Przetwarzanie języka naturalnego: co to jest i dlaczego ma to znaczenie

Zdolność do przetwarzania i generowania języków ludzkich daje każdemu komputerowi moc bycia czymś więcej niż tylko maszyną – ponieważ przełamuje bariery, upraszcza interakcje człowiek-komputer, oferuje liczne możliwości dla nowych zestawów computing systemy i wzmocnienia wydajność.

To zdjęcie blog post bada przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć, w jaki sposób może być przydatny dla Ciebie i Twojej firmy.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego, zwane także NLP, jest poddziedziną informatyki i lingwistyki. Ma na celu zapewnienie komputerom możliwości rozumienia, interpretowania i generowania języków ludzkich.

Język leży u podstaw interakcji międzyludzkich, a NLP jest pomostem łączącym ludzi z komputerami w najbardziej naturalny sposób, w tym za pomocą tekstu, mowy, a nawet języka migowego.

Początki przetwarzania języka naturalnego sięgają wczesnych lat pięćdziesiątych XX wieku Eksperyment Georgetown-IBM w 1954 r., który automatycznie przetłumaczył na angielski ponad 60 rosyjskich zdań. Rozwój trwał przez drugą część stulecia, ale większość tych systemów opierała się na zasadach pisanych odręcznie.

Jednakże od końca lat 1980. Statystyczne NLP narodził się z coraz większej i tańszej mocy obliczeniowej. Wykorzystano w nim modele statystyczne i techniki uczenia maszynowego, takie jak korpus równoległy odkrywanie wzorców, relacji i prawdopodobieństw na podstawie dużych zbiorów danych. Jednak na początku XXI wieku sieci neuronowe stały się preferowanymi metodami maszynowymi ze względu na ich znacznie lepszą wydajność.

Obecnie do przetwarzania języka naturalnego wykorzystuje się różne typy sieci neuronowych. Zawierają:

• Modele transformatorów
• BERT (dwukierunkowe reprezentacje enkodera z transformatorów)
• CNN (konwolucyjne sieci neuronowe)
• RNN (rekurencyjne sieci neuronowe)
• Sieci LSTM (pamięć długoterminowa).

W modelach stosuje się różne zadania i zadania podrzędne do danych wejściowych w celu uzyskania wymaganych wyników, takich jak generowanie tekstu, rozumienie języka, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie i tak dalej.

Dlaczego NLP ma znaczenie?

Zastosowania NLP są ogromne i wciąż ewoluują. To sprawia, że ​​jest to ważna technologia dla wielu gałęzi przemysłu i zastosowań. Oto kilka przykładów:

• Tłumaczenie maszynowe: NLP jest stosowane do tłumaczenia z jednego języka na drugi z niesamowitą precyzją i integralnością gramatyczną.
• Wirtualni asystenci: Od zapewniania obsługi klienta po odpowiadanie na wiele pytań, oferowanie towarzystwa i wykonywanie zadań za pomocą poleceń głosowych, NLP pomaga zwiększyć produktywność pracowników i poprawić jakość życia wielu osób.
• Analiza tekstu i podsumowania: NLP ułatwia wydobywanie kluczowych informacji z dużych dokumentów z imponującą szybkością. Pomaga podsumowywać dokumenty, SMS-y, e-maile lub strony internetowe szybciej niż jakikolwiek człowiek.
• Analiza nastrojów: Rozumiejąc emocje i opinie wyrażone w tekście lub dokumencie, firmy mogą wydobyć cenne informacje do badań rynkowych, Media społecznościowe monitorowanie i przyszłe kampanie marketingowe.

Jak działa przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się na umożliwianiu komputerom rozumienia i interpretowania języka ludzkiego poprzez połączenie możliwości lingwistyki i informatyki przy użyciu różnych technik, od podejść opartych na regułach, które opierają się na predefiniowanych regułach, po modele statystyczne, które uczą się swoich wzorców na podstawie oznakowanych danych szkoleniowych oraz bardziej nowoczesne modele głębokiego uczenia się, które wykorzystują sieci neuronowe do identyfikowania i kategoryzowania jeszcze bardziej złożonych wzorców na podstawie tekstu.

