Glossar

Natural Language Processing (NLP) – Verarbeitung natürlicher Sprache

Erforschen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. menschliche Sprache.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein spezialisierter Zweig der Künstliche Intelligenz (KI) und Informatik, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen Menschen durch natürliche Sprache. Das ultimative Ziel von NLP ist es, menschliche Sprachen zu lesen, zu entschlüsseln, zu verstehen und zu nutzen. Sprachen zu lesen, zu entziffern, zu verstehen und nutzbar zu machen. Sie überbrückt die Kluft zwischen menschlicher Kommunikation und Computerverständnis, und ermöglicht es Systemen, große Mengen an unstrukturierten Text- und Sprachdaten effizient zu verarbeiten. Von Chatbots bis hin zu Übersetzungsdiensten - NLP unterstützt viele der digitalen Interaktionen, die wir täglich erleben.

Wie NLP funktioniert

NLP-Systeme zerlegen Sprache in kürzere, elementare Teile, um die Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen und wie sie zusammenwirken. sie zusammenwirken, um Bedeutung zu erzeugen. Dieser Prozess umfasst mehrere wichtige Phasen und Technologien:

• Tokenisierung: Der erste Schritt in den meisten NLP-Pipelines, bei dem der Rohtext in kleinere Einheiten, so genannte Token (Wörter, Teilwörter oder Zeichen), unterteilt wird.
• Statistische Modellierung: Frühe NLP stützte sich auf regelbasierte Systeme, aber moderne Ansätze verwenden Machine Learning (ML), um Muster aus großen großen Datensätzen zu lernen.
• Tiefes Lernen (DL): Fortgeschrittene neuronale Netze, insbesondere rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Transformers, haben das Feld revolutioniert. Die Transformator-Architektur, die in dem Papier Aufmerksamkeit ist alles, was man brauchtvorgestellt wurde, ermöglicht es den Modellen, weitreichende Abhängigkeiten im Text zu handhaben und bildet die Grundlage für moderne Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 und BERT.

Anwendungsfälle in der Praxis

NLP ist ein wesentlicher Bestandteil vieler moderner Technologien. Hier sind zwei konkrete Beispiele für seine Anwendung:

1. Stimmungsanalyse im Finanzwesen und Einzelhandel:Unternehmen und Finanzinstitute nutzen NLP, um die öffentliche Meinung durch die Analyse von Texten aus sozialen Medien, Nachrichten und Kundenrezensionen. Indem sie den emotionalen Ton des Textes als positiv, negativ oder neutral klassifizieren, können Unternehmen Börsentrends vorhersagen oder den Ruf einer Marke bewerten. Werkzeuge wie die Stanford CoreNLP Suite werden häufig für solche Aufgaben verwendet.
2. Klinische Dokumentation im Gesundheitswesen:Im medizinischen Bereich extrahiert NLP automatisch wichtige Informationen aus unstrukturierten klinischen Notizen, wie Patientensymptome, Diagnosen und Medikationen. Dies automatisiert Kodierungsprozesse (wie ICD-10), verbessert die Vorhersage von Patientenrisiken Vorhersage von Patientenrisiken und strafft administrative Arbeitsabläufe, wie Forschungsergebnisse von Organisationen wie dem National Institutes of Health (NIH) hervorheben.

NLP vs. verwandte Konzepte

NLP ist zwar ein weites Feld, wird aber oft mit spezifischen Teilgebieten oder verwandten Technologien verwechselt:

• Natural Language Understanding (NLU):NLU ist ein Teilbereich des NLP, der sich speziell auf das maschinelle Leseverstehen konzentriert, d. h. auf die Bestimmung der Bedeutung und der Absicht hinter dem Text. Während NLP die Verarbeitung und Erzeugung von Texten umfasst, befasst sich NLU ausschließlich mit Verstehen.
• Computer Vision (CV):CV konzentriert sich auf die Interpretation visueller Daten (Bilder/Video), während NLP sich auf linguistische Daten konzentriert. Allerdings konvergieren diese Bereiche konvergieren zunehmend in Multimodale KI-Anwendungen, wie z. B. Bild Bildunterschriften oder Beantwortung visueller Fragen. Ultralytics ist spezialisiert auf CV mit Modellen wie YOLO11spezialisiert, aber die effektive Integration von CV mit NLP (z. B. über YOLO) ermöglicht die Erkennung von offenem Wortschatz mit Text-Eingabeaufforderungen.

Code-Beispiel: Erkennung von benannten Entitäten

Eine häufige NLP-Aufgabe ist Named Entity Recognition (NER) (Erkennung benannter Entitäten), das Schlüsselbegriffe in Texten identifiziert und klassifiziert. Das folgende Beispiel verwendet das beliebte spaCy Bibliothek zum Entitäten zu extrahieren, ein Arbeitsablauf, der mit der Verwendung von ultralytics für die Objekterkennung.

# Install spaCy: pip install spacy
# Download model: python -m spacy download en_core_web_sm
import spacy

# Load a pre-trained standard NLP model
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Process a text string containing entities
text = "Ultralytics launched YOLO11 in Madrid this year."
doc = nlp(text)

# Iterate over detected entities and print their label
for ent in doc.ents:
    print(f"Entity: '{ent.text}' | Label: {ent.label_}")
# Output: Entity: 'Ultralytics' | Label: ORG, Entity: 'YOLO11' | Label: PRODUCT, ...

Wichtige NLP-Werkzeuge und Ressourcen

Die Entwicklung von NLP-Anwendungen erfordert robuste Werkzeuge. Die Python Ökosystem bietet hervorragende Bibliotheken:

• spaCy: Konzipiert für den Einsatz in der Produktion, bietet schnelle und genaue Modelle für viele Sprachen an.
• NLTK (Natural Language Toolkit): Eine führende Plattform für Erstellung von Python für die Arbeit mit menschlichen Sprachdaten, ideal für Lehre und Forschung.
• Ultralytics : Die Plattform konzentriert sich zwar auf die Vision, unterstützt Plattform unterstützt den Lebenszyklus von KI-Modellen und erleichtert mit der Zunahme multimodaler Modelle die Verwaltung von komplexen KI-Systemen.

Einen tieferen Einblick in das Zusammenspiel von NLP und Computer Vision erhalten Sie in unserem Leitfaden über Brückenschlag zwischen NLP und Computer Vision.