Menselijke talen zijn moeilijk te begrijpen voor machines, omdat er veel acroniemen, verschillende betekenissen, subbetekenissen, grammaticale regels, context, straattaal en vele andere aspecten bij betrokken zijn.
Maar veel bedrijfsprocessen en operaties maken gebruik van machines en vereisen interactie tussen machines en mensen.
Wetenschappers hadden dus een technologie nodig die de machine zou helpen menselijke talen te decoderen en het voor machines eenvoudiger zou maken om ze te leren.
Dat is het moment waarop natuurlijke taalverwerking of NLP-algoritmen ontstonden. Het maakte computerprogramma’s in staat om verschillende menselijke talen te begrijpen, of de woorden nu worden geschreven of gesproken.
NLP maakt gebruik van verschillende algoritmen voor het verwerken van talen. En met de introductie van NLP-algoritmen werd de technologie een cruciaal onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) om ongestructureerde gegevens te helpen stroomlijnen.
In dit artikel bespreek ik NLP en enkele van de meest besproken NLP-algoritmen.
Laten we beginnen!
Wat is NLP?
Natural Language Process (NLP) is een gebied van informatica, taalkunde en kunstmatige intelligentie dat zich bezighoudt met de interactie tussen menselijke taal en computers. Het helpt machines te programmeren zodat ze grote hoeveelheden gegevens in verband met natuurlijke talen kunnen analyseren en verwerken.
Met andere woorden, NLP is een moderne technologie of mechanisme dat door machines wordt gebruikt om menselijke taal te begrijpen, analyseren en interpreteren. Het geeft machines de mogelijkheid om teksten en de gesproken taal van mensen te begrijpen. Met NLP kunnen machines namens ontwikkelaars vertalingen, spraakherkenning, samenvattingen, onderwerpsegmentatie en vele andere taken uitvoeren.
Het beste is dat NLP al het werk en alle taken in realtime uitvoert met behulp van verschillende algoritmen, waardoor het veel effectiever wordt. Het is een van die technologieën die machine learning, deep learning en statistische modellen combineert met computationele, op linguïstische regels gebaseerde modellering.
Met NLP-algoritmen kunnen computers menselijke taal verwerken via teksten of spraakgegevens en de betekenis ervan voor verschillende doeleinden decoderen. Het interpretatievermogen van computers is zo geëvolueerd dat machines zelfs de menselijke gevoelens en bedoelingen achter een tekst kunnen begrijpen. NLP kan ook toekomstige woorden of zinnen voorspellen die in de geest van een gebruiker opkomen wanneer deze schrijft of spreekt.
Deze technologie is al tientallen jaren aanwezig en is na verloop van tijd geëvalueerd en heeft geleid tot een betere procesnauwkeurigheid. NLP heeft zijn wortels in de taalkunde en heeft zelfs ontwikkelaars geholpen bij het maken van zoekmachines voor internet. Naarmate de technologie in de loop van de tijd is gevorderd, is het gebruik van NLP uitgebreid.
Tegenwoordig vindt NLP toepassing op een groot aantal gebieden, van financiën, zoekmachines en bedrijfsinformatie tot gezondheidszorg en robotica. Bovendien is NLP diep verdiept in moderne systemen; het wordt gebruikt voor veel populaire toepassingen, zoals spraakgestuurde gps, klantenservice-chatbots, digitale assistentie, spraak-naar-tekstbediening en nog veel meer.
Hoe werkt NLP?
NLP is een dynamische technologie die verschillende methodologieën gebruikt om complexe menselijke taal voor machines te vertalen. Het maakt voornamelijk gebruik van kunstmatige intelligentie om geschreven of gesproken woorden te verwerken en te vertalen, zodat ze door computers kunnen worden begrepen.
Net zoals mensen hersens hebben om alle invoer te verwerken, gebruiken computers een gespecialiseerd programma dat hen helpt de invoer te verwerken tot een begrijpelijke uitvoer. NLP werkt tijdens de conversie in twee fasen, de ene is gegevensverwerking en de andere is de ontwikkeling van algoritmen.
Gegevensverwerking dient als de eerste fase, waarin invoertekstgegevens worden voorbereid en opgeschoond zodat de machine deze kan analyseren. De gegevens worden zo verwerkt dat ze alle kenmerken in de invoertekst aangeven en geschikt maken voor computeralgoritmen. Kortom, de gegevensverwerkingsfase bereidt de gegevens voor in een vorm die de machine kan begrijpen.
