Procesarea limbajului natural: ce este și de ce contează

Capacitatea de a procesa și de a genera limbaje umane oferă oricărui computer puterea de a fi mai mult decât o simplă mașină – deoarece înlătură barierele, simplifică interacțiunile om-calculator, oferă numeroase oportunități pentru noi seturi de sisteme de calcul și crește productivitatea.

Această postare de blog explorează procesarea limbajului natural pentru a înțelege cum ți-ar putea fi de folos pentru tine și afacerea ta.

Ce este procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural, numită și NLP, este un subdomeniu al informaticii și al lingvisticii. Acesta își propune să ofere computerelor capacitatea de a înțelege, interpreta și genera limbaje umane.

Limbajul se află în centrul interacțiunilor umane, iar NLP este puntea care conectează oamenii de computere în cel mai natural mod, inclusiv prin text, vorbire și chiar limbajul semnelor.

Procesarea limbajului natural datează de la începutul anilor 1950, odată cu Experimentul Georgetown-IBM în 1954, care a tradus automat peste 60 de propoziții din rusă în engleză. Evoluțiile au continuat până la sfârșitul secolului, dar cele mai multe dintre aceste sisteme au folosit reguli scrise de mână.

De la sfârșitul anilor 1980 însă, NLP statistic s-a născut din puterea de procesare din ce în ce mai mare și mai ieftină. A folosit modele statistice și tehnici de învățare automată, cum ar fi corpus paralel pentru a descoperi modele, relații și probabilități din seturi mari de date. Cu toate acestea, la începutul anilor 2000, rețelele neuronale au devenit metodele preferate ale mașinii pentru performanța lor mult mai bună.

Astăzi, diferite tipuri de rețele neuronale sunt folosite pentru procesarea limbajului natural. Acestea includ:

• Modele de transformatoare
• BERT (Reprezentări codificatoare bidirecționale de la transformatoare)
• CNN (rețele neuronale convoluționale)
• RNN (rețele neuronale recurente)
• Rețele LSTM (Long Short-Term Memory).

Modelele aplică diferite sarcini și subsarcini la datele de intrare pentru a produce rezultate necesare, cum ar fi generarea de text, înțelegerea limbii, recunoașterea vorbirii, traducerea și așa mai departe.

De ce contează NLP?

Aplicațiile NLP sunt vaste și continuă să evolueze. Acest lucru îl face o tehnologie importantă pentru multe industrii și utilizări. Iată câteva exemple:

• Traducere automată: NLP este aplicat pentru a traduce dintr-o limbă în alta cu o precizie și o integritate gramaticală uimitoare.
• Asistenți virtuali: De la furnizarea de servicii pentru clienți până la răspunsul la o serie de întrebări, oferirea de companie și executarea sarcinilor prin comenzi vocale, NLP ajută la creșterea productivității lucrătorilor și la îmbunătățirea calității vieții pentru mulți.
• Analiza textului și rezumate: NLP facilitează extragerea informațiilor cheie din documente mari la o viteză impresionantă. Ajută să rezumați documente, texte, e-mailuri sau pagini web mai rapid decât poate orice om.
• Analiza sentimentelor: Înțelegând emoțiile și opiniile exprimate într-un text sau document, companiile pot extrage informații valoroase pentru cercetarea de piață, monitorizarea rețelelor sociale și viitoarele campanii de marketing.

Cum funcționează procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural se concentrează pe a permite computerelor să înțeleagă și să interpreteze limbajul uman, combinând puterea lingvisticii și a informaticii folosind diverse tehnici care pot varia de la abordări bazate pe reguli care se bazează pe reguli predefinite, până la modele statistice care își învață tiparele din datele de antrenament etichetate și modelele mai moderne de învățare profundă care folosesc rețele neuronale pentru a identifica și clasifica modele și mai complexe din text.

