Luonnollisen kielen käsittely: mitä se on ja miksi sillä on merkitystä

Haluatko vapauttaa luonnollisen kielen käsittelyn potentiaalia yrityksessäsi tai seuraavassa projektissasi? Tässä on kaikki tiedot ja resurssit, joita tarvitset aloittaaksesi.

Kyky käsitellä ja tuottaa ihmiskieliä antaa jokaiselle tietokoneelle vallan olla enemmän kuin pelkkä kone – koska se murtaa esteitä, yksinkertaistaa ihmisen ja tietokoneen välistä vuorovaikutusta, tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia uusille laskentajärjestelmille ja lisää tuottavuutta.

Tämä blogikirjoitus tutkii luonnollisen kielen käsittelyä ymmärtääkseen, kuinka siitä voi olla hyötyä sinulle ja yrityksellesi.

Mikä on luonnollisen kielen käsittely?

Natural Language Processing, jota kutsutaan myös NLP:ksi, on tietojenkäsittelytieteen ja kielitieteen ala-alue. Sen tarkoituksena on antaa tietokoneille kyky ymmärtää, tulkita ja tuottaa ihmiskieliä.

Kieli on ihmisten vuorovaikutuksen ytimessä, ja NLP on silta, joka yhdistää ihmiset tietokoneisiin luonnollisimmalla tavalla, mukaan lukien tekstin, puheen ja jopa viittomakielen avulla.

Luonnollisen kielen käsittely juontaa juurensa 1950-luvun alkupuolelle Georgetown-IBM-kokeilu vuonna 1954, joka käänsi automaattisesti yli 60 venäläistä lausetta englanniksi. Kehitys jatkui vuosisadan loppupuolella, mutta useimmat näistä järjestelmistä käyttivät käsin kirjoitettuja sääntöjä.

1980-luvun lopulta lähtien kuitenkin Tilastollinen NLP syntyi jatkuvasti kasvavasta ja halvemmasta prosessointitehosta. Se käytti tilastollisia malleja ja koneoppimistekniikoita, kuten rinnakkainen korpus löytää malleja, suhteita ja todennäköisyyksiä suurista tietojoukoista. 2000-luvun alkuun mennessä hermoverkoista oli kuitenkin tullut suosituimpia konemenetelmiä niiden paljon paremman suorituskyvyn vuoksi.

Nykyään luonnollisen kielen käsittelyyn käytetään erilaisia ​​hermoverkkoja. Ne sisältävät:

  • Transformer mallit
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • CNN (Convolutional Neural Networks)
  • RNN:t (Recurrent Neural Networks)
  • LSTM (Long Short-Term Memory) -verkot.

Mallit soveltavat syötetietoihin erilaisia ​​tehtäviä ja osatehtäviä tarvittavien tulosteiden, kuten tekstin luomisen, kielen ymmärtämisen, puheentunnistuksen, kääntämisen ja niin edelleen, tuottamiseksi.

Miksi NLP:llä on väliä?

NLP:n sovellukset ovat laajat ja kehittyvät jatkuvasti. Tämä tekee siitä tärkeän teknologian monille teollisuudenaloille ja käyttötarkoituksiin. Tässä on muutamia esimerkkejä:

  • Konekäännös: NLP:tä käytetään kääntämään kielestä toiseen hämmästyttävän tarkasti ja kieliopillisesti.
  • Virtuaaliset avustajat: Asiakaspalvelusta moniin kysymyksiin vastaamiseen, kumppanuuden tarjoamiseen ja tehtävien suorittamiseen äänikomennoilla, NLP auttaa lisäämään työntekijöiden tuottavuutta ja parantamaan monien elämänlaatua.
  • Tekstianalyysi ja yhteenvedot: NLP helpottaa tärkeiden tietojen poimimista suurista asiakirjoista vaikuttavalla nopeudella. Se auttaa tekemään yhteenvedon asiakirjoista, teksteistä, sähköposteista tai verkkosivuista nopeammin kuin kukaan ihminen pystyy.
  • Sentimenttianalyysi: Ymmärtämällä tekstissä tai asiakirjassa ilmaistuja tunteita ja mielipiteitä yritykset voivat poimia arvokasta tietoa markkinatutkimusta, sosiaalisen median seurantaa ja tulevia markkinointikampanjoita varten.