De technieken die bij deze fase betrokken zijn, zijn:
Bron: Amazinum
- Tokenisatie: de invoertekst wordt gescheiden in kleine vormen zodat NLP er geschikt voor is om eraan te werken.
- Stop Word Removal: De techniek voor het verwijderen van stopwoorden verwijdert alle bekende woorden uit de tekst en transformeert ze in een vorm die alle informatie in een minimale staat behoudt.
- Lemmatisering en stamvorming: Lemmatisering en stamvorming zorgen ervoor dat woorden worden teruggebracht tot hun wortelstructuur, zodat machines ze gemakkelijk kunnen verwerken.
- Part-of-Speech Tagging: Op deze manier worden de ingevoerde woorden gemarkeerd op basis van hun zelfstandig naamwoord, bijvoeglijke naamwoorden en werkwoorden, en vervolgens verwerkt.
Nadat de invoergegevens de eerste fase hebben doorlopen, ontwikkelt de machine vervolgens een algoritme waar het deze uiteindelijk kan verwerken. Van alle NLP-algoritmen die worden gebruikt voor het verwerken van de voorverwerkte woorden, worden op regels gebaseerde en op machine learning gebaseerde systemen veel gebruikt:
- Op regels gebaseerde systemen: hier gebruikt het systeem taalkundige regels voor de uiteindelijke verwerking van de woorden. Het is een oud algoritme dat nog steeds op grote schaal wordt gebruikt.
- Op machine learning gebaseerde systemen: dit is een geavanceerd algoritme dat neurale netwerken, deep learning en machine learning combineert om zijn eigen regel voor het verwerken van woorden te bepalen. Omdat het gebruikmaakt van statistische methoden, beslist het algoritme over de verwerking van woorden op basis van de trainingsgegevens en brengt het gaandeweg wijzigingen aan.
Verschillende categorieën NLP-algoritmen
NLP-algoritmen zijn op ML gebaseerde algoritmen of instructies die worden gebruikt bij het verwerken van natuurlijke talen. Ze houden zich bezig met de ontwikkeling van protocollen en modellen waarmee een machine menselijke talen kan interpreteren.
NLP-algoritmen kunnen hun vorm aanpassen aan de benadering van de AI en ook aan de trainingsgegevens waarmee ze zijn gevoed. De belangrijkste taak van deze algoritmen is om verschillende technieken te gebruiken om verwarrende of ongestructureerde invoer efficiënt om te zetten in goed geïnformeerde informatie waar de machine van kan leren.
Samen met alle technieken maken NLP-algoritmen gebruik van natuurlijke taalprincipes om de invoer beter begrijpelijk te maken voor de machine. Ze zijn verantwoordelijk voor het helpen van de machine om de contextwaarde van een bepaalde invoer te begrijpen; anders kan de machine het verzoek niet uitvoeren.
NLP-algoritmen zijn onderverdeeld in drie verschillende kerncategorieën en AI-modellen kiezen een van de categorieën, afhankelijk van de aanpak van de datawetenschapper. Deze categorieën zijn:
#1. Symbolische algoritmen
Symbolische algoritmen dienen als een van de ruggengraat van NLP-algoritmen. Deze zijn verantwoordelijk voor het analyseren van de betekenis van elke invoertekst en gebruiken deze vervolgens om een relatie tussen verschillende concepten tot stand te brengen.
Symbolische algoritmen maken gebruik van symbolen om kennis weer te geven en ook de relatie tussen concepten. Aangezien deze algoritmen logica gebruiken en betekenissen toekennen aan woorden op basis van context, kunt u een hoge nauwkeurigheid bereiken.
Kennisgrafieken spelen ook een cruciale rol bij het definiëren van concepten van een invoertaal, samen met de relatie tussen die concepten. Vanwege het vermogen om de concepten correct te definiëren en woordcontexten gemakkelijk te begrijpen, helpt dit algoritme bij het bouwen van XAI.
Symbolische algoritmen zijn echter een uitdaging om een reeks regels uit te breiden vanwege verschillende beperkingen.
#2. Statistische algoritmen
Statistische algoritmen kunnen het werk voor machines gemakkelijk maken door teksten door te nemen, ze allemaal te begrijpen en de betekenis op te halen. Het is een zeer efficiënt NLP-algoritme omdat het machines helpt menselijke taal te leren kennen door patronen en trends in de reeks invoerteksten te herkennen. Deze analyse helpt machines om in realtime te voorspellen welk woord waarschijnlijk na het huidige woord zal worden geschreven.
