Обробка природної мови: що це таке і чому це важливо

Здатність обробляти та генерувати людські мови дає будь-якому комп’ютеру можливість бути не просто машиною – оскільки він руйнує бар’єри, спрощує взаємодію між людиною та комп’ютером, пропонує численні можливості для нових наборів обчислення системи та посилення продуктивність.

це блозі публікація досліджує обробку природної мови, щоб зрозуміти, як це може бути корисним для вас і вашого бізнесу.

Що таке обробка природною мовою?

Обробка природної мови, яку також називають НЛП, є підгалуззю інформатики та лінгвістики. Він спрямований на надання комп’ютерам здатності розуміти, інтерпретувати та створювати людські мови.

Мова лежить в основі людської взаємодії, а НЛП є мостом, який з’єднує людей із комп’ютерами найприроднішим способом, у тому числі за допомогою тексту, мови та навіть мови жестів.

Обробка природної мови бере свій початок з початку 1950-х років, з Джорджтаунський експеримент IBM у 1954 році, який автоматично переклав понад 60 російських речень англійською. Розвиток тривав протягом наступної частини століття, але більшість із цих систем використовували правила, написані від руки.

Проте з кінця 1980-х років Статистичний НЛП народився завдяки постійно зростаючій і дешевшій обчислювальній потужності. Він використовував статистичні моделі та методи машинного навчання, такі як паралельний корпус виявити закономірності, зв’язки та ймовірності з великих наборів даних. Однак на початку 2000-х років нейронні мережі стали переважними машинними методами через їх набагато кращу продуктивність.

Сьогодні для обробки природної мови використовуються різні типи нейронних мереж. Вони включають:

• Моделі трансформери
• BERT (Подання двонаправленого кодера від трансформаторів)
• CNN (згорточні нейронні мережі)
• RNN (рекурентні нейронні мережі)
• Мережі LSTM (довгокороткочасна пам'ять).

Моделі застосовують різні завдання та підзадачі до вхідних даних для отримання необхідних результатів, таких як генерація тексту, розуміння мови, розпізнавання мови, переклад тощо.

Чому НЛП важливий?

Застосування НЛП величезне і продовжує розвиватися. Це робить його важливою технологією для багатьох галузей промисловості та використання. Ось кілька прикладів:

• Машинний переклад: НЛП використовується для перекладу з однієї мови на іншу з дивовижною точністю та граматичною цілісністю.
• Віртуальні помічники: Від обслуговування клієнтів до відповідей на безліч запитань, пропонуючи спілкування та виконання завдань за допомогою голосових команд, НЛП допомагає підвищити продуктивність працівників і покращити якість життя багатьох.
• Аналіз тексту та резюме: NLP полегшує витяг ключової інформації з великих документів із вражаючою швидкістю. Це допомагає узагальнювати документи, тексти, електронні листи чи веб-сторінки швидше, ніж будь-яка людина.
• Аналіз настроїв: Розуміючи емоції та думки, висловлені в тексті чи документі, підприємства можуть отримати цінну інформацію для дослідження ринку, соціальні медіа моніторинг та майбутні маркетингові кампанії.

Як працює обробка природної мови

Обробка природної мови зосереджується на тому, щоб дозволити комп’ютерам розуміти та інтерпретувати людську мову, поєднуючи потужність лінгвістики та інформатики з використанням різних методів, які можуть варіюватися від підходів, заснованих на правилах, які покладаються на заздалегідь визначені правила, до статистичних моделей, які вивчають свої шаблони з позначених навчальних даних. , а також більш сучасні моделі глибокого навчання, які використовують нейронні мережі для ідентифікації та класифікації навіть більш складних шаблонів із тексту.

