Επισκόπηση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Επισκόπηση και ορισμός του NLP

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας (NLP) είναι ένας συναρπαστικός κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους ανθρώπους και τις μηχανές να επικοινωνούν μεταξύ τους στην καθημερινή γλώσσα. Ο τρόπος που δίνετε φωνητικές εντολές στο Siri ή παίρνετε μεταφράσεις στο Google είναι και τα δύο παραδείγματα NLP σε δράση, επειδή και τα δύο δείχνουν κατανόηση λογισμικού και ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα.

Πώς σχετίζεται το NLP με την AI;

Οι περισσότεροι άνθρωποι δεν είναι προγραμματιστές ή χρήστες ενέργειας λογισμικού, κάτι που είναι ένας από τους λόγους που η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας είναι τόσο χρήσιμη. Το λογισμικό μπορεί να έχει μια απότομη καμπύλη μάθησης και σας επιτρέπει να χρησιμοποιείτε ακόμη και πολύπλοκο λογισμικό χωρίς να γίνετε ειδικός. Στην πραγματικότητα, το NLP σας επιτρέπει απλά να περιγράψετε τι θέλετε σε ένα AI με τον ίδιο τρόπο που μπορεί να το εξηγήσετε σε έναν φίλο.

Ο όρος ΑΙ καλύπτει ένα ευρύ φάσμα τεχνολογιών, αλλά ο κλάδος NLP επικεντρώνεται στις προκλήσεις της ανθρώπινης γλώσσας. Για να είναι πραγματικά χρήσιμες, οι λύσεις NLP πρέπει να κάνουν περισσότερα από το να πιάσουν απλά τις λέξεις που λέτε. Τα συστήματα πρέπει να κατανοήσουν το πλαίσιο και την πρόθεση πίσω από τα λόγια σας. Για να γίνει αυτό εφικτό, οι προγραμματιστές NLP χρησιμοποιούν άλλες τεχνολογίες AI όπως η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση.

Γιατί είναι σημαντική η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας;

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας σας επιτρέπει να χρησιμοποιήσετε τεχνολογία που διαφορετικά θα ήταν δύσκολο να χρησιμοποιηθεί. Επιτρέπει επίσης στους υπολογιστές να κατανοούν το κείμενο και την ομιλία με τρόπο που δεν θα μπορούσαν πριν από το NLP. Ακολουθούν ορισμένα από τα οφέλη του NLP:

Το NLP βοηθά τους ανθρώπους να είναι πιο παραγωγικοί

Στην εργασία, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορεί να αυξήσει την αποτελεσματικότητά σας επιτρέποντάς σας να χρησιμοποιήσετε αυτοματοποίηση για επαναλαμβανόμενες ή χρονοβόρες εργασίες. Για παράδειγμα, ένα τμήμα εξυπηρέτησης πελατών μπορεί να χρησιμοποιήσει chatbots τροφοδοτούμενα από NLP για να διαχειριστεί συνήθεις ερωτήσεις πελατών. Ή, ένα λογιστικό τμήμα μπορεί να χρησιμοποιήσει συστήματα ενεργοποιημένα από το NLP για να αντλήσει βασικές πληροφορίες από τιμολόγια και αποδείξεις και να τις χρησιμοποιήσει για να συμπληρώσει μια βάση δεδομένων ή ένα λογιστικό φύλλο.

Ως πρόσθετα οφέλη, η αυτοματοποίηση της εισαγωγής και επεξεργασίας δεδομένων μειώνει τις πιθανότητες ανθρώπινου σφάλματος και επιταχύνει τις ροές εργασίας. Όταν ένα σύστημα μπορεί να κατανοήσει την ανθρώπινη γλώσσα αρκετά καλά για να αναλάβει βασικές εργασίες, αυξάνει την παραγωγικότητα επιτρέποντας στους χρήστες να εστιάσουν σε εργασίες υψηλότερης αξίας.

