NLP ist eine der wichtigsten Komponenten für die Strukturierung einer sprachorientierten AI Programm, zum Beispiel die Chatbots, die Besuchern auf den Websites bereitwillig helfen, und KI-basierte Sprachassistenten oder VAs. NLP als Teilmenge der KI ermöglicht es Maschinen, den Sprachtext zu verstehen und die dahinter stehende Absicht auf verschiedene Weise zu interpretieren. Ein Hort weiterer Aufgaben kommt über NLP hinzu wie Sentiment-Analyse, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung, Spracherkennung und Autokorrektur usw.
NLP wird jedoch für viele weitere Aufgaben untersucht. Es gab in letzter Zeit viele Fortschritte im Bereich NLP und auch NLU (Natural Language Understanding), die auf vielen angewendet werden Analytik und moderne BI-Plattformen. Fortgeschrittene Anwendungen verwenden ML-Algorithmen mit NLP, um komplexe Aufgaben durchzuführen, indem sie eine Vielzahl von Inhalten analysieren und interpretieren.
Unter vielen wird NLP für Programme verwendet, die die Anwendung von Techniken erfordern wie:
Maschinelle Übersetzung: Mit verschiedenen Verarbeitungsmethoden wie statistischen oder regelbasierten Verfahren wird bei dieser Technik eine natürliche Sprache in eine andere umgewandelt, ohne deren Fließfähigkeit und Bedeutung zu beeinträchtigen, um als Ergebnis Text zu erzeugen.
Tagging von Wortarten: Die NLP-Technik der NER- oder Named-Entity-Erkennung ist der Schlüssel, um die Beziehung zwischen Wörtern herzustellen. Zuvor muss das NLP-Modell jedoch Wortarten oder POS markieren, um den Kontext zu bewerten. Es gibt mehrere Methoden des POS-Taggings, z. B. probabilistisch oder lexikalisch.
Informationsgruppierung: Ein NLP-Modell, das eine Klassifizierung von Dokumenten auf der Grundlage von Sprache, Thema, Dokumententyp, Zeit oder Autor erfordert, würde gekennzeichnete Daten für die Textklassifizierung erfordern.
Erkennung benannter Entitäten: NER wird hauptsächlich zum Identifizieren und Kategorisieren von Text auf der Grundlage von Name, Zeit, Ort, Unternehmen und mehr zur Inhaltsklassifizierung in Programmen für die akademische Forschung, zur Analyse von Laborberichten oder für Kundensupportpraktiken verwendet. Dies beinhaltet häufig die Zusammenfassung, Klassifizierung und Extraktion von Texten.
Virtuelle Assistenz: Speziell für Chatbots und virtuellen Assistenten ist NLG oder die Generierung natürlicher Sprache eine entscheidende Technik, die es dem Programm ermöglicht, mit geeigneten Wörtern und Satzstrukturen auf Anfragen zu antworten.
Alles über das BERT-Framework
Ein Open Source Maschinelles Lernen Framework, BERT oder bidirektionale Encoder-Darstellung von einem Transformator wird verwendet für TAUCHERAUSBILDUNG das Basismodell des NLP zur weiteren Rationalisierung der NLP-Aufgaben. Dieses Framework wird für Sprachmodellierungsaufgaben verwendet und ist mit nicht gekennzeichneten Daten vortrainiert. BERT ist besonders nützlich für neuronale Netzwerk-basierte NLP-Modelle, die linke und rechte Schichten verwenden, um Beziehungen zu bilden, um zum nächsten Schritt zu gelangen.
BERT basiert auf Transformer, einem bahnbrechenden Modell, das 2017 entwickelt und übernommen wurde, um wichtige Wörter zu identifizieren, um das nächste Wort in einem Satz einer Sprache vorherzusagen. Die früheren NLP-Frameworks, die auf kleinere Datensätze beschränkt waren, stürzend, konnte der Transformer größere Kontexte erstellen und Probleme im Zusammenhang mit der Mehrdeutigkeit des Textes behandeln. Danach funktioniert das BERT-Framework außergewöhnlich auf tiefe Lernen-basierte NLP-Aufgaben. BERT ermöglicht es dem NLP-Modell, die semantische Bedeutung eines Satzes zu verstehen – Die Marktbewertung von XX Unternehmen liegt bei XX%, durch bidirektionales Lesen (von rechts nach links und von links nach rechts) und hilft bei der Vorhersage des nächsten Satzes.
