자연어 처리 시스템은 어떻게 작동합니까?

스마트 폰에 무언가를 입력하고 있고 현재 입력하고있는 내용과 일반적으로 입력하는 내용을 기반으로 단어 제안이 나오는 상황을 본 적이 있습니까?

P는 robably 이미 인공 지능과 기계 학습은 휴대폰에서 장치 사이에 일의 거대한 숫자로, 우리 주변의 모든 있다는 사실을 알고 있습니다. 그러나 이러한 장치가 효과적으로 작동 할 수 있도록하는 핵심 기술이 무엇인지 알고 있습니까? 그건 자연 언어 처리 또는http://BecomingHuman.ai.

스마트 폰에 무언가를 입력하고 있고 현재 입력하고있는 내용과 일반적으로 입력하는 내용을 기반으로 단어 제안이 나오는 상황을 본 적이 있습니까?

확실히 당신은 그랬고 그것은 자연어 처리 시스템이 작동하고 있습니다. 우리는 분명히 기술을 간과하고 당연하게 여기지만 비즈니스 영역에서는 전체 영역을 변화시킨 가장 큰 혁신 중 하나입니다.

이 게시물은 자연어 처리 시스템 이 무엇인지 , 작동 방식 및 가장 일반적인 응용 프로그램에 대한 개요를 제공하는 것을 목표로 합니다. 더 자세히 살펴 보겠습니다.

1- 자연어 처리 시스템이란 무엇입니까?

에서 의 핵심, 자연 언어 처리 의 부분 집합이다http://BecomingHuman.ai기계가 텍스트와 음성과 같이 인간이 사용하는 자연어를 이해, 해석 및 조작하는 데 도움이됩니다. 주요 목표는 컴퓨터 이해와 인간 의사 소통 사이의 격차를 채우는 것입니다.

자연어 처리 는 우리가 경험했던 다양한 형태의 인공 지능을 구동하는 새로운 기술입니다.

하지만 자연 언어 처리는 아무것도 새로운없고, 수십 년의 상당수 공부하고있다, 그것은 빠르게 빅 데이터, 향상된 알고리즘, 강력한 컴퓨팅, 인간과 기계 사이의 통신에 대한 관심 증가의 가용성 덕분에 발전 있어요 요즘.

2- 자연어 처리 시스템의 작동 원리

자연어 처리를 수행하는 것은 주로 인간 언어의 복잡한 특성 때문에 어렵습니다. 인간의 언어를 포괄적으로 이해하려면 개념과 단어를 이해하고 의도 한 결과를 제공하기 위해 단어가 어떻게 연결되어 있는지 이해해야합니다. 우리는 언어를 아주 쉽게 마스터 할 수 있지만, 자연어의 부정확 한 특성과 모호함은 자연어 처리 시스템을 구현하기 어렵게 만드는 두 가지 가장 큰 측면입니다 .

방법을 이해하기 위해서는 자연 언어 처리 시스템이 작동, 우리가 언어를 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 우리는 매일 수백 개의 단어를 생성합니다. 우리에게는 단순한 의사 소통이지만 모든 사람들은 단어가 더 깊은 맥락에서 온다는 것을 알고 있습니다.

우리가 말하는 것과 말하는 방식에서 파생되는 맥락이 항상 있습니다. 우리가 다른 사람에게 무언가를 말할 때마다 그 사람은 우리가 실제로 시도하는 것이 무엇인지 이해할 수 있습니다. 그 이유는 인간이 경험을 통해 사물을 이해하는 능력을 배우고 개발하기 때문입니다. 여기서 질문은 우리가 어떻게 그 경험을 기계에 제공 할 수 있는지입니다. 답은 경험을 통해 학습 할 수 있도록 충분한 데이터를 제공해야한다는 것입니다.

자연어 처리 시스템 의 첫 번째 작업 단계 는 시스템의 응용 프로그램에 의존합니다. 예를 들어 Google Assistant 또는 Alexa와 같은 음성 기반 시스템은 단어를 텍스트로 번역해야합니다. 일반적으로 이것은 HMM (Hidden Markov Models) 시스템을 사용하여 수행됩니다. HMM은 수학적 모델을 사용하여 사람이 말한 내용을 확인하고 자연어 처리 시스템 에서 사용할 수있는 텍스트로 번역합니다 . 다음 단계는 문맥과 언어에 대한 실제 이해입니다.

기술은 자연어 처리 시스템 마다 약간 씩 다르지만 전체적으로 상당히 유사한 형식을 따릅니다. 시스템은 모든 단어를 명사, 동사 등으로 분해하려고 시도합니다. 이것은 문맥을 결정하는 데 도움이되도록 통계적 기계 학습을 통합하는 알고리즘에 의존하는 일련의 코딩 된 규칙을 통해 발생합니다.

음성-텍스트 이외의 자연어 처리 시스템 의 작업 절차에 대해 생각하고 있다면 시스템은 초기 단계를 건너 뛰고 알고리즘과 문법 규칙을 활용하여 단어 분석으로 직접 이동합니다.

최종 결과는 사람이 말하는 내용을 다양한 방식으로 분류하는 능력입니다. 결과는 자연어 처리 시스템 의 기본 목표에 따라 다양한 방식으로 활용됩니다 .

자연어 처리 시스템의 작동 방식을 배울 때 주요 구성 요소에 대한 개요를 얻는 것도 중요합니다. 각각에 대해 간략히 살펴 보겠습니다.