Το NLP βοηθά στη βελτίωση του customer experiences

Όταν προσπαθείτε να φτάσετε σε μια επιχείρηση τηλεφωνικά, αλλά δεν μπορείτε να περάσετε από ένα μπερδεμένο δέντρο τηλεφώνου, αντιμετωπίζετε ένα ανεπαρκώς εκπαιδευμένο διαδραστικό σύστημα φωνητικής απόκρισης. Αλλά ένα καλά εκπαιδευμένο chatbot NLP μπορεί να προσφέρει στους πελάτες μια πιο διαισθητική εμπειρία. Μια ιστοσελίδα ηλεκτρονικού εμπορίου με σύστημα που ενεργοποιείται από το NLP, για παράδειγμα, μπορεί να αναλύσει ποια προϊόντα έχει περιηγηθεί ένας πελάτης στον ιστότοπο. Κατανοώντας ποια προϊόντα ενδιαφέρουν έναν πελάτη, το σύστημα μπορεί στη συνέχεια να προτείνει προϊόντα που ο πελάτης είναι πιθανό να θέλει.

Τα chatbots εξυπηρέτησης πελατών που λειτουργούν με NLP βελτιώνουν τις εμπειρίες απαντώντας σε ερωτήσεις ή επιλύοντας προβλήματα γρήγορα. Αυτά τα chatbots μπορούν να σχεδιαστούν ώστε να έχουν ένα πλήρες ιστορικό των αλληλεπιδράσεων ενός πελάτη και να αναγνωρίζουν προβλήματα που είχε ο πελάτης στο παρελθόν.

Το NLP δημιουργεί νέες πληροφορίες

Εάν έχετε στείλει ποτέ ένα μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε μια επιχείρηση για να υποβάλετε μια ερώτηση, να προσφέρετε συμβουλές ή να καταχωρήσετε ένα παράπονο, μπορεί να φαίνεται ότι κανείς δεν το διαβάζει. Και αυτό μπορεί να συμβαίνει, επειδή λίγες επιχειρήσεις έχουν το χρόνο να διαβάσουν κάθε ανατροφοδότηση πελατών που λαμβάνουν. Αλλά η AI που ενεργοποιείται από το NLP έχει τον χρόνο. Μπορεί να κοσκινίσει μέσα από τεράστια σύνολα δεδομένων, όπως συνομιλίες πελατών σε ιστοσελίδες. Στη συνέχεια, μπορεί να δώσει στις επιχειρήσεις μια αξιόπιστη σύνοψη αυτών των συζητήσεων, έτσι ώστε η επιχείρηση να μπορέσει να διορθώσει το ζήτημα.

Πώς λειτουργεί η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας;

Δείτε πώς το NLP καθιστά δυνατές τις ανθρώπινες και μηχανικές συνομιλίες. Τα ακόλουθα βήματα ισχύουν για τη γλώσσα με τη μορφή κειμένου. Το NLP για την ομιλούμενη γλώσσα είναι λίγο διαφορετικό αλλά ακολουθεί τις ίδιες γενικές αρχές.

Ας χρησιμοποιήσουμε μια πρότυπη πρόταση για να δείξουμε πώς λειτουργεί η διαδικασία:

«Μου αρέσει να δείχνω πώς λειτουργεί η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας».

Ο αλγόριθμος αρχίζει με προεπεξεργασία κειμένου.

Προεπεξεργασία κειμένου

Η προεπεξεργασία κειμένου αναφέρεται στην απλοποίηση του κειμένου που δημιουργούν οι άνθρωποι για να διευκολύνουν τους αλγορίθμους NLP να επεξεργαστούν την ανθρώπινη γλώσσα.

• Διακριτικό

Διακριτικό είναι η διαδικασία της διάσπασης των λέξεων και των σημείων στίξης σε μια πρόταση σε διακριτικά. Το διακριτικό είναι σημαντικό επειδή είναι πιο αποτελεσματικό για τους αλγορίθμους να επεξεργάζονται διακριτικά από το κείμενο κατά την εκτέλεση εργασιών όπως ευρετηρίαση και αναζήτηση. Η πρόταση του δείγματος έχει οκτώ λέξεις: «Μου αρέσει να δείχνω πώς λειτουργεί η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας». Έχει επίσης μια περίοδο, έτσι μπορείτε να πάρετε οκτώ μάρκες μετρώντας τις λέξεις και ένα μετρώντας την περίοδο, για συνολικά εννέα μάρκες.

