Bagaimana untuk mencipta Sistem Pemahaman Bahasa Semulajadi Peringkat Manusia (NLU).-Tutorial Python-php.cn

How to create a Human-Level Natural Language Understanding (NLU) System

Skop: Mencipta sistem NLU yang memahami dan memproses sepenuhnya bahasa manusia dalam pelbagai konteks, daripada perbualan hingga ke sastera.

Cabaran:

Bahasa semula jadi sangat samar-samar, jadi mencipta model yang menyelesaikan makna dalam konteks adalah rumit.
Membangunkan model untuk berbilang bahasa dan dialek.
Memastikan sistem memahami nuansa budaya, ungkapan idiomatik dan emosi.
Latihan tentang set data besar-besaran dan memastikan ketepatan yang tinggi.

Untuk mencipta sistem Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU) yang memahami dan memproses sepenuhnya bahasa manusia merentas konteks, proses reka bentuk perlu menangani kedua-dua cabaran teori dan praktikal bahasa, konteks dan pengkomputeran. Berikut adalah proses berfikir yang boleh membimbing pembangunan sistem sedemikian:

1. Memahami Masalah: Skop dan Keperluan

Tentukan Objektif: Pecahkan maksud "pemahaman" dalam pelbagai konteks. Adakah sistem perlu memahami perbualan, kesusasteraan, teks undang-undang, dsb.?
Kenal pasti Kes Penggunaan: Tentukan tempat NLU akan digunakan (cth., ejen perbualan, analisis kandungan atau pembuatan keputusan berasaskan teks).
Tetapkan Kekangan: Tentukan sumber yang tersedia, tahap ketepatan yang diperlukan dan pertukaran yang boleh diterima (contohnya kelajuan lwn. ketepatan).

2. Pengumpulan Data: Membina Pangkalan Pengetahuan
Korpora Berbilang Bahasa dan Berbilang Domain: Kumpulkan sejumlah besar teks daripada berbilang bahasa dan pelbagai domain seperti kesusasteraan, penulisan teknikal, dokumen undang-undang, teks tidak rasmi (cth., tweet) dan transkrip perbualan.
Data Kontekstual: Bahasa difahami mengikut konteks. Kumpulkan meta-data seperti latar belakang penceramah, tempoh masa, penanda budaya, sentimen dan nada.
Anotasi: Anotasi set data secara manual dengan maklumat sintaksis, semantik dan pragmatik untuk melatih sistem tentang kekaburan, simpulan bahasa dan konteks.

3. Membangunkan Rangka Kerja Teori
Model Bahasa Kontekstual: Manfaatkan model pengubah seperti GPT, BERT atau model khusus seperti mBERT (BERT berbilang bahasa) untuk mengendalikan pembenaman perkataan khusus konteks. Menggabungkan rangkaian memori atau kebergantungan jangka panjang supaya sistem dapat mengingati perbualan sebelumnya atau bahagian awal teks.
Pemodelan Bahasa dan Budaya: Pemindahan Pembelajaran: Gunakan pembelajaran pemindahan untuk menggunakan model yang dilatih pada satu bahasa atau konteks kepada yang lain. Contohnya, model yang dilatih tentang kesusasteraan Inggeris boleh membantu memahami struktur kesusasteraan Perancis dengan penalaan halus yang betul.
Pembenaman Merentas Bahasa: Gunakan model yang memetakan perkataan dan frasa ke dalam ruang semantik yang dikongsi, membolehkan sistem mengendalikan berbilang bahasa sekaligus.
Sensitiviti Budaya dan Emosi: Cipta submodel atau lapisan perhatian khusus untuk mengesan rujukan budaya, emosi dan sentimen daripada kawasan atau konteks tertentu.

4. Menangani Kekaburan dan Kefahaman Pragmatik

Mekanisme Nyahkekaburan: Pembelajaran Terselia: Latih model pada ayat samar-samar (cth., "bank" bermaksud institusi kewangan lwn. tebing sungai) dan berikan resolusi beranotasi.
Penyelesaian Kontekstual: Gunakan mekanisme perhatian untuk memberi lebih berat kepada konteks perbualan atau teks terkini apabila mentafsir perkataan yang tidak jelas.
Perbuatan Pragmatik dan Pertuturan: Bina rangka kerja untuk pemahaman pragmatik (iaitu, bukan hanya apa yang dikatakan tetapi apa yang dimaksudkan). Lakon pertuturan, seperti janji, permintaan atau soalan, boleh dimodelkan menggunakan pembelajaran pengukuhan untuk lebih memahami niat.

5. Berurusan dengan Idiom dan Ungkapan Kompleks
Pengecaman Idiom: Kumpul ungkapan idiomatik daripada pelbagai bahasa dan budaya. Latih model untuk mengenali simpulan bahasa bukan sebagai frasa gubahan tetapi sebagai keseluruhan entiti dengan makna tertentu. Gunakan teknik padanan corak untuk mengenal pasti penggunaan idiomatik dalam masa nyata.
Pengesanan Metafora dan Humor: Buat sub-rangkaian yang dilatih tentang metafora dan jenaka. Gunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengesan bahasa bukan literal dan tetapkan tafsiran alternatif.

