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通过数据训练实现自然语言处理

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-06-08

如何通过翻译公司等来源提供的数据训练在 NLP 中实现语言独立性

什么是自然语言处理?
自然语言处理或 NLP 是计算机理解、操纵和生成人类语言的能力,从而在人与计算机之间建立交互,它也是一种有用的工具,可以减轻重复性任务的负担,例如回答常见问题、翻译、信息检索等。这也是使商业智能、客户支持和全球交互更加实用的一个很好的补充,起初,NLP 被很多人认为是不可能的,直到 1950 年代它的发展,但随着时间的推移,它的算法随着更广泛的数据、深度学习和统计学习方法发生了变化,技术进步将 NLP 带到了机器学习、聊天机器人和物联网 (IoT) 的更高高度,大约86% 的 CEO 表示,到 2021 年,人工智能机器人将成为他们办公室的主流。

以下是 NLP 在不同行业中的一些好处:

数据分析
NLP 在商业智能中发挥着重要作用,因为它有助于有效地收集和分析数据。通过智能视觉编码,它提供了基于数据语义的最佳可视化。它使理解和探索数据集合更加方便,因为它还提供了关键字片段以立即找到关键信息。NLP 可以在分析、开发人员和其他不熟悉他们的术语的人之间建立联系。

智能助手
使用 NLP 的最好例子之一是智能助手,它具有语音识别和先进的机器学习功能,使其能够与用户交互并遵循语音指令,除了手机其他小工具和电器也开始将它们用于电灯开关、安全锁、恒温器等。

文本分析
为了将非结构化数据转换为有意义的分析数据,开发人员将 NLP 与不同的机器和语言技术结合使用,它有助于搜索客户消息、评论、帖子和品牌提及,以了解他们的反馈,客户互动分析为公司提供了他们应该改进或保留其产品或服务的想法。

语言翻译
NLP 在语言学中特别有用,可以通过足够的数据训练来分析和理解多种语言,它帮助学生、商人、翻译和服装连接世界,拓宽视野。然而,在谈到这一点时,大多数语言学家仍然会看到一些问题。

NLP 的语言挑战是什么?
NLP 在很大程度上依赖于它收集和分析的数据,如果它们不能正确处理数据,就会导致人工智能出现多个问题。即使最近的技术进步,机器学习无法理解的一些文化和语言因素仍然存在。例如,直接翻译时,某些单词可能与另一种语言的含义不同,这可能会导致误解,此外,如果信息稀缺、不平衡或过于异构,则会降低 NLP 机器学习能力的有效性,在与数据相关的问题上,大多数原因是缺乏所需语言的资源。您可以从流行语言(例如英语、西班牙语和中文)中获取大量数据,然而全球仍有数千种语言没有得到足够的重视,数据稀缺,因此将数据从高资源语言转移到低资源语言对 NLP 来说变得具有挑战性,如果您拥有大量数据,那么要求他们扩展现有系统对您的 NLP 来说也是一个巨大的挑战,这就是为什么很难找到涵盖十多种语言的多语言人工智能进行人类交互。

以下是 NLP 遇到的一些语言问题:
他们很难理解多种语言中单词的语义。
他们无法区分不同句子和表达中同义词的使用。
由于大量数据,使用共同引用查找与单个实体相关的短语
识别讽刺和讽刺以及句子和表达的讽刺对他们来说很复杂。
理解各种地方的口语和俚语很复杂。
他们在理解包含行业术语的技术技术(例如医疗和工程领域)方面几乎没有专业知识。
找到足够数量的数据训练集具有挑战性。

由于这些语言问题,数据管理专业人员和 AI 开发人员在创建可以与人类有效对话的完美 NPL 方面还有很长的路要走,它们还会影响人工智能和物联网为其用户提供的服务的质量和完整性。

数据训练的工作原理,以及为什么需要翻译公司
为了解决 NLP 中关于获得语言独立性的复杂性和常见问题,实施深度学习和数据训练至关重要,这可以通过为您的 AI 提供足够数量的不同语言的原始数据集并进行训练来实现,数据训练的作用是添加注释以对特定数据进行分类,它可能涉及标记人员、品牌、组织、年龄和地点,这使得人工智能在使用人类语言进行交互时更容易处理、分析和做出适当的反应。通过适当的语言文本注释,还可以在各种名词、动词、形容词等中放置标签。

NLP 的训练数据可能会因不同的字符和语法规则而有所不同
人们使用的常用语言和不常用语言的可用数据量也存在差异,为了确保数据管理人员可以将足够数量的数据用于他们的人工智能,项目经理、众筹工作者和翻译人员是理想的选择,除此之外,可靠的翻译公司 合作,为开发人员提供训练数据集,与他们联系更方便,因为他们拥有全球 150 多种语言的数百万可用信息和文档,他们还可以确保所有数据翻译都是正确的,并由专业翻译人员和语言学家进行审核。

像搜索引擎这样的公司提供了他们多年来收集的大量数据集
公司在寻找各种语言的对话文本数据时也很可靠,但是必须注意音频、视频和文本消息不能用作训练数据,它们必须首先被组织并标记为训练数据集,因此与提供注释的翻译公司合作仍然是通过数据训练在 NLP 中建立语言独立性的理想决定。

关键要点

当渴望为 NLP 建立语言独立性时,拥有足够的标记数据训练集是必不可少的,它衡量他们可以处理和用于人际互动的信息量,并防止语言问题,因此理想的是找到可以提供足够数量的各种语言注释数据的可靠资源,例如翻译公司或谷歌和众包网站上的原始数据集。



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