多語言自然語言處理(NLP)，打破語言障礙！

多語言自然語言處理(NLP)，打破語言障礙！

自然語言處理打破了語言障礙，增強(qiáng)了人與機(jī)器之間的互動和交流。

自然語言處理(NLP)因其在各行業(yè)產(chǎn)生的大規(guī)模影響而引起了相當(dāng)大的關(guān)注。其催生了許多變革性的應(yīng)用，使計算機(jī)能夠理解自然語言或書面的人類語言。從Siri和Alexa等個人人工智能助手，到語音到文本和文本到語音轉(zhuǎn)換器等輔助工具，NLP應(yīng)用為改善人機(jī)交互鋪平了道路。其使用戶能夠用日常語言提出有關(guān)產(chǎn)品、服務(wù)的問題，或希望提出的任何其他問題。然而，世界上有7139種語言，其中聯(lián)合國承認(rèn)6種語言為官方語言。

這里的主要障礙是NLP的研究高度偏向英語，因為英語是全球?qū)W術(shù)和商業(yè)目的最廣泛首選和使用的語言。迫切需要多語言NLP來打破高資源語言和低資源語言之間的障礙。NLP還需要理解語言中的上下文單詞和歧義。為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員對多語言NLP表現(xiàn)出越來越大的興趣。簡單地說，多語言NLP是NLP的一種，其使用機(jī)器學(xué)習(xí)來理解不同語言的命令。

多語言NLP如何打破語言障礙

最近在構(gòu)建模型方面取得了進(jìn)展，這將有助于滿足不同語言的需求，幫助研究人員克服語言障礙的最大原因。

1、了解多種語言的搜索查詢

Google推出了BERT算法，強(qiáng)調(diào)了其對于理解查詢和內(nèi)容中的上下文語言的重要性。其用途是用于對話式搜索。BERT可以處理11種不同的自然語言任務(wù)，還有助于文本分類和下一句預(yù)測，并且可以自動掃描整篇文章，并對文章中提到的組織、地點(diǎn)和重要人物進(jìn)行分類，也稱為命名實體識別。

BERT是NLP機(jī)器學(xué)習(xí)的開源框架。其旨在幫助計算機(jī)理解和識別句子中模糊或隱藏的單詞和語言的上下文。其經(jīng)過下一句預(yù)測和掩碼語言建模(MLM)的預(yù)訓(xùn)練。多語言BERT是該模型的擴(kuò)展，并接受104種語言的訓(xùn)練。其用于回答問題、生成自動響應(yīng)以及摘要總結(jié)。

2、解釋低資源語言

AfriBERTa是一個基于Transformer的多語言應(yīng)用模型，經(jīng)過訓(xùn)練可以分析和理解11種非洲（資源匱乏）語言。其被用于文本分類和回答資源匱乏的非洲語言的問題。

3.多語言翻譯

Facebook推出的AI M2M-100（多對多）是第一個不依賴英語數(shù)據(jù)的多語言機(jī)器翻譯模型，其可以在100種語言中的任意切換進(jìn)行翻譯。其接受了2200種語言方向和以英語為中心的多語言模型的訓(xùn)練。在M2M出現(xiàn)之前，將數(shù)據(jù)從西班牙語翻譯成德語，需要對模型進(jìn)行西班牙語訓(xùn)練英語，英語再訓(xùn)練德語，要經(jīng)過大量英語訓(xùn)練。Facebook引入的新人工智能直接將西班牙語數(shù)據(jù)訓(xùn)練為德語數(shù)據(jù)，以提供增強(qiáng)的含義。

作為人工智能的一個關(guān)鍵分支，NLP使計算機(jī)能夠通過復(fù)制人類處理自然語言的能力來閱讀和響應(yīng)。從語法檢查到語音到文本識別，以及在搜索引擎上搜索信息，NLP已被證明在許多日常應(yīng)用中非常有用。在日益全球化的世界中，多語言NLP的應(yīng)用將產(chǎn)生越來越大的影響。

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