În timp ce diferitele sisteme vor varia în implementările lor de NLP, un proces general care implică diferiți pași este următorul:

• Preprocesarea textului: Aceasta este etapa inițială înainte ca toate celelalte lucrări să poată începe. În primul rând, corpul textului este împărțit în cuvinte individuale sau în unități mai mici, cum ar fi fraze numite jetoane. Acest proces în sine se numește tokenizare și ajută la organizarea și procesarea eficientă. Alte sarcini de preprocesare includ scrierea cu minuscule, în care tot textul este convertit în litere mici pentru uniformitate și eliminarea cuvintelor oprite care contribuie puțin la semnificație.
• Etichetarea părții de vorbire: Acest pas implică atribuirea de etichete gramaticale fiecăruia dintre jetoanele derivate la pasul 1 de mai sus. Etichetele gramaticale includ substantive, verbe, adjective și adverbe. Acest pas ajută la înțelegerea structurii sintactice a textului introdus.
• Recunoașterea entității denumite (NER): O entitate numită include lucruri precum numele unor persoane sau un loc, adresa unei organizații, modelul unei mașini și așa mai departe. Acest pas implică identificarea și clasificarea entităților numite în text. Scopul aici este de a extrage informații eventual importante care vor ajuta la o mai bună înțelegere a textului.
• Analiza si analiza sintaxei: Aici, analizați structura gramaticală a propozițiilor din interiorul textului pentru a încerca să înțelegeți relațiile dintre cuvinte și fraze. Scopul acestui pas este de a înțelege sensul și contextul textului.
• Analiza sentimentelor: Cu analiza sentimentelor, căutați să înțelegeți ideea(i) exprimată(e) în text. Sentimentele pot fi pozitive, negative sau neutre și vă ajută să pictați o imagine mai bună a atitudinii generale sau a opiniilor față de un anumit subiect.
• Modelarea limbajului: Acest proces implică construirea de modele statistice sau de învățare automată care surprind tiparele și relațiile din datele lingvistice. Aceste modele permit sarcini precum generarea limbii, traducerea automată sau rezumarea textului.
• Generare de ieșire: Partea finală este generarea unei ieșiri către utilizator. Acest lucru este necesar pentru sarcini precum traducerea limbii și rezumarea textului.

Mai multe sarcini de procesare a limbajului natural

În afară de etapele procesului enumerate mai sus, multe alte sarcini sunt frecvent utilizate în procesarea limbajului natural pentru a obține rezultatele dorite. Iată câteva dintre cele mai populare.

• OCR: OCR înseamnă Recunoaștere optică a caracterelor și este o tehnologie care este folosită pentru a transforma imaginile în date digitale. De exemplu, atunci când trebuie să scanați o factură sau o chitanță pentru a extrage cifrele din ea și a le salva în baza de date a companiei dvs., veți folosi un program software cu capacitate OCR. Cu toate acestea, tehnologia OCR are limitele sale, cum ar fi acuratețea cuvintelor, contextul și înțelegerea semantică. Dar, odată cu adăugarea NLP, programele OCR pot produce rezultate mai bune, cu mai multe înțelegeri contextuale, perspective acționabile, precizie îmbunătățită și clasificări.
• Recunoaștere a vorbirii: De la servicii de transcriere digitală la asistenți vocali și dispozitive activate prin voce, utilizările recunoașterii vorbirii sunt numeroase. Cu toate acestea, recunoașterea simplă a vorbirii audio nu este de mare folos fără informațiile adăugate din analiza contextului și a sentimentelor. În plus, NLP face ca tehnologia de recunoaștere a vorbirii să fie foarte utilă, oferind o ieșire de text din intrările audio care poate fi alimentată în continuare în alte mașini pentru o productivitate mai mare.
• Text-to-Speech: Transformarea textului scris în vorbire audibilă, adesea folosită pentru a oferi chatboților și asistenților virtuali o voce audibilă asemănătoare omului. Deși implementările inițiale aveau voci monotone, mai moderne text-to-speech sisteme precum unsprezece laboratoare au devenit atât de bune încât abia le poți diferenția ieșirile de o voce originală.
• Înțelegerea limbajului natural: Acesta este procesul de a da un sens rezonabil oricărui set de date. Înțelegerea limbajului natural implică orice sarcină care poate îmbunătăți înțelegerea și interpretarea textului, de la recunoașterea entităților numite până la analiza sintaxei și gramaticale, analiza semantică și diferiți algoritmi de învățare automată.
• Generarea limbajului natural: Una dintre cele mai cunoscute sarcini. Aici, datele sunt transformate în cuvinte pe care orice om le poate înțelege fie spunând o poveste, fie explicând lucruri. Acesta este ceea ce folosesc chatboții pentru a genera conversații interesante. Un alt tip de generare a limbajului natural este generarea text-to-text, în care un text introdus este transformat într-un text total diferit. Această metodă se găsește în rezumate, traduceri și reformulare bot.
• Recunoașterea entității denumită: NER sau Named Entity Recognition este o subsarcină de extragere a informațiilor care implică identificarea și clasificarea articolelor sau entităților în categorii definite anterior. Prin urmare, NER ajută aparatul să recunoască entități specifice, cum ar fi o persoană, mașină sau loc dintr-un text sau document, îmbunătățind astfel extragerea de informații semnificative.
• Analiza sentimentelor: Acesta este un alt subdomeniu al procesării limbajului natural care încearcă să extragă și să înțeleagă emoțiile și opiniile personale din datele text. Această capacitate permite mașinilor să navigheze mai bine în complexitatea comunicării umane, evaluând sentimente precum sarcasmul, diferențele culturale și sentimentele pozitive, negative și neutre. Companiile îl folosesc pentru cercetarea pieței, monitorizarea mărcii, asistența clienților și analiza rețelelor sociale.
• Clasificarea toxicității: Când postați un discurs instigator la ură pe un forum sau pe o rețea socială și robotul moderator îl semnalează automat, atunci ați fost surprins de un model AI de clasificare a toxicității. Aceste sisteme sunt antrenate cu învățare automată și diverși algoritmi care utilizează NLP pentru a identifica și clasifica automat conținutul dăunător, cum ar fi insulte, amenințări și discursuri instigatoare la ură în datele text.
• Rezumare: NLP face posibil ca modelele AI să citească rapid cantități mari de informații care i-ar fi luat unui om mult mai mult timp. Apoi identificați cele mai importante părți ale textului respectiv și prezentați-l într-o formă coerentă. Acest lucru economisește timp și efort utilizatorului, îmbunătățește înțelegerea și îmbunătățește procesul decizional.
• Pentru a putea reduce: O metodă de preprocesare de reducere a cuvintelor la baza lor rădăcină. Ajută la o mai bună înțelegere a textului.

