בלוג_חקר עיבוד שפה טבעית בתרגום

חקר עיבוד שפה טבעית (NLP) בתרגום

טכנולוגיית ה-NLP צוברת בולטות בקצב מתקדם. השילוב של מדעי המחשב, הנדסת מידע ובינה מלאכותית עשוי להסיר מחסומי שפה. עם טכנולוגיית ה-NLP, ללא קשר לשפה המשמשת לתקשורת, כל הצדדים יוכלו להאזין ולקרוא את המידע בשפה שהם מכירים.

עיבוד שפה טבעית (NLP) מאמן מחשבים להבין שפות אנושיות. הוא משתמש בלמידת מכונה כדי ללמוד ללא הרף ולקבל עוד ידע. כתוצאה מכך, שילוב NLP-AI הופך לחכם יותר. באמצעות היכולות שלו, שגם הולכות וגדלות בהדרגה, הוא יהפוך למיומן ומתקדם יותר.

מהו עיבוד שפה טבעית (NLP)?

עיבוד שפה טבעית הוא ענף של בינה מלאכותית שמשתמש בכוחו כדי להבין בלשנות וליצור תוכנות מחשב חכמות. תוכניות אלו מסוגלות להבין טקסט ותקשורת מדוברת כמו בני אדם. אבל לטכנולוגיית NLP יש את היכולת ללמוד ולהבין מספר שפות בבת אחת ולתרגם אותן לשפה שתבחר.

השמיים טכנולוגיית NLP משלב בלשנות חישובית ומידול מבוסס כללים של השפה עם למידת מכונה ולמידה עמוקה. באמצעות זה, מחשב יכול להבין את הטקסט או האודיו רק כדי לתרגם אותו לשפה אחרת.

גם היום, יש לנו כמה דוגמאות של NLP בפעולה, כמו Siri, Google Assistant, Google Translator, וכמה כלים להצעות אוטומטיות. ההצעות שמספק Grammarly בזמן כתיבת מיילים או במנועי חיפוש מופעלות כולן בטכנולוגיית NLP.

מערכי נתונים של פתרונות Nlp

כיצד פועלת טכנולוגיית NLP? 

טכנולוגיית ה-NLP גורמת לתוכנת מחשב להבין טקסט ודיבור אנושיים. מכיוון שמחשבים מבינים רק את השפה הבינארית המורכבת מ-0 ו-1, היינו צריכים מערכת שתחילה לגרום למחשב להבין מילים.

לשם כך, נעשה שימוש בייצוג מילים, שבו מילים מקודדות לשפת המחשב. מספר טכניקות משמשות למטרה זו, ו-one-hot היא אחת הטכניקות הללו.

בנוסף לכך, חבילת טכניקות NLP משמשת כדי לעזור למחשב להבין את השפה האנושית. אלו כוללים;

טכניקות Nlp

  • נובע: תהליך שבו מילים דומות נקטעות למילת המקור שלהן, כמו Finalize, מ-Final על ידי ביטול אלפבית אחד אחד.
  • למטיזציה: זוהי טכניקה שבה המילים נשחקות כדי למצוא את מבנה הבסיס המשמעותי שלהן.
  • טוקניזציה: בטכניקה זו, משפטים מפורקים לבלוקים קטנים יותר כדי לזהות מהם מילים, סמלים ומספרים.
  • ניתוח הסנטימנט: זה המקום שבו מחשב מנסה לזהות את הטון והרגש מאחורי המשפט.
  • פירוש חוש מילים: טכניקה זו משמשת כדי לקבוע אם לאותה מילה יש משמעויות שונות כאשר משתמשים בה בהקשרים שונים.
  • תיוג חלק מהדיבור (POS): תיוג POS משמש כדי להוסיף הערות לכל מילה בטקסט. זה כולל זיהוי פעלים, שמות תואר, שמות עצם, תארים וכל שאר חלקי הדיבור.

בנוסף לטכניקות אלו, תוכנית NLP משתמשת גם באלגוריתמים להבנת טקסט ודיבור שנוצרו על ידי אדם. המערכת מבוססת כללים משמשת לקביעת הכללים לבלשנות לניתוח נתונים.

למידת מכונה היא חלק חשוב ב-NLP מכיוון שהיא משמשת ליצירת נתוני אימון לתוכנית המחשב. באמצעות נתונים אלה, תוכנית ה-NLP יכולה להתאים את דפוסי זיהוי הטקסט והקול שלה.

[קרא גם: 15 מערכי הנתונים הטובים ביותר של NLP להכשרת מודלים של NLP]

תרגום מכונה לבניית NLP

תרגום מכונה Nlp

האם אתה יכול לדמיין איך מנהיגי העולם מסוגלים להשתתף במפגשים שבהם כולם מדברים בשפה שלו? לפגישות אלו יש מערכת פרשנות סימולטנית, כלומר תוכנות מחשב ומתורגמנים אנושיים פועלים יחד כדי לתרגם את הנאום ולאחר מכן להמיר אותו לשפות אחרות לפי הצורך.

למרות שזו אולי המטרה הסופית של ימינו של טכנולוגיית ה-NLP להסיר את כל מחסומי השפה, הטכנולוגיה הזו עדיין צומחת ומתקדמת. טכנולוגיית ה-NLP מאפשרת זאת באמצעות תרגום מכונה, אשר בעצם משתמש בתוכנת מחשב לתרגום טקסט ודיבור.

מתקדם משלב שבו אי דיוקים היו בולטים, תרגום מכונה ראה שיפורים עם תרגום מכונה עצבית (NMT). NMT שיפרה עוד יותר את אופן פעולת ה-NLP, ובכך שיפרה את יכולות התרגום שלה.

להלן היתרונות של תרגום מכונה ב-NLP:

  • תוכניות NLP יכולות כעת לקרוא ולתרגם ספרים, אתרים ופרטי מוצרים תוך שניות.
  • זה הפחית באופן משמעותי את העלות והמאמצים הנדרשים לתרגום.
  • רמת הדיוק עלתה גם עם השימוש באלגוריתמים של למידת מכונה.
  • עסקים יכולים כעת להתאים את תהליך התרגום בהתאם לדרישותיהם.

זה אפשרי מכיוון ש-NMT ממנפת מתודולוגיות למידה עמוקה כמו רשתות עצביות חוזרות (RNN) ומנגנוני קשב. אלה משפרים את היכולות של תוכנית NLP, ומגדילים את טווח ההבנה שלה של חוקים לשוניים, דפוסים ומהירות עיבוד של משפטים ומשפטים ארוכים עם מבנים מורכבים.

NMT עוזר לתוכנית להמיר מילים לוקטורים, תוך שילוב של מילים דומות מבחינה סמנטית. יצירת רצף של וקטורים או מילים, התוכנית יוצרת משפט. מכאן, הוא משתמש במסגרת המקודד-מפענח למיפוי משפט הקלט במרחב וקטורי, והמפענח שולח את המשפט המתורגם לממשק.

סיכום

השילוב של NLP, NMT, רשתות עצביות ומנגנוני למידה עמוקה מביא לשיפורים משמעותיים בזיהוי ותרגום טקסט ודיבור. גם עם כל ההתקדמות בתחום זה, מתורגמנים ועורכים אנושיים נדרשים לשמור על האיזון. לעסקים וחברות המעוניינים לקבל מערכת פרשנות משלהם, צרו קשר עם Shaip לקבלת פתרונות מותאמים אישית מבוססי בינה מלאכותית לשיחות עם NLP ותרגום מכונה.

שתף חברתי