Obdelava naravnega jezika: kaj je to in zakaj je pomembno

Sposobnost obdelave in ustvarjanja človeških jezikov daje vsakemu računalniku moč, da je več kot le stroj – ker podira ovire, poenostavlja interakcije med človekom in računalnikom, ponuja številne priložnosti za nove sklope računalniških sistemov in povečuje produktivnost.

Ta objava v spletnem dnevniku raziskuje obdelavo naravnega jezika, da bi razumeli, kako bi lahko bila koristna za vas in vaše podjetje.

Kaj je obdelava naravnega jezika?

Obdelava naravnega jezika, imenovana tudi NLP, je podpodročje računalništva in jezikoslovja. Njegov cilj je zagotoviti računalnikom sposobnost razumevanja, interpretacije in ustvarjanja človeških jezikov.

Jezik je v središču človeških interakcij in NLP je most, ki povezuje ljudi z računalniki na najbolj naraven način, vključno z besedilom, govorom in celo znakovnim jezikom.

Obdelava naravnega jezika sega v zgodnja 1950-a, z Eksperiment Georgetown-IBM leta 1954, ki je samodejno prevedel več kot 60 ruskih stavkov v angleščino. Razvoj se je nadaljeval v zadnjem delu stoletja, vendar je večina teh sistemov uporabljala ročno napisana pravila.

Od poznih osemdesetih let prejšnjega stoletja pa Statistični NLP je nastala iz vedno večje in cenejše procesorske moči. Uporabljal je statistične modele in tehnike strojnega učenja, kot je npr vzporedni korpus za odkrivanje vzorcev, odnosov in verjetnosti iz velikih naborov podatkov. Do zgodnjih 2000-ih pa so nevronske mreže postale prednostne strojne metode zaradi njihove veliko boljše učinkovitosti.

Danes se za obdelavo naravnega jezika uporabljajo različne vrste nevronskih mrež. Vključujejo:

• Modeli transformatorjev
• BERT (dvosmerne predstavitve kodirnikov iz transformatorjev)
• CNN (konvolucijske nevronske mreže)
• RNN (ponavljajoče se nevronske mreže)
• Omrežja LSTM (dolgoročni kratkoročni spomin).

Modeli uporabljajo različne naloge in podnaloge za vhodne podatke, da ustvarijo zahtevane rezultate, kot so generiranje besedila, razumevanje jezika, prepoznavanje govora, prevajanje itd.

Zakaj je NLP pomemben?

Uporabe NLP-ja so obsežne in se še naprej razvijajo. Zaradi tega je pomembna tehnologija za številne industrije in uporabe. Tukaj je nekaj primerov:

• Strojno prevajanje: NLP se uporablja za prevajanje iz enega jezika v drugega z neverjetno natančnostjo in slovnično celovitostjo.
• Virtualni pomočniki: Od zagotavljanja storitev za stranke do odgovorov na množico vprašanj, ponujanja druženja in izvajanja nalog z glasovnimi ukazi, NLP pomaga povečati produktivnost delavcev in izboljšuje kakovost življenja mnogih.
• Analiza besedila in povzetki: NLP olajša pridobivanje ključnih informacij iz velikih dokumentov z impresivno hitrostjo. Pomaga povzemati dokumente, besedila, e-pošto ali spletne strani hitreje kot kateri koli človek.
• Analiza razpoloženja: Z razumevanjem čustev in mnenj, izraženih v besedilu ali dokumentu, lahko podjetja pridobijo dragocene informacije za tržne raziskave, spremljanje družbenih medijev in prihodnje marketinške kampanje.

Kako deluje obdelava naravnega jezika

Obdelava naravnega jezika se osredotoča na omogočanje računalnikom, da razumejo in interpretirajo človeški jezik s kombiniranjem moči jezikoslovja in računalništva z uporabo različnih tehnik, ki se lahko razlikujejo od pristopov, ki temeljijo na pravilih in se opirajo na vnaprej določena pravila, do statističnih modelov, ki se učijo svojih vzorcev iz označenih podatkov o usposabljanju , in sodobnejše modele globokega učenja, ki uporabljajo nevronske mreže za prepoznavanje in kategorizacijo še bolj zapletenih vzorcev iz besedila.