Chociaż różne systemy będą się różnić pod względem implementacji NLP, ogólny proces obejmujący różne etapy wygląda następująco:

• Wstępne przetwarzanie tekstu: Jest to etap początkowy, zanim będą mogły rozpocząć się wszystkie inne prace. Najpierw treść tekstu jest dzielona na pojedyncze słowa lub mniejsze jednostki, takie jak frazy zwane tokenami. Sam proces ten nazywa się tokenizacją i pomaga w efektywnym organizowaniu i przetwarzaniu. Inne zadania przetwarzania wstępnego obejmują małe litery, podczas których cały tekst jest konwertowany na małe litery w celu ujednolicenia oraz usuwanie słów pomijanych, które w niewielkim stopniu wnoszą do znaczenia.
• Znakowanie części mowy: Ten krok polega na przypisaniu znaczników gramatycznych do każdego z tokenów uzyskanych w kroku 1 powyżej. Tagi gramatyczne obejmują rzeczowniki, czasowniki, przymiotniki i przysłówki. Ten krok pomaga w zrozumieniu struktury składniowej tekstu wejściowego.
• Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER): nazwana jednostka obejmuje takie informacje, jak nazwiska osób lub miejsca, adres organizacji, model samochodu i tak dalej. Ten krok obejmuje identyfikację i kategoryzację wymienionych podmiotów w tekście. Celem jest wydobycie możliwie ważnych informacji, które pomogą lepiej zrozumieć tekst.
• Analiza składniowa i analiza składniowa: Tutaj analizujesz strukturę gramatyczną zdań w tekście, aby spróbować zrozumieć relacje między słowami i wyrażeniami. Celem tego kroku jest zrozumienie znaczenia i kontekstu tekstu.
• Analiza sentymentów: Analiza nastrojów polega na uchwyceniu idei wyrażonych w tekście. Sentymenty mogą być pozytywne, negatywne lub neutralne i pomagają uzyskać lepszy obraz ogólnego podejścia lub opinii na dany temat.
• Modelowanie języka: proces ten obejmuje budowanie modeli statystycznych lub modeli uczenia maszynowego, które rejestrują wzorce i relacje w danych językowych. Modele te umożliwiają wykonywanie zadań takich jak generowanie języka, tłumaczenie maszynowe czy streszczanie tekstu.
• Generowanie danych wyjściowych: Ostatnią częścią jest wygenerowanie danych wyjściowych dla użytkownika. Jest to konieczne w przypadku zadań takich jak tłumaczenie językowe i streszczanie tekstu.

Więcej zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego

Oprócz wymienionych powyżej etapów procesu, w przetwarzaniu języka naturalnego często stosuje się wiele innych zadań, aby osiągnąć pożądane rezultaty. Oto niektóre z bardziej popularnych.

• OCR: OCR oznacza optyczne rozpoznawanie znaków i jest to technologia wykorzystywana do przekształcania zdjęć w dane cyfrowe. Na przykład, jeśli chcesz zeskanować fakturę lub paragon, aby wyodrębnić z niej zawarte liczby i zapisać je w bazie danych swojej firmy, użyjesz programu z funkcją OCR. Jednak technologia OCR ma swoje ograniczenia, takie jak dokładność słów, kontekst i zrozumienie semantyki. Jednak po dodaniu NLP programy OCR mogą generować lepsze wyniki dzięki lepszemu zrozumieniu kontekstu, wnioskom praktycznym, większej dokładności i kategoryzacji.
• Rozpoznawanie mowy: Od usług cyfrowej transkrypcji po asystentów głosowych i urządzenia aktywowane głosem – rozpoznawanie mowy ma wiele zastosowań. Jednak proste rozpoznawanie mowy dźwiękowej nie będzie zbyt przydatne bez dodatkowych informacji z analizy kontekstu i nastrojów. NLP dodatkowo sprawia, że ​​technologia rozpoznawania mowy jest bardzo użyteczna, ponieważ zapewnia wyjście tekstowe z wejść audio, które można następnie wprowadzić do innych maszyn w celu zwiększenia produktywności.
• Text-to-Speech: Przekształcenie tekstu pisanego w mowę słyszalną, często wykorzystywane do nadawania chatbotom i wirtualnym asystentom słyszalnego głosu przypominającego ludzki. Chociaż początkowe wdrożenia miały monotonne głosy, były bardziej nowoczesne Tekst na mowę systemy takie jak jedenaście laboratoriów stały się tak dobre, że ledwo można odróżnić ich brzmienie od oryginalnego głosu.
• Zrozumienie naturalnego języka: Jest to proces nadawania rozsądnego sensu dowolnemu zbiorowi danych. Rozumienie języka naturalnego obejmuje dowolne zadanie, które może poprawić zrozumienie i interpretację tekstu, od rozpoznawania nazwanych jednostek po analizę składni i gramatyki, analizę semantyczną i różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Generowanie języka naturalnego: Jedno z najbardziej znanych zadań. Tutaj dane zamieniane są na słowa, które każdy człowiek może zrozumieć, opowiadając historię lub wyjaśniając różne rzeczy. Tego właśnie używają chatboty do generowania ciekawych rozmów. Innym rodzajem generowania języka naturalnego jest generowanie tekstu na tekst, w którym jeden tekst wejściowy jest przekształcany w zupełnie inny tekst. Tę metodę można znaleźć w podsumowaniach, tłumaczeniach i botach przeformułowujących.
• Rozpoznawanie nazwanych jednostek: NER, czyli rozpoznawanie nazwanych podmiotów, to podzadanie polegające na ekstrakcji informacji, które obejmuje identyfikację i klasyfikację elementów lub podmiotów do wcześniej zdefiniowanych kategorii. Dlatego NER pomaga maszynie rozpoznać określone elementy, takie jak osoba, samochód lub miejsce, z tekstu lub dokumentu, usprawniając w ten sposób wydobywanie znaczących informacji.
• Analiza nastrojów: Jest to kolejna poddziedzina przetwarzania języka naturalnego, która próbuje wydobyć i zrozumieć emocje i osobiste opinie z danych tekstowych. Ta funkcja umożliwia maszynom lepsze radzenie sobie ze złożonością komunikacji międzyludzkiej poprzez ocenę nastrojów, takich jak sarkazm, różnice kulturowe oraz nastroje pozytywne, negatywne i neutralne. Firmy wykorzystują go do badań rynku, monitorowania marki, obsługi klienta i analizy mediów społecznościowych.
• Klasyfikacja toksyczności: Kiedy publikujesz mowę nienawiści na forum lub w mediach społecznościowych, a bot moderatora automatycznie ją oznaczy, oznacza to, że zostałeś przyłapany na klasyfikacji toksyczności AI model. Systemy te są szkolone w zakresie uczenia maszynowego i różnych algorytmów wykorzystujących NLP do automatycznego identyfikowania i klasyfikowania szkodliwych treści, takich jak obelgi, groźby i mowa nienawiści w danych tekstowych.
• Podsumowanie: NLP umożliwia modelom AI szybkie odczytanie dużych ilości informacji, co zajęłoby człowiekowi znacznie więcej czasu. Następnie zidentyfikuj najważniejsze fragmenty tego tekstu i przedstaw je w spójnej formie. Oszczędza to czas i wysiłek użytkownika, zwiększa zrozumienie i usprawnia podejmowanie decyzji.
• Przybitka: Metoda wstępnego przetwarzania polegająca na redukcji słów do ich podstawy. Pomaga w lepszym zrozumieniu tekstu.