6. Mengendalikan Set Data Besar dan Latihan Model
Pembesaran Data: Manfaatkan teknik seperti terjemahan belakang (menterjemah data ke bahasa lain dan belakang) atau parafrasa untuk meningkatkan saiz dan kepelbagaian set data.
Pembelajaran Berbilang Tugas: Latih model tentang tugasan yang berkaitan (seperti analisis sentimen, pengecaman entiti bernama dan jawapan soalan) untuk membantu sistem membuat generalisasi dengan lebih baik merentas pelbagai konteks.
Kecekapan dan Kebolehskalaan: Gunakan pengkomputeran teragih dan perkakasan khusus (GPU, TPU) untuk latihan berskala besar. Manfaatkan pemangkasan, kuantisasi dan penyulingan model untuk mengurangkan saiz model sambil mengekalkan prestasi.

7. Menggabungkan Pengetahuan Luaran
Graf Pengetahuan: Sepadukan pangkalan pengetahuan luaran seperti Wikipedia, WordNet atau pangkalan data tersuai untuk menyediakan model dengan konteks dunia sebenar.
Penaakulan Commonsense: Gunakan model seperti COMET (Transformers Commonsense) untuk menyepadukan penaakulan tentang sebab-akibat, peristiwa harian dan pengetahuan am.

8. Penyesuaian Kontekstual Dunia Sebenar
Penalaan Halus dan Pembelajaran Berterusan: Laksanakan teknik untuk pembelajaran berterusan supaya model boleh berkembang mengikut masa dan menyesuaikan diri dengan bahasa baharu, perubahan budaya dan ekspresi linguistik yang berkembang. Perhalusi model pada data khusus pengguna atau khusus wilayah untuk menjadikan sistem lebih sedar budaya dan relevan dari segi konteks.
Pembelajaran Sifar Pukulan dan Sedikit Pukulan: Kembangkan keupayaan pembelajaran pukulan sifar, membolehkan sistem membuat tekaan terpelajar tentang tugasan atau bahasa yang belum dilatih secara eksplisit. Pembelajaran beberapa pukulan boleh digunakan untuk menyesuaikan diri dengan pantas kepada dialek, simpulan bahasa atau nuansa budaya baharu dengan data latihan baharu yang minimum.

9. Penilaian dan Lelaran
Metrik Ketepatan Merentas Bahasa: Buat penanda aras yang menguji keupayaan sistem untuk mengendalikan berbilang bahasa dan dialek, termasuk kes tepi (simpulan bahasa, frasa jarang, penggunaan bahasa yang tidak jelas).
Analisis Ralat: Jejak dan analisis ralat yang berkaitan dengan kesamaran, salah klasifikasi sentimen, salah tafsir idiomatik dan kehilangan konteks secara sistematik. Sentiasa memperhalusi model untuk meningkatkan pemahaman.
Sistem Human-in-the-Loop: Sertakan mekanisme untuk manusia campur tangan apabila sistem menghadapi teks yang sukar untuk ditafsir atau apabila ia gagal. Maklum balas ini akan membimbing penambahbaikan berulang.

10. Pertimbangan Etika dan Mitigasi Kecondongan
Pengesanan Bias: Sentiasa semak berat sebelah yang berkaitan dengan isu jantina, kaum dan budaya. Bias dalam data boleh mengakibatkan tafsiran NLU yang serong.
Penggunaan Bahasa Beretika: Pastikan sistem boleh mengenal pasti dan menangani topik sensitif dari segi etika, seperti ucapan benci atau maklumat salah.
Kebolehjelasan: Menggabungkan model yang menawarkan pembuatan keputusan yang telus untuk memastikan alasan NLU dapat dijelaskan dan diperbetulkan jika perlu.

11. Deployment dan Penyelenggaraan Berterusan
Integrasi: Sepadukan NLU dengan lancar ke dalam pelbagai aplikasi (chatbots, alat analisis kandungan, enjin analisis sentimen).
Pemantauan: Laksanakan alat pemantauan untuk mengukur prestasi sistem dari semasa ke semasa dan dalam persekitaran linguistik baharu.
Input Data Berterusan: Sediakan gelung maklum balas di mana sistem boleh belajar daripada interaksi di alam liar dan meningkatkan pemahamannya melalui pembelajaran aktif.

Proses langkah demi langkah ini ialah pendekatan berulang dan berkembang yang mengimbangi teori linguistik, kuasa pengiraan dan kekangan praktikal. Membina sistem berskala ini memerlukan kerjasama yang meluas merentas linguistik, pembelajaran mesin dan infrastruktur pengiraan.