Van spraakherkenning, sentimentanalyse en machinevertaling tot tekstsuggestie, statistische algoritmen worden voor veel toepassingen gebruikt. De belangrijkste reden achter het wijdverspreide gebruik is dat het kan werken op grote datasets.
Bovendien kunnen statistische algoritmen detecteren of twee zinnen in een alinea dezelfde betekenis hebben en welke ze moeten gebruiken. Het grote nadeel van dit algoritme is echter dat het deels afhankelijk is van complexe feature-engineering.
#3. Hybride algoritmen
Dit type NLP-algoritme combineert de kracht van zowel symbolische als statistische algoritmen om een effectief resultaat te produceren. Door zich te concentreren op de belangrijkste voordelen en functies, kan het gemakkelijk de maximale zwakte van beide benaderingen teniet doen, wat essentieel is voor hoge nauwkeurigheid.
Er zijn veel manieren waarop beide benaderingen kunnen worden benut:
- Symbolische ondersteunende machine learning
- Machine learning ondersteunt symbolisch
- Symbolisch en machine learning werken parallel
Symbolische algoritmen kunnen machine learning ondersteunen door het model zo te trainen dat het minder moeite hoeft te doen om de taal zelfstandig te leren. Hoewel machine learning symbolische manieren ondersteunt, kan het ML-model een initiële regelset voor de symbolische creëren en voorkomen dat de datawetenschapper deze handmatig opbouwt.
Wanneer symbolisch en machine learning echter samenwerken, leidt dit tot betere resultaten, omdat het ervoor kan zorgen dat modellen een specifieke passage correct begrijpen.
Beste NLP-algoritmen
Er zijn talloze NLP-algoritmen die een computer helpen menselijke taal na te bootsen voor begrip. Dit zijn de beste NLP-algoritmen die u kunt gebruiken:
#1. Onderwerpmodellering
Afbeeldingsbron: Scaler
Onderwerpmodellering is een van die algoritmen die statistische NLP-technieken gebruiken om thema’s of hoofdonderwerpen te achterhalen uit een enorme hoeveelheid tekstdocumenten.
Kortom, het helpt machines bij het vinden van het onderwerp dat kan worden gebruikt voor het definiëren van een bepaalde tekstset. Aangezien elk corpus van tekstdocumenten talloze onderwerpen bevat, gebruikt dit algoritme elke geschikte techniek om elk onderwerp te achterhalen door bepaalde sets van het vocabulaire van woorden te beoordelen.
Latente Dirichlet-toewijzing is een populaire keuze als het gaat om het gebruik van de beste techniek voor onderwerpmodellering. Het is een ML-algoritme zonder toezicht en helpt bij het verzamelen en organiseren van archieven van een grote hoeveelheid gegevens, wat niet mogelijk is door menselijke annotatie.
#2. Samenvatting van de tekst
Het is een veeleisende NLP-techniek waarbij het algoritme een tekst kort en vloeiend samenvat. Het is een snel proces omdat samenvatting helpt bij het extraheren van alle waardevolle informatie zonder elk woord door te nemen.
De samenvatting kan op twee manieren worden gedaan:
- Op extractie gebaseerde samenvatting: het zorgt ervoor dat de machine alleen de belangrijkste woorden en zinnen uit het document extraheert zonder het origineel te wijzigen.
- Samenvatting op basis van abstractie: in dit proces worden nieuwe woorden en zinsdelen gemaakt op basis van het tekstdocument, dat alle informatie en intentie weergeeft.
#3. Sentimentele analyse
Het is het NLP-algoritme dat een machine helpt bij het begrijpen van de betekenis of de intentie achter een tekst van de gebruiker. Het is zeer populair en wordt gebruikt in verschillende AI-modellen van bedrijven, omdat het bedrijven helpt te begrijpen wat klanten van hun producten of diensten vinden.
Door de bedoeling van de tekst- of spraakgegevens van een klant op verschillende platforms te begrijpen, kunnen AI-modellen u vertellen over de gevoelens van een klant en u helpen deze dienovereenkomstig te benaderen.
#4. Trefwoord extractie
Trefwoordextractie is een ander populair NLP-algoritme dat helpt bij het extraheren van een groot aantal gerichte woorden en zinsdelen uit een enorme reeks op tekst gebaseerde gegevens.
