Naturlig språkbehandling: Hva er det og hvorfor betyr det noe

Evnen til å behandle og generere menneskelige språk gir enhver datamaskin kraften til å være mer enn bare en maskin – fordi den bryter ned barrierer, forenkler menneske-datamaskin-interaksjoner, tilbyr mange muligheter for nye sett med datasystemer og øker produktiviteten.

Dette blogginnlegget utforsker naturlig språkbehandling for å forstå hvordan det kan være nyttig for deg og din bedrift.

Hva er naturlig språkbehandling?

Natural Language Processing, også kalt NLP, er et underfelt innen informatikk og lingvistikk. Den har som mål å gi datamaskiner evnen til å forstå, tolke og generere menneskelige språk.

Språket ligger i kjernen av menneskelig interaksjon og NLP er broen som kobler mennesker til datamaskiner på den mest naturlige måten, inkludert gjennom tekst, tale og til og med tegnspråk.

Naturlig språkbehandling går tilbake til tidlig på 1950-tallet, med Georgetown-IBM-eksperimentet i 1954 som automatisk oversatte over 60 russiske setninger til engelsk. Utviklingen fortsatte gjennom den siste delen av århundret, men de fleste av disse systemene brukte håndskrevne regler.

Fra slutten av 1980-tallet ble imidlertid statistisk NLP født fra den stadig økende og billigere prosessorkraften. Den benyttet statistiske modeller og maskinlæringsteknikker som parallelle korpuser for å oppdage mønstre, sammenhenger og sannsynligheter fra store datasett. Tidlig på 2000-tallet hadde imidlertid nevrale nettverk blitt de foretrukne maskinmetodene på grunn av deres mye bedre ytelse.

I dag brukes ulike typer nevrale nettverk for naturlig språkbehandling. De inkluderer:

• Transformator modeller
• BERT (Toveis koderepresentasjoner fra transformatorer)
• CNN (Convolutional Neural Networks)
• RNN-er (Recurrent Neural Networks)
• LSTM-nettverk (Long Short-Term Memory).

Modellene bruker ulike oppgaver og underoppgaver til inngangsdataene for å produsere nødvendige utdata som tekstgenerering, språkforståelse, talegjenkjenning, oversettelse og så videre.

Hvorfor er NLP viktig?

Anvendelsene av NLP er enorme og fortsetter å utvikle seg. Dette gjør den til en viktig teknologi for mange bransjer og bruksområder. Her er noen eksempler:

• Maskinoversettelse: NLP brukes til å oversette fra ett språk til et annet med utrolig presisjon og grammatisk integritet.
• Virtuelle assistenter: Fra å yte kundeservice til å svare på en rekke spørsmål, tilby vennskap og kjøre oppgaver gjennom stemmekommandoer, hjelper NLP med å øke arbeidernes produktivitet og forbedre livskvaliteten for mange.
• Tekstanalyse og sammendrag: NLP gjør det enklere å trekke ut nøkkelinformasjon fra store dokumenter med imponerende hastighet. Det hjelper å oppsummere dokumenter, tekster, e-poster eller nettsider raskere enn noe menneske kan.
• Sentimentanalyse: Ved å forstå følelsene og meningene som uttrykkes i en tekst eller et dokument, kan bedrifter trekke ut verdifull informasjon for markedsundersøkelser, overvåking av sosiale medier og fremtidige markedsføringskampanjer.

Hvordan naturlig språkbehandling fungerer

Naturlig språkbehandling fokuserer på å gjøre datamaskiner i stand til å forstå og tolke menneskelig språk ved å kombinere kraften til lingvistikk og informatikk ved å bruke ulike teknikker som kan variere fra regelbaserte tilnærminger som er avhengige av forhåndsdefinerte regler, til statistiske modeller som lærer mønstrene deres fra merkede treningsdata , og de mer moderne dyplæringsmodellene som bruker nevrale nettverk for å identifisere og kategorisere enda mer komplekse mønstre fra tekst.