• Κατώτερη περίφραξη

Το χαμηλό περίβλημα είναι η διαδικασία μετατροπής όλων των διακριτικών σε πεζά διακριτικά για να γίνει το σύνολο δεδομένων απλούστερο. Στην δειγματοληπτική πρόταση, ένα από τα tokens ήταν το “I”. Για να αποφευχθεί η ασάφεια και να αυξηθεί η αποτελεσματικότητα, το βήμα του χαμηλότερου περιβλήματος μετατρέπει αυτά τα κεφαλαία διακριτικά σε «i». Οι κανόνες για το χαμηλό περίβλημα γίνονται πιο περίπλοκοι σε άλλα μέρη της διαδικασίας.

• Αφαίρεση λέξεων διακοπής

Ένας άλλος τρόπος απλοποίησης του κειμένου για επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι η αφαίρεση λέξεων που δεν έχουν σημαντική σημασία, οι οποίες ονομάζονται λέξεις διακοπής. Στην δειγματοληπτική πρόταση, οι λέξεις «i» και «how» θα πρέπει κατά κανόνα να ορίζονται ως λέξεις παύσης. Όταν ένας αλγόριθμος τα αφαιρεί, σας απομένουν επτά διακριτικά, τα οποία είναι «σαν», «επιδεικνύοντας», «φυσική», «γλώσσα», «επεξεργασία», «έργα» και «.».

• Αιμορραγία και λεμετοποίηση

Ακόμη και με τις επτά μάρκες που παραμένουν υπάρχει περιθώριο για περισσότερη απλούστευση. Μια μέθοδος, που προκύπτει, κόβει μια λέξη μέχρι τη βάση ή τη μορφή ρίζας της. Το διακριτικό “επίδειξη” είναι μια λέξη που βασίζεται στο στέλεχος “demonstr” ακριβώς όπως το “φυσικό” χτίζει πάνω στο “natur”, οπότε το μοντέλο αντικαθιστά τα αρχικά tokens με τους μίσχους “demonstr” και “natur”.

Μια λέξη μπορεί να έχει διαφορετικές σημασίες σε διαφορετικά πλαίσια, και η λεμματικοποίηση είναι η διαδικασία προσδιορισμού της σωστής σημασίας σε ένα συγκεκριμένο πλαίσιο. Η δειγματοληπτική πρόταση περιλαμβάνει το «like», το οποίο μπορεί να σημαίνει «απόλαυση» ή «παρόμοιο με». Σε αυτή την περίπτωση, η λεμετοποίηση θα κατέληγε στην αντιστοίχιση του πλαισίου όπου «like» σημαίνει «hape».

Παρουσίαση κειμένου

Το επόμενο βήμα είναι η αναπαράσταση κειμένου, η οποία μετατρέπει τις λέξεις σε μια αριθμητική μορφή που μια μηχανή μπορεί να επεξεργαστεί. Εκτός από τους αριθμούς, το κείμενο μπορεί να μετατραπεί σε διανύσματα ή ενσωματώσεις, οι οποίες είναι πιο πολύπλοκες μορφές που παρέχουν πληροφορίες όπως το περιεχόμενο.

• Τσάντα λέξεων (BoW)

Οι υπολογιστές είναι υπέροχοι στην καταμέτρηση και η μέτρηση μετρά πόσες φορές εμφανίζεται μια λέξη σε ένα έγγραφο. Εάν οι λέξεις ομάδα, παιχνίδι και βαθμολογία εμφανίζονται συχνά σε ένα έγγραφο, για παράδειγμα, το πλαίσιο είναι πιο πιθανό να είναι αθλήματα. Η πρόταση δείγματος έχει μόνο ένα στιγμιότυπο από κάθε λέξη. Η αναπαράσταση BoW θα δείξει ότι κάθε λέξη εμφανίζεται μόνο μία φορά ως εξής:

