Помимо того, что обработка естественного языка является инструментом для улучшения взаимодействия человека и машины, она в настоящее время все чаще становится инструментом для преодоления языковых барьеров между людьми.
Обработка естественного языка (NLP) вызвала настоящий ажиотаж из-за масштабного воздействия, которое она оказывает на различные отрасли. Это породило множество преобразующих приложений, которые позволяют компьютерам понимать естественный разговорный или письменный человеческий язык. Приложения NLP - от персональных помощников с искусственным интеллектом, таких как Siri и Alexa, до специальных средств, таких как преобразование речи в текст и преобразования текста в речь, - проложили путь к улучшению взаимодействия человека и машины. Это позволяет пользователям задавать вопросы, касающиеся продуктов, услуг или любой другой вопрос, который они хотят задать на своем повседневном языке — при условии, что они делают это на английском языке. Однако в мире насчитывается 7139 языков, из которых ООН признает 6 языков официальными.
Основное препятствие здесь заключается в том, что исследования в области НЛП сильно смещены в сторону английского языка, поскольку это наиболее предпочтительный и используемый язык для академических и деловых целей во всем мире. Существует острая необходимость в многоязычном НЛП, чтобы разрушить барьер между языками с высоким и низким уровнем ресурсов. НЛП также необходимо понимать контекстуальные слова и двусмысленность в языках. Чтобы преодолеть эти проблемы, исследователи проявляют все больший интерес к многоязычному НЛП. Проще говоря; многоязычное НЛП - это разновидность НЛП, которая использует машинное обучение для понимания команд на разных языках.
Как Многоязычное НЛП может разрушить языковые барьеры
В последнее время были достигнуты успехи в построении моделей, которые помогут охватить широкий спектр языков, помогая исследователям преодолеть основные причины языковых барьеров.
How_Multilingual_NLP_Can_Break_Down_Language_Barriers.png
1. Понимание поисковых запросов на нескольких языках
Google внедрил свой алгоритм BERT, подчеркнув его важность для понимания контекстуального языка в запросах и контенте. Он используется для разговорного поиска. Обрабатывая 11 различных задач на естественном языке, BERT также помогает в классификации текста и прогнозировании следующего предложения и может автоматически сканировать целые статьи и классифицировать организации, места и важных людей, упомянутых в статье (также известное как распознавание именованных объектов).
BERT - это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом для НЛП. Он предназначен для того, чтобы помочь компьютерам понять и идентифицировать контекст двусмысленных или замаскированных слов и языков в предложении. Он предварительно обучен прогнозированию следующего предложения и моделированию маскированного языка (MLM). Многоязычный BERT является расширением этой модели и обучается на 104 языках. Он используется для ответов на вопросы, генерации автоматических ответов и для абстрактного обобщения.
2. Устный перевод на языки с низким уровнем ресурсов
AfriBERTa - это модель на основе трансформатора для многоязычных приложений, обученных анализировать и понимать 11 африканских языков (с низким уровнем ресурсов). Он используется для категоризации текста и ответов на вопросы на африканских языках с низким уровнем ресурсов.
3. Перевод между несколькими парами языков
Представленный Facebook, AI M2M-100 (Many to Many) является первой многоязычной моделью машинного перевода, которая не полагается на данные на английском языке и переводит между любой парой из 100 языков. Он обучается по 2200 языковым направлениям и многоязычным англо-ориентированным моделям. До M2M для перевода данных с испанского на немецкий требовалось, чтобы модели были обучены с испанского на английский и с английского на немецкий, поскольку данные были в значительной степени обучены английскому языку. Новый искусственный интеллект, представленный Facebook, напрямую переводит данные с испанского на немецкий, чтобы придать им более глубокий смысл.
Как ключевая ветвь искусственного интеллекта, НЛП позволяет компьютерам читать и отвечать, копируя человеческую способность обрабатывать естественный язык. Начиная с проверки грамматики и заканчивая преобразованием речи в текст и поиском информации в поисковых системах, НЛП доказало свою полезность во многих повседневных приложениях. Во все более глобализирующемся мире применение многоязычного НЛП с каждым днем будет оказывать все большее влияние.