Medtem ko se bodo različni sistemi razlikovali v izvajanju NLP, je splošni postopek, ki vključuje različne korake, naslednji:

• Predhodna obdelava besedila: To je začetna faza, preden se lahko začne vsa druga dela. Najprej je telo besedila razdeljeno na posamezne besede ali manjše enote, kot so fraze, imenovane žetoni. Sam proces se imenuje tokenizacija in pomaga pri učinkoviti organizaciji in obdelavi. Druge naloge predhodne obdelave vključujejo pisanje malih črk, kjer se vse besedilo pretvori v male črke za enotnost in odstranitev zapornih besed, ki malo prispevajo k pomenu.
• Označevanje dela govora: Ta korak vključuje dodeljevanje slovničnih oznak vsakemu od žetonov, izpeljanih v koraku 1 zgoraj. Slovnične oznake vključujejo samostalnike, glagole, pridevnike in prislove. Ta korak pomaga pri razumevanju sintaktične strukture vnesenega besedila.
• Priznanje imenovanega subjekta (NER): Poimenovana entiteta vključuje stvari, kot so imena ljudi ali kraja, naslov organizacije, model avtomobila itd. Ta korak vključuje identifikacijo in kategorizacijo imenovanih entitet v besedilu. Cilj je izluščiti morebitne pomembne informacije, ki bodo pomagale bolje razumeti besedilo.
• Razčlenjevanje in sintaksna analiza: Tukaj analizirate slovnično strukturo stavkov znotraj besedila, da poskusite razumeti razmerja med besedami in frazami. Cilj tega koraka je razumeti pomen in kontekst besedila.
• Analiza občutka: Z analizo čustev želite razumeti idejo(e), izraženo(e) v besedilu. Občutki so lahko pozitivni, negativni ali nevtralni in pomagajo ustvariti boljšo sliko splošnega odnosa ali mnenj do določene teme.
• Jezikovno modeliranje: Ta proces vključuje izdelavo statističnih modelov ali modelov strojnega učenja, ki zajemajo vzorce in razmerja v jezikovnih podatkih. Ti modeli omogočajo naloge, kot so generiranje jezika, strojno prevajanje ali povzemanje besedila.
• Izhodna generacija: Zadnji del je ustvarjanje izhodnih podatkov za uporabnika. To je potrebno za naloge, kot sta prevajanje v jezik in povzemanje besedila.

Več nalog za obdelavo naravnega jezika

Poleg zgoraj navedenih korakov postopka se pri obdelavi naravnega jezika pogosto uporabljajo številna druga opravila, da se dosežejo želeni rezultati. Tukaj je nekaj bolj priljubljenih.

• OCR: OCR pomeni optično prepoznavanje znakov in je tehnologija, ki se uporablja za pretvorbo slik v digitalne podatke. Na primer, ko morate optično prebrati račun ali potrdilo, da iz njega izvlečete številke in ga shranite v zbirko podatkov svojega podjetja, boste uporabili programsko opremo z zmožnostjo OCR. Vendar ima tehnologija OCR svoje meje, na primer glede natančnosti besed, konteksta in semantičnega razumevanja. Toda z dodatkom NLP lahko programi OCR ustvarijo boljše rezultate z več kontekstualnega razumevanja, vpogledov, ki jih je mogoče ukrepati, izboljšane natančnosti in kategorizacije.
• Prepoznavanje govora: od storitev digitalnega prepisovanja do glasovnih pomočnikov in glasovno aktiviranih naprav je prepoznavanje govora veliko uporab. Vendar preprosto prepoznavanje zvočnega govora ni veliko uporabno brez dodanih informacij iz analize konteksta in občutkov. NLP poleg tega naredi tehnologijo prepoznavanja govora zelo uporabno, saj zagotavlja besedilni izhod iz zvočnih vhodov, ki ga je mogoče vnesti v druge stroje za večjo produktivnost.
• Besedilo v govor: Pretvorba pisnega besedila v zvočni govor, ki se pogosto uporablja za dajanje klepetalnim robotom in virtualnim pomočnikom slišnega glasu, podobnega človeku. Čeprav so imele začetne izvedbe monotone glasove, sodobnejši besedilo v govor sistemi kot npr elevenlabs so postali tako dobri, da komaj ločiš njihove rezultate od izvirnega glasu.
• Razumevanje naravnega jezika: To je postopek razumevanja katerega koli nabora podatkov. Razumevanje naravnega jezika vključuje katero koli nalogo, ki lahko izboljša razumevanje in interpretacijo besedila, od prepoznavanja poimenovane entitete do sintaksne in slovnične analize, semantične analize in različnih algoritmov strojnega učenja.
• Naravni jezik generacije: Ena najbolj znanih nalog. Tukaj se podatki spremenijo v besede, ki jih lahko razume vsak človek, bodisi s pripovedovanjem zgodbe ali razlago stvari. To uporabljajo chatboti za ustvarjanje zanimivih pogovorov. Druga vrsta generiranja naravnega jezika je generiranje besedila v besedilo, kjer se eno vhodno besedilo pretvori v popolnoma drugo besedilo. To metodo najdemo v povzemanjih, prevodih in preoblikovanju botov.
• Priznavanje imenovanega subjekta: NER ali prepoznavanje imenovanih entitet je podnaloga pridobivanja informacij, ki vključuje identifikacijo in razvrstitev elementov ali entitet v predhodno definirane kategorije. Zato NER pomaga stroju prepoznati določene entitete, kot je oseba, avto ali kraj iz besedila ali dokumenta, s čimer izboljša pridobivanje pomembnih informacij.
• Analiza sentimenta: To je še eno podpodročje obdelave naravnega jezika, ki poskuša iz besedilnih podatkov izluščiti in razumeti čustva in osebna mnenja. Ta zmožnost omogoča strojem, da bolje krmarijo po kompleksnosti človeške komunikacije z merjenjem čustev, kot so sarkazem, kulturne razlike ter pozitivna, negativna in nevtralna čustva. Podjetja ga uporabljajo za tržne raziskave, spremljanje blagovnih znamk, podporo strankam in analizo družbenih medijev.
• Klasifikacija strupenosti: Ko objavite sovražni govor na forumu ali družbenem omrežju in ga moderatorski bot samodejno označi, vas je ujel model AI za razvrščanje strupenosti. Ti sistemi so usposobljeni s strojnim učenjem in različnimi algoritmi, ki uporabljajo NLP za samodejno prepoznavanje in razvrščanje škodljive vsebine, kot so žalitve, grožnje in sovražni govor v besedilnih podatkih.
• Povzetek: NLP omogoča, da modeli AI hitro preberejo velike količine informacij, kar bi človeku vzelo veliko več časa. Nato določite najpomembnejše dele tega besedila in ga predstavite v koherentni obliki. To uporabniku prihrani čas in trud, poveča razumevanje in izboljša sprejemanje odločitev.
• Iztegovanje: Metoda predprocesiranja reduciranja besed na njihovo korensko osnovo. Pomaga pri ustvarjanju boljšega razumevanja besedila.

