자연어 처리 (NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 분석하고 이해할 수 있도록하는 인공 지능 분야입니다. 사용자는 프로그래밍이나 Java 또는 C와 같은 인공 언어 대신 컴퓨터와 자연스럽게 대화 할 수 있도록 자연 언어를 생성하고 이해하는 소프트웨어를 구축하기 위해 고안되었습니다.
자연어 처리 (NLP) 분류
자연어 처리 (NLP)는 기술 분야의 큰 사명 중 하나입니다. 즉 인공 지능 (AI)을 사용하여 세계의 작동 방식을 단순화하는 것입니다. 점점 더 기술에 정통한 인구가 온라인 및 회사와 온라인으로 상호 작용하는 새로운 방법을 발견함에 따라 디지털 세계는 많은 회사의 게임 체인저로 입증되었습니다. 소셜 미디어는 커뮤니티의 의미를 재정의했습니다. cryptocurrency는 디지털 지불 표준을 변경했습니다. 전자 상거래는 편의성이라는 새로운 의미를 창출했으며 클라우드 스토리지는 대중에게 또 다른 수준의 데이터 보존을 도입했습니다.
AI를 통해 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 분야는 모든 가능성의 세계에 눈을 뜨고 있습니다. 빅 데이터를 이해하기 위해 데이터 분석에서 머신 러닝이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 챗봇을 프로그래밍하여 고객과의 인간 대화를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 그러나 NLP (National Language Processing)를 즉흥적으로 개선하지 않으면 이러한 머신 러닝의 적용은 불가능합니다.
NLP는 실제로 어떻게 작동합니까?
NLP는 인공 지능과 컴퓨터 언어 및 컴퓨터 과학을 결합하여 인간 또는 자연 언어와 연설을 처리합니다. 프로세스는 세 부분으로 나눌 수 있습니다. NLP의 첫 번째 과제는 컴퓨터가받는 자연어를 이해하는 것입니다. 컴퓨터는 내장 된 통계 모델을 사용하여 자연어를 프로그래밍 언어로 변환하는 음성 인식 루틴을 수행합니다. 최근에 들었던 음성을 작은 단위로 나눈 다음 이러한 단위를 이전 음성의 이전 단위와 비교합니다. 텍스트 형식의 출력 또는 결과는 가장 많이 언급 된 단어와 문장을 통계적으로 결정합니다. 이 첫 번째 작업을 음성-텍스트 프로세스라고합니다.
다음 작업을 품사 (POS) 태그 또는 단어 범주 명확성이라고합니다. 이 프로세스는 컴퓨터에 코딩 된 사전 규칙 세트를 사용하여 문법 형태의 단어를 명사, 동사, 형용사, 과거 시제 등으로 기본적으로 식별합니다. 이 두 과정 후에 컴퓨터는 아마도 연설의 의미를 이해했을 것입니다.
NLP가 수행하는 세 번째 단계는 텍스트 음성 변환입니다. 이 단계에서, 컴퓨터 프로그래밍 언어는 사용자를 위해 음성 또는 텍스트 형식으로 변환된다. 예를 들어, "Google은 오늘 어떻게 지내고 있습니까?"와 같은 질문을받는 금융 뉴스 챗봇은 온라인 금융 사이트에서 Google 주식을 검색 할 가능성이 높으며 가격 및 수량과 같은 정보 만 답장으로 선택할 수 있습니다.
NLP는 인간이 다른 인간과 상호 작용한다고 믿도록하여 컴퓨터를 지능적으로 만들려고합니다. 1950 년 Alan Turing이 제안한 Turing 테스트는 컴퓨터가 사람과 대화하고 있다는 사실을 알지 못하고 사람처럼 생각하고 대화 할 수 있으면 컴퓨터가 완전히 지능적 일 수 있다고합니다. 지금까지 한 대의 컴퓨터 만 테스트를 통과했습니다. 13 세 소년의 페르소나와의 챗봇입니다. 이것은 지능적인 기계를 만드는 것이 불가능하다는 것을 말하는 것이 아니라, 컴퓨터를 인간처럼 생각하거나 대화하는 데 내재 된 어려움을 설명합니다. 단어는 다른 상황에서 사용될 수 있고, 기계는 사람이 단어로 개체를 전달하고 설명하는 데 실제 경험이 없기 때문에 컴퓨터 프로그래밍 언어로 세상을 완전히 없애기까지 시간이 조금 더 걸릴 수 있습니다.