Zastosowania NLP w świecie rzeczywistym

Oto lista różnych rzeczywistych zastosowań przetwarzania języka naturalnego i powiązanych technologii.

• Chatboty lubią ChatGPT.
• Tłumacze, np. tłumacze AI z angielskiego na niemiecki lub z rosyjskiego na francuski.
• Wirtualni asystenci, tacy jak Siri firmy Apple, Amazon's Alexai ChatGPT OpenAI.
• Systemy automatycznej korekty, takie jak Grammarly.
• Wyszukiwarki lubić Ty.com.
• Podsumowanie tekstu takie, jakie możesz uzyskać z ChatGPT.

Wyzwania w NLP

Chociaż przetwarzanie języka naturalnego poczyniło znaczne postępy w wielu obszarach, technologia ta nadal boryka się z problemami. Oto niektóre z najważniejszych:

• Dwuznaczność i kontekst: Języki ludzkie są złożone i z natury niejednoznaczne. Zatem pełne zrozumienie komunikacji międzyludzkiej w każdej sytuacji pozostaje trudnym zadaniem dla maszyn.
• Błąd danych i modelu: Systemy sztucznej inteligencji są często stronnicze ze względu na dane, na których zostały przeszkolone. Zatem niezależnie od tego, jak dobry jest model, zawsze występują w nim pewne uprzedzenia, które budzą wątpliwości etyczne.
• Brak powodu: Maszyny również nie mają zdrowego rozsądku i rozumowania, które są naturalne dla ludzi, a wdrożenie ich w systemie może być równie trudnym zadaniem.

Zasoby do nauki NLP

1. Grupa Stanford NLP: https://nlp.stanford.edu/
2. Coursera: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. pompatyczność Nauka danych: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Szybka nauka danych: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Zestaw narzędzi języka naturalnego: https://www.nltk.org/
8. Przytulająca twarz: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Mistrzostwo w uczeniu maszynowym: https://machinelearningmastery.com/
11. Niesamowite NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon Zrozum: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Język naturalny Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Podsumowanie

Przetwarzanie języka naturalnego to fascynująca dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom robienie rzeczy, które kilkadziesiąt lat temu były nie do pomyślenia. Technologia ta rozszerzyła obszar zastosowań komputerowych i stworzyła nowe rynki.

Widziałeś wiele różnych możliwości, zastosowań w świecie rzeczywistym i dostępnych narzędzi, które pomogą Ci rozpocząć pracę z NLP. Jednak od Ciebie zależy, czy znajdziesz sposób na wykorzystanie ich w opracowywaniu inteligentnych systemów, które uwolnią potencjał Twój i Twojej firmy.