Słownik pojęć

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Czym jest Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?

Przetwarzanie języka naturalnego to dziedzina AI, która umożliwia komputerom analizowanie, rozumienie i generowanie ludzkiego języka w tekście lub mowie. Obejmuje zadania takie jak tłumaczenie, klasyfikacja, streszczanie, analiza sentymentu i odpowiadanie na pytania. Dawniej dominowały reguły i metody statystyczne; dziś dziedzinę kształtują duże modele językowe.

Jak pomaga KI.ordo

Agenci KI.ordo korzystają z modeli Claude, aby rozumieć zapytania w języku naturalnym i odpowiadać na nie na podstawie zapisanej wiedzy.

Dowiedz się więcej

Tematy

NLP
Język
Podstawy

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

Rozumienie języka naturalnego to część przetwarzania języka, która uchwyca znaczenie wypowiedzi: jaka intencja za nią stoi, jakie osoby, miejsca lub daty są wymienione i jaki jest jej ton. Razem z generowaniem języka naturalnego (NLG) NLU tworzy jedną z dwóch stron NLP. Przykładem jest system obsługi klienta, który rozpoznaje zdanie „Moja paczka wciąż nie dotarła” jako zapytanie o dostawę.

NLP
Rozpoznawanie intencji
+1

Generowanie języka naturalnego (NLG)

Generowanie języka naturalnego (NLG) to obszar przetwarzania języka, który tworzy zrozumiały tekst na podstawie danych, haseł lub innych danych wejściowych. Wcześniejsze systemy NLG opierały się na szablonach i regułach; dziś większość korzysta z dużych modeli językowych. Typowe zastosowania to raporty pogodowe i giełdowe, opisy produktów, podsumowania wskaźników i odpowiedzi chatbotów. Ważne jest, aby liczby i fakty z danych wejściowych były przenoszone poprawnie i bez zmian.

przetwarzanie języka
generowanie tekstu
+1

Szablon

Duży model językowy (LLM)

Duży model językowy (LLM) to sieć neuronowa wytrenowana na bardzo dużych ilościach tekstu, dzięki czemu potrafi rozumieć i generować język. Działa, obliczając krok po kroku najbardziej prawdopodobny kolejny token. LLM-y piszą, streszczają, tłumaczą, odpowiadają na pytania i generują kod; znane przykłady to Claude, GPT, Gemini i Llama. Bez dostępu do aktualnych źródeł wiedzą tylko to, co znajdowało się w ich danych treningowych.

modele językowe
generatywna AI
+1

NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) to otwartoźródłowa biblioteka Pythona do przetwarzania języka naturalnego, stworzona na Uniwersytecie Pensylwanii na początku lat 2000. Udostępnia narzędzia do tokenizacji, stemmingu, oznaczania części mowy i prostej klasyfikacji oraz dostęp do licznych korpusów tekstowych. NLTK jest używana głównie w nauczaniu i badaniach; aplikacje produkcyjne często korzystają z bibliotek takich jak spaCy lub z modeli typu transformer.

Python
przetwarzanie języka
+1