Obrada prirodnog jezika: što je to i zašto je važno

Sposobnost obrade i generiranja ljudskih jezika svakom računalu daje moć da bude više od običnog stroja – jer ruši barijere, pojednostavljuje interakcije između čovjeka i računala, nudi brojne mogućnosti za nove skupove računalnih sustava i povećava produktivnost.

Ovaj post na blogu istražuje obradu prirodnog jezika da biste razumjeli kako bi mogla biti od koristi vama i vašem poslovanju.

Što je obrada prirodnog jezika?

Obrada prirodnog jezika, također nazvana NLP, je potpodručje računalnih znanosti i lingvistike. Cilj mu je pružiti računalima sposobnost razumijevanja, tumačenja i generiranja ljudskih jezika.

Jezik leži u srži ljudskih interakcija, a NLP je most koji povezuje ljude s računalima na najprirodniji način, uključujući putem teksta, govora, pa čak i znakovnog jezika.

Obrada prirodnog jezika datira iz ranih 1950-ih, s Georgetown-IBM eksperiment 1954. koji je automatski preveo preko 60 ruskih rečenica na engleski. Razvoj se nastavio u kasnijem dijelu stoljeća, ali većina tih sustava koristila je rukom pisana pravila.

Međutim, od kasnih 1980-ih, Statistički NLP nastao je iz sve veće i jeftinije procesorske snage. Koristio je statističke modele i tehnike strojnog učenja kao što su paralelni korpus za otkrivanje obrazaca, odnosa i vjerojatnosti iz velikih skupova podataka. Međutim, do ranih 2000-ih neuronske mreže postale su preferirane strojne metode zbog njihove puno bolje izvedbe.

Danas se za obradu prirodnog jezika koriste različite vrste neuronskih mreža. Oni uključuju:

• Modeli transformatora
• BERT (Bidirectional Encoder Reprezentations from Transformers)
• CNN (konvolucijske neuronske mreže)
• RNN (Rekurentne neuronske mreže)
• LSTMs (Long Short-Term Memory) mreže.

Modeli primjenjuju različite zadatke i podzadatke na ulazne podatke kako bi proizveli potrebne izlaze kao što su generiranje teksta, razumijevanje jezika, prepoznavanje govora, prijevod itd.

Zašto je NLP bitan?

Primjene NLP-a su ogromne i nastavljaju se razvijati. To je čini važnom tehnologijom za mnoge industrije i namjene. Evo nekoliko primjera:

• Strojno prevođenje: NLP se primjenjuje za prevođenje s jednog jezika na drugi s nevjerojatnom preciznošću i gramatičkim integritetom.
• Virtualni pomoćnici: Od pružanja korisničke usluge do odgovaranja na mnoštvo pitanja, nuđenja druženja i izvršavanja zadataka putem glasovnih naredbi, NLP pomaže povećati produktivnost radnika i poboljšati kvalitetu života mnogih.
• Analiza teksta i sažeci: NLP olakšava izvlačenje ključnih informacija iz velikih dokumenata impresivnom brzinom. Pomaže sažimati dokumente, tekstove, e-poštu ili web-stranice brže nego što to bilo koji čovjek može.
• Analiza osjećaja: Razumijevanjem emocija i mišljenja izraženih u tekstu ili dokumentu, tvrtke mogu izvući vrijedne informacije za istraživanje tržišta, praćenje društvenih medija i buduće marketinške kampanje.

Kako funkcionira obrada prirodnog jezika

Obrada prirodnog jezika usredotočena je na omogućavanje računalima da razumiju i tumače ljudski jezik kombinirajući snagu lingvistike i računalne znanosti korištenjem različitih tehnika koje mogu varirati od pristupa temeljenih na pravilima koji se oslanjaju na unaprijed definirana pravila, do statističkih modela koji svoje obrasce uče iz označenih podataka za obuku , i moderniji modeli dubokog učenja koji koriste neuronske mreže za prepoznavanje i kategoriziranje čak i složenijih obrazaca iz teksta.

