Naturlig sprogbehandling: Hvad er det, og hvorfor betyder det noget

Evnen til at behandle og generere menneskelige sprog giver enhver computer magten til at være mere end blot en maskine – fordi den nedbryder barrierer, forenkler menneske-computer-interaktioner, tilbyder adskillige muligheder for nye sæt computersystemer og øger produktiviteten.

Dette blogindlæg udforsker naturlig sprogbehandling for at forstå, hvordan det kan være nyttigt for dig og din virksomhed.

Hvad er naturlig sprogbehandling?

Natural Language Processing, også kaldet NLP, er et underområde inden for datalogi og lingvistik. Det har til formål at give computere evnen til at forstå, fortolke og generere menneskelige sprog.

Sproget er kernen i menneskelig interaktion, og NLP er den bro, der forbinder mennesker til computere på den mest naturlige måde, herunder gennem tekst, tale og endda tegnsprog.

Naturlig sprogbehandling går tilbage til begyndelsen af ​​1950'erne, med den Georgetown-IBM eksperiment i 1954, der automatisk oversatte over 60 russiske sætninger til engelsk. Udviklingen fortsatte gennem den senere del af århundredet, men de fleste af disse systemer brugte håndskrevne regler.

Men fra slutningen af ​​1980'erne Statistisk NLP blev født af den stadigt stigende og billigere processorkraft. Den anvendte statistiske modeller og maskinlæringsteknikker som f.eks parallelt korpus at opdage mønstre, sammenhænge og sandsynligheder fra store datasæt. I begyndelsen af ​​2000'erne var neurale netværk imidlertid blevet de foretrukne maskinmetoder for deres meget bedre ydeevne.

I dag bruges forskellige typer af neurale netværk til naturlig sprogbehandling. De omfatter:

• Transformer modeller
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• CNN (Convolutional Neural Networks)
• RNN'er (Recurrent Neural Networks)
• LSTM-netværk (Long Short-Term Memory).

Modellerne anvender forskellige opgaver og underopgaver til inputdataene for at producere nødvendige output såsom tekstgenerering, sprogforståelse, talegenkendelse, oversættelse og så videre.

Hvorfor betyder NLP noget?

Anvendelserne af NLP er enorme og fortsætter med at udvikle sig. Dette gør det til en vigtig teknologi for mange industrier og anvendelser. Her er et par eksempler:

• Maskinoversættelse: NLP bliver brugt til at oversætte fra et sprog til et andet med fantastisk præcision og grammatisk integritet.
• Virtuelle assistenter: Fra at yde kundeservice til at besvare et væld af spørgsmål, tilbyde kammeratskab og køre opgaver gennem stemmekommandoer, hjælper NLP med at øge arbejdernes produktivitet og forbedre livskvaliteten for mange.
• Tekstanalyse og resuméer: NLP gør det nemmere at udtrække nøgleinformation fra store dokumenter med imponerende hastighed. Det hjælper med at opsummere dokumenter, tekster, e-mails eller websider hurtigere end noget menneske kan.
• Følelsesanalyse: Ved at forstå de følelser og meninger, der udtrykkes i en tekst eller et dokument, kan virksomheder udtrække værdifuld information til markedsundersøgelser, overvågning af sociale medier og fremtidige marketingkampagner.

Sådan fungerer naturlig sprogbehandling

Naturlig sprogbehandling fokuserer på at sætte computere i stand til at forstå og fortolke menneskeligt sprog ved at kombinere kraften fra lingvistik og datalogi ved hjælp af forskellige teknikker, der kan variere fra regelbaserede tilgange, der er afhængige af foruddefinerede regler, til statistiske modeller, der lærer deres mønstre fra mærkede træningsdata , og de mere moderne deep learning-modeller, der anvender neurale netværk til at identificere og kategorisere endnu mere komplekse mønstre fra tekst.

