درک NLP: تلفیقی از زبان شناسی، محاسبات، و یادگیری عمیق

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، جایی که APIها و منابع داده متنوع، برنامه‌های کاربردی را نیرو می‌دهند، پردازش زبان طبیعی (NLP) نقش مهمی در ایجاد تعاملات یکپارچه انسان و رایانه ایفا می کند. از موتورهای جستجو و ترجمه زبان به چت بات ها، تحلیل احساسات و دستیاران مجازیNLP هسته اصلی برنامه های مدرن است و روشی را که ماشین ها درک می کنند و زبان انسان را پردازش می کنند تغییر می دهد.

اما واقعا NLP چیست و چرا اینقدر قدرتمند است؟ بیایید آن را تجزیه کنیم.

سه ستون NLP

NLP یک است ترکیبی از سه عنصر کلیدی:

1. L – زبان شناسی: مطالعه زبان و ساختار آن.
2. پ – پردازش: تکنیک های محاسباتی مورد استفاده برای تحلیل و تفسیر زبان.
3. ن – نورون ها: با الهام از مغز انسان، مدل های یادگیری عمیق از نورون های مصنوعی (یا پرسپترون ها) برای پردازش کارآمد زبان.

این تقاطع از زبان شناسی، علوم کامپیوتر و یادگیری عمیق NLP را قادر می سازد تا معنی را از متن استخراج کند و طیف گسترده ای از برنامه های هوشمند را تقویت کند.

چگونه کامپیوترها زبان را می فهمند

برخلاف انسان ها، رایانه ها به طور طبیعی زبان را نمی فهمند. در عوض، آنها به تکنیک های پردازش متن برای شکستن و تفسیر کلمات برخی از مفاهیم اساسی عبارتند از:

• ساقه – کاهش یک کلمه به شکل اصلی آن با استفاده از قوانین اساسی. مثال: در حال اجرا → اجرا کنید.
• Lemmatization – روشی پیچیده تر برای کاهش کلمات با استفاده از معنای معنایی. مثال: بهتر → خوب.
• کلمات را متوقف کنید – کلمات رایج (، است، و، از و غیره) که معنی زیادی اضافه نمی کنند یا کمکی نمی کنند و اغلب برای بهبود تحلیل متن حذف می شوند.

یک جوک سرگرم کننده NLP

قبل از یادگیری پردازش متن NLP، من مانند یک رای– فقط بدون فکر کردن چیزها را از بین ببرید. اما بعد از یادگیری ریشه یابی، من بالاخره تجزیه و تحلیل و درک کنید قبل از اقدام حالا، من فقط کارها را انجام نمی دهم – می دانم چرا من آنها را انجام می دهم! 😆

همه ما در مورد اخیر شنیده ایم اخراج در شرکت های بزرگ فناوری مانند مایکروسافت و متا به دلیل بررسی عملکرد کارکنان اما از آنجایی که هر دو شرکت روی مدل‌های NLP سرمایه‌گذاری زیادی می‌کنند، آیا این بدان معناست که آن‌ها از آن استفاده می‌کنند تکنیک STOP WORDS به نیروی کارشان؟ 🤔

در مورد آن فکر کنید – کارمندان از این طریق عبور می کنند چند دور مصاحبه، و پس از استفاده از a عملکرد فعال سازی سافت مکس، آنها هستند استخدام کرد. حالا اگر بر اساس آن اخراج شوند “عدم مشارکت”، آیا این با مدل استخدام در تضاد نیست؟ شاید الگوریتم منابع انسانی نیاز به تنظیم دقیق دارد! 😆

آموزش عملی با NLP در پایتون

اگر به NLP علاقه مند هستید، پایتون دو کتابخانه قدرتمند ارائه می دهد:

1. NLTK – جعبه ابزار زبان طبیعی، یک کتابخانه جامع برای پردازش متن.
2. فضایی – یک کتابخانه NLP سریع و کارآمد برای تجزیه و تحلیل متن در مقیاس بزرگ.

Tokenization: اولین مرحله در NLP

توکن سازی فرآیند شکستن متن به کلمات یا جملات فردی است. استفاده کنیم NLTK برای نمادسازی یک جمله ساده:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')

text = "My name is Sreeni Ramadurai. I am from India. I am a Cloud and GenAI SA, working at ProVizient."
print(word_tokenize(text))

خروجی:

['My', 'name', 'is', 'Sreeni', 'Ramadurai', '.', 'I', 'am', 'from', 'India', '.', 'I', 'am', 'a', 'Cloud', 'and', 'GenAI', 'SA', '.', 'I', 'am', 'working', 'at', 'ProVizient', '.']

حالا بیایید یک ساده بسازیم خط لوله NLP برای تحلیل احساسات با استفاده از NLTK، spaCy و Scikit-Learn.

ساخت یک خط لوله اساسی NLP

کتابخانه های مورد نیاز را نصب کنید:

pip install nltk spacy scikit-learn

حال، بیایید یک را ایجاد کنیم مدل طبقه بندی احساسات:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
import spacy
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
from nltk.corpus import stopwords   

# Download stopwords
nltk.download("stopwords")

# Sample dataset
text = [
    "I love India",
    "I love India, I love my country",
    "I love my country",
    "I love my country India",
    "I hate cold weather",
    "I hate hail",
]

# Labels: 1 = Positive Sentiment, 0 = Negative Sentiment
labels = [1, 1, 1, 1, 0, 0]

# Load spaCy NLP model
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")  

# Tokenizer function using spaCy
def spacy_tokenizer(sentence):
    return [word.text for word in nlp(sentence)]

stop_words = stopwords.words("english")

# Building the NLP pipeline
pipeline = Pipeline([
    ("vectorizer", CountVectorizer(tokenizer=spacy_tokenizer, stop_words=stop_words)),
    ("classifier", MultinomialNB())
])

# Train the model
pipeline.fit(text, labels)

# Test the model with new data
new_text = ["I love the current government in India", "I hate Dead Mindset Koottam"]
print(pipeline.predict(new_text))

توجه داشته باشید

CountVetorizer یک است کیسه کلمات (BoW) تکنیکی که متن را به یک ماتریس عددی تبدیل می کند. واژگانی از متن ایجاد می‌کند و هر سند را به صورت #شمارش کلمه نشان می‌دهد، بدون توجه به ترتیب کلمات و معنی. برای توضیح وبلاگ جداگانه خواهم نوشت تعظیم بورود به سیستم Of آن Own

خروجی:

[1, 0]

مدل به درستی پیش بینی می کند احساسات مثبت و منفی بر اساس متن!

نتیجه گیری

NLP نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر می دهد. با مخلوط کردن زبان شناسی، محاسبات و یادگیری عمیق، NLP را فعال می کند برنامه های قدرتمند مانند چت بات ها، ترجمه زبان و تحلیل احساسات.

با کتابخانه هایی مانند NLTK و spaCy، شروع با NLP در پایتون ساده تر از همیشه است. بنابراین، چه در حال تجزیه و تحلیل احساسات باشید، چه در حال ساختن یک ربات چت یا صرفاً با پردازش متن سرگرم شوید. دنیای NLP پر از امکانات هیجان انگیز است! 🚀

مورد استفاده مورد علاقه شما از NLP چیست؟ بیایید در نظرات بحث کنیم! 💬

با تشکر
سرنی رامادورای