Iako će se različiti sustavi razlikovati u implementaciji NLP-a, opći proces koji uključuje različite korake je sljedeći:

• Predobrada teksta: Ovo je početna faza prije nego što svi drugi radovi mogu započeti. Prvo, tijelo teksta se rastavlja na pojedinačne riječi ili manje jedinice poput izraza koji se nazivaju tokeni. Sam proces se naziva tokenizacija i pomaže u učinkovitoj organizaciji i obradi. Ostali zadaci pretprocesiranja uključuju mala slova, gdje se sav tekst pretvara u mala slova radi ujednačenosti i uklanjanje zaustavnih riječi koje malo doprinose značenju.
• Označavanje dijela govora: Ovaj korak uključuje dodjeljivanje gramatičkih oznaka svakom od tokena izvedenih u koraku 1 iznad. Gramatičke oznake uključuju imenice, glagole, pridjeve i priloge. Ovaj korak pomaže u razumijevanju sintaktičke strukture ulaznog teksta.
• Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER): imenovani entitet uključuje stvari kao što su imena ljudi ili mjesta, adresa organizacije, model automobila i tako dalje. Ovaj korak uključuje identifikaciju i kategorizaciju imenovanih entiteta u tekstu. Ovdje je cilj izvući moguće važne informacije koje će pomoći boljem razumijevanju teksta.
• Raščlanjivanje i analiza sintakse: Ovdje analizirate gramatičku strukturu rečenica unutar teksta kako biste pokušali razumjeti odnose između riječi i fraza. Cilj ovog koraka je razumijevanje značenja i konteksta teksta.
• Analiza osjećaja: Analizom osjećaja nastojite shvatiti ideju(e) izraženu u tekstu. Osjećaji mogu biti pozitivni, negativni ili neutralni i pomažu u stvaranju bolje slike općeg stava ili mišljenja o određenoj temi.
• Modeliranje jezika: Ovaj proces uključuje izradu statističkih modela ili modela strojnog učenja koji bilježe obrasce i odnose u jezičnim podacima. Ovi modeli omogućuju zadatke kao što su generiranje jezika, strojno prevođenje ili sažimanje teksta.
• Generiranje izlaza: Završni dio je generiranje izlaza za korisnika. Ovo je neophodno za zadatke kao što su prijevod jezika i sažimanje teksta.

Više zadataka obrade prirodnog jezika

Osim gore navedenih koraka procesa, mnogi drugi zadaci često se koriste u obradi prirodnog jezika kako bi se postigli željeni rezultati. Evo nekih od popularnijih.

• OCR: OCR je kratica za Optical Character Recognition, a to je tehnologija koja se koristi za pretvaranje slika u digitalne podatke. Na primjer, kada trebate skenirati fakturu ili potvrdu kako biste izdvojili brojke u njoj i spremili je u bazu podataka svoje tvrtke, koristit ćete softverski program s mogućnošću OCR-a. Međutim, OCR tehnologija ima svoja ograničenja, poput točnosti riječi, konteksta i semantičkog razumijevanja. Ali s dodatkom NLP-a, OCR programi mogu proizvesti bolji rezultat s više kontekstualnog razumijevanja, uvida koji se može učiniti, poboljšane točnosti i kategorizacije.
• Prepoznavanja govora: Od usluga digitalne transkripcije do glasovnih pomoćnika i uređaja koji se aktiviraju glasom, prepoznavanje govora može se koristiti na mnogo načina. Međutim, jednostavno prepoznavanje audio govora nije od velike koristi bez dodatnih informacija iz analize konteksta i osjećaja. NLP dodatno čini tehnologiju prepoznavanja govora vrlo korisnom pružajući tekstualni izlaz iz audio ulaza koji se dalje može unijeti u druge strojeve za veću produktivnost.
• Tekst-to-Speech: Transformacija pisanog teksta u zvučni govor, koji se često koristi da chatbotovima i virtualnim pomoćnicima daju ljudski zvučni glas. Iako su početne izvedbe imale monotone glasove, modernije tekst u govor sustavi kao što su jedanaest laboratorija postali su toliko dobri da jedva možete razlikovati njihove rezultate od izvornog glasa.
• Razumijevanje prirodnog jezika: Ovo je proces davanja razumnog smisla svakom skupu podataka. Razumijevanje prirodnog jezika uključuje bilo koji zadatak koji može poboljšati razumijevanje i interpretaciju teksta, od prepoznavanja imenovanih entiteta do analize sintakse i gramatike, semantičke analize i različitih algoritama strojnog učenja.
• Generacija prirodnog jezika: Jedan od najpoznatijih zadataka. Ovdje se podaci pretvaraju u riječi koje svaki čovjek može razumjeti bilo pričanjem priče ili objašnjavanjem stvari. To je ono što chatbotovi koriste za generiranje zanimljivih razgovora. Druga vrsta generiranja prirodnog jezika je generiranje teksta u tekst, gdje se jedan ulazni tekst transformira u potpuno drugačiji tekst. Ova se metoda nalazi u sažimanjima, prijevodima i preoblikovanju robota.
• Prepoznavanje imenovanog entiteta: NER ili prepoznavanje imenovanih entiteta je podzadatak ekstrakcije informacija koji uključuje identifikaciju i klasifikaciju stavki ili entiteta u prethodno definirane kategorije. Stoga NER pomaže stroju da prepozna određene entitete, poput osobe, automobila ili mjesta iz teksta ili dokumenta, čime se poboljšava izvlačenje značajnih informacija.
• Analiza raspoloženja: Ovo je još jedno podpolje obrade prirodnog jezika koje pokušava izdvojiti i razumjeti emocije i osobna mišljenja iz tekstualnih podataka. Ova sposobnost omogućuje strojevima da bolje upravljaju složenošću ljudske komunikacije mjerenjem osjećaja kao što su sarkazam, kulturološke razlike te pozitivni, negativni i neutralni osjećaji. Poduzeća ga koriste za istraživanje tržišta, praćenje robne marke, korisničku podršku i analizu društvenih medija.
• Klasifikacija toksičnosti: Kada objavite govor mržnje na forumu ili društvenim medijima i moderatorski bot ga automatski označi, uhvatio vas je AI model klasifikacije toksičnosti. Ti su sustavi obučeni pomoću strojnog učenja i raznih algoritama koji koriste NLP za automatsko identificiranje i klasificiranje štetnog sadržaja, poput uvreda, prijetnji i govora mržnje u tekstualnim podacima.
• Sažimanje: NLP omogućuje AI modelima da brzo očitaju velike količine informacija za koje bi čovjeku trebalo puno više vremena. Zatim identificirajte najvažnije dijelove tog teksta i predstavite ga u koherentnom obliku. Ovo korisniku štedi vrijeme i trud, povećava razumijevanje i poboljšava donošenje odluka.
• proizlazi: Metoda predprocesiranja reduciranja riječi na njihovu korijensku bazu. Pomaže u stvaranju boljeg razumijevanja teksta.