Mens forskjellige systemer vil variere i deres implementeringer av NLP, er en generell prosess som involverer forskjellige trinn som følger:

• Tekstforbehandling: Dette er den innledende fasen før alt annet arbeid kan begynne. Først blir teksten brutt ned i individuelle ord eller mindre enheter som fraser kalt tokens. Denne prosessen i seg selv kalles tokenisering, og den hjelper til med effektiv organisering og prosessering. Andre forbehandlingsoppgaver inkluderer små bokstaver, der all teksten konverteres til små bokstaver for enhetlighet og fjerning av stoppord som bidrar lite til mening.
• Del-av-tale-tagging: Dette trinnet innebærer tilordning av grammatiske koder til hver av tokenene som er utledet i trinn 1 ovenfor. Grammatiske koder inkluderer substantiv, verb, adjektiver og adverb. Dette trinnet hjelper deg med å forstå inndatatekstens syntaktiske struktur.
• Navngitt entitetsgjenkjenning (NER): En navngitt enhet inkluderer ting som navn på personer eller et sted, adressen til en organisasjon, modellen til en bil og så videre. Dette trinnet involverer identifikasjon og kategorisering av de navngitte enhetene i teksten. Målet her er å trekke ut mulig viktig informasjon som vil bidra til å forstå teksten bedre.
• Parsing og syntaksanalyse: Her analyserer du den grammatiske strukturen til setninger inne i teksten for å prøve å forstå sammenhengen mellom ord og uttrykk. Målet med dette trinnet er å forstå betydningen og konteksten til teksten.
• Sentiment Analyse: Med sentimentanalyse er du ute etter å forstå ideen(e) som er uttrykt i teksten. Følelser kan være positive, negative eller nøytrale og bidra til å tegne et bedre bilde av den generelle holdningen eller meningene til et bestemt emne.
• Språkmodellering: Denne prosessen innebærer å bygge statistiske eller maskinlæringsmodeller som fanger opp mønstrene og relasjonene i språkdata. Disse modellene muliggjør oppgaver som språkgenerering, maskinoversettelse eller tekstoppsummering.
• Utgangsgenerering: Den siste delen er genereringen av en utgang til brukeren. Dette er nødvendig for oppgaver som språkoversettelse og tekstoppsummering.

Flere naturlig språkbehandlingsoppgaver

Bortsett fra prosesstrinnene som er oppført ovenfor, brukes mange andre oppgaver ofte i naturlig språkbehandling for å oppnå ønskede resultater. Her er noen av de mer populære.

