{"id":943,"date":"2020-02-19T11:52:20","date_gmt":"2020-02-19T11:52:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/?p=943"},"modified":"2020-02-19T11:52:20","modified_gmt":"2020-02-19T11:52:20","slug":"nlp-and-lsi-for-text-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/science\/artificial-intelligence\/nlp-and-lsi-for-text-analysis\/","title":{"rendered":"Term\u00e9szetes nyelvi feldolgoz\u00e1s (TLN) \u00e9s latens szemantikus indexel\u00e9s (ISL) a sz\u00f6vegelemz\u00e9shez"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\">Term\u00e9szetes nyelvek feldolgoz\u00e1sa (NLP) \u00e9s latens szemantikus indexel\u00e9s (LSI) sz\u00f6vegelemz\u00e9shez<\/h2>\n\n<p>Az NLP \u00e9s az LSI olyan hat\u00e9kony technik\u00e1k, amelyek lehet\u0151v\u00e9 teszik a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek sz\u00e1m\u00e1ra, hogy meg\u00e9rts\u00e9k \u00e9s feldolgozz\u00e1k az emberi nyelvet. Az NLP g\u00e9pi tanul\u00e1st \u00e9s nyelv\u00e9szeti elemz\u00e9st haszn\u00e1l, hogy jelent\u00e9st vonjon ki a sz\u00f6vegb\u0151l, m\u00edg az LSI seg\u00edt azonos\u00edtani a dokumentumokban rejl\u0151 kapcsolatokat \u00e9s mint\u00e1zatokat.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">NLP: A sz\u00f6veg jelent\u00e9s\u00e9nek felt\u00e1r\u00e1sa<\/h3>\n\n<p>Az NLP lehet\u0151v\u00e9 teszi a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek sz\u00e1m\u00e1ra, hogy \u00fagy \u00e9rts\u00e9k az emberi nyelvet, ahogyan az emberek. A sz\u00f6veg \u00f6sszetev\u0151ire bont\u00e1s\u00e1val az NLP algoritmusok elemezhetik a szintaxist, a nyelvtant \u00e9s a szemantikus jelent\u00e9st. Ez lehet\u0151v\u00e9 teszi sz\u00e1mukra, hogy kinyerj\u00e9k a kulcsfontoss\u00e1g\u00fa inform\u00e1ci\u00f3kat, azonos\u00edts\u00e1k a hangulatokat, s\u0151t m\u00e9g emberi besz\u00e9dhez hasonl\u00f3 sz\u00f6veget is tudnak gener\u00e1lni.<\/p>\n\n<p>Az NLP sz\u00e1mos ter\u00fcleten tal\u00e1l alkalmaz\u00e1st:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Dokumentumkateg\u00f3ria:<\/strong> Dokumentumok kategoriz\u00e1l\u00e1sa tartalmuk alapj\u00e1n<\/li>\n<li><strong>T\u00e9makifejt\u00e9s:<\/strong> F\u0151 t\u00e9m\u00e1k azonos\u00edt\u00e1sa dokumentumok gy\u0171jtem\u00e9ny\u00e9ben<\/li>\n<li><strong>Besz\u00e9dfelismer\u00e9s:<\/strong> Kimondott szavak \u00e1t\u00edr\u00e1sa sz\u00f6vegg\u00e9<\/li>\n<li><strong>G\u00e9pi ford\u00edt\u00e1s:<\/strong> Sz\u00f6veg \u00e1talak\u00edt\u00e1sa egyik nyelvr\u0151l m\u00e1sikra<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">LSI: Rejtett kapcsolatok felt\u00e1r\u00e1sa<\/h3>\n\n<p>Az LSI kieg\u00e9sz\u00edti az NLP-t az\u00e1ltal, hogy felt\u00e1rja a sz\u00f6vegben rejl\u0151 kapcsolatokat \u00e9s mint\u00e1zatokat. Matematikailag reprezent\u00e1lja a dokumentumokat, r\u00f6gz\u00edtve azok szemantikai hasonl\u00f3s\u00e1g\u00e1t. Ez lehet\u0151v\u00e9 teszi az LSI sz\u00e1m\u00e1ra, hogy:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Keres\u00e9si eredm\u00e9nyek jav\u00edt\u00e1sa:<\/strong> Relev\u00e1ns dokumentumok azonos\u00edt\u00e1sa, m\u00e9g akkor is, ha nem tartalmazz\u00e1k a pontos keres\u00e9si kifejez\u00e9seket<\/li>\n<li><strong>Plagiz\u00e1l\u00e1s \u00e9szlel\u00e9se:<\/strong> Hasonl\u00f3 tartalm\u00fa dokumentumok azonos\u00edt\u00e1sa<\/li>\n<li><strong>Kulcsfogalmak kinyer\u00e9se:<\/strong> Dokumentumok l\u00e9nyeg\u00e9nek lep\u00e1rl\u00e1sa haszn\u00e1lhat\u00f3 betekint\u00e9sekk\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">NLP \u00e9s LSI a gyakorlatban<\/h3>\n\n<p>Az NLP-t \u00e9s az LSI-t gyakran egy\u00fctt haszn\u00e1lj\u00e1k a sz\u00f6vegelemz\u00e9si k\u00e9pess\u00e9gek