{“i”: 1, “like”: 1, “επιδεικνύοντας”: 1, “how”: 1, “natural”: 1, “language”: 1, “processing”: 1, “works”: 1}

• TF-IDF (συχνότητα αντιστροφής συχνότητας όρου)

Το TF-IDF χρησιμοποιεί έναν τύπο με βάση το πόσο συχνά εμφανίζεται μια λέξη σε μια συνολική ομάδα δεδομένων που αποτελείται από πολλά έγγραφα για να καθορίσει τη σημασία μιας λέξης. Όσο πιο συχνά εμφανίζεται μια λέξη, τόσο χαμηλότερο είναι το βάρος του TF-IDF και τόσο λιγότερο σημαντικό είναι σε ένα ενιαίο έγγραφο. Λέξεις όπως «το» και το «α» εμφανίζονται αρκετά συχνά, και έτσι είναι λιγότερο σημαντικές. Θα αντιπροσωπεύατε τα βάρη της πρότασης δείγματος σε μια μορφή όπως αυτή, δείχνοντας ότι οι κοινές λέξεις έχουν χαμηλότερα βάρη και οι ασυνήθιστες λέξεις έχουν υψηλότερα βάρη:

{“i”: 0.1, “like”: 0.1, “επιδεικνύοντας”: 0.3, “πώς”: 0.1, “φυσικό”: 0.2, “γλώσσα”: 0.2, “επεξεργασία”: 0.5, “έργα”: 0.1}

Ανάλυση κειμένου

Η ανάλυση κειμένου είναι το σημείο στο οποίο ένας αλγόριθμος NLP εξάγει νόημα από το κείμενο. Είναι πώς ένας αλγόριθμος μπορεί να παράγει κατάλληλες απαντήσεις στο ερώτημα του χρήστη.

• Αναγνώριση κατονομαζόμενης οντότητας (NER)

Έχοντας κάνει κάποια ποσοτική ανάλυση, οι αλγόριθμοι NLP στη συνέχεια αναζητούν λέξεις που είναι αναγνωρίσιμες ως ονοματοδοτώντας κάτι. Η λέξη μήλο αναφέρεται σε ένα είδος φρούτου, αλλά η λέξη Apple αναφέρεται σε μια συγκεκριμένη εταιρεία, και ένας αλγόριθμος NLP χρειάζεται έναν τρόπο αναγνώρισης της διαφοράς. Η πρόταση του δείγματος, «Μου αρέσει να δείχνω πώς λειτουργεί η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας» περιλαμβάνει τις λέξεις «επεξεργασία της φυσικής γλώσσας», τις οποίες οι άνθρωποι μπορεί να αναγνωρίσουν ως τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό αντιπροσωπεύεται ως εξής:

Έξοδος NER: [(“επεξεργασία φυσικής γλώσσας”, “Τεχνολογία”)]

• Ανάλυση συναισθήματος

Ορισμένα σύνολα δεδομένων, όπως ένας κατάλογος των μερών χλοοκοπτικών, μπορεί να μην έχουν σημαντικό συναισθηματικό τόνο. Αλλά μια κριτική ταινίας μπορεί να έχει έντονο συναισθηματικό τόνο. Αν μια ομάδα δεδομένων έχει έναν τόνο, η ανάλυση συναισθήματος είναι το βήμα στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας που την καταγράφει. Για την πρόταση δείγματος, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να μοιάζει με αυτό:

Εξοδος Συναισθήματος: Θετικό

Συντακτική ανάλυση

Κάθε πρόταση έχει γραμματική δομή. Συντακτική ανάλυση είναι η διαδικασία ανάλυσης αυτής της δομής για την εύρεση ουσιαστικών, ρημάτων, θεμάτων κλπ. Αυτό είναι σημαντικό επειδή διαφορετικές γλώσσες χρησιμοποιούν διαφορετική σύνταξη, έτσι η συντακτική ανάλυση είναι ζωτικής σημασίας για τη μηχανική μετάφραση. Για την πρόταση δείγματος, η συντακτική ανάλυση μπορεί να δημιουργήσει αυτό το αποτέλεσμα:

Δέντρο σύνταξης: [ROOT [S (NP (PRP I)] (VP (όπως VBP) (S (VP (επίδειξη VBG) (SBAR (WHADVP (WRB how)) (S (NNP Natural) (NNP Language) (NNP Processing)) (VP (VBZ λειτουργεί)))))))))

Ανάλογα με τον συγκεκριμένο αλγόριθμο, τυπικά θα υπάρχουν επιπλέον βήματα. Το αποτέλεσμα είναι μια συζήτηση όπου η μηχανή φαίνεται να καταλαβαίνει τα λόγια και την πρόθεσή σας και ανταποκρίνεται σε εσάς στη φυσική γλώσσα.

Ποια είναι τα παραδείγματα εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας;

Έλεγχος drone με φωνητικές εντολές

Ακόμα και η πιο ισχυρή τεχνολογία έχει περιορισμένη αξία αν δεν ξέρετε πώς να τη χρησιμοποιήσετε. Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας κάνει την τεχνολογία πιο προσιτή. Μειώνει την ανάγκη για την εξειδικευμένη τεχνική γνώση για να πάρει τα οφέλη του προηγμένου λογισμικού ή του υλικού. Οι χρήστες μπορούν να αλληλεπιδρούν με συστήματα που ενεργοποιούνται από NLP μέσω φυσικής συνομιλίας αντί να βασίζονται σε πολύπλοκες εντολές, κωδικοποίηση ή φυσικούς ελέγχους.

Για παράδειγμα, μια εφαρμογή τηλεχειρισμού για μικρά drones μπορεί να σας επιτρέψει απλά να πείτε σε ένα drone να κάνει κάτι σαν αναστροφή στον αέρα, χωρίς να χρειάζεται να μάθετε τα περίπλοκα χειριστήρια που διαφορετικά θα έπρεπε να χρησιμοποιήσετε. Η δυνατότητα χρήσης απλών φωνητικών εντολών επιτρέπει σε περισσότερους ανθρώπους να χρησιμοποιούν την τεχνολογία.

Αποκτήστε καλύτερες πληροφορίες για τη διαχείριση της εμπορικής επωνυμίας

Οι άνθρωποι εκφράζουν καθημερινά τις σκέψεις και τις προτιμήσεις τους και οι επιχειρήσεις έχουν πρόσβαση σε πολλά από αυτά τα δεδομένα. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν ήδη δεδομένα όπως πωλήσεις προϊόντων για να κατανοήσουν ορισμένες πτυχές της συμπεριφοράς του πελάτη. Με λύσεις επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, οι υπολογιστές μπορούν να μετατρέψουν τις συζητήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τις διαδικτυακές κριτικές πελατών σε χρήσιμες πληροφορίες.

Οι πληροφορίες από το NLP είναι ένα διαφορετικό είδος πληροφοριών από τα παραδοσιακά analytics πωλήσεων. Η επιχείρηση χρησιμοποιεί αριθμούς πωλήσεων για λειτουργικές πληροφορίες όπως πρόβλεψη ή διαχείριση πόρων, αλλά η ανάλυση βάσει NLP μπορεί να είναι πιο ισχυρή στη διαχείριση εμπορικών σημάτων ή στη βελτίωση των εμπειριών πελατών.

Πρόληψη υπερφόρτωσης πληροφοριών

Εάν έχετε μια διεύθυνση ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που χρησιμοποιείτε για τη δουλειά σας, η υπερφόρτωση πληροφοριών μπορεί να φαίνεται αναπόφευκτη. Ο μέσος εργαζόμενος λαμβάνει περισσότερα από 120 μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου την ημέρα, οπότε δεν προκαλεί έκπληξη το γεγονός ότι περίπου το 60% των εργαζομένων απλώς αγνοούν τα εσωτερικά εταιρικά μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Αλλά αν η εφαρμογή email σας έχει δυνατότητες NLP, μπορεί να σας βοηθήσει να αποφύγετε την υπερφόρτωση πληροφοριών. Μπορεί να φιλτράρει, να κατηγοριοποιήσει και να ιεραρχήσει τα emails έτσι ώστε τα πιο σημαντικά να πάρουν την προσοχή που χρειάζονται.

