비즈니스에서 자연어 처리(NLP) 응용 프로그램 사용
게시 됨: 2021-07-2421세기에 모바일 장치가 없는 사람이 있을 때 블루문에 한 번. 모바일 사용자의 수는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있습니다. 혁신적인 기술을 통해 AI 기반 인간 대 기계 상호 작용은 십분의 일입니다. 데이터 과학 및 기계 학습 기술은 공공 조직 및 비즈니스 활동을 개선했습니다.
Siri, Cortana 및 Alexa는 가상 비서의 몇 가지 인기 있는 예입니다. 그들은 우리의 삶을 매우 편안하게 만듭니다. Alexa 또는 가상 비서가 될 수 있다고 가정 해 봅시다. 어떻게 똑똑합니까? 이 모든 것이 자연어 처리로 가능합니다.
이 기사 전체에서 가장 빠르게 개발 중인 AI 기술 자연어 처리(NLP)라는 용어를 소개하겠습니다. NLP 소프트웨어가 수행하는 NLP 작업에 대한 간략한 분석은 잠시 후에 다룰 것입니다.
자연어 처리란?
이 기술은 수년에 걸쳐 도처에 있었고 비즈니스 활동에서만 무역 활동을 중단 없이 향상시켰습니다. 자연어 처리는 인간의 자연어를 인식하고 이해하는 AI 기술입니다. 인공 지능과 계산 변증법의 융합. 특히 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석하기 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법.
음성, 문자, 가상 대화 및 메시징을 통한 커뮤니케이션 방식을 개선했습니다. NLP 기술은 컴퓨터가 문자 또는 구어체의 변환된 형식을 이해하도록 합니다. 번역가, 음성 비서, 맞춤법 검사기, 온라인 검색은 모두 자연어 처리 기술이 사용되는 기능입니다.
NLP는 어떻게 작동합니까?
인간의 글과 말을 자연어 처리 기술인 컴퓨터 형태에 적합하고 이해하기 쉬운 형태로 변형시킨다. 사용된 기술은 기업에 효과적이고 높이 평가됩니다.
챗봇과 채팅을 하든 자동 번역을 처리하든 모든 NLP 방식은 비슷합니다. 모든 NLP의 유사한 방법은 별개의 단어 사이에서 상호 작용을 명령하는 계층 구조를 이해하는 것입니다. 같은 단어가 문장과 함께 이중 의미를 가질 때 문제가 발생하는 것처럼 보이지 않습니다. 이 시나리오에서 차이점은 전체 문장으로 컴퓨터로 이해하는 것입니다.
구조화되지 않은 언어 데이터는 NLP에 의해 이해할 수 있는 컴퓨터 언어로 변환됩니다. 이를 위해 NLP는 알고리즘을 ID에 적용하고 자연어 규칙을 추출합니다. 텍스트 데이터를 수신한 컴퓨터는 알고리즘을 사용하여 의미를 추상화하고 중요한 데이터를 수집합니다.
NLU(자연어 이해)와 NLG(자연어 생성)는 NLP의 두 가지 주요 측면입니다. NLU는 컴퓨터가 받은 언어의 의미를 지정하는 곳입니다. NLG는 프로세스가 컴퓨터의 언어에서 수집된 데이터를 사람이 이해할 수 있는 언어로 변경하는 곳입니다.
NLP 인스턴스는 맞춤법 검사기, 온라인 검색, 번역기, 음성 도우미, 스팸 필터, 자동 수정, NLP 비즈니스 응용 프로그램이 오늘날 이기종 시스템에서 매우 일반적으로 사용됩니다.
NLP는 무엇에 사용됩니까?
- NLP는 Google 번역, Microsoft 번역기, iTranslate 번역기와 같은 언어 번역 응용 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다.
- Siri, Cortana, Alexa 및 Ok Google은 모두 자연어 처리를 사용하는 가상 개인 비서입니다.
- 개별 고객의 질문을 해결하면서 완벽하게 응답하기 위해 콜센터에서는 Interactive Voice Response 앱을 사용합니다.
- 개인에게 응답하는 챗봇.
- 스팸 필터는 이메일 섹션에서 탐지된 특정 단어의 의미와 규칙성을 추출하여 원치 않는 이메일을 제거하고 스팸 이메일과 스팸이 아닌 이메일을 구별하는 데 사용됩니다.
- 감성 분석으로 명확한 주제나 서비스에 대한 사람들의 감정을 다룬다.
NLP 소프트웨어가 수행하는 NLP 작업에 대한 간략한 분석
1. 요약
요약은 중요한 부분을 분류하고 요약하여 텍스트를 단축하는 과정입니다. 요약에서 요약을 생성하기 위해 두 가지 접근 방식을 따릅니다.
추상적 요약
Abstractive는 이전에 없었던 새로운 문장을 만듭니다. 새로 생성된 문장은 원본 텍스트에 있을 수도 있고 없을 수도 있습니다.
