Co to jest NLP?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest poddziedziną sztucznej inteligencji (AI). Umożliwia robotom analizowanie i rozumienie ludzkiego języka, umożliwiając im wykonywanie powtarzalnych czynności bez interwencji człowieka. Przykłady obejmują tłumaczenie maszynowe, podsumowanie, klasyfikację zgłoszeń i sprawdzanie pisowni.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to zdolność komputera do analizowania i rozumienia ludzkiego języka. NLP to podzbiór sztucznej inteligencji skoncentrowany na ludzkim języku i jest blisko spokrewniony z lingwistyką komputerową, która koncentruje się bardziej na statystycznym i formalnym podejściu do rozumienia języka.
NLP jest zwykle używany do streszczania dokumentów, klasyfikacji tekstu, wykrywania i śledzenia tematów, tłumaczenia maszynowego, rozpoznawania mowy i wielu innych.
Jak działa NLP?
Systemy NLP wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do analizowania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych i wydobywania odpowiednich informacji. Algorytmy są szkolone w rozpoznawaniu wzorców i wyciąganiu wniosków na podstawie tych wzorców. Oto jak to działa:
- Użytkownik musi wprowadzić zdanie do systemu przetwarzania języka naturalnego (NLP).
- Następnie system NLP dzieli zdanie na mniejsze części słów, zwane tokenami, i konwertuje dźwięk na tekst.
- Następnie maszyna przetwarza dane tekstowe i tworzy plik audio na podstawie przetworzonych danych.
- Maszyna odpowiada plikiem audio na podstawie przetworzonych danych tekstowych.
Rozmiar i wzrost rynku NLP
Sztuczna inteligencja to kolejna wielka rzecz w świecie technologii. Dzięki zdolności do rozumienia ludzkich zachowań i odpowiedniego działania sztuczna inteligencja stała się już integralną częścią naszego codziennego życia. Wykorzystanie sztucznej inteligencji ewoluowało, a najnowszą falą jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Wielkość globalnego rynku NLP jest szacowana na 15.7 miliarda USD w 2022 roku i oczekuje się, że w prognozowanym okresie 25-2022 wzrośnie o CAGR o ponad 2027%. Przewiduje się, że rynek osiągnie wartość 49.4 mld USD do 2027 r. przy CAGR na poziomie 25.7%.
Korzyści z NLP
Zwiększona wydajność i dokładność dokumentacji
Dokument wygenerowany przez NLP dokładnie podsumowuje każdy oryginalny tekst, którego ludzie nie mogą wygenerować automatycznie. Ponadto może wykonywać powtarzalne zadania, takie jak analizowanie dużych porcji danych w celu poprawy wydajności człowieka.
Możliwość automatycznego tworzenia podsumowania dużych i złożonych treści tekstowych
Naturalnego języka przetwarzania można używać do prostych zadań eksploracji tekstu, takich jak wydobywanie faktów z dokumentów, analizowanie opinii lub identyfikowanie nazwanych jednostek. Naturalne przetwarzanie można również wykorzystać do bardziej złożonych zadań, takich jak zrozumienie ludzkich zachowań i emocji.
Umożliwia osobistym asystentom, takim jak Alexa, interpretowanie wypowiadanych słów
NLP jest przydatne dla osobistych asystentów, takich jak Alexa, umożliwiając wirtualnemu asystentowi zrozumienie poleceń głosowych. Pomaga również szybko znaleźć odpowiednie informacje w bazach danych zawierających miliony dokumentów w ciągu kilku sekund.
Umożliwia wykorzystanie chatbotów do obsługi klienta
NLP może być wykorzystywane w chatbotach i programach komputerowych wykorzystujących sztuczną inteligencję do komunikowania się z ludźmi za pomocą tekstu lub głosu. Chatbot używa NLP, aby zrozumieć, co pisze dana osoba i odpowiednio zareagować. Umożliwiają również organizacji całodobową obsługę klienta w wielu kanałach.