Незважаючи на те, що різні системи будуть відрізнятися за реалізацією НЛП, загальний процес, що включає різні кроки, такий:

• Попередня обробка тексту: це початковий етап перед початком усіх інших робіт. По-перше, текст розбивається на окремі слова або менші одиниці, такі як фрази, які називаються лексемами. Сам процес називається токенізація, і він допомагає в ефективній організації та обробці. Інші завдання попередньої обробки включають нижній регістр, коли весь текст перетворюється на малі літери для однорідності та видалення стоп-слів, які мало впливають на значення.
• Позначення частин мови: Цей крок передбачає призначення граматичних тегів кожному з токенів, отриманих на кроці 1 вище. Граматичні теги включають іменники, дієслова, прикметники та прислівники. Цей крок допомагає зрозуміти синтаксичну структуру введеного тексту.
• Розпізнавання іменованих об’єктів (NER): іменована сутність містить такі речі, як імена людей або місця, адреса організації, модель автомобіля тощо. Цей крок передбачає ідентифікацію та категоризацію названих об’єктів у тексті. Мета тут — отримати, можливо, важливу інформацію, яка допоможе краще зрозуміти текст.
• Розбір і синтаксичний аналіз: тут ви аналізуєте граматичну структуру речень у тексті, щоб спробувати зрозуміти зв’язок між словами та фразами. Мета цього кроку — зрозуміти зміст і контекст тексту.
• Аналіз почуттів: за допомогою аналізу настроїв ви прагнете зрозуміти ідею(и), висловлену в тексті. Настрої можуть бути позитивними, негативними чи нейтральними й допомагають краще скласти картину загального ставлення чи думок щодо певної теми.
• Моделювання мови: цей процес включає створення статистичних моделей або моделей машинного навчання, які фіксують закономірності та зв’язки в мовних даних. Ці моделі дозволяють виконувати такі завдання, як створення мови, машинний переклад або підсумовування тексту.
• Генерація виходу: Остання частина - це генерація виводу для користувача. Це необхідно для таких завдань, як мовний переклад і реферування тексту.

Більше завдань з обробки природної мови

Крім перерахованих вище етапів процесу, багато інших завдань часто використовуються в обробці природної мови для досягнення бажаних результатів. Ось деякі з найпопулярніших.

• OCR: OCR означає оптичне розпізнавання символів, і це технологія, яка використовується для перетворення зображень у цифрові дані. Наприклад, якщо вам потрібно відсканувати рахунок-фактуру або квитанцію, щоб витягти цифри з них і зберегти їх у базі даних вашої компанії, ви скористаєтеся програмним забезпеченням із можливістю OCR. Однак технологія оптичного розпізнавання символів (OCR) має свої обмеження, наприклад, щодо точності слів, контексту та семантичного розуміння. Але з додаванням NLP програми OCR можуть давати кращі результати з більшим розумінням контексту, практичними ідеями, підвищеною точністю та категоризацією.
• Розпізнавання мови: Розпізнавання мовлення може використовуватись у багатьох сферах: від служб цифрової транскрипції до голосових помічників і пристроїв із голосовою активацією. Однак просте розпізнавання аудіомовлення мало користі без додаткової інформації з контексту та аналізу настроїв. Крім того, NLP робить технологію розпізнавання мовлення дуже корисною, надаючи вихід тексту з аудіовходів, який можна надалі передавати на інші машини для підвищення продуктивності.
• Перетворення тексту в мову: перетворення письмового тексту на звукове мовлення, яке часто використовується для надання чат-ботам і віртуальним помічникам голосу, схожого на людський. Хоча початкові реалізації мали монотонні голоси, більш сучасні текст до мовлення системи, такі як elevenlabs стали настільки гарними, що ви ледь можете відрізнити їхні результати від оригінального голосу.
• Розуміння природної мови: це процес набуття розумного сенсу будь-якого набору даних. Розуміння природної мови включає будь-яке завдання, яке може покращити розуміння та інтерпретацію тексту, від розпізнавання іменованих об’єктів до аналізу синтаксису та граматики, семантичного аналізу та різних алгоритмів машинного навчання.
• Природне покоління мови: Одне з найвідоміших завдань. Тут дані перетворюються на слова, які може зрозуміти будь-яка людина, розповідаючи історію чи пояснюючи речі. Це те, що використовують чат-боти для створення цікавих розмов. Іншим типом генерації природної мови є генерація тексту в текст, де один вхідний текст перетворюється на зовсім інший текст. Цей метод зустрічається в узагальненнях, перекладах і перефразуванні ботів.
• Визнання іменованої сутності: NER або Named Entity Recognition — це підзавдання вилучення інформації, яке передбачає ідентифікацію та класифікацію елементів або сутностей за попередньо визначеними категоріями. Таким чином, NER допомагає машині розпізнавати конкретні сутності, такі як особа, автомобіль або місце, з тексту чи документа, тим самим покращуючи вилучення значущої інформації.
• Аналіз настрою: Це ще одна підсфера обробки природної мови, яка намагається витягти й зрозуміти емоції та особисті думки з текстових даних. Ця здатність дозволяє машинам краще орієнтуватися в складності людського спілкування, оцінюючи такі почуття, як сарказм, культурні відмінності, а також позитивні, негативні та нейтральні почуття. Компанії використовують його для дослідження ринку, моніторингу брендів, підтримки клієнтів і аналізу соціальних мереж.
• Класифікація токсичності: Коли ви публікуєте ворожі висловлювання на форумі чи в соціальних мережах, і бот-модератор автоматично позначає це, це означає, що ви потрапили під класифікацію токсичності AI модель. Ці системи навчені машинним навчанням і різними алгоритмами, які використовують NLP, щоб автоматично ідентифікувати та класифікувати шкідливий вміст, наприклад образи, погрози та ворожі висловлювання в текстових даних.
• Узагальнення: НЛП дає змогу моделям штучного інтелекту швидко зчитувати великі обсяги інформації, на що людині знадобилося б набагато більше часу. Потім визначте найважливіші частини цього тексту та подайте їх у зв’язній формі. Це економить час і зусилля користувача, покращує розуміння та покращує прийняття рішень.
• Стерління: метод попередньої обробки скорочення слів до кореневої основи. Допомагає краще зрозуміти текст.

