NLP בשפה

ישנן טכניקות NLP שונות המשמשות בדרך כלל לעיבוד וניתוח נתוני שפה טבעית. להלן כמה מטכניקות ה-NLP הפופולריות ביותר:

טוקניזציה: טכניקה זו כוללת פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר הנקראות אסימונים, כגון מילים, ביטויים או משפטים.

תיוג חלקי דיבור (POS): תיוג POS כולל זיהוי ותיוג של כל מילה במשפט עם חלק הדיבור שלה, כגון שם עצם, פועל, שם תואר או תואר.

זיהוי ישויות בשם (NER): NER כולל זיהוי וחילוץ של ישויות בשם, כגון אנשים, ארגונים ומיקומים, מטקסט.

ניתוח סנטימנטים: טכניקה זו כוללת ניתוח הסנטימנט או הרגש המובעים בטקסט, כגון חיובי, שלילי או ניטרלי.

סיווג טקסט: סיווג טקסט כולל סיווג טקסט לקטגוריות מוגדרות מראש על סמך תוכנו, כגון מאמרי חדשות לספורט, בידור או פוליטיקה.

מודל שפה: מודל שפה כולל חיזוי ההסתברות של המילה הבאה ברצף של מילים על סמך המילים הקודמות.

דוגמנות נושאים: דוגמנות נושאים כוללת זיהוי הנושאים או הנושאים הבסיסיים באוסף של מסמכים או נתוני טקסט.

ניתוח תלות: ניתוח תלות כולל ניתוח המבנה התחבירי של משפט וזיהוי היחסים בין המילים.

אלו הן רק כמה מטכניקות NLP רבות המשמשות בעיבוד שפה טבעית. לכל טכניקה יש את החוזקות והחולשות שלה, ובחירת הטכניקה המתאימה תלויה במשימה הספציפית ובאופי נתוני השפה הטבעית המנותחים.