Naturlig språkbehandling: vad är det och varför spelar det någon roll

Möjligheten att bearbeta och generera mänskliga språk ger vilken dator som helst kraften att vara mer än bara en maskin – eftersom den bryter ner barriärer, förenklar interaktioner mellan människa och dator, erbjuder många möjligheter till nya uppsättningar av datorsystem och ökar produktiviteten.

Det här blogginlägget utforskar naturlig språkbehandling för att förstå hur det kan vara till nytta för dig och ditt företag.

Vad är naturlig språkbehandling?

Natural Language Processing, även kallad NLP, är ett underområde inom datavetenskap och lingvistik. Det syftar till att ge datorer förmågan att förstå, tolka och generera mänskliga språk.

Språket är kärnan i mänsklig interaktion och NLP är den brygga som förbinder människor till datorer på det mest naturliga sättet, inklusive genom text, tal och till och med teckenspråk.

Naturlig språkbehandling går tillbaka till början av 1950-talet, med Georgetown-IBM-experiment 1954 som automatiskt översatte över 60 ryska meningar till engelska. Utvecklingen fortsatte under senare delen av seklet men de flesta av dessa system använde handskrivna regler.

Från slutet av 1980-talet har dock Statistisk NLP föddes ur den ständigt ökande och billigare processorkraften. Den använde statistiska modeller och maskininlärningstekniker som t.ex parallell korpus för att upptäcka mönster, samband och sannolikheter från stora datamängder. I början av 2000-talet hade emellertid neurala nätverk blivit de föredragna maskinmetoderna för deras mycket bättre prestanda.

Idag används olika typer av neurala nätverk för naturlig språkbehandling. De inkluderar:

• Transformator modeller
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• CNN (Convolutional Neural Networks)
• RNN:er (återkommande neurala nätverk)
• LSTM-nätverk (Long Short-Term Memory).

Modellerna tillämpar olika uppgifter och deluppgifter på indata för att producera nödvändiga utdata såsom textgenerering, språkförståelse, taligenkänning, översättning och så vidare.

Varför spelar NLP någon roll?

Tillämpningarna av NLP är enorma och fortsätter att utvecklas. Detta gör den till en viktig teknik för många branscher och användningsområden. Här är några exempel:

• Maskinöversättning: NLP används för att översätta från ett språk till ett annat med fantastisk precision och grammatisk integritet.
• Virtuella assistenter: Från att tillhandahålla kundservice till att svara på en mängd frågor, erbjuda kamratskap och köra uppgifter genom röstkommandon, NLP hjälper till att öka arbetarnas produktivitet och förbättra livskvaliteten för många.
• Textanalys och sammanfattningar: NLP gör det enklare att extrahera nyckelinformation från stora dokument med imponerande hastighet. Det hjälper till att sammanfatta dokument, texter, e-postmeddelanden eller webbsidor snabbare än någon människa kan.
• Sentimentanalys: Genom att förstå de känslor och åsikter som uttrycks i en text eller ett dokument kan företag extrahera värdefull information för marknadsundersökningar, övervakning av sociala medier och framtida marknadsföringskampanjer.

Hur naturlig språkbehandling fungerar

Naturlig språkbehandling fokuserar på att göra det möjligt för datorer att förstå och tolka mänskligt språk genom att kombinera kraften i lingvistik och datavetenskap med olika tekniker som kan variera från regelbaserade tillvägagångssätt som bygger på fördefinierade regler, till statistiska modeller som lär sig sina mönster från märkta träningsdata , och de mer moderna modellerna för djupinlärning som använder neurala nätverk för att identifiera och kategorisera ännu mer komplexa mönster från text.