추출 요약
문장 요약은 제공된 문장에서 추출됩니다. 원본 텍스트에서 중요한 문장 또는 구를 식별하고 텍스트에서 제거합니다.
2. 언어 모델링
언어 모델링은 NLP가 후속 단어, 텍스트의 문자, 문서를 예측하는 작업을 수행할 때 참조됩니다. 언어 모델링에는 다양한 용도가 있으니 확인해보자.
- 텍스트의 요약을 위해 문서가 사용됩니다.
- 필기 인식을 위해 사용됩니다.
- 이미지에 캡션을 지정합니다.
- 광학 문자 인식 기계 번역용.
- 자동 고침으로 맞춤법을 수정합니다.
3. 명명된 개체 인식
명명된 개체 인식은 사람, 조직, 날짜, 위치, 시간과 같은 식별 개체를 문장으로 나타내는 프로세스입니다. 그런 다음 분류를 더 나은 이해를 위해 범주로 만듭니다.
4. 텍스트 분류
텍스트 분류는 콘텐츠에 부여하는 텍스트에 범주를 할당하는 것을 포함합니다. 모든 텍스트 분류를 구조화, 구성 및 분류하는 데 사용됩니다. 텍스트 분류는 매우 간단하고 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 사용합니다. 그런 다음 텍스트 분류기는 텍스트의 입력을 받아 내용을 분석합니다. 그런 다음 적절한 태그를 자동으로 할당합니다.
5. 감정 분석
감성분석은 문장에 담긴 긍정적 또는 부정적 감정, 고객 평가의 감성, 서면 텍스트 또는 음성 분석을 통한 태도 판단 등 종합적인 주관적 분석을 위한 과정으로 구성되어 있습니다.
6. 음성 태깅의 일부
품사 태깅은 문장의 단어를 명사, 동사, 형용사, 부사 및 기타 설명어로 태깅하고 표시하는 것으로 구성된 프로세스입니다.
모바일 앱에서 자연어 처리를 사용하는 방법은 무엇입니까?
NLP는 모바일 앱 디바이스를 혁신적으로 개선하는 기술입니다. 개발자들은 인공지능 기술을 활용한 모바일 앱 개발을 위해 부단한 노력을 기울이고 있습니다. 비즈니스에 대한 점진적인 설명으로 파생되는 기계어를 사용한 모바일 앱 개발.
의료 분야에서 검색엔진, 스팸방지 등 다양한 세분화에서 NLP 기술을 실행하는 수많은 모바일 애플리케이션을 파악하자.
1. 정보 검색 엔진을 시작하기 위한 NLP
가상 비서는 더 나은 결과를 제공할 것입니다. 모바일 기기의 NLP 기반 기술은 사용자의 복잡한 쿼리에 대한 심층적인 설명을 시작합니다. 웹사이트, 비디오, eBook, 데이터 저장소, 비디오 및 텔레비전 자료를 사용하는 정보 엔진입니다. Siri, Cortana 및 Alexa와 같은 가상 비서는 간단한 질문에 대한 기본 답변을 제공하는 데 가장 뛰어납니다.
2. 스팸 방지를 위한 모바일 애플리케이션용 NLP
스팸 메시지 모니터링과 관련하여 NLP는 효과적으로 작동합니다. NLP 기술은 블로그의 댓글, 이메일 텍스트, 소셜 미디어 플랫폼의 비공개 게시물 등의 내용을 읽고 이해할 수 있습니다. 콘텐츠는 스팸을 분류하기 위해 인식된 스팸 메시지와 비교됩니다.
3. 의료 분야의 모바일 앱을 위한 NLP
NLP 기술은 환자와 대화하면서 앱만 사용하여 환자의 웰빙 이력 절차를 로봇으로 작성합니다. NLP 기술은 환자가 의사의 연설에서 직접 파생된 메모를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 약 이름, 복용량 정보 및 기타 팁은 모두 NLP에서 환자에게 제공되는 중요한 정보입니다. 놀랍게도 이러한 종류의 모바일 앱은 환자 가족에게 웰빙 업데이트를 보내는 데 사용됩니다.
마무리
지금까지의 자연어 처리는 전 세계적으로 모바일 앱 개발에 남다른 영향을 미칠 수 있는 인공 지능 기술입니다. Python 응용 프로그램은 NLP 응용 프로그램 개발에도 기여했습니다. NLP가 기술을 지원함에 따라 모바일 장치와 수많은 가제트가 그 어느 때보다 더 똑똑해지고 있습니다. 모든 산업 회사의 생산량을 극대화하면서 고객 경험을 번창하고 향상시켜 비즈니스에 큰 도움을 제공합니다. 장담할 수는 없지만, 인공지능의 트렌드가 가중되면서 사용자가 지속적으로 증가하고 있으며, 이미 사용되고 있다고 자신 있게 말할 수 있습니다.