Получение понимания из текста всегда было проблемой. Из-за языковой двусмысленности, плохой орфографии, неизвестных диалектов (например, подростки в социальных сетях) или даже плохо сформулированных фраз (вот снова подростки, лол). Иногда трудно интерпретировать написанное, становится трудно или даже невозможно получить хоть малейшее представление о точке зрения автора.
Благодаря усовершенствованию вычислительных мощностей теперь можно решать когнитивные задачи, которые раньше были невозможны во многих областях. Распознавание голоса и изображений, машинный перевод и распознавание образов - вот некоторые примеры.
Одна из областей, которой за последние годы уделялось много внимания, - это взаимодействие между людьми и машинами. И хорошо известная область называется Обработка естественного языка (также известная как НЛП). Эта область заключается в предоставлении машине возможности воспроизводить некоторые возможности человеческой лингвистики, такие как интерпретация текста, или способность понимать сложные человеческие эмоции, такие как сочувствие или сарказм.
NLP - это приложение для машинного обучения, которое имеет множество поддоменов, две хорошо известные дисциплины - это понимание естественного языка (также известное как NLU), тогда как название подразумевает, что оно представляет собой грамматический анализ и распознавание. И Генерация естественного языка (также известная как NLG), которая составляет лексический ответ на основе заданного ввода. Оба поля широко используются в маркетинге и удержании клиентов, точнее в обслуживании клиентов и улучшении пользовательского опыта.
Этот текст представляет собой краткое введение в обработку естественного языка. Это не новая область, и, несмотря на то, что у нее есть много возможностей для улучшения, она может облегчить некоторые из наших повседневных задач и помочь нам принимать правильные решения при правильном использовании.