Även om olika system kommer att variera i deras implementeringar av NLP, är en allmän process som involverar olika steg som följer:

• Textförbehandling: Detta är det första steget innan allt annat arbete kan påbörjas. Först bryts texten ner i enskilda ord eller mindre enheter som fraser som kallas tokens. Denna process i sig kallas tokenisering och den hjälper till med effektiv organisering och bearbetning. Andra förbearbetningsuppgifter inkluderar gemener, där all text konverteras till små bokstäver för enhetlighet och att ta bort stoppord som inte bidrar till mening.
• Ordspråksmärkning: Detta steg involverar tilldelning av grammatiska taggar till var och en av tokens som härleds i steg 1 ovan. Grammatiska taggar inkluderar substantiv, verb, adjektiv och adverb. Det här steget hjälper till att förstå inmatningstextens syntaktiska struktur.
• Namngiven entitetsigenkänning (NER): En namngiven enhet inkluderar saker som namnen på personer eller en plats, adressen till en organisation, modellen på en bil och så vidare. Detta steg involverar identifiering och kategorisering av de namngivna enheterna i texten. Målet här är att extrahera möjligen viktig information som hjälper till att bättre förstå texten.
• Parsing och syntaxanalys: Här analyserar du den grammatiska strukturen av meningar inuti texten för att försöka förstå sambanden mellan ord och fraser. Målet med detta steg är att förstå textens innebörd och sammanhang.
• Sentimentanalys: Med sentimentanalys vill du förstå idén/idéerna som uttrycks i texten. Känslor kan vara positiva, negativa eller neutrala och hjälpa till att måla en bättre bild av den övergripande attityden eller åsikterna mot ett visst ämne.
• Språkmodellering: Denna process innebär att man bygger statistiska eller maskininlärningsmodeller som fångar mönstren och sambanden i språkdata. Dessa modeller möjliggör uppgifter som språkgenerering, maskinöversättning eller textsammanfattning.
• Utgångsgenerering: Den sista delen är genereringen av en utdata till användaren. Detta är nödvändigt för uppgifter som språköversättning och textsammanfattning.

Fler naturliga språkbearbetningsuppgifter

Bortsett från processstegen som anges ovan, används många andra uppgifter ofta i bearbetning av naturligt språk för att uppnå önskade resultat. Här är några av de mer populära.

• OCR: OCR står för Optical Character Recognition, och det är en teknik som används för att omvandla bilder till digital data. Till exempel, när du behöver skanna en faktura eller kvitto för att extrahera siffrorna i den och spara dem i ditt företags databas, kommer du att använda ett program med OCR-funktion. OCR-tekniken har dock sina begränsningar, till exempel med ordnoggrannhet, sammanhang och semantisk förståelse. Men med tillägget av NLP kan OCR-program producera bättre resultat med mer kontextuell förståelse, handlingsbara insikter, förbättrad noggrannhet och kategoriseringar.
• Taligenkänning: Från digitala transkriptionstjänster till röstassistenter och röstaktiverade enheter, användningarna av taligenkänning är många. Enkel igenkänning av ljudtal är dock inte mycket användbar utan den extra informationen från kontext- och sentimentanalys. NLP gör dessutom taligenkänningstekniken mycket användbar genom att tillhandahålla en textutmatning från ljudingångar som ytterligare kan matas in i andra maskiner för mer produktivitet.
• Text-to-Speech: Förvandlingen av skriven text till hörbart tal, som ofta används för att ge chatbotar och virtuella assistenter en människoliknande hörbar röst. Även om de första implementeringarna hade monotona röster, mer moderna text till tal system som t.ex elevenlabs har blivit så bra att du knappt kan skilja deras utgångar från en original röst.
• Naturligt språkförståelse: Detta är processen för att göra en rimlig mening med vilken datauppsättning som helst. Naturlig språkförståelse inbegriper alla uppgifter som kan förbättra förståelsen och tolkningen av texten, från namngivna enhetsigenkänning till syntax- och grammatikanalys, semantisk analys och olika maskininlärningsalgoritmer.
• Naturligt språkgenerering: En av de mest kända uppgifterna. Här förvandlas data till ord som alla människor kan förstå genom att antingen berätta en historia eller förklara saker. Det här är vad chatbots använder för att skapa intressanta konversationer. En annan typ av generering av naturligt språk är text-till-text-generering, där en inmatad text omvandlas till en helt annan text. Den här metoden finns i sammanfattningar, översättningar och omformuleringsrobotar.
• Namngivet enhet erkännande: NER eller Named Entity Recognition är en underuppgift för informationsutvinning som involverar identifiering och klassificering av föremål eller enheter i tidigare definierade kategorier. Därför hjälper NER maskinen att känna igen specifika enheter, såsom en person, bil eller plats från en text eller ett dokument, vilket förbättrar extraheringen av meningsfull information.
• Sentimentanalys: Detta är ett annat underområde av naturlig språkbehandling som försöker extrahera och förstå känslor och personliga åsikter från textdata. Denna förmåga gör det möjligt för maskiner att bättre navigera i komplexiteten i mänsklig kommunikation genom att mäta känslor som sarkasm, kulturella skillnader och positiva, negativa och neutrala känslor. Företag använder det för marknadsundersökningar, varumärkesövervakning, kundsupport och analys av sociala medier.
• Toxicitetsklassificering: När du postar hatretorik på ett forum eller sociala medier och moderatorboten flaggar det automatiskt, har du fångats av en AI-modell för toxicitetsklassificering. Dessa system är tränade med maskininlärning och olika algoritmer som använder NLP för att automatiskt identifiera och klassificera skadligt innehåll, såsom förolämpningar, hot och hatretorik i textdata.
• Sammanfattning: NLP gör det möjligt för AI-modeller att snabbt läsa stora mängder information som skulle ha tagit en människa mycket mer tid. Identifiera sedan de viktigaste delarna av den texten och presentera den i en sammanhängande form. Detta sparar en användare tid och ansträngning, ökar förståelsen och förbättrar beslutsfattandet.
• stemming: En förbearbetningsmetod för att reducera ord till deras rotbas. Hjälper till att skapa en bättre förståelse av texten.

