Natūralios kalbos apdorojimas: kas tai yra ir kodėl tai svarbu

Gebėjimas apdoroti ir generuoti žmonių kalbas suteikia bet kuriam kompiuteriui galios būti ne tik mašina, nes jis naikina kliūtis, supaprastina žmogaus ir kompiuterio sąveiką, suteikia daugybę galimybių kurti naujus skaičiavimo sistemų rinkinius ir padidina našumą.

Šiame tinklaraščio įraše nagrinėjamas natūralus kalbos apdorojimas, siekiant suprasti, kaip jis gali būti naudingas jums ir jūsų verslui.

Kas yra natūralios kalbos apdorojimas?

Natūralios kalbos apdorojimas, dar vadinamas NLP, yra kompiuterių mokslo ir kalbotyros poskyris. Juo siekiama suteikti kompiuteriams galimybę suprasti, interpretuoti ir generuoti žmonių kalbas.

Kalba yra žmonių sąveikos pagrindas, o NLP yra tiltas, kuris natūraliausiu būdu sujungia žmones su kompiuteriais, įskaitant tekstą, kalbą ir net gestų kalbą.

Natūralios kalbos apdorojimas prasidėjo šeštojo dešimtmečio pradžioje, su Džordžtauno-IBM eksperimentas 1954 m., kuris automatiškai išvertė daugiau nei 60 rusų sakinių į anglų kalbą. Pokyčiai tęsėsi ir vėlesnėje amžiaus pusėje, tačiau daugumoje tų sistemų buvo taikomos ranka parašytos taisyklės.

Tačiau nuo devintojo dešimtmečio pabaigos Statistinis NLP gimė dėl nuolat didėjančios ir pigesnės apdorojimo galios. Jame buvo naudojami statistiniai modeliai ir mašininio mokymosi metodai, tokie kaip lygiagretus korpusas iš didelių duomenų rinkinių atrasti modelius, ryšius ir tikimybes. Tačiau iki 2000-ųjų pradžios neuroniniai tinklai tapo pageidaujamais mašininiais metodais, kad jie veiktų daug geriau.

Šiandien natūralios kalbos apdorojimui naudojami įvairių tipų neuroniniai tinklai. Jie apima:

• Transformatorių modeliai
• BERT (transformatorių dvikrypčiai kodavimo įrenginiai)
• CNN (konvoliuciniai neuroniniai tinklai)
• RNN (pasikartojantys neuroniniai tinklai)
• LSTM (Long Short-Term Memory) tinklai.

Modeliai įvesties duomenims taiko įvairias užduotis ir papildomas užduotis, kad gautų reikiamus rezultatus, tokius kaip teksto generavimas, kalbos supratimas, kalbos atpažinimas, vertimas ir pan.

Kodėl NLP svarbu?

NLP pritaikymas yra platus ir toliau tobulėja. Dėl to tai yra svarbi technologija daugeliui pramonės šakų ir naudojimo būdų. Štai keli pavyzdžiai:

• Mašininis vertimas: NLP taikomas verčiant iš vienos kalbos į kitą su nuostabiu tikslumu ir gramatiniu vientisumu.
• Virtualūs asistentai: Nuo klientų aptarnavimo iki atsakymų į daugybę klausimų, draugystės ir užduočių vykdymo balso komandomis, NLP padeda padidinti darbuotojų produktyvumą ir pagerinti daugelio gyvenimo kokybę.
• Teksto analizė ir santraukos: NLP leidžia lengviau išgauti svarbiausią informaciją iš didelių dokumentų įspūdingu greičiu. Tai padeda apibendrinti dokumentus, tekstus, el. laiškus ar tinklalapius greičiau nei bet kuris žmogus.
• Sentimentų analizė: Suprasdami tekste ar dokumente išsakytas emocijas ir nuomones, įmonės gali išgauti vertingos informacijos rinkos tyrimams, socialinių tinklų stebėjimui ir būsimoms rinkodaros kampanijoms.

Kaip veikia natūralios kalbos apdorojimas

Natūralios kalbos apdorojimas yra skirtas kompiuteriams suprasti ir interpretuoti žmonių kalbą, derinant kalbotyros ir informatikos galią, naudojant įvairius metodus, kurie gali skirtis nuo taisyklėmis pagrįstų metodų, kurie remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis, iki statistinių modelių, kurie mokosi savo modelius iš pažymėtų mokymo duomenų. , ir modernesni giluminio mokymosi modeliai, kuriuose naudojami neuroniniai tinklai, siekiant nustatyti ir suskirstyti į kategorijas dar sudėtingesnius teksto modelius.