Ομοίως, τα συστήματα NLP που είναι ενσωματωμένα σε λογισμικό συνεργασίας μπορούν να μεταγράψουν και να συνοψίσουν συναντήσεις. Μπορούν ακόμη και να αναγνωρίσουν και να συλλάβουν τα βασικά σημεία που έγιναν κατά τη διάρκεια μιας συνάντησης και να αναφέρουν τα αντιστοιχισμένα στοιχεία ενέργειας. Αυτό το είδος αυτοματοποίησης που ενεργοποιείται από NLP βοηθά τα άτομα να εξοικονομήσουν χρόνο και να αυξήσουν τη συνολική οργανωτική αποδοτικότητα.

Περιπτώσεις χρήσης επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Η NLP μετασχηματίζει βιομηχανίες. Οι εφαρμογές NLP βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα των εργαζομένων, βελτιώνουν τις εμπειρίες των πελατών και επιτρέπουν τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων, καλύπτοντας ένα ευρύ φάσμα τομέων. Ακολουθούν ορισμένες αξιοσημείωτες περιπτώσεις χρήσης για το NLP σε διάφορους κλάδους.

Προσεγγίσεις επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Οι περισσότερες προσεγγίσεις στην επεξεργασία της φυσικής γλώσσας εμπίπτουν σε μία από τις δύο ευρείες κατηγορίες. Είτε ακολουθούν μια προσέγγιση βάσει κανόνων ή μια προσέγγιση βασισμένη στη μηχανική μάθηση.

NLP βάσει κανόνων

Αυτή η προσέγγιση επιχειρεί να προσδιορίσει ένα σύνολο γλωσσικών κανόνων που μπορεί να ακολουθήσει ένας υπολογιστής για να κατανοήσει αξιόπιστα και να δημιουργήσει την ανθρώπινη γλώσσα. Ως αποτέλεσμα, είναι έντονα προσανατολισμένη σε γλωσσικές πτυχές της υπολογιστικής γλωσσολογίας. Οι προσεγγίσεις βάσει κανόνων μπορούν να είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικές αν χρησιμοποιείτε σύνολα δεδομένων όπου η γλώσσα είναι τόσο ελεγχόμενη όσο και προβλέψιμη, όπως νομικά έγγραφα ή τεχνικά εγχειρίδια.

Machine learning–based NLP

Μια προσέγγιση βασισμένη στη μηχανική μάθηση στο NLP χρησιμοποιεί μια ποικιλία στατιστικών μεθόδων και αλγοριθμικών προσεγγίσεων. Αντί να δημιουργηθούν οι κανόνες εκ των προτέρων, ο στόχος είναι να επιτραπεί σε έναν υπολογιστή να μάθει πώς να επικοινωνεί με βάση ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων. Η ιδέα είναι ότι μόλις ένας υπολογιστής επεξεργαστεί αρκετά παραδείγματα ανθρώπινης γλώσσας, ο υπολογιστής θα προσδιορίσει τα πρότυπα που κάνουν για την καλή ανθρώπινη γλώσσα. Αν έχετε αρκετά μεγάλα σύνολα δεδομένων, οι προσεγγίσεις βάσει μηχανικής μάθησης στο NLP μπορούν να είναι αρκετά ευέλικτες και εντυπωσιακά αποτελεσματικές.

Μια σύντομη ιστορία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας ως κλάδος της ΑΙ άρχισε να αναπτύσσεται τη δεκαετία του 1940. Τις δεκαετίες του 1980 και του 1990, οι υπολογιστικές λύσεις έγιναν πιο ισχυρές και η μηχανική μάθηση άρχισε να ωριμάζει. Πιο πρόσφατα, η άνοδος της βαθιάς μάθησης, των νευρωνικών δικτύων και των διαφόρων μορφών της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης έχει μεταμορφώσει πλήρως την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας.

