Přehled zpracování přirozeného jazyka

Přehled a definice NLP

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je fascinující odvětví umělé inteligence, které umožňuje lidem a strojům komunikovat mezi sebou v běžném jazyce. Způsob, jakým dáváte hlasové příkazy Siri nebo získáváte překlady na Google, jsou příklady NLP v akci, protože oba ukazují softwarové porozumění a reagují na lidský jazyk.

Jak NLP souvisí s umělou inteligencí?

Většina lidí nejsou programátoři ani uživatelé softwaru, což je jedním z důvodů, proč je zpracování přirozeného jazyka tak užitečné. Software může mít strmou křivku učení a NLP umožňuje používat i složitý software, aniž byste se stali odborníkem. Ve skutečnosti vám NLP umožňuje jednoduše popsat, co chcete umělou inteligenci, stejným způsobem, jakým to můžete vysvětlit příteli.

Pojem AI pokrývá širokou škálu technologií, ale pobočka NLP se zaměřuje na výzvy lidského jazyka. Aby byla řešení NLP skutečně užitečná, musí udělat víc, než jen chytit slova, která říkáte. NLP systémy musí pochopit kontext a záměr za vašimi slovy. Aby to bylo možné, vývojáři NLP používají další technologie umělé inteligence, jako je strojové učení a hluboké učení.

Proč je zpracování přirozeného jazyka důležité?

Zpracování přirozeného jazyka umožňuje používat technologii, která by jinak mohla být obtížně použitelná. To také umožňuje počítačům porozumět textu a řeči způsobem, který nemohli před NLP. Zde jsou některé z výhod NLP:

NLP pomáhá lidem být produktivnější

Při práci může zpracování přirozeného jazyka zvýšit vaši efektivitu tím, že vám umožní používat automatizaci pro opakující se nebo časově náročné úkoly. Například oddělení služeb zákazníkům může používat chatboty využívající NLP k vyřizování rutinních dotazů zákazníků. Nebo účetní oddělení může pomocí systémů s podporou NLP získat klíčové informace z faktur a stvrzenek a použít je k vyplnění databáze nebo tabulky.

Jako další výhody automatizace zadávání a zpracování dat snižuje pravděpodobnost lidské chyby a urychluje pracovní postupy. Když systém dokáže dobře porozumět lidskému jazyku, aby převzal základní úkoly, zvyšuje produktivitu tím, že umožňuje uživatelům soustředit se na úlohy s vyšší hodnotou.

NLP pomáhá zlepšovat zákaznickou zkušenost

Když se pokusíte oslovit podnik telefonem, ale nemůžete se dostat přes nepřehledný telefonní strom, zažíváte špatně vyškolený interaktivní systém hlasové odezvy. Dobře vyškolený chatbot NLP však může poskytnout zákazníkům intuitivnější zážitek. Například stránka e-commerce se systémem s podporou NLP může analyzovat, jaké produkty zákazník na webu prohledával. Tím, že systém pochopí, které produkty jsou pro zákazníka zajímavé, může pak navrhnout produkty, které bude zákazník pravděpodobně chtít.

Chatboti zákaznického servisu využívající NLP zlepšují zkušenosti tím, že rychle odpovídají na dotazy nebo řeší problémy. Tyto chatboty mohou být navrženy tak, aby měly kompletní historii interakcí zákazníka a rozpoznaly problémy, které zákazník měl v minulosti.

NLP vytváří nové analýzy

Pokud jste někdy poslali e-mail firmě, abyste se zeptali, nabídli radu nebo zaregistrovali stížnost, může se zdát, že ji nikdo ani nečte. A to by se mohlo stát, protože málokterý podnik má čas si přečíst každý kousek zpětné vazby od zákazníků, který dostane. Ale umělá inteligence s podporou NLP má čas. Může projít obrovskými datovými soubory, jako jsou konverzace se zákazníky na webových stránkách. Podnikům pak může poskytnout spolehlivé shrnutí těchto diskusí, aby podnik mohl tuto otázku napravit.

Jak funguje zpracování přirozeného jazyka?

Zde je, jak NLP umožňuje lidské a strojové konverzace. Následující kroky platí pro jazyk ve formě textu. NLP pro mluvenou řeč je trochu jiné, ale řídí se stejnými obecnými principy.

Pojďme použít vzorovou větu, která ukazuje, jak proces funguje:

„Rád demonstruji, jak funguje zpracování přirozeného jazyka.“

Algoritmus začíná předběžným zpracováním textu.

Předběžné zpracování textu

Předzpracování textu znamená zjednodušení textu, který lidé vytvářejí, aby bylo pro NLP algoritmy snazší zpracovávat lidský jazyk.

• Tokenizace

Tokenizace je proces rozkladu slov a interpunkce ve větě na tokeny. Tokenizace je důležitá, protože je efektivnější pro algoritmy NLP zpracovávat tokeny než text při provádění úloh, jako je indexování a vyhledávání. Vzorová věta má v sobě osm slov: „Rád demonstruji, jak funguje zpracování přirozeného jazyka“. Má také periodu, takže získáte osm žetonů počítáním slov a jeden počítáním období, celkem za devět žetonů.

• Lowercasing

Lowercasing je proces převodu všech tokenů na tokeny malých písmen, aby se množina dat zjednodušila. Ve vzorové větě byl jeden z žetonů „I“. Aby se předešlo nejasnostem a zvýšila se účinnost, převede krok s malým písmenem tyto tokeny velkých písmen na „i“. Pravidla pro nízkopláštění se zkomplikují v jiných částech procesu.

• Odebírání koncových slov

Dalším způsobem zjednodušení textu pro zpracování přirozeného jazyka je odstranění slov, která nemají významný význam, které se nazývají stop words. Ve vzorové větě by se typicky označovala slova „i“ a „how“ jako stop slova. Když je algoritmus odstraní, zbývá vám sedm tokenů, které jsou „jako“, „demonstrující“, „přirozené“, „jazyk“, „zpracování“, „funguje“ a „.“.

• Stmívání a lemmatizace

Dokonce i se sedmi žetony zbývá prostor pro větší zjednodušení. Jednou z metod, která stmeluje, je seříznutí slova do své základní nebo kořenové podoby. Token „demonstrující“ je slovo, které staví na kmeni „demonstr“ stejně jako „přírodní“ staví na „natur“, takže model nahrazuje původní žetony stonky „demonstr“ a „natur“.

Slovo může mít v různých kontextech různé významy a lemmatizace je proces určování správného významu v určitém kontextu. Vzorová věta zahrnuje „like“, což může znamenat „potěšení“ nebo „podobné“. V tomto případě by lemmatizace měla za následek přiřazení kontextu, kde „like“ znamená „užít“.

Textová reprezentace

Dalším krokem je textová reprezentace, což je převod slov do numerického formátu, který může stroj zpracovat. Kromě čísel lze text převést na vektory nebo vložení, což jsou složitější formáty, které poskytují informace jako kontext.

• Taška slov (BoW)

Počítače jsou skvělé při počítání a měření BoW počítá, kolikrát se v dokumentu objeví slovo. Pokud se například slova tým, hra a skóre často objevují v dokumentu, je pravděpodobnější, že kontext bude sportovat. Vzorová věta má pouze jednu instanci každého slova. Reprezentace BoW by ukázala, že každé slovo se vyskytuje pouze jednou takto:

{„i“: 1, „like“: 1, „demonstrující“: 1, „jak“: 1, „přirozený“: 1, „jazyk“: 1, „zpracování“: 1, „funguje“: 1}

• TF-IDF (frekvence termínů - inverzní frekvence dokladů)

TF-IDF používá vzorec založený na tom, jak často se slovo objevuje v celkovém datovém souboru složeném z mnoha dokumentů k určení důležitosti slova. Čím častěji se slovo objeví, tím nižší je jeho váha TF-IDF a tím méně je důležité v jediném dokumentu. Slova jako „the“ a „a“ se objevují poměrně často, a tak jsou méně důležitá. Váhy vzorové věty byste reprezentovali ve formě, která ukazuje, že běžná slova mají nižší váhy a neobvyklá slova mají vyšší váhy:

{„i“: 0.1, „like“: 0.1, „demonstrující“: 0.3, „how“: 0.1, „přírodní“: 0.2, „jazyk“: 0.2, „zpracování“: 0,5, „funguje“: 0.1}

Analýza textu

Analýza textu je bod, ve kterém algoritmus NLP extrahuje význam z textu. Je to způsob, jak algoritmus může vytvořit vhodné odpovědi na dotaz uživatele.

• Rozpoznávání pojmenované entity (NER)

Po provedení kvantitativní analýzy NLP algoritmy dále hledají slova, která jsou rozpoznatelná jako pojmenování něčeho. Slovo jablko odkazuje na typ ovoce, ale slovo Apple odkazuje na konkrétní společnost a algoritmus NLP potřebuje způsob, jak rozdíl rozpoznat. Vzorová věta „Rád demonstruji, jak funguje zpracování přirozeného jazyka“, obsahuje slova „zpracování přirozeného jazyka“, které by lidé mohli rozpoznat jako pojmenování technologie umělé inteligence. To je reprezentováno následovně:

Výstup NER: [(„zpracování přirozeného jazyka“, „technologie“)]

• Analýza smýšlení

Některé datové sady, jako katalog částí sekaček, nemusí mít výrazný emoční tón. Ale filmová recenze by mohla mít silný emocionální tón. Pokud má datová sada tón, je analýza sentimentu krokem při zpracování přirozeného jazyka, který ji zachytí. U vzorové věty může analýza sentimentu vypadat takto:

Výstup smýšlení: kladný

Syntaktická analýza syntaxe

Každá věta má gramatickou strukturu. Syntaktická analýza je proces analýzy této struktury pro nalezení podstatných jmen, sloves, předmětů atd. To je důležité, protože různé jazyky používají jinou syntaxi, takže syntaktická analýza je pro strojový překlad životně důležitá. Pro vzorovou větu může syntaktická analýza vygenerovat tento výsledek:

Syntaktický strom: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (VBP like) (S (VP (VBG demonstrující) (SBAR (WHADVP (WRB how))) (S (NP (NNP Natural) (NNP Language) (NNP Processing)) (VP (VBZ works)))))))))

V závislosti na konkrétním algoritmu budou typicky další kroky. Výsledkem je konverzace, kde se zdá, že stroj rozumí vašim slovům a záměru a reaguje na vás v přirozeném jazyce.

Jaké jsou příklady úloh zpracování přirozeného jazyka?

Ovládání dronu pomocí hlasových příkazů

I ta nejvýkonnější technologie má omezenou hodnotu, pokud nevíte, jak ji používat. Díky zpracování přirozeného jazyka je technologie přístupnější. Snižuje potřebu specializovaných technických znalostí pro získání výhod pokročilého softwaru nebo hardwaru. Uživatelé mohou interagovat se systémy podporujícími NLP prostřednictvím přirozené konverzace namísto spoléhání se na složité příkazy, kódování nebo fyzické ovládací prvky.

Například aplikace dálkového ovládání pro malé drony vám umožní jednoduše říct dronu, aby dělal něco jako překlopit ve vzduchu, aniž byste se museli naučit složité ovládací prvky, které byste jinak potřebovali používat. Schopnost používat jednoduché hlasové příkazy umožňuje více lidem používat technologii.

Získání lepších přehledů pro správu značek

Lidé každý den vyjadřují své myšlenky a preference a podniky mají přístup k velké části těchto údajů. Podniky již používají data, jako je prodej produktů, k pochopení některých aspektů chování zákazníků. S řešeními pro zpracování přirozeného jazyka mohou počítače proměnit konverzace na sociálních médiích a online recenze zákazníků také na užitečné informace.

Přehledy z NLP jsou jiný druh informací než tradiční analýzy prodeje. Obchodní využití ukazatelů prodeje pro provozní přehledy, jako jsou prognózy nebo řízení zdrojů, ale analýza založená na NPL může být výkonnější v oblasti správy značek nebo zlepšování zákaznické zkušenosti.

Zabránění přetížení informací

Pokud máte e-mailovou adresu, kterou používáte pro svou práci, může se zdát nevyhnutelné informační přetížení. Průměrný zaměstnanec dostává více než 120 e-mailů denně, takže není divu, že asi 60 % zaměstnanců jednoduše ignoruje interní firemní e-maily. Ale pokud má vaše e-mailová aplikace možnosti NLP, může vám pomoci vyhnout se přetížení informací. Může filtrovat, kategorizovat a upřednostňovat e-maily tak, aby ti nejdůležitější získali pozornost, kterou potřebují.

Podobně systémy NLP zabudované do softwaru pro spolupráci mohou schůzky přepisovat a shrnout. Dokonce mohou rozpoznat a zachytit klíčové body učiněné během schůzky a reportovat o přidělených akčních položkách. Tento druh automatizace s podporou NLP pomáhá jednotlivcům šetřit čas a zvyšuje celkovou efektivitu organizace.

Případy použití zpracování přirozeného jazyka

NLP transformuje průmyslová odvětví. Aplikace NLP zvyšují efektivitu zaměstnanců, zlepšují zákaznickou zkušenost a umožňují strategické rozhodování v celé řadě odvětví. Níže jsou uvedeny některé pozoruhodné případy použití pro NLP v různých odvětvích.

Přístup ke zpracování přirozeného jazyka

Většina přístupů ke zpracování přirozeného jazyka spadá do jedné ze dvou širokých kategorií. Buď používají přístup založený na pravidlech, nebo přístup založený na strojovém učení.

NLP založené na pravidlech

Tento přístup se pokouší identifikovat soubor jazykových pravidel, kterými se může počítač řídit, aby spolehlivě porozuměl a generoval lidský jazyk. V důsledku toho je silně orientován na jazykové aspekty výpočetní lingvistiky. Přístupy založené na pravidlech mohou být vysoce efektivní, pokud používáte datové sady, kde je jazyk řízený i předvídatelný, jako jsou právní dokumenty nebo technické příručky.

NLP založené na strojovém učení

Přístup k NLP založený na strojovém učení využívá celou řadu statistických metod a algoritmických přístupů. Spíše než vytvářet pravidla předem je cílem umožnit počítači naučit se komunikovat na základě masivní množiny dat. Myšlenka je, že jakmile počítač zpracuje dostatek příkladů lidského jazyka, počítač identifikuje vzory, které vytvářejí pro dobrý lidský jazyk. Pokud máte dostatečně velké datové sady, přístupy k NLP založené na strojovém učení mohou být poměrně flexibilní a pozoruhodně efektivní.

Stručná historie zpracování přirozeného jazyka

Zpracování přirozeného jazyka jako odvětví AI se začalo rozvíjet ve 40. letech 20. století. V 80. a 90. letech 20. století se výpočetní řešení stala výkonnější a strojové učení začalo dozrávat. V poslední době vzestup hlubokého učení, neuronových sítí a různých forem generativní umělé inteligence zcela transformoval zpracování přirozeného jazyka.

Události v evoluci NLP

• 40. léta | První vývoj NLP, včetně Weaverova memoranda o strojovém překladu, se objevuje
• 50. léta | „Univerzální gramatika“ zavedena; Navržen Turingův test; vzniká hluboké učení
• 60. léta | Chatboti jako ELIZA se objevují a jazykové teorie, na nichž se NLP vyvíjí
• 70. léta | Vzniká teorie případové gramatiky a sémantické sítě; systémy založené na pravidlech zralé a chatboti proliferují
• 80. léta | Vyvíjejí se rané algoritmy strojového učení; vyvíjejí se technologie rozpoznávání řeči; rozšiřuje se výpočetní lingvistika a vzniká teorie RNN
• 90. léta | Vznikají statistické modely a LSTM a strojový překlad získává trakci
• 2000 | Strojové učení se vyvíjí rychle a vyvíjejí se modely neuronových jazyků; zpřístupňuje se obrovské množství mluvených a textových dat
• 2010 | Významný nárůst dostupných dat a výpočtů umožňuje rychlý vývoj hlubokého učení
• 2020 | Velké jazykové modely, předškolené jazykové modely a transformátory získávají na významu

Technologický přehled zpracování přirozeného jazyka

Zpracování přirozeného jazyka je zastřešující pojem, který pokrývá řadu technologií a technik, které umožňují strojům porozumět a produkovat lidský jazyk. Každá technologie, která umožňuje NLP, spadá pod jednu z těchto dvou schopností.

Subkategorie NLP

Zpracování přirozeného jazyka zahrnuje řadu technologií a technik. Ale primárním účelem NLP je umožnit strojům porozumět a produkovat lidský jazyk. Tyto dvě schopnosti jsou hlavními složkami zpracování přirozeného jazyka.

• Porozumění přirozenému jazyku (NLU): Porozumění přirozenému jazyku se zaměřuje na pochopení a interpretaci lidského jazyka. K tomu musí být systémy NLU schopny analyzovat syntaxi, analyzovat sémantiku a porozumět způsobu, jakým kontext ovlivňuje význam v lidském jazyce. To může mít podobu, jako je porozumění mluveným otázkám nebo plnění úkolů založených na mluveném směřování.
• Generace přirozeného jazyka (NLG): Generace přirozeného jazyka se zaměřuje na tvorbu lidského textu nebo řeči. K tomu musí být systémy NLG schopny přeměnit nestrukturovaná data v přirozený jazyk. To může znamenat shrnutí informací nebo dokonce pokračování konverzací.

Role strojového učení v NLP

Co by mohl počítač udělat, kdyby se mohl naučit nové dovednosti? To je to, co strojové učení je. Strojové učení je, když se počítače naučí dělat úkoly samy o sobě bez konkrétních instrukcí.

Pro NLP má strojové učení podobu vytváření modelů, které umožňují jak porozumění přirozenému jazyku, tak generování přirozeného jazyka. Používá techniky včetně učení s dohledem, které odkazuje na modely trénování na datech s popisky, a učení bez dohledu, což je trénování modelů na datech, která nemají popisky.

Úloha hlubokého učení v NLP

Hluboké učení je specifická forma strojového učení. Používá neuronové sítě, které mají více vrstev, a proto je v názvu „hluboko“. „Učení“ odkazuje na použití algoritmů, které identifikují a následně modelují složité vzory v množinách dat. Hluboké učení je důležité v NLP, protože to učinilo NLP mnohem lepší při určitých úkolech. Patří mezi ně překlad mezi jazyky, analýza smýšlení v datové sadě a generování textu.

Jak neuronové sítě zlepšují NLP

Neuronové sítě jsou založeny na myšlence využití lidského mozku jako modelu pro zpracování dat. Neuronové sítě umožňují NLP systémům být vysoce přesné jak v porozumění, tak při generování lidského jazyka. Neuronové sítě mohou mít různé architektury a jsou klíčové pro umožnění aplikací, jako je virtuální asistent, chatbot nebo automatizovaná analýza textu.

Výpočetní lingvistika a NLP

Výpočetní lingvistika je obor, který kombinuje informatiku a lingvistiku se zaměřením na zpracování přirozeného jazyka. Vytváří teoretický základ pro umožnění počítačům porozumět lidskému jazyku.

• Syntaxe

Studuje strukturu vět a pravidla, která činí věty gramatickými nebo negramatickými.

Anglická syntaxe: “Kočka sedí na podložce.”

Nesprávná anglická syntaxe: “Cat the on mat sedí.”

• Sémantika

Studium významu v jazyce, včetně toho, jak slova a fráze představují objekty, akce a myšlenky.

Věta: „Kočka je na podložce.“

Sémantická interpretace: Význam spočívá v tom, že na podložce je fyzicky umístěna kočka.

• Pragmatika

Studuje způsob, jakým kontext ovlivňuje interpretaci jazyka.

Věta: „Dokážeš tu sůl předat?“

Pragmatický výklad: I když je to otázka o schopnosti, kontext ukazuje, že byste měli pochopit, že je to zdvořilý požadavek, aby někdo prošel solí.

Výpočetní lingvistika je důležitá, protože spojuje tečky mezi lingvistickou teorií a reálnými aplikacemi NLP.

Časté dotazy

Přečíst si více