Er zijn verschillende algoritmen voor het extraheren van zoekwoorden beschikbaar, waaronder populaire namen als TextRank, Term Frequency en RAKE. Sommige algoritmen kunnen extra woorden gebruiken, terwijl sommige kunnen helpen bij het extraheren van trefwoorden op basis van de inhoud van een bepaalde tekst.
Elk van de algoritmen voor het extraheren van zoekwoorden gebruikt zijn eigen theoretische en fundamentele methoden. Het is gunstig voor veel organisaties omdat het helpt bij het opslaan, doorzoeken en ophalen van inhoud uit een substantiële ongestructureerde dataset.
#5. Kennis grafieken
Als het gaat om het kiezen van het beste NLP-algoritme, overwegen velen algoritmen voor kennisgrafieken. Het is een uitstekende techniek die triples gebruikt voor het opslaan van informatie.
Dit algoritme is in feite een combinatie van drie dingen: onderwerp, predikaat en entiteit. Het maken van een kennisgrafiek is echter niet beperkt tot één techniek; in plaats daarvan vereist het meerdere NLP-technieken om effectiever en gedetailleerder te zijn. De onderwerpbenadering wordt gebruikt om geordende informatie uit een hoop ongestructureerde teksten te halen.
#6. TF-IDF
TF-IDF is een statistisch NLP-algoritme dat belangrijk is bij het evalueren van het belang van een woord voor een bepaald document dat tot een enorme verzameling behoort. Deze techniek omvat de vermenigvuldiging van onderscheidende waarden, namelijk:
- Termfrequentie: de termfrequentiewaarde geeft u het totale aantal keren dat een woord voorkomt in een bepaald document. Stopwoorden krijgen over het algemeen een hoge termfrequentie in een document.
- Omgekeerde documentfrequentie: Omgekeerde documentfrequentie benadrukt daarentegen de termen die zeer specifiek zijn voor een document of woorden die minder voorkomen in een heel corpus van documenten.
#7. Woorden wolk
Words Cloud is een uniek NLP-algoritme dat gebruik maakt van technieken voor datavisualisatie. In dit algoritme worden de belangrijke woorden gemarkeerd en vervolgens weergegeven in een tabel.
De essentiële woorden in het document worden in grotere letters afgedrukt, terwijl de minst belangrijke woorden in kleine lettertypen worden weergegeven. Soms zijn de minder belangrijke dingen niet eens zichtbaar op tafel.
leermiddelen
Als je naast bovenstaande informatie meer wilt leren over natuurlijke taalverwerking (NLP), kun je de volgende cursussen en boeken overwegen.
#1. Data Science: natuurlijke taalverwerking in Python
Deze cursus van Udemy wordt zeer gewaardeerd door studenten en is zorgvuldig gemaakt door Lazy Programmer Inc. Het leert je alles over NLP en NLP-algoritmen en leert je hoe je sentimentanalyse schrijft. Met een totale duur van 11 uur en 52 minuten geeft deze cursus toegang tot 88 hoorcolleges.
#2. Natuurlijke taalverwerking: NLP met transformatoren in Python
Met deze populaire cursus van Udemy leer je niet alleen over NLP met transformatormodellen, maar krijg je ook de mogelijkheid om verfijnde transformatormodellen te maken. Deze cursus geeft je volledige dekking van NLP met zijn 11,5 uur on-demand video en 5 artikelen. Daarnaast leer je over technieken voor het bouwen van vectoren en het voorbewerken van tekstgegevens voor NLP.
#3. Natuurlijke taalverwerking met transformatoren
Dit boek werd voor het eerst uitgebracht in 2017 en was bedoeld om datawetenschappers en programmeurs te helpen meer te leren over NLP. Zodra u het boek begint te lezen, kunt u transformatormodellen bouwen en optimaliseren voor veel NLP-taken. U leert ook hoe u transformatoren kunt gebruiken voor cross-lingual transfer learning.
#4. Praktische natuurlijke taalverwerking
Door middel van dit boek hebben de auteurs de taken, problemen en oplossingsbenaderingen voor NLP uitgelegd. Dit boek leert ook over het implementeren en evalueren van verschillende NLP-toepassingen.
Conclusie
NLP is een integraal onderdeel van de moderne AI-wereld die machines helpt menselijke talen te begrijpen en te interpreteren. NLP-algoritmen zijn nuttig voor verschillende toepassingen, van zoekmachines en IT tot financiën, marketing en nog veel meer.
Afgezien van de bovenstaande details, heb ik ook enkele van de beste NLP-cursussen en -boeken vermeld die u zullen helpen uw kennis van NLP te vergroten.