Przeprowadzanie analizy tonacji jest prostsze
Analiza nastrojów to proces polegający na analizie zestawu dokumentów (takich jak recenzje lub tweety) dotyczących ich postawy lub stanu emocjonalnego (np. radość, złość). Analiza nastrojów może służyć do kategoryzowania i klasyfikowania postów w mediach społecznościowych lub innych tekstów na kilka kategorii: pozytywne, negatywne lub neutralne.
Zaawansowane analizy analityczne, które wcześniej były poza zasięgiem
Niedawne rozpowszechnienie czujników i urządzeń podłączonych do Internetu doprowadziło do eksplozji ilości i różnorodności generowanych danych. W rezultacie wiele organizacji wykorzystuje NLP, aby nadać sens swoim danym i podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Wyzwania z NLP
Błędy ortograficzne
Języki naturalne są pełne błędów ortograficznych, literówek i niespójności stylistycznych. Na przykład słowo „proces” można zapisać jako „proces” lub „przetwarzanie”. Problem komplikuje się, gdy dodajesz akcenty lub inne znaki, których nie ma w słowniku.
Różnice językowe
Osoba mówiąca po angielsku może powiedzieć: „Jutro rano idę do pracy”, podczas gdy osoba mówiąca po włosku powie: „Domani Mattina vado al lavoro”. Mimo że te dwa zdania znaczą to samo, NLP nie zrozumie drugiego, chyba że najpierw przetłumaczysz je na angielski.
Wrodzone uprzedzenia
Naturalne języki przetwarzania są oparte na ludzkiej logice i zbiorach danych. W niektórych sytuacjach systemy NLP mogą wykorzystywać uprzedzenia swoich programistów lub wykorzystywane przez nich zbiory danych. Czasami może również inaczej interpretować kontekst z powodu wrodzonych uprzedzeń, co prowadzi do niedokładnych wyników.
Słowa o wielu znaczeniach
NLP opiera się na założeniu, że język jest precyzyjny i jednoznaczny. W rzeczywistości język nie jest ani precyzyjny, ani jednoznaczny. Wiele słów ma wiele znaczeń i można ich używać na różne sposoby. Na przykład, kiedy mówimy „szczekać”, może to być albo kora psa, albo kora drzewa.
Niepewność i fałszywe alarmy
Fałszywe alarmy pojawiają się, gdy NLP wykryje termin, który powinien być zrozumiały, ale nie można na niego poprawnie odpowiedzieć. Celem jest stworzenie systemu NLP, który może zidentyfikować swoje ograniczenia i wyjaśnić zamieszanie za pomocą pytań lub wskazówek.
Dane treningowe
Jednym z największych wyzwań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego są niedokładne dane szkoleniowe. Im więcej masz danych treningowych, tym lepsze będą Twoje wyniki. Jeśli podasz systemowi nieprawidłowe lub stronnicze dane, albo nauczy się niewłaściwych rzeczy, albo nauczy się nieefektywnie.
Przykład NLP
Tłumaczenie na język naturalny, tj. Tłumacz Google
Tłumacz Google to bezpłatna internetowa usługa tłumaczeniowa, która obsługuje ponad 100 języków i może automatycznie tłumaczyć Twoje treści na te języki. Usługa ma dwa tryby: tłumaczenie i sugestie tłumaczeń.
Procesory tekstu, tj. MS Word i Grammarly używają NLP do sprawdzania błędów gramatycznych
Procesory tekstu, takie jak MS Word i Grammarly, używają NLP do sprawdzania tekstu pod kątem błędów gramatycznych. Robią to, patrząc na kontekst twojego zdania, a nie tylko na same słowa.
Systemy rozpoznawania mowy / IVR stosowane w call center
Rozpoznawanie mowy jest doskonałym przykładem tego, jak można wykorzystać NLP do poprawy obsługi klienta. Bardzo często wymaga się od firm posiadania systemów IVR, aby klienci mogli wchodzić w interakcje z ich produktami i usługami bez konieczności rozmawiania z żywą osobą. Pozwala im to obsłużyć więcej połączeń, ale także pomaga obniżyć koszty.
Osobiści asystenci cyfrowi, tj. Google Home, Siri, Cortana i Alexa
Wykorzystanie NLP stało się bardziej powszechne w ostatnich latach wraz z rozwojem technologii. Aplikacje Personal Digital Assistant, takie jak Google Home, Siri, Cortana i Alexa, zostały zaktualizowane o funkcje NLP. Urządzenia te wykorzystują NLP do rozumienia ludzkiej mowy i odpowiedniego reagowania.
Przypadków użycia
Inteligentne przetwarzanie dokumentów
Ten przypadek użycia obejmuje wyodrębnianie informacji z nieustrukturyzowanych danych, takich jak tekst i obrazy. NLP można wykorzystać do zidentyfikowania najbardziej odpowiednich części tych dokumentów i przedstawienia ich w uporządkowany sposób.
Analiza sentymentów
Analiza nastrojów to kolejny sposób, w jaki firmy mogą wykorzystywać NLP w swoich działaniach. Oprogramowanie analizowałoby posty w mediach społecznościowych dotyczące firmy lub produktu, aby określić, czy ludzie myślą o nim pozytywnie, czy negatywnie.
Wykrywanie oszustw
NLP można również wykorzystać do wykrywania oszustw poprzez analizę nieustrukturyzowanych danych, takich jak e-maile, rozmowy telefoniczne itp., oraz baz danych ubezpieczeń w celu zidentyfikowania wzorców lub oszukańczych działań na podstawie słów kluczowych.
Wykrywanie języka
NLP służy do wykrywania języka dokumentów tekstowych lub tweetów. Może to być przydatne dla firm zajmujących się moderacją treści i tłumaczeniem treści.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja / Chatbot
Konwersacyjna sztuczna inteligencja (często nazywana chatbotem) to aplikacja, która rozumie dane wprowadzane w języku naturalnym, mówionym lub pisanym, i wykonuje określone działanie. Interfejs konwersacyjny może być używany do obsługi klienta, sprzedaży lub rozrywki.
Podsumowanie tekstu
System NLP można wyszkolić, aby streszczał tekst w sposób bardziej czytelny niż tekst oryginalny. Jest to przydatne w przypadku artykułów i innych długich tekstów, w przypadku których użytkownicy mogą nie chcieć tracić czasu na czytanie całego artykułu lub dokumentu.
Tłumaczenie tekstu
NLP służy do automatycznego tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny przy użyciu metod głębokiego uczenia się, takich jak rekurencyjne sieci neuronowe lub konwolucyjne sieci neuronowe.
Odpowiadanie na pytania
Odpowiadanie na pytania (QA) to zadanie w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), które otrzymuje pytanie jako dane wejściowe i zwraca odpowiedź. Najprostszą formą odpowiedzi na pytanie jest znalezienie pasującego wpisu w bazie wiedzy i zwrócenie jego zawartości, zwanej „wyszukiwaniem dokumentów” lub „wyszukiwaniem informacji”.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek
Rozpoznawanie nazwanych jednostek jest podstawową funkcją przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jest to proces wyodrębniania nazwanych jednostek z nieustrukturyzowanego tekstu do predefiniowanych kategorii. Przykłady nazwanych jednostek obejmują osoby, organizacje i lokalizacje.
Monitorowanie mediów społecznościowych
Narzędzia do monitorowania mediów społecznościowych mogą wykorzystywać techniki NLP do wydobywania wzmianek o marce, produkcie lub usłudze z postów w mediach społecznościowych. Po wykryciu wzmianki te można przeanalizować pod kątem nastrojów, zaangażowania i innych wskaźników. Informacje te mogą następnie stanowić podstawę strategii marketingowych lub oceniać ich skuteczność.
Tekst przewidywania
Tekst predykcyjny wykorzystuje NLP do przewidywania, jakie słowo użytkownicy będą wpisywać dalej na podstawie tego, co wpisali w swojej wiadomości. Zmniejsza to liczbę naciśnięć klawiszy wymaganych przez użytkowników do ukończenia wiadomości i poprawia komfort użytkowania, zwiększając szybkość, z jaką mogą pisać i wysyłać wiadomości.
