• Sozma-soz tanishuv (Speech Recognition)
  • Sozlar orasidagi manolar (Word Embeddings)
  • Til-modelli (Language Models)
  • Soz-manoni korxona boyicha tahlil qilish (Sentiment Analysis)
  • Mavzu: Tabiiy tilni qayta ishlash




    Download 18,89 Kb.
    Sana30.11.2023
    Hajmi18,89 Kb.
    #108115
    Bog'liq
    Tabiiy tilni qayta ishlash


    Mavzu: Tabiiy tilni qayta ishlash
    NLP (Natural Language Processing) - bu odamning og'zaki va yozma nutqini tanib olish, generatsiyalash va qayta ishlashga bag'ishlangan mashina o'rganish yo'nalishi. Sun'iy intellekt va tilshunoslik fanlari kesishmasida joylashgan.

    NLP tabiiy tilni qayta ishlash

    Tabiiy tillarni qayta ishlash (Natural Language Processing, NLP) texnologiyalari, kompyuterlarga odamlarning tabiiy tillaridagi ma'noni tushuntirish, tushunish va uni boshqa texnologiyalar bilan integratsiyalash imkonini beradi. Bu so'zma-so'z muhokama qilish, matn tahlili, til-modelli qurish va boshqa tarmoqlarda amalga oshiriladi.
    Tabiiy tilni qayta ishlovchi texnologiyalarning bir qismi quyidagilarni o'z ichiga oladi:


    1. So'zma-so'z tanishuv (Speech Recognition): Bu texnologiya, so'zni kompyuterlarga tushuntirish uchun foniya ma'lumotlarni o'qib olishni o'z ichiga oladi. Bu, oralarning matn shaklida ifodalanganini aniqlashda va avtomatlashtirilgan tizimlarni boshqarishda ishlatiladi.

    2. Matn tahlili (Text Analysis): Bu texnologiya matnlar bilan ishlaydi va ularni ma'noni tushuntiradi. Matn tahlili, so'zlar, jumlalar, tavsilotlar va ko'p narsalarni tahlil qilish orqali amalga oshiriladi.

    3. So'zlar orasidagi ma'nolar (Word Embeddings): Bu metodda so'zlar raqamli vektorlar (vector) sifatida ifodalangan va ular orasidagi bog'lanishlarni o'rganish uchun ishlatiladi. Ushbu vektorlar, so'zlar orasidagi ma'nolarni ifodalaydi va so'zlar arasidagi bog'lanishlarni belgilashda foydalaniladi.

    4. Til-modelli (Language Models): Til-modellari, odam tilidagi so'z va jumlalarni tushuntirishda yordam beradi. GPT (Generative Pre-trained Transformer) kabi modellalar, ko'pgina NLP vazifalarini bajarishda yaxshi natijalarni ko'rsatadi.

    5. O'rganish (Machine Translation): Bu texnologiya, bir tilni boshqa tilga o'tkazishda yordam beradi. Masalan, ingliz tilidagi matnni o'zbek tiliga o'tkazib berish.

    6. So'z-ma'noni korxona bo'yicha tahlil qilish (Sentiment Analysis): Bu texnologiya, matnlardagi izohlar yoki fikrlarni tahlil qilib, ulardagi hissiyotlarni aniqlashda ishlatiladi.

    7. Til-g'oyalar (Chatbots): Chatbotlar, foydalanuvchilar bilan o'zaro muloqot olishda yordam beradigan NLP texnologiyalardan foydalanadi.

    Tabiiy tillarni qayta ishlovchi texnologiyalar, yuridik sohada, tibbiyotda, ma'muriy sohada va boshqa sohalarida muhim vazifalarni bajarishda keng qo'llaniladi.

    import nltk


    from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

    # Download NLTK data (if not already downloaded)


    nltk.download('vader_lexicon')

    # Sample text for sentiment analysis


    #text = "NLTK is a fantastic library for natural language processing. I love using it!"
    text = "Hello. I come here, because I love my work."

    # Initialize the VADER sentiment intensity analyzer


    sid = SentimentIntensityAnalyzer()

    # Get the sentiment scores


    sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)

    # Print the sentiment scores


    print("Text: ", text)
    print("Sentiment Scores: ", sentiment_scores)

    # Determine sentiment based on the compound score


    if sentiment_scores['compound'] >= 0.05:
    sentiment = 'Positive'
    elif sentiment_scores['compound'] <= -0.05:
    sentiment = 'Negative'
    else:
    sentiment = 'Neutral'

    # Print the overall sentiment


    print("Overall Sentiment: ", sentiment)

    import nltk


    from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk

    # Download NLTK data (if not already downloaded)


    nltk.download('maxent_ne_chunker')
    nltk.download('words')

    # Sample text for named entity recognition


    text = "Apple Inc. is planning to open a new store in New York City."

    # Tokenize the text


    tokens = word_tokenize(text)

    # Perform part-of-speech tagging


    pos_tags = pos_tag(tokens)

    # Perform named entity recognition


    named_entities = ne_chunk(pos_tags)

    # Print the results


    print("Original Text: ", text)
    print("\nNamed Entities: ", named_entities

    from gtts import gTTS


    import os

    # Text to be converted to speech


    #text = "Hello, how are you? I hope you find this text-to-speech example helpful."
    text = "Hello. My name is Mumtozali, from Namangan, Uzbekistan"

    # Language in which you want to convert


    language = 'en'

    # Passing the text and language to the engine


    tts = gTTS(text=text, lang=language, slow=False)

    # Saving the converted audio in a file


    tts.save("output.mp3")

    # Playing the converted file


    os.system("start output.mp3") # This command might be different on different operating systems
    Download 18,89 Kb.




    Download 18,89 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Mavzu: Tabiiy tilni qayta ishlash

    Download 18,89 Kb.