Mens forskellige systemer vil variere i deres implementeringer af NLP, er en generel proces, der involverer forskellige trin, som følger:

• Tekstforbehandling: Dette er den indledende fase, før alt andet arbejde kan begynde. For det første er teksten opdelt i individuelle ord eller mindre enheder som sætninger kaldet tokens. Denne proces i sig selv kaldes tokenisering, og den hjælper med effektiv organisering og behandling. Andre forbehandlingsopgaver omfatter små bogstaver, hvor al tekst konverteres til små bogstaver for ensartethed og fjernelse af stopord, som bidrager lidt til betydningen.
• Part-of-Speech Tagging: Dette trin involverer tildeling af grammatiske mærker til hver af de tokens, der er afledt i trin 1 ovenfor. Grammatiske tags omfatter navneord, verber, adjektiver og adverbier. Dette trin hjælper med at forstå inputtekstens syntaktiske struktur.
• Navngivet enhedsgenkendelse (NER): En navngivet enhed inkluderer ting som navne på personer eller et sted, adressen på en organisation, modellen af ​​en bil og så videre. Dette trin involverer identifikation og kategorisering af de navngivne enheder i teksten. Målet her er at udtrække muligvis vigtig information, som vil hjælpe med at forstå teksten bedre.
• Parsing og syntaksanalyse: Her analyserer du den grammatiske struktur af sætninger inde i teksten for at prøve at forstå sammenhængen mellem ord og sætninger. Målet med dette trin er at forstå tekstens betydning og kontekst.
• Følelsesanalyse: Med sentimentanalyse søger du at forstå ideen/ideerne, der er udtrykt i teksten. Følelser kan være positive, negative eller neutrale og hjælpe med at tegne et bedre billede af den overordnede holdning eller meninger til et bestemt emne.
• Sprogmodellering: Denne proces involverer opbygning af statistiske eller maskinlæringsmodeller, der fanger mønstrene og relationerne i sprogdata. Disse modeller muliggør opgaver såsom sproggenerering, maskinoversættelse eller tekstresumé.
• Outputgenerering: Den sidste del er genereringen af ​​et output til brugeren. Dette er nødvendigt for opgaver som sprogoversættelse og tekstresumé.

Flere naturlige sprogbehandlingsopgaver

Bortset fra procestrinene, der er anført ovenfor, anvendes mange andre opgaver ofte i naturlig sprogbehandling for at opnå de ønskede resultater. Her er nogle af de mere populære.

• OCR: OCR står for Optical Character Recognition, og det er en teknologi, der bruges til at transformere billeder til digitale data. Når du for eksempel skal scanne en faktura eller kvittering for at udtrække tallene i den og gemme dem i din virksomheds database, vil du bruge et softwareprogram med OCR-funktion. OCR-teknologien har dog sine begrænsninger, såsom med ordnøjagtighed, kontekst og semantisk forståelse. Men med tilføjelsen af ​​NLP kan OCR-programmer producere bedre output med mere kontekstuel forståelse, handlingsorienteret indsigt, forbedret nøjagtighed og kategoriseringer.
• Talegenkendelse: Fra digitale transskriptionstjenester til stemmeassistenter og stemmeaktiverede enheder er brugen af ​​talegenkendelse mange. Men simpel genkendelse af lydtale er ikke meget nyttig uden den tilføjede information fra kontekst- og følelsesanalyse. NLP gør yderligere talegenkendelsesteknologi meget nyttig ved at give et tekstoutput fra lydinput, som yderligere kan føres ind i andre maskiner for mere produktivitet.
• Tekst-til-tale: Transformationen af ​​skrevet tekst til hørbar tale, ofte brugt til at give chatbots og virtuelle assistenter en menneskelignende hørbar stemme. Selvom de første implementeringer havde monotone stemmer, mere moderne tekst til tale systemer som f.eks elevenlabs er blevet så gode, at man næsten ikke kan skelne deres output fra en original stemme.
• Naturlig sprogforståelse: Dette er processen med at give rimelig mening med ethvert datasæt. Naturlig sprogforståelse involverer enhver opgave, der kan forbedre forståelsen og fortolkningen af ​​teksten, fra navngivne entitetsgenkendelse til syntaks- og grammatikanalyse, semantisk analyse og forskellige maskinlæringsalgoritmer.
• Generering af naturligt sprog: En af de mest kendte opgaver. Her bliver data forvandlet til ord, som ethvert menneske kan forstå ved enten at fortælle en historie eller forklare ting. Dette er, hvad chatbots bruger til at generere interessante samtaler. En anden form for generering af naturligt sprog er tekst-til-tekst-generering, hvor én inputtekst omdannes til en helt anden tekst. Denne metode findes i opsummeringer, oversættelser og omformulering af bots.
• Navngivet enhedsgenkendelse: NER eller Named Entity Recognition er en informationsudtrækningsunderopgave, der involverer identifikation og klassificering af genstande eller enheder i tidligere definerede kategorier. Derfor hjælper NER maskinen med at genkende specifikke enheder, såsom en person, bil eller sted fra en tekst eller et dokument, og derved forbedre udtrækningen af ​​meningsfuld information.
• Sentimentanalyse: Dette er et andet underfelt af naturlig sprogbehandling, der forsøger at udtrække og forstå følelser og personlige meninger fra tekstdata. Denne egenskab gør det muligt for maskiner at navigere bedre i kompleksiteten af ​​menneskelig kommunikation ved at måle følelser som sarkasme, kulturelle forskelle og positive, negative og neutrale følelser. Virksomheder anvender det til markedsundersøgelser, brandovervågning, kundesupport og analyse af sociale medier.
• Toksicitetsklassificering: Når du sender hadefulde ytringer på et forum eller sociale medier, og moderatorboten automatisk markerer det, så er du blevet fanget af en toksicitetsklassificering AI-model. Disse systemer er trænet med maskinlæring og forskellige algoritmer, der bruger NLP til automatisk at identificere og klassificere skadeligt indhold, såsom fornærmelser, trusler og hadefuld tale i tekstdata.
• Resumé: NLP gør det muligt for AI-modeller hurtigt at læse store mængder information, som ville have taget et menneske meget mere tid. Identificer derefter de vigtigste dele af teksten, og fremlæg den i en sammenhængende form. Dette sparer en bruger tid og kræfter, øger forståelsen og forbedrer beslutningstagningen.
• Tilsyn: En forbehandlingsmetode til at reducere ord til deres rodgrundlag. Hjælper med at skabe en bedre forståelse af teksten.