Kuinka luonnollisen kielen käsittely toimii

Luonnollisen kielen prosessointi keskittyy siihen, että tietokoneet voivat ymmärtää ja tulkita ihmisen kieltä yhdistämällä kielitieteen ja tietojenkäsittelytieteen voimat käyttämällä erilaisia ​​tekniikoita, jotka voivat vaihdella sääntöihin perustuvista lähestymistavoista, jotka perustuvat ennalta määriteltyihin sääntöihin, tilastollisiin malleihin, jotka oppivat mallinsa leimatuista koulutustiedoista. ja nykyaikaisemmat syväoppimismallit, jotka käyttävät hermoverkkoja tunnistamaan ja luokittelemaan vieläkin monimutkaisempia kuvioita tekstistä.

Vaikka eri järjestelmien NLP-toteutukset vaihtelevat, yleinen prosessi, joka sisältää erilaisia ​​vaiheita, on seuraava:

  • Tekstin esikäsittely: Tämä on alkuvaihe ennen kuin kaikki muut työt voivat alkaa. Ensinnäkin tekstin runko jaetaan yksittäisiksi sanoiksi tai pienemmiksi yksiköiksi, kuten ilmauksiksi, joita kutsutaan tokeneiksi. Tätä itse prosessia kutsutaan tokenisaatioksi ja se auttaa tehokkaassa organisoinnissa ja prosessoinnissa. Muita esikäsittelytehtäviä ovat pienet kirjaimet, joissa kaikki teksti muunnetaan pieniksi kirjaimille yhtenäisyyden vuoksi ja poistettaessa vain vähän merkitystä lisäävät stop-sanat.
  • Puheosan merkitseminen: Tämä vaihe sisältää kielioppitunnisteiden määrittämisen jokaiselle yllä olevassa vaiheessa 1 johdetuista tokeneista. Kielioppitunnisteet sisältävät substantiivit, verbit, adjektiivit ja adverbit. Tämä vaihe auttaa ymmärtämään syöttötekstin syntaktista rakennetta.
  • Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER): Nimetty entiteetti sisältää esimerkiksi ihmisten tai paikan nimet, organisaation osoitteen, auton mallin ja niin edelleen. Tämä vaihe sisältää nimettyjen entiteettien tunnistamisen ja luokittelun tekstissä. Tavoitteena on poimia mahdollisesti tärkeitä tietoja, jotka auttavat ymmärtämään tekstiä paremmin.
  • Jäsennys ja syntaksianalyysi: Tässä analysoit tekstin sisällä olevien lauseiden kieliopillista rakennetta yrittääksesi ymmärtää sanojen ja lauseiden välisiä suhteita. Tämän vaiheen tavoitteena on ymmärtää tekstin merkitys ja konteksti.
  • Aistien analyysi: Tunneanalyysin avulla pyrit ymmärtämään tekstissä ilmaistun ajatuksen. Tunteet voivat olla positiivisia, negatiivisia tai neutraaleja ja auttavat luomaan paremman kuvan yleisestä asenteesta tai mielipiteistä tiettyä aihetta kohtaan.
  • Kielen mallinnus: Tässä prosessissa rakennetaan tilastollisia tai koneoppimismalleja, jotka tallentavat kielidatan mallit ja suhteet. Nämä mallit mahdollistavat tehtäviä, kuten kielten luomisen, konekääntämisen tai tekstin yhteenvedon.
  • Tuotoksen generointi: Viimeinen osa on tulosteen luominen käyttäjälle. Tämä on tarpeen esimerkiksi kielen kääntämiseen ja tekstin yhteenvedon tekemiseen.

Lisää luonnollisen kielen käsittelytehtäviä

Edellä lueteltujen prosessivaiheiden lisäksi luonnollisen kielen käsittelyssä käytetään usein monia muita tehtäviä haluttujen tulosten saavuttamiseksi. Tässä on joitain suosituimmista.