Real-World NLP-applikationer

Här är en lista över olika verkliga tillämpningar av naturlig språkbehandling och relaterade teknologier.

• Chatbots gillar ChatGPT.
• Översättare som engelska till tyska eller ryska till franska AI-översättare.
• Virtuella assistenter som Apples Siri, Amazonas Alexa, och OpenAI:s ChatGPT.
• Autokorrigeringssystem som Grammarly.
• Sökmotorer som du.com.
• Textsammanfattning som du kan få från ChatGPT.

Utmaningar i NLP

Även om naturlig språkbehandling har gjort betydande framsteg på många områden, finns det fortfarande problem med tekniken. Här är några av de viktigaste:

• Tvetydighet & sammanhang: Mänskliga språk är komplexa och till sin natur tvetydiga. Så det är fortfarande en uppförsbacke för maskiner att helt förstå mänsklig kommunikation i alla situationer.
• Data- och modellbias: AI-system är ofta partiska, baserat på den data de utbildats på. Så, oavsett hur bra en modell är, finns det alltid en partiskhet som skapar etiska problem.
• Brist på förnuft: Maskiner har inte heller det sunt förnuft och resonemang som kommer naturligt för människor, och att implementera dem i ett system kan likaså vara en tuff uppgift.

Resurser för att lära sig 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. Snabb datavetenskap: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Snabb datavetenskap: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Natural Language Toolkit: https://www.nltk.org/
8. Kramar ansikte: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Behärskning av maskininlärning: https://machinelearningmastery.com/
11. Fantastisk NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon förstår: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Google Cloud Natural Language: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Slutsats

Naturlig språkbehandling är ett fascinerande område av artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att göra saker som var otänkbara för decennier sedan. Denna teknik har utökat området för datorapplikationer och skapar nya marknader.

Du har sett de många olika funktionerna, verkliga applikationerna och tillgängliga verktyg som hjälper dig att komma igång med NLP. Det är dock upp till dig att hitta sätt att utnyttja dem för att utveckla intelligenta system som frigör din och ditt företags potential.