NLP aplikacije iz stvarnog svijeta

Ovdje je popis različitih stvarnih aplikacija obrade prirodnog jezika i povezanih tehnologija.

• Chatbotovi poput ChatGPT.
• Prevoditelji poput AI prevoditelja s engleskog na njemački ili ruskog na francuski.
• Virtualni pomoćnici poput Appleove Siri, Amazonova Alexai OpenAI-jev ChatGPT.
• Sustavi za automatsko ispravljanje poput Grammarly.
• Tražilice poput Vi.com.
• Sažetak teksta kakav možete dobiti od ChatGPT-a.

Izazovi u NLP-u

Dok je obrada prirodnog jezika značajno napredovala u mnogim područjima, još uvijek postoje problemi s kojima se tehnologija suočava. Evo nekih od glavnih:

• Dvosmislenost i kontekst: Ljudski jezici su složeni i sami po sebi višeznačni. Dakle, pred strojevima ostaje težak zadatak da potpuno shvate ljudsku komunikaciju u svim situacijama.
• Pristranost podataka i modela: Sustavi umjetne inteligencije često su pristrani, na temelju podataka na kojima su trenirani. Dakle, koliko god model bio dobar, uvijek postoji određena pristranost, što stvara etičke nedoumice.
• Nedostatak razuma: Strojevi također nemaju zdrav razum i razmišljanje koji su prirodni za ljude, a njihova implementacija u sustav jednako tako može biti težak zadatak.

Resursi za učenje NLP-a

1. Stanford NLP grupa: https://nlp.stanford.edu/
2. Coursera: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Brza znanost podataka: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Brza znanost podataka: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Alati za prirodni jezik: https://www.nltk.org/
8. Lice koje grli: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Ovladavanje strojnim učenjem: https://machinelearningmastery.com/
11. Sjajan NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon Comprehend: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Prirodni jezik Google Clouda: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Zaključak

Obrada prirodnog jezika je fascinantno polje umjetne inteligencije koje omogućuje strojevima da rade stvari koje su prije nekoliko desetljeća bile nezamislive. Ova je tehnologija proširila područje računalnih aplikacija i stvara nova tržišta.

Vidjeli ste mnogo različitih mogućnosti, aplikacija iz stvarnog svijeta i dostupnih alata koji će vam pomoći da započnete s NLP-om. Međutim, na vama je da pronađete načine kako ih iskoristiti u razvoju inteligentnih sustava koji će otključati vaš potencijal i potencijal vašeg poslovanja.