Nors skirtingų sistemų NLP įgyvendinimas skiriasi, bendras procesas, apimantis skirtingus veiksmus, yra toks:

• Išankstinis teksto apdorojimas: Tai yra pradinis etapas prieš pradedant visus kitus darbus. Pirma, tekstas suskaidomas į atskirus žodžius arba mažesnius vienetus, pavyzdžiui, frazes, vadinamas žetonais. Pats procesas vadinamas tokenizavimu ir padeda efektyviai organizuoti bei apdoroti. Kitos išankstinio apdorojimo užduotys apima mažąsias raides, kai visas tekstas paverčiamas mažosiomis raidėmis, kad būtų vienodumas, ir pašalinami stabdomieji žodžiai, kurie mažai prisideda prie prasmės.
• Dalies kalbos žymėjimas: Šis veiksmas apima gramatinių žymų priskyrimą kiekvienam žetonui, gautam atliekant 1 veiksmą. Gramatinės žymos apima daiktavardžius, veiksmažodžius, būdvardžius ir prieveiksmius. Šis veiksmas padeda suprasti įvesties teksto sintaksinę struktūrą.
• Pavadinto subjekto atpažinimas (NER): pavadintas subjektas apima tokius dalykus kaip žmonių ar vietos vardai, organizacijos adresas, automobilio modelis ir pan. Šis veiksmas apima tekste nurodytų objektų identifikavimą ir suskirstymą į kategorijas. Tikslas čia yra išgauti galbūt svarbią informaciją, kuri padėtų geriau suprasti tekstą.
• Analizė ir sintaksės analizė: Čia analizuojate teksto sakinių gramatinę struktūrą, kad pabandytumėte suprasti žodžių ir frazių ryšius. Šio žingsnio tikslas – suprasti teksto prasmę ir kontekstą.
• Sentimentų analizė: Naudodami nuotaikų analizę norite suvokti tekste išreikštą idėją (-as). Sentimentai gali būti teigiami, neigiami arba neutralūs ir padeda susidaryti geresnį bendrą požiūrį ar nuomonę tam tikra tema.
• Kalbos modeliavimas: Šis procesas apima statistinių arba mašininio mokymosi modelių kūrimą, kurie fiksuoja kalbos duomenų modelius ir ryšius. Šie modeliai leidžia atlikti tokias užduotis kaip kalbos generavimas, mašininis vertimas arba teksto apibendrinimas.
• Išvesties generavimas: paskutinė dalis yra išvesties generavimas vartotojui. Tai būtina atliekant tokias užduotis kaip vertimas į kalbą ir teksto apibendrinimas.

Daugiau natūralios kalbos apdorojimo užduočių

Be aukščiau išvardytų proceso etapų, norint pasiekti norimų rezultatų, natūralios kalbos apdorojime dažnai atliekama daug kitų užduočių. Štai keletas populiariausių.

• OCR: OCR reiškia optinį simbolių atpažinimą ir tai technologija, naudojama paveikslėliams paversti skaitmeniniais duomenimis. Pavyzdžiui, kai jums reikia nuskaityti sąskaitą faktūrą ar kvitą, kad ištrauktumėte jame esančius skaičius ir išsaugotumėte juos savo įmonės duomenų bazėje, naudosite programinę įrangą su OCR funkcija. Tačiau OCR technologija turi savo ribas, pvz., žodžių tikslumą, kontekstą ir semantinį supratimą. Tačiau pridėjus NLP, OCR programos gali sukurti geresnę išvestį, geriau suprasti kontekstą, įgyvendinti įžvalgas, pagerinti tikslumą ir suskirstyti į kategorijas.
• Kalbėjimo atpažinimas: Nuo skaitmeninės transkripcijos paslaugų iki balso asistentų ir balsu aktyvuojamų įrenginių – kalbos atpažinimo naudojimas yra daug. Tačiau paprastas garso kalbos atpažinimas nėra labai naudingas be papildomos informacijos iš konteksto ir nuotaikų analizės. NLP taip pat daro kalbos atpažinimo technologiją labai naudingą, nes suteikia teksto išvestį iš garso įvesties, kurią galima toliau tiekti į kitus įrenginius, kad būtų padidintas produktyvumas.
• Tekstas-į-Speech: rašytinio teksto pavertimas garsia kalba, dažnai naudojamas pokalbių robotams ir virtualiems padėjėjams suteikti žmogui panašų girdimą balsą. Nors pradiniai įgyvendinimai skambėjo monotoniškais, modernesniais iš rašto į kalbą sistemos, pvz vienuolika laboratorijų tapo tokie geri, kad vos gali atskirti jų išvestį nuo originalaus balso.
• Natūralios kalbos supratimas: Tai yra bet kokio duomenų rinkinio pagrįsto supratimo procesas. Natūralios kalbos supratimas apima bet kokią užduotį, galinčią pagerinti teksto supratimą ir interpretaciją, nuo įvardintų objektų atpažinimo iki sintaksės ir gramatikos analizės, semantinės analizės ir skirtingų mašininio mokymosi algoritmų.
• Natūralios kalbos karta: Viena iš plačiausiai žinomų užduočių. Čia duomenys paverčiami žodžiais, kuriuos bet kuris žmogus gali suprasti pasakodamas istoriją arba paaiškindamas dalykus. Būtent tai pokalbių robotai naudoja kurdami įdomius pokalbius. Kitas natūralios kalbos generavimo būdas yra teksto į tekstą generavimas, kai vienas įvesties tekstas paverčiamas visiškai skirtingu tekstu. Šis metodas randamas apibendrinimuose, vertimuose ir perfrazavimo robotuose.
• Pavadinto subjekto atpažinimas: NER arba įvardinto subjekto atpažinimas yra informacijos išgavimo antrinė užduotis, apimanti elementų ar subjektų identifikavimą ir klasifikavimą į anksčiau nustatytas kategorijas. Taigi NER padeda mašinai atpažinti konkrečius objektus, pvz., asmenį, automobilį ar vietą iš teksto ar dokumento, taip pagerindama prasmingos informacijos gavimą.
• Sentimento analizė: Tai dar viena natūralios kalbos apdorojimo sritis, kuria bandoma iš teksto duomenų išgauti ir suprasti emocijas bei asmenines nuomones. Ši galimybė leidžia mašinoms geriau naršyti žmonių bendravimo sudėtingumo srityje, įvertinant tokius jausmus kaip sarkazmas, kultūriniai skirtumai ir teigiami, neigiami bei neutralūs jausmai. Įmonės ją naudoja rinkos tyrimams, prekės ženklo stebėjimui, klientų aptarnavimui ir socialinės žiniasklaidos analizei.
• Toksiškumo klasifikacija: Kai paskelbiate neapykantą kurstančią kalbą forume ar socialinėje žiniasklaidoje, o moderatoriaus robotas automatiškai tai pažymi, jus užklupo toksiškumo klasifikavimo AI modelis. Šios sistemos yra apmokytos naudojant mašininį mokymąsi ir įvairius algoritmus, naudojant NLP, kad būtų galima automatiškai nustatyti ir klasifikuoti žalingą turinį, pvz., įžeidimus, grasinimus ir neapykantą kurstančią kalbą teksto duomenyse.
• Apibendrinimas: NLP leidžia dirbtinio intelekto modeliams greitai perskaityti didelius informacijos kiekius, o tai žmogui būtų užtrukę daug daugiau laiko. Tada nustatykite svarbiausias to teksto dalis ir pateikite jį nuoseklia forma. Tai taupo vartotojo laiką ir pastangas, pagerina supratimą ir pagerina sprendimų priėmimą.
• Kamieno: išankstinio apdorojimo metodas, skirtas žodžių redukavimui iki jų šaknies pagrindo. Padeda geriau suprasti tekstą.