Реальні додатки НЛП

Ось список різних реальних застосувань обробки природної мови та пов’язаних технологій.

• Чат-боти, як ChatGPT.
• Перекладачі, такі як перекладачі AI з англійської на німецьку або російської на французьку.
• Віртуальні помічники, такі як Siri від Apple, Alexa Amazonі ChatGPT від OpenAI.
• Системи автоматичного виправлення, як Grammarly .
• Пошукові системи як you.com.
• Резюме тексту, як ви можете отримати від ChatGPT.

Проблеми в НЛП

Хоча обробка природної мови досягла значних успіхів у багатьох сферах, перед технологією все ще існують проблеми. Ось деякі з основних:

• Неоднозначність і контекст: Людські мови складні та неоднозначні за своєю суттю. Таким чином, перед машинами залишається важке завдання повністю зрозуміти людське спілкування в будь-яких ситуаціях.
• Зміщення даних і моделі: Системи штучного інтелекту часто є упередженими на основі даних, на яких їх навчали. Отже, якою б хорошою не була модель, завжди є певна упередженість, яка породжує етичні проблеми.
• Відсутність розуму: Машини також не мають здорового глузду та міркувань, які є природними для людей, і впровадження їх у систему також може бути важким завданням.

Ресурси для вивчення НЛП

1. Stanford NLP Group: https://nlp.stanford.edu/
2. Курсера: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Fast наука даних: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Швидка наука про дані: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Набір інструментів природної мови: https://www.nltk.org/
8. Обличчя, що обіймається: https://huggingface.co/
9. Вікіпедія: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Майстерність машинного навчання: https://machinelearningmastery.com/
11. Чудовий НЛП: 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/

Висновок

Обробка природної мови є захоплюючою сферою штучного інтелекту, яка дозволяє машинам робити те, що було неможливо уявити десятиліття тому. Ця технологія розширила сферу комп’ютерних додатків і створила нові ринки.

Ви бачили багато різних можливостей, реальних програм і доступних інструментів, які допоможуть вам почати роботу з НЛП. Однак ви самі повинні знайти способи їх використання в розробці інтелектуальних систем, які розкриють ваш потенціал і потенціал вашого бізнесу.