Mae technoleg NLP yn dod i amlygrwydd ar gyfradd gynyddol. Gall y cyfuniad o gyfrifiadureg, peirianneg gwybodaeth a deallusrwydd artiffisial gael gwared ar rwystrau iaith. Gyda thechnoleg NLP, ni waeth pa iaith a ddefnyddir ar gyfer cyfathrebu, bydd yr holl bartïon yn gallu gwrando a darllen y wybodaeth yn yr iaith y maent yn ei hadnabod.
Mae Natural Language Processing (NLP) yn hyfforddi cyfrifiaduron i ddeall ieithoedd dynol. Mae'n defnyddio dysgu peiriant i ddysgu'n barhaus ac ennill mwy o wybodaeth. O ganlyniad, mae'r cyfuniad NLP-AI yn dod yn ddoethach. Gan ddefnyddio ei alluoedd, sydd hefyd yn cynyddu'n raddol, bydd yn dod yn fwy hyfedr ac uwch.
Beth yw Prosesu Iaith Naturiol (NLP)?
Mae prosesu iaith naturiol yn gangen o ddeallusrwydd artiffisial sy'n defnyddio ei bŵer i ddeall ieithyddiaeth a gwneud rhaglenni cyfrifiadurol craff. Mae'r rhaglenni hyn yn gallu deall testun a chyfathrebu llafar fel bodau dynol. Ond mae gan dechnoleg NLP y gallu i ddysgu a deall sawl iaith ar unwaith a'u cyfieithu i'r iaith o'ch dewis.
Mae adroddiadau Technoleg NLP yn cyfuno ieithyddiaeth gyfrifiadol a modelu'r iaith ar sail rheolau gyda dysgu peirianyddol a dysgu dwfn. Gan ddefnyddio hyn, dim ond i'w gyfieithu i iaith arall y gall cyfrifiadur ddeall y testun neu'r sain.
Hyd yn oed heddiw, mae gennym sawl enghraifft o NLP ar waith, fel Siri, Cynorthwyydd Google, Cyfieithydd Google, a rhai offer awto-awgrymu. Mae'r awgrymiadau a ddarperir gan Grammarly wrth ysgrifennu e-byst neu mewn peiriannau chwilio i gyd wedi'u galluogi gyda'r dechnoleg NLP.
Sut mae Technoleg NLP yn Gweithio?
Mae'r dechnoleg NLP yn gwneud rhaglen gyfrifiadurol yn deall testun a lleferydd dynol. Gan fod cyfrifiaduron ond yn deall yr iaith ddeuaidd sy'n cynnwys 0s ac 1s, roedd angen system arnom i wneud i gyfrifiadur ddeall geiriau yn gyntaf.
Ar gyfer hyn, defnyddir cynrychiolaeth geiriau, lle mae geiriau'n cael eu hamgodio i'r iaith gyfrifiadurol. Defnyddir sawl techneg at y diben hwn, ac un-poeth yw un o'r technegau hyn.
Yn ogystal â hyn, defnyddir cyfres o dechnegau NLP i helpu cyfrifiadur i ddeall iaith ddynol. Mae'r rhain yn cynnwys;
- Deillio: Proses lle mae geiriau tebyg yn cael eu torri'n fyr i'w gair tarddiad, fel Finalize, o Final trwy ddileu'r wyddor fesul un.
- Lemmateiddio: Mae hon yn dechneg lle mae'r geiriau'n cael eu herydu i ddod o hyd i'w strwythur sylfaen ystyrlon.
- Tokenization: Gyda'r dechneg hon, mae brawddegau'n cael eu torri i lawr yn flociau llai i nodi geiriau, symbolau a rhifau ohonynt.
- Dadansoddiad Sentiment: Dyma lle mae cyfrifiadur yn ceisio adnabod y naws a'r emosiwn y tu ôl i'r frawddeg.
- Gwahaniaethu Synnwyr Gair: Defnyddir y dechneg hon i benderfynu a oes gan yr un gair wahanol ystyron pan gaiff ei ddefnyddio mewn gwahanol gyd-destunau.
- Tagio Rhan o Araith (POS): Defnyddir tagio POS i anodi pob gair yn y testun. Mae hyn yn cynnwys adnabod berfau, adferfau, enwau, ansoddeiriau, a holl rannau eraill lleferydd.
