다음은 위에서 설명한 NLP 사용의 몇 가지 실제 예입니다. 이러한 예 중 일부는 제품 이나 서비스를 개선 하기 위해 기술을 사용 하는 회사, 그리고 일부는 기업에 이 기술에 액세스할 수 있도록 실제 소프트웨어 공급자. 정부 기관은 비정형으로 가득차 있으며 데이터를 해석하기가 어렵습니다. 정책 분석 및 의사 결정을 위한 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 인공 지능의 한 형태인 자연어 처리를 사용할 수 있습니다. NLP는 1950년대에 연구자와 언어학 전문가들이 언어 번역을 자동화하기 위한 기계를 개발하기 시작했을 때 널리 인정을 받았습니다.4 1990년대에 역사가 샤론 블록은 NLP의 한 면인 주제 모델링을 사용하여 정량화를 수행했습니다. 18세기 미국의 가장 저명한 신문 중 하나인 펜실베니아 관보의 분석.5 차이점을 알게 된 후 NLTK 도구를 사용하여 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 텍스트 분석. 많은 조직에서 자연어 처리를 활용하여 텍스트 문제에 접근하고 지식 관리 및 빅 데이터 분석과 같은 활동을 개선합니다. 언어의 형태학적, 문법, 구문적 및 의미적 분석을 통해 다양한 유형의 핵심 요소(주제, 위치, 사람, 회사, 날짜 등)를 식별하고 추출할 수 있으며, 태그 및 가장 정확한 방법으로 콘텐츠를 분류할 수 있습니다. 그러나 영어로도 이 문제는 약어에 대한 전체 정지 문자를 사용하기 때문에 간단하지 않습니다. 일반 텍스트를 처리할 때 마침표가 포함된 약어 표는 문장 경계가 잘못 할당되는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대부분의 경우 라이브러리를 사용하여 작업을 수행하므로 지금은 세부 사항에 대해 너무 걱정하지 마십시오.

인공 지능(AI)이 할 수 있는 가장 도전적이고 혁신적인 일 중 하나는 인간의 언어를 말하고, 쓰고, 듣고, 이해하는 것입니다. 자연어 처리(NLP)는 정보를 기반으로 의사 결정을 내리기 위해 인간의 언어에서 의미를 추출하는 AI의 한 형태입니다.

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