Обработка естественного языка (NLP) - это форма взаимодействия между людьми и машинами с использованием человеческих языков. В настоящее время существует множество языков программирования. Разработчики изучают их и работают с машинами. Но обычному человеку сложно выучить компьютерный язык. Так что есть шаг вперед, чтобы машина понимала результаты НЛП на человеческом языке.
В наши дни НЛП очень важно, поскольку оно участвует в нашей повседневной деятельности в качестве домашнего / личного помощника, машинного перевода и рекомендуемых объявлений. В этой статье рассказывается об истории, методах, приложениях и современных тенденциях в НЛП. Итак, прочтите эту статью, чтобы получить краткое представление о НЛП.
История
Исследования НЛП начались более 60 лет назад. Ученые-информатики попытались внедрить в машину автоматические системы для понимания человеческого языка.
В 1906–1911 годах швейцарский профессор лингвистики Фердинанд де Соссюр провел исследование, в ходе которого «язык как наука» превратился в язык как «системы». Он спорил о контекстах и значениях слов, чтобы привнести языковую систему в современный подход.
В 1950 году ученый Алан Тьюринг представил эту идею в своей исследовательской работе ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАШИНА И ИНТЕЛЛЕКТ. Эта статья стала важной вехой в исследованиях НЛП.
Затем, в 1952 году, модель Ходжкина-Хаксли представила влияние нейронов и электрических импульсов на работу мозга. Это позволило реализовать искусственные нейронные сети, которые очень помогают в НЛП.
С помощью этих исследовательских работ задачи НЛП становятся проще.
Методы
Чтобы понять НЛП, мы должны разбить основные методы, используемые для извлечения информации из человеческого языка. В основном это естественная лингвистика, такая как синтаксис, семантика и прагматика.
Синтаксис
Синтаксис - это грамматика, которую мы использовали в языке. Это компоненты значимых предложений, таких как существительные, глаголы, наречия и т. Д.
Например: я иду на работу.
В приведенном выше предложении вы можете заметить, что ing идет с go согласно грамматике .
Семантика
Семантика - это отношения между словами при объединении. Это значение слов в таких случаях, как антонимия, синонимия и связь между синтаксисами.
Например: Герой - Злодей.
Отношения между двумя вышеупомянутыми словами - синонимия. Изучение о них - семантика
Прагматика
Прагматика касается контекста, в котором следует использовать слова.
Например: на берегу реки много деревьев.
В приведенном выше предложении из-за наличия берега рядом с рекой дается значение «берег реки». В противном случае, когда он используется в одиночку, это будет означать место, где мы экономим деньги.
Способ, которым искусственный интеллект использует эти методы для получения информации из любого источника человеческого языка, такого как текст, изображения или аудио, на самом деле является НЛП.
Приложения
Причина роста НЛП - его приложения. НЛП используется для изменения способа, которым человек разговаривает с машиной. В наши дни машина - это мобильный телефон, а технология - это Интернет. Таким образом, большая часть его приложений - это Интернет или мобильные устройства.
- Поисковая система - Ваш ежедневный поиск в поисковых системах осуществляется с помощью НЛП.
- Интернет-реклама. Интернет понимает вас по вашим текстовым жестам.
- Голосовой поиск - НЛП преобразует ваш голос в машинно-понятную форму.
- Машинный перевод - все машинные переводы основаны на NLP.
- Голосовой помощник / чат-боты - Siri, Google Assistant, Alexa взаимодействуют с помощью NLP.
- Обобщение текста - извлечение резюме из статьи.
Это лишь некоторые из распространенных приложений НЛП. Есть еще много приложений. Как бы то ни было, мы должны признать, что используем НЛП хотя бы раз в день.
Современный подход
Вначале НЛП рассматривалось как набор правил, реализованных из лингвистики с использованием традиционного языка программирования. Но проблема в том, что языки развиваются день ото дня. Поэтому традиционное программирование становится неадекватным в большинстве случаев НЛП. (Но потребность в традиционном программировании все еще существует в сервальных частях НЛП)
Конечная альтернатива традиционному программированию - ИИ. Подмножества искусственного интеллекта широко используются в наши дни для НЛП, такие как искусственные нейронные сети. Они имитируют человеческий мозг и делают НЛП более точным. Этот современный подход практикуется во всех случаях с помощью большей вычислительной мощности, которая возможна только в эту технологическую эпоху.
Заключение
НЛП - это современный подход, упрощающий взаимодействие с людьми и машинами. Исследования НЛП начались давно. В НЛП используются методы естественной лингвистики. Применение НЛП очень разнообразно, и оно также присутствует в нашей повседневной жизни. В наши дни искусственный интеллект используется из-за наличия дорогостоящих вычислительных мощностей.
Эта статья представляет собой краткое введение, и я подробно расскажу о НЛП в следующих блогах. Есть еще мысли об этой статье? Могу выслушать ваши комментарии.