fokoz\u00e1s\u00e1ra. P\u00e9ld\u00e1ul:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Hangulatelemz\u00e9s:<\/strong> Az NLP kinyerheti a hangulatokat a sz\u00f6vegb\u0151l, m\u00edg az LSI csoportos\u00edthatja a hasonl\u00f3 hangulatokat<\/li>\n<li><strong>Dokumentum-\u00f6sszefoglal\u00e1s:<\/strong> Az NLP azonos\u00edthatja a kulcsfontoss\u00e1g\u00fa mondatokat, m\u00edg az LSI biztos\u00edthatja, hogy az \u00f6sszefoglal\u00f3 megragadja az \u00e1ltal\u00e1nos jelent\u00e9st<\/li>\n<li><strong>Sz\u00f6vegoszt\u00e1lyoz\u00e1s:<\/strong> Az NLP elemezheti a sz\u00f6vegtartalmat, m\u00edg az LSI azonos\u00edthatja a legrelev\u00e1nsabb kateg\u00f3ri\u00e1t<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bev\u00e1lt gyakorlatok NLP-hez \u00e9s LSI-hez<\/h3>\n\n<p>Az NLP \u00e9s az LSI teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9nek optimaliz\u00e1l\u00e1sa \u00e9rdek\u00e9ben:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Haszn\u00e1lj j\u00f3 min\u0151s\u00e9g\u0171 adatokat:<\/strong> K\u00e9pezd ki az NLP-modelleket nagym\u00e9ret\u0171 \u00e9s v\u00e1ltozatos adatk\u00f6nyvt\u00e1rakkal<\/li>\n<li><strong>V\u00e1lassz megfelel\u0151 algoritmusokat:<\/strong> V\u00e1lassz az adott felhaszn\u00e1l\u00e1si eseteddel megegyez\u0151 NLP- \u00e9s LSI-algoritmusokat<\/li>\n<li><strong>Hangold gondosan a param\u00e9tereket:<\/strong> \u00c1ll\u00edtsd be az algoritmus param\u00e9tereit az optim\u00e1lis pontoss\u00e1g el\u00e9r\u00e9s\u00e9hez<\/li>\n<li><strong>\u00c9rt\u00e9kelj rendszeresen:<\/strong> Figyeld az NLP- \u00e9s LSI-modelleidenk teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9t, hogy biztos\u00edtsd a folyamatos fejleszt\u00e9st<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">K\u00f6vetkeztet\u00e9s<\/h3>\n\n<p>Az NLP \u00e9s az LSI alapvet\u0151 technik\u00e1k a sz\u00f6veges adatok erej\u00e9nek felszabad\u00edt\u00e1s\u00e1hoz. A sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek sz\u00e1m\u00e1ra lehet\u0151v\u00e9 t\u00e9ve az emberi nyelv meg\u00e9rt\u00e9s\u00e9t \u00e9s feldolgoz\u00e1s\u00e1t, ezek a technol\u00f3gi\u00e1k forradalmas\u00edtj\u00e1k a keres\u00e9s, a dokumentumelemz\u00e9s \u00e9s a g\u00e9pi tanul\u00e1s ter\u00fcleteit. Ahogy az NLP \u00e9s az LSI tov\u00e1bbra is fejl\u0151dik, m\u00e9g t\u00f6bb \u00e1talak\u00edt\u00f3 alkalmaz\u00e1s v\u00e1rhat\u00f3 az elk\u00f6vetkez\u0151 \u00e9vekben.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Term\u00e9szetes nyelvek feldolgoz\u00e1sa (NLP) \u00e9s latens szemantikus indexel\u00e9s (LSI) sz\u00f6vegelemz\u00e9shez Az NLP \u00e9s az LSI olyan hat\u00e9kony technik\u00e1k, amelyek lehet\u0151v\u00e9 teszik a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek sz\u00e1m\u00e1ra, hogy meg\u00e9rts\u00e9k \u00e9s feldolgozz\u00e1k az emberi&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2224],"tags":[2223,2221,2220,1259,2222],"class_list":["post-943","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-artificial-intelligence","tag-latent-semantic-indexing","tag-lsi","tag-nlp","tag-natural-language-processing","tag-text-analysis"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/943","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=943"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/943\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":944,"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/943\/revisions\/944"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=943"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=943"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lifescienceart.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=943"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}