Yn ogystal â'r technegau hyn, mae rhaglen NLP hefyd yn defnyddio algorithmau ar gyfer deall testun a lleferydd a gynhyrchir gan ddyn. Defnyddir y system sy'n seiliedig ar Reolau i osod y rheolau ar gyfer ieithyddiaeth i ddadansoddi data.
Mae dysgu peiriant yn rhan bwysig o NLP gan ei fod yn cael ei ddefnyddio i hadu data hyfforddi i'r rhaglen gyfrifiadurol. Gan ddefnyddio'r data hwn, gall y rhaglen NLP addasu ei phatrymau adnabod testun a llais.
[Darllenwch hefyd: 15 Set Data NLP orau i hyfforddi Modelau NLP i chi]
Cyfieithu Peirianyddol ar gyfer Adeiladu NLP
Allwch chi ddychmygu sut mae arweinwyr y byd yn gallu cymryd rhan mewn cyfarfodydd lle mae pawb yn siarad eu hiaith? Mae gan y cyfarfodydd hyn system dehongli ar y pryd, sy'n golygu bod rhaglenni cyfrifiadurol a chyfieithwyr ar y pryd dynol yn gweithio gyda'i gilydd i gyfieithu'r araith ac yna ei throsi i ieithoedd eraill yn ôl yr angen.
Er efallai mai dyma nod terfynol technoleg NLP heddiw i gael gwared ar yr holl rwystrau iaith, mae'r dechnoleg hon yn dal i dyfu a datblygu. Mae technoleg NLP yn gwneud hyn yn bosibl trwy ddefnyddio Cyfieithu Peirianyddol, sydd yn ei hanfod yn defnyddio rhaglen gyfrifiadurol i gyfieithu testun a lleferydd.
Gan symud ymlaen o gyfnod lle'r oedd gwallau'n amlwg, mae cyfieithu peirianyddol wedi'i weld gwelliannau gyda Neural Machine Translation (NMT). Mae NMT wedi gwella ymhellach sut mae NLP yn gweithredu, a thrwy hynny wella ei alluoedd cyfieithu.
Dyma fanteision cyfieithu peirianyddol yn NLP:
- Gall rhaglenni NLP nawr ddarllen a chyfieithu llyfrau, gwefannau, a manylion cynnyrch mewn ychydig eiliadau.
- Mae wedi lleihau'n sylweddol y gost a'r ymdrechion sydd eu hangen ar gyfer cyfieithu.
- Mae lefel y cywirdeb hefyd wedi cynyddu gyda'r defnydd o algorithmau dysgu peirianyddol.
- Gall busnesau bellach addasu'r broses gyfieithu yn unol â'u gofynion.
Mae hyn yn bosibl oherwydd bod NMT yn trosoli methodolegau dysgu dwfn fel rhwydweithiau niwral rheolaidd (RNN) a mecanweithiau sylw. Mae'r rhain yn gwella galluoedd rhaglen NLP, gan gynyddu ei ystod o ddealltwriaeth o reolau ieithyddol, patrymau, a chyflymder prosesu ar gyfer brawddegau hir a brawddegau gyda strwythurau cymhleth.
Mae NMT yn helpu rhaglen i drosi geiriau yn fectorau, gan osod geiriau tebyg yn semantig at ei gilydd. Gan gynhyrchu dilyniant o fectorau neu eiriau, mae'r rhaglen yn cynhyrchu brawddeg. O'r fan hon, mae'n defnyddio'r fframwaith amgodiwr-datgodiwr ar gyfer mapio'r frawddeg mewnbwn mewn gofod fector, ac mae'r datgodiwr yn anfon y frawddeg wedi'i chyfieithu i'r rhyngwyneb.
Casgliad
Mae'r cyfuniad o NLP, NMT, rhwydweithiau niwral, a mecanweithiau dysgu dwfn yn dod â gwelliannau sylweddol mewn adnabod testun a lleferydd a chyfieithu. Hyd yn oed gyda'r holl ddatblygiadau yn y maes hwn, mae angen dehonglwyr a golygyddion dynol i gadw'r cydbwysedd. Ar gyfer busnesau a chwmnïau sydd am gael eu system ddehongli eu hunain, cysylltwch â Shaip i gael datrysiadau sgyrsiol pwrpasol wedi’u seilio ar AI wedi’u ffitio â NLP a chyfieithu peirianyddol.
