Обробка Природної Мови
Інтерактивна симуляція токенізації, лематизації, аналізу сентиментів та інших NLP технік
Інтерактивна Симуляція
Керування
Результати
Як працює обробка природної мови?
🔤 Токенізація
Процес розбиття тексту на окремі слова, фрази або символи (токени). Це перший крок у більшості NLP задач.
"Штучний інтелект" → ["Штучний", "інтелект"]
"machine learning" → ["machine", "learning"]
📝 Лематизація
Приведення слів до їх базової форми (леми). Допомагає зменшити розмір словника та покращити аналіз тексту.
"навчаються" → "навчатися"
"running" → "run"
"красиві" → "красивий"
🎭 Аналіз сентиментів
1. Позитивний
Визначення позитивних емоцій та ставлення в тексті. Використовується для аналізу відгуків та соціальних мереж.
2. Негативний
Виявлення негативних емоцій та критики. Важливо для моніторингу репутації та управління кризами.
3. Нейтральний
Об'єктивна інформація без емоційного забарвлення. Часто використовується в новинах та документації.
🏷️ Частини мови та сутності
Part-of-Speech Tagging
Визначення граматичної ролі кожного слова: іменник, дієслово, прикметник тощо
Named Entity Recognition
Виявлення іменованих сутностей: імена людей, назви компаній, географічні об'єкти
Dependency Parsing
Аналіз синтаксичних зв'язків між словами у реченні