  • OCR: OCR on lyhenne sanoista Optical Character Recognition, ja se on tekniikka, jota käytetään kuvien muuntamiseen digitaaliseksi dataksi. Esimerkiksi, kun haluat skannata laskun tai kuitin poimiaksesi sen sisältämät luvut ja tallentaaksesi ne yrityksesi tietokantaan, käytät OCR-ominaisuutta sisältävää ohjelmistoa. OCR-tekniikalla on kuitenkin rajansa, kuten sanan tarkkuudella, kontekstilla ja semanttisella ymmärtämisellä. Mutta NLP:n lisäämisen myötä OCR-ohjelmat voivat tuottaa parempia tuloksia, joissa on enemmän kontekstuaalista ymmärrystä, käyttökelpoisia oivalluksia, parannettu tarkkuus ja luokittelu.
  • Puheentunnistus: Puheentunnistuksella on monia käyttötarkoituksia digitaalisista transkriptiopalveluista puheavustajiin ja ääniaktivoituihin laitteisiin. Äänipuheen yksinkertaisesta tunnistamisesta ei kuitenkaan ole paljon hyötyä ilman konteksti- ja tunneanalyysistä saatua lisätietoa. Lisäksi NLP tekee puheentunnistustekniikasta erittäin hyödyllisen tarjoamalla tekstin äänituloista, jotka voidaan edelleen syöttää muihin koneisiin tuottavuuden lisäämiseksi.
  • Teksti puheeksi: kirjoitetun tekstin muuntaminen kuuluvaksi puheeksi, jota käytetään usein antamaan chatboteille ja virtuaalisille avustajille ihmisen kaltainen kuultava ääni. Vaikka alkuperäisissä toteutuksissa oli yksitoikkoisia ääniä, nykyaikaisempia teksti puheeksi järjestelmät, kuten yksitoista laboratoriota ovat tulleet niin hyviksi, että voit tuskin erottaa niiden tuotoksia alkuperäisestä äänestä.
  • Luonnollisen kielen ymmärtäminen: Tämä on prosessi minkä tahansa tietojoukon järkeväksi ymmärtämiseksi. Luonnollisen kielen ymmärtäminen sisältää kaikki tehtävät, jotka voivat parantaa tekstin ymmärtämistä ja tulkintaa nimettyjen entiteettien tunnistamisesta syntaksi- ja kielioppianalyysiin, semanttiseen analyysiin ja erilaisiin koneoppimisalgoritmeihin.
  • Luonnollisen kielen luominen: Yksi tunnetuimmista tehtävistä. Täällä data muunnetaan sanoiksi, jotka jokainen ihminen voi ymmärtää joko kertomalla tarinaa tai selittämällä asioita. Tätä chatbotit käyttävät mielenkiintoisten keskustelujen luomiseen. Toinen luonnollisen kielen luomisen tyyppi on tekstistä tekstiksi luominen, jossa yksi syöttöteksti muunnetaan täysin erilaiseksi tekstiksi. Tämä menetelmä löytyy yhteenvedoista, käännöksistä ja uudelleenmuotoiluboteista.
  • Nimeltään entiteetin tunnustaminen: NER tai nimettyjen entiteettien tunnistus on tiedon poiminnan alatehtävä, joka sisältää kohteiden tai kokonaisuuksien tunnistamisen ja luokittelun aiemmin määriteltyihin luokkiin. Näin ollen NER auttaa konetta tunnistamaan tietyt kokonaisuudet, kuten henkilön, auton tai paikan tekstistä tai asiakirjasta, mikä parantaa merkityksellisen tiedon poimimista.
  • Sentimenttianalyysi: Tämä on toinen luonnollisen kielen käsittelyn alakenttä, joka yrittää poimia ja ymmärtää tunteita ja henkilökohtaisia ​​mielipiteitä tekstidatasta. Tämän ominaisuuden ansiosta koneet voivat navigoida paremmin ihmisten välisen viestinnän monimutkaisessa mittakaavassa mittaamalla tunteita, kuten sarkasmia, kulttuurisia eroja sekä positiivisia, negatiivisia ja neutraaleja tunteita. Yritykset käyttävät sitä markkinatutkimukseen, brändien seurantaan, asiakastukeen ja sosiaalisen median analysointiin.
  • Myrkyllisyysluokitus: Kun lähetät vihapuhetta foorumille tai sosiaaliseen mediaan ja moderaattoribotti ilmoittaa siitä automaattisesti, myrkyllisyysluokituksen tekoälymalli on jäänyt kiinni. Nämä järjestelmät on koulutettu koneoppimiseen ja erilaisiin algoritmeihin, jotka käyttävät NLP:tä tunnistamaan ja luokittelemaan automaattisesti haitallista sisältöä, kuten loukkauksia, uhkauksia ja vihapuhetta tekstitiedoissa.
  • yhteenvetoa: NLP mahdollistaa tekoälymallien nopean lukemisen suuria tietomääriä, jotka olisivat vieneet ihmiseltä paljon enemmän aikaa. Tunnista sitten tekstin tärkeimmät osat ja esitä se johdonmukaisessa muodossa. Tämä säästää käyttäjän aikaa ja vaivaa, parantaa ymmärrystä ja parantaa päätöksentekoa.
  • Sanan vartalo: Esikäsittelymenetelmä sanojen pelkistämiseksi juurikantaansa. Auttaa ymmärtämään paremmin tekstiä.