Realaus pasaulio NLP programos

Čia pateikiamas įvairių natūralios kalbos apdorojimo ir susijusių technologijų realaus pasaulio taikomųjų programų sąrašas.

• Patinka pokalbių robotai ChatGPT.
• Vertėjai, pavyzdžiui, iš anglų į vokiečių arba iš rusų į prancūzų AI vertėjai.
• Virtualūs padėjėjai, tokie kaip „Apple“ „Siri“, Amazonės Alexair OpenAI ChatGPT.
• Automatiškai taisomos sistemos, pvz Grammarly.
• Paieškos sistemoms patinka Jūs.com.
• Teksto santrauka, kurią galite gauti iš ChatGPT.

NLP iššūkiai

Nors natūralios kalbos apdorojimas padarė didelę pažangą daugelyje sričių, vis dar yra problemų, su kuriomis susiduria technologija. Štai keletas pagrindinių:

• Dviprasmiškumas ir kontekstas: Žmonių kalbos yra sudėtingos ir iš prigimties dviprasmiškos. Taigi mašinoms visomis aplinkybėmis visiškai suvokti žmonių bendravimą tebėra sudėtinga užduotis.
• Duomenų ir modelių poslinkis: AI sistemos dažnai yra šališkos, remiantis duomenimis, kuriais jos buvo apmokytos. Taigi, kad ir koks geras būtų modelis, visada yra tam tikras šališkumas, dėl kurio kyla etinių problemų.
• Proto trūkumas: Mašinos taip pat neturi sveiko proto ir samprotavimų, kurie natūraliai atsiranda žmonėms, o jų įdiegimas sistemoje taip pat gali būti sunki užduotis.

Ištekliai, skirti mokytis NLP

1. Stanfordo NLP grupė: https://nlp.stanford.edu/
2. Kursai: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Greitas duomenų mokslas: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Greitas duomenų mokslas: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Natūralios kalbos įrankių rinkinys: https://www.nltk.org/
8. Apkabinantis veidas: https://huggingface.co/
9. Vikipedija: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Mašininio mokymosi meistriškumas: https://machinelearningmastery.com/
11. Nuostabus NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. „Amazon“ suprasti: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. „Google Cloud“ natūrali kalba: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Išvada

Natūralios kalbos apdorojimas yra žavi dirbtinio intelekto sritis, leidžianti mašinoms padaryti tai, kas prieš dešimtmečius buvo neįsivaizduojama. Ši technologija išplėtė kompiuterių taikomųjų programų sritį ir kuria naujas rinkas.

Matėte daugybę skirtingų galimybių, realių programų ir galimų įrankių, kurie padės jums pradėti naudotis NLP. Tačiau jūs turite rasti būdų, kaip juos panaudoti kuriant išmaniąsias sistemas, kurios atvers jūsų ir jūsų verslo potencialą.