자연어 처리 예제

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. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 자연어를 이해하는 데 사용되는 기술입니다. 업계 리더들이 신경망을 사용하여 학습을 전송하는 Amazon의 Alexa 사업부와 같은 자연어 처리에 대한 개선 을 지속적으로 실험하고 개발함에 따라 NLP가 비즈니스에 더 잘 영향을 미치고 더 많은 영향력을 행사할 것으로 예상할 수 있습니다. 매우 가까운 미래. • nltk.token: 단어 나 문장과 같은 텍스트의 개별 요소를 처리합니다. 이러한 종류의 과제에 대응하기 위해 국방부 의 국방 고급 연구 프로젝트 기관 (DARPA)은 최근 인공 지능의 한 형태인 자연어 처리 (NLP)를 사용하는 텍스트의 심층 탐사 및 필터링 (DEFT) 프로그램을 만들었습니다. 자동으로 관련 정보를 추출하고 분석가가 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있도록 도와주었습니다.2 지난 몇 년 동안 인공 지능에 대한 지속적인 대화와 인공 지능이 우리의 삶을 어떻게 변화시킬 지, 그리고 우리가 비즈니스를 수행하는 방식에 대한 지속적인 대화가 있었습니다. 따라서 최신 기술 동향을 따라왔다면 인공 지능이 가장 파괴적인 기술이 될 가능성이 있다는 것을 알고 있습니다. 오늘, 우리는 간단한 질문이나 작업으로 우리를 돕기 위해 시리 또는 구글이나 마이크로 소프트 코타나를 요청할 수 있습니다, 하지만 실제 잠재력의 대부분은 아직 미개발. 왜 언어를 포함.

컴퓨터 언어학이든 텍스트 마이닝이든 일상적인 언어를 처리하고 음성 텍스트 또는 음성을 구조화 된 데이터로 전환하는 것과 동일합니다. 그 의미에 대한 언어를 분석 할 수있는 것은 복잡한 작업입니다. 언어를 언어 이외의 언어로 취급하는 기술(예: 패턴 일치의 기호 시퀀스 또는 통계 방법론과 같이 키워드 및 공동 발생의 분포 및 빈도를 기반으로 하거나 얕은 언어 패턴에서도) (딥 러닝과 같은) 분석이 목표를 달성하는 데 는 먼 길인 것 같습니다. 언어에 대한 진정한 이해가 없는 NLP 알고리즘은 항상 언어 이해 능력이 제한됩니다. 자연어 처리는 이탈리아 예수회 사제이자 전산 언어학의 선구자인 로베르토 부사(Roberto Busa)가 13세기 가톨릭 사제이자 철학자인 성 토마스 아퀴나스의 전체 작품을 분석한 1940년대로 거슬러 올라갑니다.