Bei Aufgaben wie Satzpaaren, Einzelsatzklassifizierung, Einzelsatz-Tagging und Fragenbeantwortung ist das BERT-Framework sehr nützlich und arbeitet mit beeindruckender Genauigkeit. BERT beinhaltet zweistufige Anwendungen – unbeaufsichtigtTAUCHERAUSBILDUNG und überwachte Feinabstimmung. Es ist auf MLM (maskiertes Sprachmodell) und NSP (nächste Satzvorhersage) vortrainiert. Während die MLM-Aufgabe dem Framework hilft, den Kontext in der rechten und linken Ebene zu verwenden, indem die maskierten Token demaskiert werden; die NSP-Aufgabe hilft dabei, die Beziehung zwischen zwei Sätzen zu erfassen. In Bezug auf die für das Framework erforderlichen technischen Spezifikationen vortrainierte Modelle sind als Basis (12 Schichten, 786 versteckte Schichten, 12 Selbstaufmerksamkeitskopf und 110 m-Parameter) und Groß (24 Schichten, 1024 verborgene Schichten, 16 Selbstaufmerksamkeitskopf und 340 m-Parameter) erhältlich.
BERT erstellt mehrere Einbettungen um ein Wort, um den Kontext zu finden und mit ihm in Beziehung zu setzen. Die Eingabeeinbettungen von BERT umfassen Token-, Segment- und Positionskomponenten.
Berichten zufolge wird das BERT-Framework seit 2018 intensiv für verschiedene NLP-Modelle und in Deep Language Learning-Algorithmen verwendet. Da Bert Open Source ist, gibt es mehrere Varianten, die ebenfalls im Einsatz sind und oft bessere Ergebnisse liefern als das Basis-Framework, wie z ALBERT, HUBERT, XLNet, VisualBERT, RoBERTA, MT-DNN usw.
Was macht BERT für NLP so nützlich?
Als Google das BERT-Framework einführte und als Open Source veröffentlichte, lieferte es hochpräzise Ergebnisse in 11 Sprachen, die Aufgaben wie Stimmungsanalysen, Wörter mit mehreren Bedeutungen und Satzklassifizierung vereinfachten. Auch 2019 nutzte Google das Framework, um die Absicht von Suchanfragen in seiner Suchmaschine zu verstehen. Danach wird es häufig für Aufgaben wie das Beantworten von Fragen zu SquAD (Stanford-Frage-Antwort-Datensatz), GLUE (Generational Language Understanding Evaluation) und NQ-Datensätze, für Produktempfehlungen basierend auf Produktbewertungen, tiefere Sentimentanalyse basierend auf Benutzer
Bis Ende 2019 wurde das Framework für fast 70 Sprachen verabschiedet wird in verschiedenen KI-Programmen verwendet. BERT half bei der Lösung verschiedener Komplexitäten von NLP-Modellen, die mit einem Schwerpunkt auf von Menschen gesprochenen natürlichen Sprachen erstellt wurden. Wo frühere NLP-Techniken erforderlich waren, um an Repositorys mit großen, nicht gekennzeichneten Daten zu trainieren, ist BERT vortrainiert und arbeitet bidirektional, um Kontexte herzustellen und Vorhersagen zu treffen. Dieser Mechanismus erhöht die Leistungsfähigkeit von NLP-Modellen weiter, die in der Lage sind, Daten auszuführen, ohne dass diese sequenziert und der Reihe nach organisiert werden müssen. Darüber hinaus leistet das BERT-Framework außergewöhnlich gute Leistungen für NLP-Aufgaben rund um die Entwicklung von Sequenz-zu-Sequenz-Sprache und Aufgaben zum Verstehen natürlicher Sprache (NLU).
Endnote:
BERT hat dazu beigetragen, viel Zeit, Kosten, Energie und Infrastrukturressourcen zu sparen, indem es als alleiniger Wegbereiter fungierte, anstatt ein herausragendes Sprachverarbeitungsmodell von Grund auf neu aufzubauen. Da es Open Source ist, hat es sich als weitaus effizienter und skalierbarer als die bisherigen Sprachmodelle Word2Vec und Glove erwiesen. BERT hat die menschliche Genauigkeit um . übertroffen 2% und hat 80% beim GLUE-Score und fast 93.2% Genauigkeit bei SquAD 1.1 erreicht. BERT kann gemäß den Benutzerspezifikationen fein abgestimmt werden, während es an jedes Inhaltsvolumen angepasst werden kann.
Das Framework war eine wertvolle Ergänzung für NLP-Aufgaben, indem es vortrainierte Sprachmodelle einführte und sich gleichzeitig durch die Verfügbarkeit seiner zahlreichen Varianten als zuverlässige Quelle für die Ausführung von NLU- und NLG-Aufgaben erwies. Das BERT-Framework bietet definitiv die Möglichkeit, nach spannenden Neuentwicklungen Ausschau zu halten NLP in naher Zukunft.
Bildquelle: NLP-BERT (Cogito)
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Quelle: https://datafloq.com/read/exploring-bert-language-framework-nlp-tasks/16615