Aplicații NLP din lumea reală

Iată o listă cu diferite aplicații din lumea reală ale procesării limbajului natural și tehnologiilor conexe.

• Chatbot-urilor le place Chat GPT.
• Traducători precum traducătorii AI din engleză în germană sau rusă în franceză.
• Asistenți virtuali precum Siri de la Apple, Alexa Amazonși ChatGPT de la OpenAI.
• Sisteme de corectare automată, cum ar fi Grammarly.
• Motoare de căutare precum tu.com.
• Rezumat text așa cum o puteți obține din ChatGPT.

Provocări în NLP

În timp ce procesarea limbajului natural a făcut progrese semnificative în multe domenii, există încă probleme cu care se confruntă tehnologia. Iată câteva dintre cele mai importante:

• Ambiguitate și context: Limbile umane sunt complexe și în mod inerent ambigue. Deci, rămâne o sarcină dificilă pentru mașini să înțeleagă complet comunicarea umană în toate situațiile.
• Prejudecăți de date și model: Sistemele AI sunt adesea părtinitoare, pe baza datelor pe care au fost instruiți. Deci, oricât de bun este un model, există întotdeauna o anumită părtinire, care creează preocupări etice.
• Lipsa Rațiunii: De asemenea, mașinile nu au bunul simț și raționamentul care vin în mod natural oamenilor, iar implementarea lor într-un sistem poate fi la fel de dificilă.

Resurse pentru învățarea NLP

1. Grupul Stanford NLP: https://nlp.stanford.edu/
2. Coursera: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Știința rapidă a datelor: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Știința rapidă a datelor: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Setul de instrumente pentru limbajul natural: https://www.nltk.org/
8. Fața îmbrățișată: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Stăpânirea învățării automate: https://machinelearningmastery.com/
11. Minunat NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon Comprehend: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Google Cloud Natural Language: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Concluzie

Procesarea limbajului natural este un domeniu fascinant al inteligenței artificiale care permite mașinilor să facă lucruri care erau de neconceput cu decenii în urmă. Această tehnologie a extins domeniul aplicațiilor informatice și creează noi piețe.

Ați văzut multe capacități diferite, aplicații din lumea reală și instrumente disponibile pentru a vă ajuta să începeți cu NLP. Totuși, depinde de tine să găsești modalități de a le valorifica în dezvoltarea de sisteme inteligente care să-ți deblocheze potențialul și pe cel al afacerii tale.