Real-World NLP-applikationer

Her er en liste over forskellige virkelige anvendelser af naturlig sprogbehandling og relaterede teknologier.

• Chatbots kan lide ChatGPT.
• Oversættere såsom engelsk til tysk eller russisk til fransk AI-oversættere.
• Virtuelle assistenter som Apples Siri, Amazons Alexa, og OpenAI's ChatGPT.
• Autokorrekte systemer som Grammarly.
• Søgemaskiner som Dig. com.
• Tekstopsummering som du kan få fra ChatGPT.

Udfordringer i NLP

Mens naturlig sprogbehandling har gjort betydelige fremskridt på mange områder, er der stadig problemer med teknologien. Her er nogle af de vigtigste:

• Tvetydighed og kontekst: Menneskelige sprog er komplekse og iboende tvetydige. Så det er stadig en op ad bakke opgave for maskiner helt at forstå menneskelig kommunikation i alle situationer.
• Data- og modelbias: AI-systemer er ofte forudindtaget, baseret på de data, de blev trænet på. Så uanset hvor god en model er, er der altid en vis skævhed, som skaber etiske bekymringer.
• Mangel på fornuft: Maskiner har heller ikke den sunde fornuft og ræsonnement, der falder naturligt for mennesker, og at implementere dem i et system kan ligeledes være en hård opgave.

Ressourcer til at lære NLP

1. Stanford NLP Group: https://nlp.stanford.edu/
2. coursera: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Hurtig datavidenskab: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Hurtig datavidenskab: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Natural Language Toolkit: https://www.nltk.org/
8. Knusende ansigt: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Maskinlæringsbeherskelse: https://machinelearningmastery.com/
11. Fantastisk NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon forstår: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Google Cloud Natural Language: https://cloud.google.com/natural-language
14. Rummelighed: https://spacy.io/

Konklusion

Naturlig sprogbehandling er et fascinerende felt af kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at gøre ting, der var utænkelige for årtier siden. Denne teknologi har udvidet området for computerapplikationer og skaber nye markeder.

Du har set de mange forskellige muligheder, applikationer fra den virkelige verden og tilgængelige værktøjer, der hjælper dig med at komme i gang med NLP. Det er dog op til dig at finde måder at udnytte dem til at udvikle intelligente systemer, der vil frigøre dit og din virksomheds potentiale.