تشخیص کاراکتر نوری

تشخیص کاراکتر نوری

این یک فناوری است که متن را در یک تصویر دیجیتال تشخیص می دهد. معمولاً برای تشخیص متن در اسناد و تصاویر اسکن شده استفاده می شود
تحلیل متون و اشکال

تحلیل متون و اشکال

با استفاده از این فناوری می توان تمامی نوشته هایی که سیستم در ابتدا با آنها آموزش داده شده است را تحلیل و پردازش کند.

پردازش زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزهٔ گستردهٔ علوم رایانه، هوش مصنوعی، که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنا بر این پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. پس چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند. در این صورت، با استفاده از آن می‌توان به ترجمهٔ زبان‌ها پرداخت، از صفحات وب و بانک‌های اطلاعاتیِ نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسش‌ها استفاده کرد، یا با دستگاه‌ها، مثلاً برای مشورت گرفتن به گفت‌وگو پرداخت. این‌ها تنها مثال‌هایی از کاربردهای متنوع پردازش زبان‌های طبیعی هستند.

هدف اصلی در پردازش زبان طبیعی، ایجاد تئوری‌هایی محاسباتی از زبان، با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای موجود در علوم رایانه است. بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه می‌باشد. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی قابل تقسیم است: کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری. از کاربردهای نوشتاری آن می‌توان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (مثلاً یافتن کتاب‌های مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد. نمونه‌هایی از کاربردهای گفتاری پردازش زبان عبارتند از: سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با رایانه، سرویس‌های اتوماتیک ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستم‌های آموزش به فراگیران یا سیستم‌های کنترلی توسط صدا. در سالهای اخیر این حوزه تحقیقاتی توجه دانشمندان را به خود جلب کرده‌است و تحقیقات قابل ملاحظه‌ای در این زمینه صورت گرفته‌است.

در محاسبات، واژه پردازش متن به تئوری و عمل خودکارسازی ایجاد یا دستکاری متن الکترونیکی اشاره دارد. متن معمولاً به تمام نویسه‌های الفبایی مشخص شده بر روی صفحه کلید شخصی که تمرین می‌کند اشاره دارد، اما به طور کلی متن به معنای لایه انتزاعی است که بلافاصله بالاتر از رمزگذاری کاراکتر استاندارد متن مقصد است. اصطلاح پردازش به پردازش خودکار (یا مکانیزه) اشاره دارد، برخلاف همان دستکاری که به صورت دستی انجام می شود.

پردازش متن شامل دستورات کامپیوتری است که محتوا، تغییرات محتوا و حرکت مکان نما را فراخوانی می کند

جستجو و جایگزین کنید
قالب
یک گزارش پردازش شده از محتوای یا
یک فایل یا گزارش یک فایل متنی را فیلتر کنید.
پردازش متن یک عبارت منظم یک ماشین ویرایش مجازی است که دارای یک زبان برنامه نویسی ابتدایی است که ثبات ها (شناسه ها) را نامگذاری کرده و موقعیت هایی را در دنباله کاراکترهای تشکیل دهنده متن نامگذاری کرده است. با استفاده از اینها، “پردازنده متن” می تواند، برای مثال، یک منطقه از متن را علامت گذاری کند، و سپس آن را منتقل کند. پردازش متن یک ابزار یک برنامه فیلتر یا فیلتر است. این دو مکانیسم شامل پردازش متن است.

تفاوت بین پردازش متن و پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش متن تنها به تجزیه و تحلیل، دستکاری و تولید متن اشاره دارد، در حالی که پردازش زبان طبیعی به توانایی رایانه برای درک زبان انسان به روشی ارزشمند اشاره دارد. اساساً پردازش زبان طبیعی مرحله بعدی بعد از پردازش متن است.

تصویر 5 1
به عنوان مثال، یک تحلیل احساسات ساده نیاز به یک مدل یادگیری ماشینی دارد تا به دنبال نمونه هایی از کلمات احساسات مثبت یا منفی باشد، که می تواند از قبل در اختیار مدل قرار گیرد. این پردازش متن است، زیرا مدل کلمات را درک نمی کند، فقط به دنبال کلماتی است که برای جستجوی آن برنامه ریزی شده است.

یک مدل پردازش زبان طبیعی، ترجمه جملات کامل به زبان دیگری است. از آنجایی که نحو از زبانی به زبان دیگر متفاوت است، کامپیوتر باید معنای جملات را درک کند تا بتواند به طور دقیق آنها را ترجمه کند. اما در حالی که NLP از پردازش متن پیشرفته تر است، همیشه پردازش متن را به عنوان مرحله ای از فرآیند درگیر می کند.