Εκδηλώσεις στην εξέλιξη του NLP

• Δεκαετία 1940 | Οι πρώτες εξελίξεις του NLP, συμπεριλαμβανομένου του Μνημονίου της Υφαντής για τη μηχανική μετάφραση, εμφανίζονται
• 1950 | Εισάγεται η “Καθολική γραμματική”, προτείνεται η δοκιμή Τούρινγκ· αναδύεται βαθιά μάθηση
• Δεκαετία 1960 | Αναδύονται τσατμποτ όπως το ΕΛΙΖΑ και εξελίσσονται οι γλωσσικές θεωρίες στις οποίες στηρίζεται το ΝΛΠ
• 1970 | Η θεωρία της γραμματικής περιπτώσεων και τα σημασιολογικά δίκτυα αναδύονται, τα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες ωριμάζουν και πολλαπλασιάζονται
• 1980 | Οι αλγόριθμοι πρώιμης μηχανικής μάθησης αναπτύσσονται, οι τεχνολογίες αναγνώρισης ομιλίας εξελίσσονται, η υπολογιστική γλωσσολογία επεκτείνεται και η θεωρία αναδύεται
• 1990 | Τα στατιστικά μοντέλα και οι ΛΤΜ αναδύονται και η μηχανική μετάφραση κερδίζει έλξη
• 2000 | Η μηχανική μάθηση εξελίσσεται γρήγορα και αναπτύσσονται νευρικά γλωσσικά μοντέλα· τεράστιες ποσότητες προφορικών και κειμενικών δεδομένων γίνονται προσβάσιμα
• Δεκαετία του 2010 | Μια σημαντική αύξηση των διαθέσιμων δεδομένων και υπολογισμών επιτρέπει στη βαθιά μάθηση να εξελιχθεί γρήγορα
• 2020 | Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, τα προκαταρτισμένα γλωσσικά μοντέλα και οι μετασχηματιστές αποκτούν εξέχουσα θέση

Τεχνολογική επισκόπηση της επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας είναι ένας γενικός όρος που καλύπτει μια σειρά από τεχνολογίες και τεχνικές που επιτρέπουν στις μηχανές να κατανοούν και να παράγουν ανθρώπινη γλώσσα. Κάθε τεχνολογία που επιτρέπει το NLP εμπίπτει σε μία από αυτές τις δύο δυνατότητες.

Υποκατηγορίες NLP

Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας καλύπτει ένα φάσμα τεχνολογιών και τεχνικών. Αλλά ο πρωταρχικός σκοπός του NLP είναι να καταστήσει δυνατή για τις μηχανές την κατανόηση και την παραγωγή ανθρώπινης γλώσσας. Αυτές οι δύο δυνατότητες είναι τα κύρια συστατικά της επεξεργασίας της φυσικής γλώσσας.

• Κατανόηση της φυσικής γλώσσας (NLU): Η κατανόηση της φυσικής γλώσσας επικεντρώνεται στην κατανόηση και ερμηνεία της ανθρώπινης γλώσσας. Για να γίνει αυτό, τα συστήματα NLU πρέπει να είναι σε θέση να αναλύουν τη σύνταξη, να αναλύουν τη σημασιολογία και να κατανοούν τον τρόπο με τον οποίο το γενικό πλαίσιο επηρεάζει τη σημασία στην ανθρώπινη γλώσσα. Αυτό μπορεί να λάβει μορφές όπως η κατανόηση προφορικών ερωτήσεων ή η εκτέλεση εργασιών με βάση τις προφορικές κατευθύνσεις.
• Παραγωγή φυσικής γλώσσας (NLG): Η γενιά της φυσικής γλώσσας επικεντρώνεται στην παραγωγή κειμένου ή λόγου που μοιάζει με άνθρωπο. Για να γίνει αυτό, τα συστήματα NLG πρέπει να μπορούν να μετατρέπουν τα μη δομημένα δεδομένα σε φυσική ηχητική γλώσσα. Αυτό μπορεί να σημαίνει τη σύνοψη πληροφοριών ή ακόμη και τη διεξαγωγή συνομιλιών.