• OCR: OCR står for Optical Character Recognition, og det er en teknologi som brukes til å transformere bilder til digitale data. For eksempel, når du trenger å skanne en faktura eller kvittering for å trekke ut tallene i den og lagre den i bedriftens database, vil du bruke et program med OCR-funksjon. OCR-teknologien har imidlertid sine begrensninger, for eksempel med ordnøyaktighet, kontekst og semantisk forståelse. Men med tillegg av NLP, kan OCR-programmer produsere bedre resultater med mer kontekstuell forståelse, praktisk innsikt, forbedret nøyaktighet og kategorisering.
• Talegjenkjenning: Fra digitale transkripsjonstjenester til taleassistenter og stemmeaktiverte enheter, bruken av talegjenkjenning er mange. Enkel gjenkjenning av lydtale er imidlertid ikke mye nyttig uten den ekstra informasjonen fra kontekst- og sentimentanalyse. NLP gjør videre talegjenkjenningsteknologi svært nyttig ved å gi en tekstutgang fra lydinnganger som videre kan mates inn i andre maskiner for mer produktivitet.
• Tekst-til-tale: Transformasjonen av skrevet tekst til hørbar tale, ofte brukt for å gi chatboter og virtuelle assistenter en menneskelignende hørbar stemme. Selv om de første implementeringene hadde monotone stemmer, mer moderne tekst til tale systemer som f.eks elevenlabs har blitt så bra at du knapt kan skille utgangene deres fra en original stemme.
• Naturlig språkforståelse: Dette er prosessen med å gi rimelig mening om ethvert datasett. Naturlig språkforståelse involverer enhver oppgave som kan forbedre forståelsen og tolkningen av teksten, fra navngitt enhetsgjenkjenning til syntaks- og grammatikkanalyse, semantisk analyse og forskjellige maskinlæringsalgoritmer.
• Naturlig språkgenerering: En av de mest kjente oppgavene. Her blir data omgjort til ord som ethvert menneske kan forstå ved enten å fortelle en historie eller forklare ting. Dette er hva chatbots bruker for å generere interessante samtaler. En annen type generering av naturlig språk er tekst-til-tekst generering, hvor én inndatatekst blir transformert til en helt annen tekst. Denne metoden finnes i oppsummeringer, oversettelser og omformulering av roboter.
• Navngitt enhetsgjenkjenning: NER eller Named Entity Recognition er en underoppgave for utvinning av informasjon som involverer identifikasjon og klassifisering av elementer eller enheter i tidligere definerte kategorier. Derfor hjelper NER maskinen med å gjenkjenne spesifikke enheter, for eksempel en person, bil eller sted fra en tekst eller et dokument, og forbedrer dermed utvinningen av meningsfull informasjon.
• Sentimentanalyse: Dette er et annet underfelt av naturlig språkbehandling som prøver å trekke ut og forstå følelser og personlige meninger fra tekstdata. Denne evnen gjør det mulig for maskiner å bedre navigere i kompleksiteten til menneskelig kommunikasjon ved å måle følelser som sarkasme, kulturelle forskjeller og positive, negative og nøytrale følelser. Bedrifter bruker det for markedsundersøkelser, merkevareovervåking, kundestøtte og analyse av sosiale medier.
• Toksisitetsklassifisering: Når du legger ut hatytringer på et forum eller sosiale medier og moderatorroboten automatisk flagger det, har du blitt fanget av en AI-modell for toksisitetsklassifisering. Disse systemene er trent med maskinlæring og ulike algoritmer som bruker NLP for automatisk å identifisere og klassifisere skadelig innhold, som fornærmelser, trusler og hatefulle ytringer i tekstdata.
• samandrag: NLP gjør det mulig for AI-modeller å raskt lese store mengder informasjon som ville ha tatt et menneske mye mer tid. Identifiser deretter de viktigste delene av teksten og presenter den i en sammenhengende form. Dette sparer en bruker tid og krefter, øker forståelsen og forbedrer beslutningstaking.
• stemming: En forbehandlingsmetode for å redusere ord til rotgrunnlaget. Bidrar til å skape en bedre forståelse av teksten.

Real-World NLP-applikasjoner

Her er en liste over forskjellige virkelige anvendelser av naturlig språkbehandling og relaterte teknologier.

• Chatbots liker ChatGPT.
• Oversettere som engelsk til tysk eller russisk til fransk AI-oversettere.
• Virtuelle assistenter som Apples Siri, Amazonas Alexa, og OpenAIs ChatGPT.
• Autokorrigerende systemer som Grammarly.
• Søkemotorer som You.com.
• Tekstoppsummering som du kan få fra ChatGPT.

Utfordringer i NLP

Mens naturlig språkbehandling har gjort betydelige fremskritt på mange områder, er det fortsatt problemer som teknologien står overfor. Her er noen av de viktigste:

• Tvetydighet og kontekst: Menneskelige språk er komplekse og iboende tvetydige. Så det er fortsatt en oppoverbakke oppgave for maskiner å fullstendig forstå menneskelig kommunikasjon i alle situasjoner.
• Data- og modellbias: AI-systemer er ofte partiske, basert på dataene de ble trent på. Så uansett hvor god en modell er, er det alltid noen skjevhet, som skaper etiske bekymringer.
• Mangel på grunn: Maskiner har heller ikke sunn fornuft og resonnement som faller naturlig for mennesker, og å implementere dem i et system kan like gjerne være en tøff oppgave.

Ressurser for å 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. Rask datavitenskap: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Rask datavitenskap: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Verktøysett for naturlig språk: https://www.nltk.org/
8. Klemende ansikt: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Mestring av maskinlæring: 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. SpaCy: https://spacy.io/

Konklusjon

Naturlig språkbehandling er et fascinerende felt av kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å gjøre ting som var utenkelig for flere tiår siden. Denne teknologien har utvidet riket av dataapplikasjoner og skaper nye markeder.

Du har sett de mange forskjellige egenskapene, applikasjonene i den virkelige verden og tilgjengelige verktøy som hjelper deg med å komme i gang med NLP. Det er imidlertid opp til deg å finne måter å utnytte dem til å utvikle intelligente systemer som vil frigjøre potensialet ditt og virksomheten din.