Mencipta sistem Natural Language Understanding (NLU) lengkap yang berfungsi mengikut cara yang diterangkan memerlukan beribu-ribu baris kod dan seni bina yang kompleks. Walau bagaimanapun, saya boleh memberi anda rangka kerja yang dipermudahkan untuk membina sistem NLU asas dalam Python yang menggabungkan beberapa elemen utama. Untuk ini, kami akan memecahkannya kepada komponen yang lebih kecil yang boleh dikembangkan dari semasa ke semasa.

Berikut ialah struktur kod asas menggunakan pembelajaran mesin popular dan perpustakaan NLP seperti transformer, spaCy dan nltk. Ini akan menyediakan asas untuk sistem yang lebih besar.

1. Memasang Ketergantungan

Pertama, anda perlu memasang beberapa kebergantungan:

pip install transformers torch spacy nltk
python -m spacy download en_core_web_sm

Salin selepas log masuk

2. Struktur Asas Sistem NLU

Kita akan mulakan dengan:

Memuatkan Model Pra-latihan untuk pemahaman bahasa (mis., BERT).
Analisis Kontekstual menggunakan spaCy dan nltk untuk menghuraikan ayat.
Analisis Sentimen sebagai contoh tugasan.

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import spacy
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# Load pre-trained models
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Load spaCy for NLP
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# NLTK for sentiment analysis
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# Function to analyze text with BERT
def analyze_text_with_bert(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    return predictions

# Function for syntactic analysis using spaCy
def syntactic_analysis(text):
    doc = nlp(text)
    for token in doc:
        print(f'{token.text}: {token.dep_} ({token.head.text})')

# Function for sentiment analysis using NLTK
def sentiment_analysis(text):
    sentiment_scores = sia.polarity_scores(text)
    print(f"Sentiment: {sentiment_scores}")

# Basic function to combine different analyses
def nlu_system(text):
    print(f"Analyzing: {text}\n")

    # Syntactic Analysis
    print("Syntactic Analysis (spaCy):")
    syntactic_analysis(text)

    # Sentiment Analysis
    print("\nSentiment Analysis (NLTK):")
    sentiment_analysis(text)

    # BERT Analysis (classification)
    print("\nBERT-based Text Analysis:")
    predictions = analyze_text_with_bert(text)
    print(f"Predictions: {predictions}")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    sample_text = "The movie was fantastic, but the ending was a bit disappointing."
    nlu_system(sample_text)

Salin selepas log masuk

3. Penjelasan Kod

Komponen:

Analisis berasaskan BERT:
- Fungsi analyze_text_with_bert menggunakan model BERT terlatih untuk klasifikasi jujukan (cth., analisis sentimen, menjawab soalan atau klasifikasi teks umum).
- Ia menandakan teks input dan menggunakan model BERT untuk menganalisisnya, mengembalikan ramalan output.
Analisis Sintaksis dengan spaCy:
- Fungsi syntactic_analysis menggunakan spaCy untuk menghuraikan teks input dan menyediakan pepohon kebergantungan, mengenal pasti perhubungan sintaksis antara perkataan (subjek, objek, kata kerja, dll.).
Analisis Sentimen dengan NLTK:
- Fungsi sentimen_analisis menggunakan model VADER NLTK untuk analisis sentimen asas (positif, negatif, neutral).
Sistem NLU:
- Fungsi nlu_system menggabungkan komponen ini dan mengeluarkan analisis untuk sekeping teks tertentu.

4. Meningkatkan Sistem

Untuk membina sistem seperti yang diterangkan dalam pertanyaan awal anda, anda perlu:

Kembangkan model BERT untuk mengendalikan pembelajaran berbilang tugas, seperti Pengecaman Entiti Dinamakan (NER), Menjawab Soalan dan Ringkasan Teks.
Perhalusi model pada set data khusus untuk mengendalikan teks khusus domain dan konteks berbilang bahasa.
Tambah Pragmatik: Laksanakan logik khusus untuk nuansa budaya dan ungkapan idiomatik. Ini mungkin melibatkan set data tersuai atau mekanisme perhatian khusus dalam model pengubah anda.
Sepadukan Graf Pengetahuan untuk menyediakan konteks dunia sebenar kepada sistem NLU. Ini boleh dilakukan dengan menambahkan fungsi perolehan pengetahuan daripada sumber luaran seperti Wikidata atau graf pengetahuan tersuai.
Pembelajaran Berterusan: Menggabungkan teknik pembelajaran pengukuhan untuk membolehkan sistem menyesuaikan diri dengan teks baharu semasa ia berinteraksi dengan pengguna.

Rangka kerja asas ini menyediakan tulang belakang untuk tugas NLU yang lebih besar dan lebih kompleks, dan anda boleh mengembangkannya dengan melaksanakan model yang lebih khusus, mengendalikan bahasa tambahan dan memperkenalkan komponen seperti memori kontekstual atau sistem dialog.

NLU Lanjutan di Integrasi NLU Lanjutan

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mencipta Sistem Pemahaman Bahasa Semulajadi Peringkat Manusia (NLU).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!