  • 구문 분석 : 구문은 문법적 의미를 가질 수 있도록 문장에서 단어의 배열을 나타냅니다. 에서 자연 언어 처리 , 구문 론적 분석은 자연 언어의 문법 규칙을 정렬 도착 방법을 평가하기 위해 이용된다. 여기서 문법 규칙은 단어 그룹에서 의미를 도출하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 적용됩니다.
  • 시맨틱 분석 : 시맨틱 분석은 의미를 할당하는 구문 분석기가 개발 한 구조를 말합니다. 여기서는 단어의 해석과 의미, 문장의 구조를 이해하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 적용합니다. 이 구성 요소는 주어진 컨텍스트에서 실제 의미 또는 사전 적 의미 만 추상화한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

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3- 자연어 처리 시스템의 가장 일반적인 응용 프로그램

자연어 처리 시스템은 도메인과 산업에 관계없이 다양한 비즈니스에서 꾸준히 구현되고 있습니다. 다음은이 기술의 가장 일반적인 응용 프로그램입니다.

3.1- 챗봇

http://BecomingHuman.ai고객 관리 전화 지원에 대한 고객 불만을 완화하는 데 전적으로 책임이 있습니다. 기술이 필요하지 않은 고객의 간단한 문제를 해결하기위한 가상 지원을 제공합니다. 요즘 챗봇은 소비자와 개발자 모두로부터 많은 인기와 신뢰를 얻고 있습니다.

3.2- 언어 번역 프로그램

자연어 처리 시스템은 종종 한 언어에서 다른 언어로 (예 : 영어에서 독일어로) 번역 할 수있는 언어 번역 프로그램을 돕기 위해 구현됩니다. 이 기술은 번역가가 개입하기 전에 초보적인 번역을 허용합니다. 이렇게하면 문서 번역에 필요한 시간이 단축됩니다.

3.3- 감정 분석

여기에서 자연어 처리 시스템은 소셜 미디어 플랫폼에 게시 된 비즈니스 메시지에 대한 응답을 이해하고 분석하는 데 사용됩니다. 댓글을 달거나 게시물에 참여하는 사람의 감정 상태와 태도를 비즈니스에서 분석하는 데 도움이됩니다.

소셜 미디어 및 웹 모니터링에 널리 사용되는 정서 분석은 텍스트에 값을 할당 한 다음 컨텍스트의 기본 분위기를 식별하려고 시도하여 통계와 자연어 처리 의 조합을 사용하여 구현됩니다 .

3.4- 검색 자동 완성

검색 자동 완성은 많은 사람들이 정기적으로 사용하는 자연어 처리 의 또 다른 응용 프로그램입니다 . 인터넷 검색 엔진과 회사의 일부 개인 검색 엔진이이 응용 프로그램을 통합하여 사용자 경험을 향상 시켰습니다. 때로는 사용자가 전체 검색어 나 구문 대신 하나의 키워드 만 알고있을 수 있습니다. 검색 자동 완성은 올바른 검색어를 찾고 답변을 더 빨리 얻을 수 있도록 도와줍니다.

3.5- 설명 적 분석

제품 / 서비스에 대한 리뷰를 캡처 하면 많은 이점이 있습니다. 잠재 고객에 대한 신뢰를 높일 수있을뿐만 아니라이를 사용하여 판매자 등급을 활성화 할 수도 있습니다. 기업은 소비자 피드백을 모아 분석 할 수있는 자연어 처리 도구를 사용 하여 다양한 유형의 장단점이 언급되는 빈도를 지적합니다.

3.6- 검색 자동 수정

그건 뭔가를 입력하는 실수를하고 그것을 실현하는 데 실패하는 것은 매우 정상적인. 업체 웹 사이트의 검색 엔진이 실수를 식별하지 못하고 '결과 없음'이 나오면 잠재 구매자가 매장에 원하는 답변이나 정보가 없다고 가정하는 것은 당연합니다.

자연어 처리 시스템 의 도움으로 웹 사이트에 검색 자동 수정 기능을 장착하여 이러한 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.

Google 검색과 유사한 추가 단계를 수행 할 필요없이 오류를 식별하고 적절한 결과를 제공합니다.

3.7- 양식 맞춤법 검사

맞춤법 검사는 자연어 처리 시스템 에서 가장 일반적으로 사용되는 응용 프로그램 중 하나입니다 . 사용이 간단하고 상담원과 사용자 모두에게 많은 골칫거리를 없앨 수 있습니다. 모든 사용자가 영업 에이전트 나 고객 헬프 데스크에 글을 쓸 때 문법적으로 완벽한 문장을 작성하는 데 시간이 걸리는 것은 아닙니다.

자연어 처리 기능이있는 문의 양식 의 도움으로 , 오류가있는 메시지는 해석하기 어려울뿐만 아니라 관련된 모든 사람에게 좌절과 오해를 초래할 수 있기 때문에 기업은 이제 두 사용자 모두의 삶을 고객 지원 임원으로 만들 수 있습니다. .

이별의 생각

현재 자연어 처리 는 철자 오류나 방언 차이에서 문맥 부족에 이르기까지 다양한 이유로 인해 발생하는 언어 의미의 미묘한 차이를 식별하려고합니다. 이러한 모든 한계에도 불구하고 훈련은 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며 가까운 장래에 일정 수준의 발전을 기대할 수 있습니다.

우리는 자연어 처리 시스템 의 도움으로 미래의 기계 나 컴퓨터가 온라인에서 사용 가능한 정보로부터 학습하고 그 정보를 현실 세계에 적용 할 수있을 것으로 기대할 수 있습니다. 그러나 기계가 높은 수준의 지능을 얻을 수 있도록하려면 많은 작업을 수행해야합니다.

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