NLP aplikacije iz resničnega sveta

Tukaj je seznam različnih realnih aplikacij obdelave naravnega jezika in sorodnih tehnologij.

• Klepetalni roboti kot ChatGPT.
• Prevajalci, kot so prevajalci z umetno inteligenco iz angleščine v nemščino ali ruščine v francoščino.
• Virtualni pomočniki, kot je Applova Siri, Amazonova Alexain OpenAI's ChatGPT.
• Sistemi za samodejno popravljanje, kot je Grammarly.
• Iskalniki kot you.com.
• Povzetek besedila, kot ga lahko dobite pri ChatGPT.

Izzivi v NLP

Medtem ko je obdelava naravnega jezika znatno napredovala na številnih področjih, se tehnologija še vedno sooča s težavami. Tukaj je nekaj glavnih:

• Dvoumnost in kontekst: Človeški jeziki so kompleksni in sami po sebi dvoumni. Zato je za stroje še vedno težka naloga, da popolnoma dojamejo človeško komunikacijo v vseh situacijah.
• Pristranskost podatkov in modela: Sistemi umetne inteligence so pogosto pristranski glede na podatke, na katerih so bili usposobljeni. Torej, ne glede na to, kako dober je model, vedno obstaja nekaj pristranskosti, kar ustvarja etične pomisleke.
• Pomanjkanje razuma: Stroji prav tako nimajo zdrave pameti in sklepanja, ki sta ljudem naravna, in njihova implementacija v sistem je lahko prav tako težka naloga.

Viri za učenje 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. Hitra podatkovna znanost: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Hitra podatkovna znanost: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Komplet orodij naravnega jezika: https://www.nltk.org/
8. Objem obraza: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Mojstrstvo strojnega učenja: https://machinelearningmastery.com/
11. Čudovit 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/

zaključek

Obdelava naravnega jezika je fascinantno področje umetne inteligence, ki omogoča strojem, da počnejo stvari, ki si jih pred desetletji ni bilo mogoče predstavljati. Ta tehnologija je razširila področje računalniških aplikacij in ustvarja nove trge.

Videli ste veliko različnih zmožnosti, aplikacij v resničnem svetu in razpoložljivih orodij, ki vam bodo pomagala začeti z NLP. Vendar pa je na vas, da poiščete načine, kako jih izkoristiti pri razvoju inteligentnih sistemov, ki bodo sprostili vaš potencial in potencial vašega podjetja.