Reaalimaailman NLP-sovellukset

Tässä on luettelo luonnollisen kielen käsittelyn ja siihen liittyvien teknologioiden erilaisista reaalimaailman sovelluksista.

  • Chatbotit pitävät ChatGPT.
  • Kääntäjät, kuten englannista saksaksi tai venäjästä ranskaksi tekoälykääntäjät.
  • Virtuaaliset avustajat, kuten Applen Siri, Amazonin Alexaja OpenAI:n ChatGPT.
  • Automaattisesti korjaavat järjestelmät, kuten Grammarly.
  • Hakukoneet kuten you.com.
  • Tekstiyhteenveto, kuten voit saada ChatGPT:stä.

NLP:n haasteet

Vaikka luonnollisen kielen käsittely on edistynyt merkittävästi monilla alueilla, teknologiassa on edelleen ongelmia. Tässä on joitain tärkeimmistä:

  • Epäselvyys ja konteksti: Ihmiskielet ovat monimutkaisia ​​ja luonnostaan ​​moniselitteisiä. Koneiden on siis edelleen ylämäkeen vaikea ymmärtää ihmisten välistä viestintää kaikissa tilanteissa.
  • Tietojen ja mallien harha: Tekoälyjärjestelmät ovat usein puolueellisia niiden tietojen perusteella, joihin ne on koulutettu. Joten riippumatta siitä, kuinka hyvä malli on, siinä on aina jonkin verran harhaa, mikä aiheuttaa eettisiä huolenaiheita.
  • Järjen puute: Koneilla ei myöskään ole ihmiselle luonnostaan ​​tulevaa maalaisjärkeä ja päättelyä, ja niiden toteuttaminen järjestelmään voi olla yhtä vaikea tehtävä.

Resursseja NLP:n oppimiseen

  1. Stanford NLP -ryhmä: https://nlp.stanford.edu/
  2. Coursera: https://www.coursera.org/
  3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
  4. Nopea datatiede: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
  6. Nopea datatiede: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  7. Natural Language Toolkit: https://www.nltk.org/
  8. Halaavat kasvot: https://huggingface.co/
  9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
  10. Koneoppimisen hallinta: https://machinelearningmastery.com/
  11. Loistava NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
  12. Amazon ymmärtää: https://aws.amazon.com/comprehend/
  13. Google Cloudin luonnollinen kieli: https://cloud.google.com/natural-language
  14. SpaCy: https://spacy.io/

Yhteenveto

Luonnollisen kielen prosessointi on kiehtova tekoälyn ala, jonka avulla koneet voivat tehdä asioita, joita ei voinut kuvitella vuosikymmeniä sitten. Tämä tekniikka on laajentanut tietokonesovellusten ulottuvuutta ja luo uusia markkinoita.

Olet nähnyt monia erilaisia ​​ominaisuuksia, tosielämän sovelluksia ja käytettävissä olevia työkaluja, jotka auttavat sinua pääsemään alkuun NLP:n kanssa. On kuitenkin sinun tehtäväsi löytää tapoja hyödyntää niitä älykkäiden järjestelmien kehittämisessä, jotka vapauttavat sinun ja yrityksesi potentiaalin.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke on tietokoneharrastaja, joka rakastaa lukea monenlaisia ​​kirjoja. Hän pitää Linuxista parempana kuin Windows/Mac ja on käyttänyt
Ubuntu alusta alkaen. Voit saada hänet kiinni Twitterissä bongotrax

Artikkelit: 278

Vastaanota teknisiä tavaroita

Tekniset trendit, startup-trendit, arvostelut, online-tulot, verkkotyökalut ja markkinointi kerran tai kahdesti kuukaudessa

Jätä vastaus

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *