Обработка на естествен език: какво е това и защо има значение

Способността да обработва и генерира човешки езици дава на всеки компютър силата да бъде нещо повече от машина – защото премахва бариерите, опростява взаимодействията човек-компютър, предлага множество възможности за нови набори от изчислителни системи и повишава производителността.

Тази публикация в блога изследва обработката на естествен език, за да разбере как тя може да бъде полезна за вас и вашия бизнес.

Какво представлява обработката на естествен език?

Обработката на естествен език, наричана още НЛП, е подполе на компютърните науки и лингвистиката. Тя има за цел да предостави на компютрите способността да разбират, интерпретират и генерират човешки езици.

Езикът е в основата на човешките взаимодействия и НЛП е мостът, който свързва хората с компютрите по най-естествения начин, включително чрез текст, реч и дори жестомимичен език.

Обработката на естествен език датира от началото на 1950-те години на миналия век, с Джорджтаун-IBM експеримент през 1954 г., който автоматично превежда над 60 руски изречения на английски. Разработките продължиха през по-късната част на века, но повечето от тези системи използваха ръкописни правила.

От края на 1980-те години обаче Статистическо НЛП е роден от непрекъснато нарастващата и по-евтина процесорна мощност. Той използва статистически модели и техники за машинно обучение, като напр паралелен корпус за откриване на модели, връзки и вероятности от големи набори от данни. До началото на 2000-те обаче невронните мрежи се превърнаха в предпочитаните машинни методи за много по-добрата им производителност.

Днес различни видове невронни мрежи се използват за обработка на естествен език. Те включват:

• Модели трансформатори
• BERT (Двупосочно представяне на енкодер от трансформатори)
• CNN (конволюционни невронни мрежи)
• RNN (повтарящи се невронни мрежи)
• Мрежи LSTM (дългосрочна памет).

Моделите прилагат различни задачи и подзадачи към входните данни, за да произведат необходимите резултати като генериране на текст, разбиране на езика, разпознаване на реч, превод и т.н.

Защо НЛП има значение?

Приложенията на НЛП са огромни и продължават да се развиват. Това го прави важна технология за много индустрии и приложения. Ето няколко примера:

• Машинен превод: НЛП се прилага за превод от един език на друг с удивителна прецизност и граматична цялост.
• Виртуални асистенти: От предоставяне на обслужване на клиенти до отговаряне на множество въпроси, предлагане на приятелство и изпълнение на задачи чрез гласови команди, НЛП помага да се повиши производителността на работниците и да се подобри качеството на живот на много хора.
• Текстови анализи и резюмета: NLP улеснява извличането на ключова информация от големи документи с впечатляваща скорост. Помага да се обобщават документи, текстове, имейли или уеб страници по-бързо, отколкото всеки човек може.
• Анализ на настроението: Чрез разбиране на емоциите и мненията, изразени в текст или документ, фирмите могат да извлекат ценна информация за пазарни проучвания, наблюдение на социални медии и бъдещи маркетингови кампании.

Как работи обработката на естествен език

Обработката на естествения език се фокусира върху позволяването на компютрите да разбират и интерпретират човешкия език чрез комбиниране на силата на лингвистиката и компютърните науки, използвайки различни техники, които могат да варират от подходи, базирани на правила, които разчитат на предварително дефинирани правила, до статистически модели, които научават своите модели от етикетирани данни за обучение, и по-модерните модели за дълбоко обучение, които използват невронни мрежи за идентифициране и категоризиране на още по-сложни модели от текст.

Въпреки че различните системи ще се различават по своите реализации на НЛП, общ процес, включващ различни стъпки, е както следва:

• Предварителна обработка на текст: Това е началният етап преди всяка друга работа да започне. Първо, тялото на текста се разделя на отделни думи или по-малки единици като фрази, наречени токени. Самият процес се нарича токенизация и помага за ефективно организиране и обработка. Други задачи за предварителна обработка включват малки букви, при които целият текст се преобразува в малки букви за еднаквост и премахване на спиращите думи, които допринасят малко за смисъла.
• Маркиране на част от речта: Тази стъпка включва присвояването на граматически етикети към всеки от токените, извлечени в стъпка 1 по-горе. Граматичните етикети включват съществителни, глаголи, прилагателни и наречия. Тази стъпка помага за разбирането на синтактичната структура на въведения текст.
• Разпознаване на именуван обект (NER): Именуван обект включва неща като имена на хора или място, адрес на организация, модел на автомобил и т.н. Тази стъпка включва идентифицирането и категоризирането на посочените обекти в текста. Целта тук е да се извлече евентуално важна информация, която ще помогне за по-доброто разбиране на текста.
• Разбор и синтаксисен анализ: Тук анализирате граматическата структура на изреченията в текста, за да се опитате да разберете връзките между думи и фрази. Целта на тази стъпка е да се разбере значението и контекста на текста.
• Анализ на чувството: С анализа на настроенията се стремите да схванете идеята(ите), изразена(и) в текста. Настроенията могат да бъдат положителни, отрицателни или неутрални и помагат да се нарисува по-добра картина на цялостното отношение или мнения към определена тема.
• Езиково моделиране: Този процес включва изграждане на статистически модели или модели за машинно обучение, които улавят моделите и връзките в езиковите данни. Тези модели позволяват задачи като генериране на език, машинен превод или обобщаване на текст.
• Генериране на изход: Последната част е генерирането на изход към потребителя. Това е необходимо за задачи като езиков превод и резюмиране на текст.

Още задачи за обработка на естествен език

Освен стъпките на процеса, изброени по-горе, много други задачи често се използват при обработката на естествен език, за да се постигнат желаните резултати. Ето някои от по-популярните.

• OCR: OCR означава оптично разпознаване на знаци и това е технология, която се използва за трансформиране на снимки в цифрови данни. Например, когато трябва да сканирате фактура или разписка, за да извлечете цифрите в нея и да я запазите в базата данни на вашата компания, ще използвате софтуерна програма с възможност за OCR. Технологията OCR обаче има своите граници, като например точността на думите, контекста и семантичното разбиране. Но с добавянето на NLP, програмите за OCR могат да произвеждат по-добри резултати с повече контекстуално разбиране, прозрения, които могат да действат, подобрена точност и категоризации.
• За разпознаване на реч: От услуги за цифрова транскрипция до гласови асистенти и устройства с гласово активиране, употребите на разпознаването на реч са много. Обаче простото разпознаване на аудио реч не е много полезно без добавената информация от контекста и анализа на настроението. NLP допълнително прави технологията за разпознаване на реч много полезна, като предоставя текстов изход от аудио входове, който може допълнително да бъде подаван в други машини за повече производителност.
• Текст-към-говор: Трансформацията на писмен текст в звукова реч, често използвана за даване на чатботове и виртуални асистенти на човешки звуков глас. Въпреки че първоначалните реализации имаха монотонни гласове, по-модерни текст-към-говор системи като единадесет лаборатории са станали толкова добри, че едва можете да различите резултатите им от оригинален глас.
• Разбиране на естествен език: Това е процес на осмисляне на всеки набор от данни. Разбирането на естествен език включва всяка задача, която може да подобри разбирането и тълкуването на текста, от разпознаване на именуван обект до анализ на синтаксис и граматика, семантичен анализ и различни алгоритми за машинно обучение.
• Поколение на естествен език: Една от най-известните задачи. Тук данните се превръщат в думи, които всеки човек може да разбере, като разказва история или обяснява неща. Това е, което чатботовете използват, за да генерират интересни разговори. Друг тип генериране на естествен език е генерирането на текст към текст, където един въведен текст се трансформира в напълно различен текст. Този метод се намира в обобщения, преводи и перифразиране на ботове.
• Разпознаване на име на обект: NER или разпознаване на именуван обект е подзадача за извличане на информация, която включва идентифицирането и класифицирането на елементи или обекти в предварително дефинирани категории. Следователно NER помага на машината да разпознае конкретни обекти, като човек, кола или място от текст или документ, като по този начин подобрява извличането на значима информация.
• Анализ на настроението: Това е друго подполе на обработката на естествен език, което се опитва да извлече и разбере емоции и лични мнения от текстови данни. Тази способност позволява на машините да се ориентират по-добре в сложността на човешката комуникация чрез измерване на настроения като сарказъм, културни различия и положителни, отрицателни и неутрални настроения. Бизнесът го използва за проучване на пазара, мониторинг на марката, поддръжка на клиенти и анализ на социалните медии.
• Класификация по токсичност: Когато публикувате реч на омразата във форум или социална медия и ботът на модератора автоматично я маркира, тогава сте били хванати от AI модел за класификация на токсичността. Тези системи са обучени с машинно обучение и различни алгоритми, използващи NLP, за автоматично идентифициране и класифициране на вредно съдържание, като обиди, заплахи и реч на омразата в текстови данни.
• Обобщение: NLP дава възможност на AI моделите бързо да четат големи количества информация, което би отнело на човек много повече време. След това идентифицирайте най-важните части от този текст и го представете в последователна форма. Това спестява време и усилия на потребителя, повишава разбирането и подобрява вземането на решения.
• Изхождайки: Метод за предварителна обработка за редуциране на думите до тяхната основна основа. Помага за по-добро разбиране на текста.

НЛП приложения от реалния свят

Ето списък с различни приложения в реалния свят за обработка на естествен език и свързани технологии.

• Чатботове като ChatGPT.
• Преводачи като английски на немски или руски на френски AI преводачи.
• Виртуални асистенти като Siri на Apple, Алекса на Amazonи ChatGPT на OpenAI.
• Системи за автоматично коригиране като Grammarly.
• Търсачките като Вие. com.
• Обобщение на текст, както можете да получите от ChatGPT.

Предизвикателства в НЛП

Въпреки че обработката на естествен език е постигнала значителен напредък в много области, все още има проблеми, пред които е изправена технологията. Ето някои от основните:

• Неяснота и контекст: Човешките езици са сложни и по своята същност двусмислени. Така че за машините остава трудна задача да разберат напълно човешката комуникация във всички ситуации.
• Отклонение на данните и модела: AI системите често са предубедени въз основа на данните, върху които са били обучени. Така че, без значение колко добър е един модел, винаги има някакво пристрастие, което създава етични опасения.
• Липса на разум: Машините също така нямат здравия разум и логика, които са естествени за хората, и внедряването им в система също може да бъде трудна задача.

Ресурси за изучаване на НЛП

1. Stanford NLP Group: https://nlp.stanford.edu/
2. Корсера: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Бърза наука за данни: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Бърза наука за данни: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Инструментариум за естествен език: https://www.nltk.org/
8. Прегърнато лице: https://huggingface.co/
9. Уикипедия: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Майсторство в машинното обучение: https://machinelearningmastery.com/
11. Страхотен НЛП: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon Comprehend: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Google Cloud Natural Language: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Заключение

Обработката на естествен език е завладяваща област на изкуствения интелект, която позволява на машините да правят неща, които са били немислими преди десетилетия. Тази технология разшири областта на компютърните приложения и създава нови пазари.

Виждали сте много различни възможности, приложения от реалния свят и налични инструменти, които да ви помогнат да започнете с НЛП. От вас обаче зависи да намерите начини да ги използвате в разработването на интелигентни системи, които ще отключат вашия потенциал и този на вашия бизнес.