Обработка естественного языка или NLP — обработка естественного языка – это область искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность читать, понимать и извлекать смысл из человеческого языка.

Он имеет большие перспективы, помогая найти такое глубокое понимание контента компании, позволяя пользователям более свободно выражать свои информационные потребности и давая точные ответы на все более сложные вопросы. Однако корпоративным системам НЛП часто мешает ряд факторов, в том числе понимание разнородных информационных хранилищ, работа с неполными данными, обучение точных моделей на небольших объемах данных и навигация в изменяющейся среде, в которой появляется новый контент, продукты, термины и прочее. информация постоянно дополняется.

Подробнее см. в статье Улучшение обработки естественного языка для корпоративных доменов.

Все, что мы выражаем (устно или письменно), несет в себе огромное количество информации. Тема, которую мы выбираем, наш тон, наш выбор слов — все это добавляет некую информацию, которую можно интерпретировать и извлечь из нее ценность. Теоретически мы можем понять и даже предсказать поведение человека, используя эту информацию. В этом посте ниже есть пошаговое руководство для понимания и использования НЛП.

Ваше руководство по обработке естественного языка (NLP)

Где применяется НЛП?
Существует несколько проблем, которые мы можем решить с помощью обработки естественного языка. Вот некоторые из них:

  1. Текст Классификация
  2. Язык Моделирование
  3. Речь Распознавание
  4. Создание Подписи
  5. Машинный перевод(Машинный перевод)
  6. Документ Сводка
  7. Вопрос/ответ (Ответ на вопрос)

Если хотите копнуть глубже, см.: 7 приложений глубокого обучения для обработки естественного языка

Познакомьтесь с Luppar News-Rec, интеллектуальным рекомендателем новостей… Это система рекомендаций новостей (SRN), состоящая из классических алгоритмов классификации, которые работают вместе с представлениями документов для решения проблемы классификации новостей. для предоставления документов (новостей), отвечающих потребностям пользователя.

Какие библиотеки для обработки естественного языка лучше всего подходят для Python? Это лучшие библиотеки, которые превращают Python из языка программирования общего назначения в мощный и надежный инструмент для анализа и визуализации данных: Numpy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow. , Scrapy, NLTK , SpaCy … и в этом посте они были подробно описаны, проверьте это!

Мне рассказали о Word2vec , что это такое? Word2vec — это метод эффективного создания встраивания слов, который существует с 2013 года. Но помимо его полезности в качестве метода встраивания слов, некоторые из его концепций доказали свою эффективность при создании механизмов рекомендаций и данных . .последовательно в коммерческих, неязыковых задачах. Круто, да? Подробнее…

Где я могу найти источники данных, чтобы начать учебу?
На этой странице представлено несколько источников данных для разных областей! Отличный источник баз данных для исследований.

У вас есть что-то практичное с исходным кодом для тестирования?
Да, перейдите к этому сообщению и посмотрите подробное приложение, видео-объяснение и, самое лучшее, исходный код на Python с использованием Google Colab… удачной учебы!

Вот и все, надеюсь, вам понравилось это краткое введение в эту очень важную тему с постоянными и растущими исследованиями! Много новостей за последние годы и учеба в самом разгаре.

Другие важные ссылки: