Luonnollisen kielen käsittelyn yleistiedot

NLP:n yleiskatsaus ja määritelmä

Luonnollisen kielen käsittely (NLP) on kiehtova tekoälyn osa-alue, jonka avulla ihmiset ja koneet voivat kommunikoida keskenään arkikielessä. Tapa, jolla annat Sirille äänikomentoja tai saat käännöksiä Googlesta, ovat molemmat esimerkkejä NLP:stä toiminnassa, koska sekä näyttää ohjelmiston ymmärtämistä että reagoi ihmisen kieleen.

Miten NLP liittyy tekoälyyn?

Useimmat ihmiset eivät ole ohjelmoijia tai ohjelmiston tehokäyttäjiä, mikä on yksi syy siihen, miksi luonnollisen kielen käsittely on niin hyödyllistä. Ohjelmistolla voi olla jyrkkä oppimiskäyrä, ja NLP:n avulla voit käyttää monimutkaistakin ohjelmistoja ilman, että sinusta tulee asiantuntija. Itse asiassa NLP:n avulla voit yksinkertaisesti kuvailla, mitä haluat tekoälyyn samalla tavalla kuin voit selittää sen ystävälle.

Tekoäly kattaa laajan valikoiman teknologioita, mutta NLP-haara keskittyy ihmisen kielen haasteisiin. Jotta NLP-ratkaisut olisivat todella hyödyllisiä, niiden on tehtävä muutakin kuin vain kuunneltava sanoja. NLP-järjestelmien on ymmärrettävä konteksti ja tarkoitus sanojesi takana. Tämän mahdollistamiseksi NLP-kehittäjät käyttävät muita tekoälyteknologioita, kuten koneoppimista ja syväoppimista.

Miksi luonnollisen kielen käsittely on tärkeää?

Luonnollisen kielen käsittelyn avulla voit käyttää teknologiaa, jota voi olla muuten vaikea käyttää. Sen avulla myös tietokoneet ymmärtävät tekstiä ja puhetta tavalla, jota he eivät voineet ennen NLP:tä. Tässä muutamia NLP: n etuja:

NLP auttaa ihmisiä olemaan tuottavampia

Työssä luonnollisen kielen käsittely voi lisätä tehokkuuttasi mahdollistamalla automaation käytön toistuvissa tai aikaa vievissä tehtävissä. Esimerkiksi asiakaspalveluosasto saattaa käyttää NLP-pohjaisia chatbotteja rutiininomaisten asiakaskyselyjen käsittelyyn. Kirjanpito-osasto saattaa myös NLP:tä tukevien järjestelmien avulla hakea avaintietoja laskuista ja tositteista ja käyttää niitä tietokannan tai laskentataulukon täyttämiseen.

Lisähyötyinä tietojen syötön ja käsittelyn automatisointi vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta ja nopeuttaa työnkulkuja. Kun järjestelmä osaa ymmärtää ihmisen kieltä niin hyvin, että se pystyy hoitamaan perustehtäviä, se lisää tuottavuutta antamalla käyttäjille mahdollisuuden keskittyä arvokkaampiin tehtäviin.

NLP auttaa parantamaan asiakaskokemuksia

Kun yrität tavoittaa yrityksen puhelimitse, mutta et pääse hämmentävän puhelinpuun ohi, koet huonosti koulutetun vuorovaikutteisen vastausjärjestelmän. Hyvin koulutettu NLP chatbot voi kuitenkin tarjota asiakkaille intuitiivisemman kokemuksen. Esimerkiksi verkkokauppasivusto, jossa on NLP-yhteensopiva järjestelmä, voi analysoida, mitä tuotteita asiakas on selannut sivustolla. Ymmärtämällä, mitkä tuotteet kiinnostavat asiakasta, järjestelmä voi sitten ehdottaa tuotteita, joita asiakas todennäköisesti haluaa.

NLP-pohjaiset asiakaspalvelun chatbotit parantavat kokemuksia vastaamalla kysymyksiin tai ratkomalla ongelmia nopeasti. Nämä chatbotit voidaan suunnitella siten, että niillä on täydellinen historia asiakkaan vuorovaikutuksesta ja että ne tunnistavat asiakkaan aiemmat ongelmat.

NLP luo uusia analyyseja

Jos olet koskaan lähettänyt sähköpostia yritykselle kysyäksesi kysymyksen, tarjotaksesi neuvoja tai tehdäksesi valituksen, se voi vaikuttaa siltä, että kukaan ei edes lue sitä. Ja niin saattaa olla, sillä harva yritys ehtii lukea jokaisen asiakaspalautteen. NLP:tä tukevalla tekoälyllä on kuitenkin aikaa. Se voi seuloa valtavia tietoaineistoja, kuten asiakaskeskusteluja verkkosivuilla. Se voi sitten antaa yrityksille luotettavan yhteenvedon näistä keskusteluista, jotta yritys voi korjata asian.

Miten luonnollisen kielen käsittely toimii?

Näin NLP mahdollistaa ihmis- ja konekeskustelut. Seuraavat vaiheet koskevat tekstimuodossa olevaa kieltä. Puhutun kielen NLP on hieman erilainen, mutta noudattaa samoja yleisiä periaatteita.

Käytetään esimerkkilauseketta näyttämään, miten prosessi toimii:

”Pidän siitä, miten luonnollisen kielen käsittely toimii.”

Algoritmi alkaa tekstin esikäsittelyllä.

Tekstin esikäsittely

Tekstin esikäsittelyllä tarkoitetaan tekstin yksinkertaistamista, jotta NLP-algoritmien olisi helpompi käsitellä ihmisen kieltä.

• Tokenisaatio

Tokenisaatio on prosessi, jossa lauseen sanat ja välimerkit jaetaan tokeneiksi. Tokenisaatio on tärkeää, koska NLP-algoritmien on tehokkaampaa käsitellä tunnisteita kuin tekstiä suoritettaessa esimerkiksi indeksointia ja hakua. Otoslauseessa on kahdeksan sanaa: ”Pidän siitä, miten luonnollisen kielen käsittely toimii.” Siinä on myös jakso, joten saat kahdeksan tokenia laskemalla sanat ja yhden laskemalla kauden, yhteensä yhdeksän tokenia.

• Lowercasing

Pienikokoisuus on prosessi, jossa kaikki paikanvaraajat muunnetaan pienillä kirjaimilla kirjoitetuiksi tunnisteiksi tietojoukon yksinkertaistamiseksi. Otoslauseessa yksi rahakkeista oli ”I”. Epäselvyyksien välttämiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi pieni kirjainkoko muuntaa nuo isot symbolit "i":ksi. Pienoiskotelon säännöt monimutkaistuvat prosessin muissa osissa.

• Poistetaan hukkasanoja

Toinen tapa yksinkertaistaa tekstiä luonnollisen kielen käsittelyssä on poistaa sanoja, joilla ei ole merkittävää merkitystä, joita kutsutaan stop-sanoiksi. Otoslauseessa sanat ”i” ja ”miten” olisivat tyypillisesti pysäytyssanoja. Kun algoritmi poistaa ne, jäljellä on seitsemän symbolia, jotka ovat ”kuin”, ”demonstrointi”, ”luonnollinen”, ”kieli”, ”käsittely”, ”työt” ja ”.”.

• Stemming ja lemmatisointi

Vaikka seitsemän polettia olisi jäljellä, niitä voitaisiin yksinkertaistaa. Yksi menetelmä, joka on juurtunut, on sanan leikkaaminen alaspäin sen tyveen tai juurimuotoon. Tunniste ”demonointi” on sana, joka rakentuu varteen ”demonstr” aivan kuten ”luonnollinen” rakentuu ”naturille”, joten malli korvaa alkuperäiset tokenit varsilla ”demonstr” ja ”natur”.

Sanalla voi olla eri merkityksiä eri yhteyksissä, ja lemmatisointi on prosessi oikean merkityksen määrittämiseksi tietyssä kontekstissa. Otoslauseeseen sisältyy ”samanlainen”, joka voi tarkoittaa ”nauttia” tai ”samanlainen”. Tällöin lemmatisointi johtaisi siihen, että määritettäisiin konteksti, jossa ”samanlainen” tarkoittaa ”nautintoa”.

Tekstiesitys

Seuraava vaihe on tekstiesitys, joka muuntaa sanat numeeriseen muotoon, jota kone voi käsitellä. Numeroiden lisäksi teksti voidaan muuntaa vektoreiksi tai upotuksiksi, jotka ovat monimutkaisempia muotoja, jotka tarjoavat informaatiota, kuten konteksti.

• Sanasäkki (BoW)

Tietokoneet ovat erinomaisia laskemisessa, ja BoW-mittaus laskee, kuinka monta kertaa sana esiintyy asiakirjassa. Jos esimerkiksi sanat joukkue, peli ja pisteet esiintyvät usein dokumentissa, konteksti on todennäköisemmin urheilu. Otoslauseessa on vain yksi esiintymä kustakin sanasta. BoW-esitys osoittaa, että jokainen sana esiintyy vain kerran näin:

{”i”: 1, ”samankaltainen”: 1, ”demonstrointi”: 1, ”miten”: 1, ”luonnollinen”: 1, ”kieli”: 1, ”käsittely”: 1, ”toimii”: 1}

• TF-IDF (termi tiheys-käänteisasiakirjan taajuus)

TF-IDF käyttää kaavaa, joka perustuu siihen, kuinka usein sana esiintyy monista asiakirjoista koostuvassa kokonaisaineistossa määrittämään sanan tärkeyden. Mitä useammin sana näkyy, sitä pienempi sen TF-IDF-paino, ja sitä vähemmän tärkeää se on yhdessä asiakirjassa. Sanat, kuten ”the” ja ”a” esiintyvät melko usein, ja niin ovat vähemmän tärkeitä. Otoslauseen painotukset esitetään tällaisessa muodossa, mikä osoittaa, että yhteisillä sanoilla on pienemmät painot ja epätavallisilla sanoilla on suurempi painotus:

{”i”: 0.1, ”like”: 0.1, ”demonstrating”: 0.3, ”how”: 0.1, ”natural”: 0.2, “language”: 0.2, “processing”: 0.5, “works”: 0.1}

Tekstianalyysi

Tekstianalyysi on piste, jossa NLP-algoritmi poimii merkityksen tekstistä. Näin algoritmi voi tuottaa sopivia vastauksia käyttäjän kyselyyn.

• Nimetty yksikön tunnistus (NER)

Kvantitatiivista analyysia tehtyään NLP-algoritmit etsivät seuraavaksi sanoja, jotka voidaan tunnistaa nimeämään jotain. Sana omena viittaa eräänlaiseen hedelmään, mutta sana Apple viittaa tiettyyn yritykseen, ja NLP-algoritmi tarvitsee tavan tunnistaa ero. Esimerkkilause ”Pidän siitä, miten luonnollisen kielen käsittely toimii” sisältää sanat ”luonnollisen kielen käsittely”, jonka ihmiset saattavat tunnistaa nimeävän tekoälyteknologian. Tämä esitetään seuraavasti:

NER Output: [(”luonnollisen kielen käsittely”, ”teknologia”)]

• Asenneanalyysi

Joillakin tietojoukoilla, kuten ruohonleikkurin osien luettelolla, ei välttämättä ole merkittävää tunnesävyä. Elokuva-arviolla voi kuitenkin olla vahva emotionaalinen sävy. Jos tietojoukolla on sävy, asenneanalyysi on askel luonnollisen kielen käsittelyssä, joka sieppaa sen. Näytelauseen asenneanalyysi saattaa näyttää tältä:

Asenteen tulostus: positiivinen

Syntaksin jäsennys

Jokaisella lauseella on kieliopillinen rakenne. Syntaksin jäsennys on prosessi, jossa analysoidaan kyseistä rakennetta substantiivien, verbien, kohteiden jne. löytämiseksi. Tämä on tärkeää, koska eri kielet käyttävät eri syntaksia, joten syntaksin jäsennys on elintärkeää konekäännöksen kannalta. Esimerkkilauseketta varten syntaksin jäsennys saattaa generoida tämän tuloksen:

Syntaksipuu: (JUURI (S (NP (PRP I)) (VP (VBP:n kaltainen) (S (VP (VBG demonstrointi) (SBAR (WHADVP (WRB how)) (S (NP (NNP Natural) (NNP Processing))) (VP (VBZ works)))))))))

Tietystä algoritmista riippuen on yleensä lisävaiheita. Tuloksena on keskustelu, jossa kone näyttää ymmärtävän sanasi ja tarkoituksesi ja vastaa sinulle luonnollisella kielellä.

Mitkä ovat esimerkkejä luonnollisen kielen käsittelytehtävistä?

Dronen hallinta äänikomennoilla

Tehokkaimmallakin teknologialla on rajallinen arvo, jos et osaa käyttää sitä. Luonnollisen kielen prosessointi parantaa teknologian saatavuutta. Se vähentää tarvetta erikoistuneelle tekniselle tietämykselle kehittyneiden ohjelmistojen tai laitteistojen etujen saamiseksi. Käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa NLP-pohjaisten järjestelmien kanssa luonnollisen keskustelun kautta sen sijaan, että he luottaisivat monimutkaisiin komentoihin, koodaukseen tai fyysisiin ohjaimiin.

Esimerkiksi pienille lennokeille tarkoitetun kauko-ohjaussovelluksen avulla voit yksinkertaisesti käskeä dronea tekemään jotain kuin kääntämään ilmassa ilman, että sinun tarvitsee oppia monimutkaisia ohjaimia, joita muuten tarvitsisit. Kyky käyttää yksinkertaisia äänikomentoja mahdollistaa sen, että useammat ihmiset voivat käyttää tekniikkaa.

Parempaa tietämystä brändin hallinnasta

Ihmiset ilmaisevat ajatuksensa ja mieltymyksensä joka päivä, ja yrityksillä on käytettävissään suuri osa näistä tiedoista. Yritykset käyttävät jo tietoja, kuten tuotemyyntiä, ymmärtääkseen joitakin asiakkaiden käyttäytymiseen liittyviä näkökohtia. Luonnollisten kielenkäsittelyratkaisujen avulla tietokoneet voivat muuttaa sosiaalisen median keskustelut ja verkkoasiakkaiden arvostelut myös toimintakelpoisiksi tiedoiksi.

NLP:n oivallukset ovat erilaista tietoa kuin perinteinen myyntianalytiikka. Liiketoiminta käyttää myyntilukuja operatiivisiin tietoihin, kuten ennusteisiin tai resurssien hallintaan, mutta NLP-pohjainen analyysi voi olla tehokkaampi brändinhallinnassa tai asiakaskokemuksen parantamisessa.

Tiedon ylikuormittumisen estäminen

Jos sinulla on sähköpostiosoite, jota käytät työhösi, tietojen ylikuormitus voi tuntua väistämättömältä. Keskimääräinen työntekijä saa yli 120 sähköpostia päivässä, joten ei ole yllättävää, että noin 60 prosenttia työntekijöistä yksinkertaisesti ohittaa yrityksen sisäiset sähköpostit. Mutta jos sähköpostisovelluksessasi on NLP-ominaisuuksia, se voi auttaa välttämään tietojen ylikuormitusta. Se voi suodattaa, luokitella ja priorisoida sähköposteja, jotta tärkeimmät saavat tarvitsemansa huomion.

Vastaavasti yhteistyöohjelmistoon rakennetut NLP-järjestelmät voivat transkriboida ja tiivistää kokouksia. He voivat jopa tunnistaa ja taltioida kokouksen aikana tehdyt keskeiset seikat ja raportoida määritetyistä toimista. Tällainen NLP-avusteinen automaatio auttaa yksilöitä säästämään aikaa ja parantamaan organisaation kokonaistehokkuutta.

Luonnollisen kielen käsittelyn käyttötapaukset

NLP muuttaa toimialoja. NLP-sovellukset parantavat työntekijöiden tehokkuutta, tekevät asiakaskokemuksista parempia ja mahdollistavat strategisen päätöksenteon monilla eri aloilla. Alla on joitakin merkittäviä käyttötapauksia NLP:lle eri toimialoilla.

Luonnollisen kielen prosessoinnin lähestymistavat

Useimmat lähestymistavat luonnollisen kielen jalostukseen jakautuvat johonkin kahdesta laajasta luokasta. Ne käyttävät joko sääntöihin perustuvaa lähestymistapaa tai koneoppimiseen perustuvaa lähestymistapaa.

Sääntöperusteinen NLP

Tällä lähestymistavalla pyritään tunnistamaan joukko kielellisiä sääntöjä, joita tietokone voi seurata ymmärtääkseen ja luodakseen luotettavasti ihmisen kieltä. Tämän seurauksena se on vahvasti suuntautunut laskennallisen kielitieteen kielellisiin näkökohtiin. Sääntöihin perustuvat lähestymistavat voivat olla erittäin tehokkaita, jos käytät tietojoukkoja, joissa kieli on sekä hallittua että ennakoitavaa, kuten oikeudellisia asiakirjoja tai teknisiä käsikirjoja.

Koneoppimiseen perustuva NLP

Koneoppimiseen perustuva lähestymistapa NLP:hen käyttää erilaisia tilastollisia menetelmiä ja algoritmisia lähestymistapoja. Sen sijaan, että säännöt luotaisiin etukäteen, tarkoituksena on antaa tietokoneelle mahdollisuus oppia kommunikoimaan massiivisen tietojoukon perusteella. Ajatuksena on, että kun tietokone on käsitellyt riittävästi esimerkkejä ihmisen kielestä, tietokone tunnistaa ne kuviot, jotka tekevät hyvää ihmisen kieltä. Jos sinulla on tarpeeksi suuria tietojoukkoja, koneoppimiseen perustuvat lähestymistavat NLP:hen voivat olla varsin joustavia ja huomattavan tehokkaita.

Luonnollisen kielen käsittelyn lyhyt historia

Luonnollisen kielen käsittely tekoälyn haarana alkoi kehittyä 1940-luvulla. 1980- ja 1990-luvuilla tietokoneratkaisut voimistuivat ja koneoppiminen alkoi kypsyä. Viime aikoina syväoppimisen, hermostollisten verkostojen ja generatiivisen tekoälyn eri muotojen nousu on muuttanut luonnollisen kielen prosessoinnin täysin.

Tapahtumat NLP evoluutiossa

• 1940-luku | Ensimmäinen NLP kehitys, mukaan lukien Weaver Memorandum konekäännöksestä, ilmestyy
• 1950-luku | “Universaali kielioppi” esitelty; Turingin testi ehdotettu; syväoppiminen nousee esiin
• 1960-luku | Chatbotit, kuten ELIZA, nousevat esiin ja NLP:n taustalla olevat kieliteoriat kehittyvät
• 1970-luku | Tapauksen kielioppi teoria ja semanttiset verkot syntyvät; sääntöpohjaiset järjestelmät kypsyvät ja chatbotit lisääntyvät
• 1980-luku | Varhaiset koneoppimisalgoritmit kehittyvät; puheentunnistusteknologiat kehittyvät; laskennallinen kielitiede laajenee ja RNN-teoria nousee esiin
• 1990-luku | Tilastolliset mallit ja LSTM:t syntyvät ja konekäännökset saavat vetovoimaa
• 2000-luku | Koneoppiminen kehittyy nopeasti ja hermostolliset kielimallit kehittyvät; valtavat määrät puhuttua ja tekstuaalista dataa ovat käytettävissä
• 2010-luku | Käytettävissä olevan datan ja laskennan merkittävä kasvu mahdollistaa syväoppimisen nopean kehittymisen
• 2020-luku | Suuret kielimallit, esikoulutetut kielimallit ja muuntajat saavat näkyvyyttä

Teknologian yleiskatsaus luonnollisen kielen käsittelyyn

Luonnollisen kielen käsittely on kattotermi, joka kattaa useita tekniikoita ja tekniikoita, joiden avulla koneet voivat ymmärtää ja tuottaa ihmisen kieltä. Jokainen teknologia, joka mahdollistaa NLP:n, kuuluu jompaankumpaan näistä kahdesta ominaisuudesta.

NLP-alaluokat

Luonnollisen kielen käsittely kattaa useita tekniikoita ja tekniikoita. Mutta NLP:n ensisijainen tarkoitus on mahdollistaa koneiden ymmärtäminen ja tuottaminen ihmisen kieltä. Nämä kaksi ominaisuutta ovat luonnollisen kielen käsittelyn tärkeimmät osat.

• Luonnollisen kielen ymmärtäminen (NLU): Luonnollisen kielen ymmärtäminen keskittyy ihmisen kielen ymmärtämiseen ja tulkitsemiseen. Tätä varten NLU-järjestelmien täytyy pystyä jäsentämään syntaksia, analysoimaan semantiikkaa ja ymmärtämään, miten konteksti vaikuttaa merkitykseen ihmisen kielessä. Tämä voi olla esimerkiksi puhuttujen kysymysten ymmärtämistä tai tehtävien suorittamista puhuttuihin suuntiin perustuen.
• Luonnollisen kielen sukupolvi (NLG): Luonnollisen kielen sukupolvi keskittyy tuottamaan ihmisen kaltaista tekstiä tai puhetta. Tätä varten NLG-järjestelmien on kyettävä muuntamaan strukturoimaton data luonnolliselta kuulostavaksi kieleksi. Tämä voi tarkoittaa tietojen tiivistämistä tai jopa keskustelujen jatkamista.

Koneoppimisen rooli NLP:ssä

Mitä tietokone voisi tehdä, jos se voisi opettaa itselleen uusia taitoja? Sitä koneoppiminen on. Koneoppiminen tarkoittaa sitä, että tietokoneet oppivat tekemään tehtäviä itsenäisesti ilman erityisiä ohjeita.

NLP:lle koneoppiminen tapahtuu luomalla malleja, jotka mahdollistavat sekä luonnollisen kielen ymmärtämisen että luonnollisen kielen generoinnin. Siinä käytetään tekniikoita, kuten valvottua oppimista, joka viittaa tunnisteita sisältävän datan koulutusmalleihin ja valvomattomaan oppimiseen, eli sellaisten tietojen koulutusmalleihin, joilla ei ole merkintöjä.

Syväoppimisen rooli NLP:ssä

Syväoppiminen on koneoppimisen erityinen muoto. Se käyttää neuroverkkoja, joissa on useita kerroksia, minkä vuoksi ”syvä” on nimessä. ”Oppiminen” viittaa algoritmien käyttöön, jotka tunnistavat ja mallintavat monimutkaisia malleja tietoaineistoissa. Syväoppiminen on tärkeää NLP:ssä, koska se on tehnyt NLP:stä paljon paremman tietyissä tehtävissä. Näitä ovat kielten välinen kääntäminen, asenteen analysointi tietojoukossa ja tekstin luominen.

Miten neuroverkot parantavat NLP:tä

Neuroverkot perustuvat ajatukseen ihmisaivojen käyttämisestä mallina datan prosessoinnille. Neuroverkot mahdollistavat NLP-järjestelmien erittäin tarkan ymmärtämisen ja inhimillisen kielen luomisen. Neuraaliverkoissa voi olla erilaisia arkkitehtuureja ja ne ovat avain mahdollistaviin sovelluksiin, kuten virtuaaliassistentti, chatbot tai automatisoitu tekstianalyysi.

Laskennallinen kielitiede ja NLP

Laskennallinen kielitiede on tietojenkäsittelytiedettä ja kielitiedettä yhdistävä tutkimusala, joka keskittyy luonnollisen kielen käsittelyyn. Se luo teoreettisen perustan sille, että tietokoneet ymmärtävät ihmisen kieltä.

• Syntaksi

Tutkitaan lauseiden rakennetta ja sääntöjä, jotka tekevät lauseista kieliopillisia tai epäkieliopillisia.

Englanninkielinen syntaksi: ”Kissa istuu matolla.”

Virheellinen englanninkielinen syntaksi: ”Cat the on mat sits.”

• Semantiikka

Kielen merkitystä koskevat tutkimukset, mukaan lukien se, miten sanat ja lauseet edustavat esineitä, tekoja ja ideoita.

Lause: "Kissa on matolla."

Semanttinen tulkinta: Tarkoitus on, että maton päällä sijaitsee fyysisesti kissa.

• Pragmatiikka

Tutkitaan tapaa, jolla konteksti vaikuttaa kielen tulkintaan.

Lause: ”Voitko ohittaa suolan?”

Pragmaattinen tulkinta: Vaikka kyse on kyvystä, konteksti osoittaa, että sinun pitäisi ymmärtää, että se on kohtelias pyyntö jollekulle siirtää suola.

Laskennallinen kielitiede on tärkeää, koska se yhdistää NLP:n kieliteorian ja reaalimaailman sovellusten pisteet.

Usein esitetyt kysymykset