populære navn som TextRank, Term Frequency og RAKE. Noen av algoritmene kan bruke ekstra ord, mens noen av dem kan hjelpe med å trekke ut nøkkelord basert på innholdet i en gitt tekst.

Hver av nøkkelordekstraksjonsalgoritmene bruker sine egne teoretiske og grunnleggende metoder. Det er fordelaktig for mange organisasjoner fordi det hjelper med å lagre, søke og hente innhold fra et betydelig ustrukturert datasett.

#5. Kunnskapsgrafer

Når det gjelder å velge den beste NLP-algoritmen, vurderer mange kunnskapsgrafalgoritmer. Det er en utmerket teknikk som bruker trippel for å lagre informasjon.

Denne algoritmen er i utgangspunktet en blanding av tre ting – emne, predikat og enhet. Opprettelsen av en kunnskapsgraf er imidlertid ikke begrenset til én teknikk; i stedet krever det flere NLP-teknikker for å være mer effektive og detaljerte. Fagtilnærmingen brukes til å trekke ut bestilt informasjon fra en haug med ustrukturerte tekster.

#6. TF-IDF

TF-IDF er en statistisk NLP-algoritme som er viktig for å evaluere betydningen av et ord for et bestemt dokument som tilhører en massiv samling. Denne teknikken innebærer multiplikasjon av særegne verdier, som er:

• Begrepsfrekvens: Begrepet frekvensverdi gir deg det totale antallet ganger et ord kommer opp i et bestemt dokument. Stoppord får generelt en høy termfrekvens i et dokument.
• Invers dokumentfrekvens: Invers dokumentfrekvens fremhever derimot begrepene som er svært spesifikke for et dokument eller ord som forekommer mindre i et helt korpus av dokumenter.

#7. Ord Cloud

Words Cloud er en unik NLP-algoritme som involverer teknikker for datavisualisering. I denne algoritmen er de viktige ordene uthevet, og deretter vises de i en tabell.

De essensielle ordene i dokumentet skrives ut med større bokstaver, mens de minst viktige ordene vises med små skrifttyper. Noen ganger er de mindre viktige tingene ikke engang synlige på bordet.

Læringsressurser

Bortsett fra informasjonen ovenfor, hvis du ønsker å lære mer om naturlig språkbehandling (NLP), kan du vurdere følgende kurs og bøker.

#1. Datavitenskap: Naturlig språkbehandling i Python

Dette kurset av Udemy er høyt vurdert av elever og omhyggelig laget av Lazy Programmer Inc. Det lærer alt om NLP- og NLP-algoritmer og lærer deg hvordan du skriver sentimentanalyse. Med en total lengde på 11 timer og 52 minutter gir dette kurset deg tilgang til 88 forelesninger.

#2. Naturlig språkbehandling: NLP med transformatorer i Python

Med dette populære kurset av Udemy vil du ikke bare lære om NLP med transformatormodeller, men også få muligheten til å lage finjusterte transformatormodeller. Dette kurset gir deg fullstendig dekning av NLP med sine 11,5 timer med on-demand video og 5 artikler. I tillegg vil du lære om vektorbyggeteknikker og forbehandling av tekstdata for NLP.

#3. Naturlig språkbehandling med transformatorer

Denne boken ble først utgitt i 2017 og hadde som mål å hjelpe dataforskere og kodere å lære om NLP. Når du begynner å lese boken, vil du få bygge og optimalisere transformatormodeller for mange NLP-oppgaver. Du vil også bli kjent med hvordan du kan bruke transformatorer for tverrspråklig overføringslæring.

#4. Praktisk naturlig språkbehandling

Gjennom denne boken har forfatterne forklart oppgavene, problemene og løsningstilnærmingene for NLP. Denne boken lærer også om implementering og evaluering av ulike NLP-applikasjoner.

Konklusjon

NLP er en integrert del av den moderne AI-verdenen som hjelper maskiner å forstå menneskelige språk og tolke dem. NLP-algoritmer er nyttige for ulike applikasjoner, fra søkemotorer og IT til finans, markedsføring og mer.

Bortsett fra detaljene ovenfor, har jeg også listet opp noen av de beste NLP-kursene og bøkene som vil hjelpe deg å forbedre kunnskapen din om NLP.