Բնական լեզվի մշակման ներածություն (NLP)

• Բնական լեզվի մշակումը — ԲԼՄ (NLP) հետաքրքրաշարժ ոլորտ է, որը կենտրոնանում է համակարգիչների և մարդու լեզվի փոխազդեցության վրա: Այն ներառում է ալգորիթմների և տեխնիկայի մշակում, որոնք թույլ են տալիս համակարգիչներին հասկանալ, հարմարեցնել/մեկնաբանել և գեներացնել/ստեղծել/վերարտադրել մարդկային լեզուն իմաստալից և օգտակար ձևով: NLP-ն կարևոր դեր է խաղում բազմաթիվ հավելվածներում, ներառյալ ձայնային օգնականները, չաթ-բոտերը, զգացմունքների վերլուծությունը, մեքենայական թարգմանությունը և այլն։
• Թոքենիզացիան (անգլերեն՝ tokenization) NLP-ի հիմնական խնդիրներից մեկն է: Այն ներառում է տեքստի մանր մասերի բաժանում, որոնք կոչվում են թոքեններ / նշաններ։ Թոքենիզացիան շատ հաճախ NLP առաջադրանքների առաջին քայլն է, քանի որ այն հնարավորություն է տալիս վերլուծել և մշակել տեքստը ավելի մանրամասն մակարդակով:
• Խոսքի մաս (անգլերեն՝ parts of speech, POS) մեկ այլ կարևոր հասկացություն է NLP-ում: Այն ներառում է քերականական կատեգորիայի (օրինակ՝ գոյական, բայ, ածական և այլն) նշանակումը, որն օգնում է հասկանալ նախադասությունների կառուցվածքը և նշանակությունը: Այս տեղեկատվությունը կարող է օգտագործվել NLP-ի տարբեր առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են տեքստի դասակարգումը, օբյեկտների ճանաչումը և շարահյուսական վերլուծությունը:
• Տրամադրությունների/զգացմունքների վերլուծությունը NLP-ի կիրառություն է, որի նպատակն է որոշել տեքստում արտահայտված զգացողությունը կամ հույզը: Սա ներառում է տեքստի վերլուծություն՝ որոշելու, թե արդյոք այն ունի դրական, բացասական կամ չեզոք տրամադրություններ: Զգացմունքների վերլուծությունը կարող է օգտագործվել տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են հաճախորդների հետադարձ կապի վերլուծությունը, սոցիալական մեդիայի մոնիտորինգը և շուկայի հետազոտությունը:
• Անվանված սուբյեկտների ճանաչումը (անգլերեն՝ named entity recognition — NER) ևս մեկ կարևոր խնդիր է NLP-ում, որը ներառում է տեքստում անվանված սուբյեկտների նույնականացում և դասակարգում: NER-ը լայնորեն կիրառվում է տեղեկատվական արդյունահանման, հարցերին պատասխանող համակարգերի և գիտելիքների գրաֆիկի կառուցման մեջ:
• Մեքենայական թարգմանությունը NLP-ի կիրառություն է, որը կենտրոնանում է տեքստի ավտոմատ թարգմանության վրա: Այն ներառում է ուսուցման մոդելներ տարբեր լեզուների միջև քարտեզագրման համար թարգմանությունը հեղափոխել է միջլեզու հաղորդակցությունը՝ թույլ տալով մարդկանց հաղորդակցվել և հասկանալ միմյանց լեզվական խոչընդոտների միջով:
  Օրինակ` NLP-ի ուշագրավ օրինակներից մեկը խելացի ձայնային օգնականների զարգացումն է, ինչպիսիք են Amazon Alexa-ն, Apple Siri-ն և Google Assistant-ը: Այս ձայնային օգնականները օգտագործում են NLP տեխնոլոգիան՝ օգտատերերի հարցումները հասկանալու, առաջադրանքները կատարելու և համապատասխան պատասխաններ տալու համար։ Բնական լեզվի ըմբռնման և առաջացման շնորհիվ ձայնային օգնականները փոխել են տեխնոլոգիայի հետ մարդկանց փոխազդեցությունը՝ դարձնելով այն ավելի ինտուիտիվ և հարմար:

NLP-ն արագ զարգացող ոլորտ է, որը կարող է հեղափոխել համակարգիչների հետ մարդկանց հաղորդակցության ու փոխգործակցության ձևը, հիմնական հասկացությունները․ մարդիկ կարող են բացել հնարավորությունների աշխարհ՝ խելացի համակարգեր ստեղծելու համար, որոնք արդյունավետորեն հասկանում և առաջացնում են մարդկային լեզուն:

Վերադառնալ բառարանի հիմնական էջ