Ο ρόλος της μηχανικής μάθησης στο NLP

Τι θα μπορούσε να κάνει ένας υπολογιστής αν μπορούσε να διδάξει στον εαυτό του νέες δεξιότητες; Αυτό είναι το machine learning. Η μηχανική μάθηση είναι όταν οι υπολογιστές μαθαίνουν να κάνουν εργασίες μόνοι τους χωρίς συγκεκριμένες οδηγίες.

Για το NLP, η μηχανική μάθηση λαμβάνει τη μορφή δημιουργίας μοντέλων που επιτρέπουν τόσο την κατανόηση της φυσικής γλώσσας όσο και τη δημιουργία φυσικής γλώσσας. Χρησιμοποιεί τεχνικές συμπεριλαμβανομένης της επιβλεπόμενης μάθησης, η οποία αναφέρεται σε μοντέλα εκπαίδευσης σε δεδομένα που έχουν ετικέτες, και μη επιβλεπόμενη μάθηση, η οποία είναι μοντέλα εκπαίδευσης σε δεδομένα που δεν έχουν ετικέτες.

Ο ρόλος της βαθιάς μάθησης στο ΝΝΠ

Η βαθιά μάθηση είναι μια συγκεκριμένη μορφή μηχανικής μάθησης. Χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα που έχουν πολλαπλά στρώματα, γι’ αυτό και το «βαθύ» είναι στο όνομα. Η «μάθηση» αναφέρεται στη χρήση αλγορίθμων που προσδιορίζουν και στη συνέχεια μοντελοποιούν πολύπλοκα μοτίβα σε σύνολα δεδομένων. Η βαθιά μάθηση είναι σημαντική στο NLP, επειδή έχει κάνει το NLP πολύ καλύτερο σε ορισμένες εργασίες. Αυτά περιλαμβάνουν τη μετάφραση μεταξύ γλωσσών, την ανάλυση του συναισθήματος σε ένα σύνολο δεδομένων και τη δημιουργία κειμένου.

Πώς τα νευρωνικά δίκτυα ενισχύουν το NLP

Τα νευρωνικά δίκτυα βασίζονται στην ιδέα της χρήσης του ανθρώπινου εγκεφάλου ως μοντέλου για τον τρόπο επεξεργασίας των δεδομένων. Τα νευρωνικά δίκτυα επιτρέπουν στα συστήματα NLP να είναι εξαιρετικά ακριβή τόσο στην κατανόηση όσο και στη δημιουργία της ανθρώπινης γλώσσας. Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να έχουν διάφορες αρχιτεκτονικές και είναι το κλειδί για την ενεργοποίηση εφαρμογών όπως ένας εικονικός βοηθός, chatbot ή αυτοματοποιημένη ανάλυση κειμένου.

Υπολογιστική γλωσσολογία και NLP

Η υπολογιστική γλωσσολογία είναι ο τομέας της μελέτης που συνδυάζει την επιστήμη των υπολογιστών και τη γλωσσολογία για να επικεντρωθεί στην επεξεργασία της φυσικής γλώσσας. Δημιουργεί μια θεωρητική βάση για να επιτρέψει στους υπολογιστές να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα.

• Σύνταξη

Μελετά τη δομή των προτάσεων και τους κανόνες που κάνουν τις προτάσεις γραμματικές ή μη γραμματικές.

Αγγλική σύνταξη: «Η γάτα κάθεται στο χαλί».

Λανθασμένη αγγλική σύνταξη: “Η γάτα στο χαλί κάθεται.”

• Σημασιολογία

Μελέτες που σημαίνουν στη γλώσσα, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου με τον οποίο οι λέξεις και οι φράσεις αντιπροσωπεύουν αντικείμενα, πράξεις και ιδέες.

Πρόταση: “Η γάτα είναι πάνω στο χαλί”.

Σημασιολογική ερμηνεία: Το νόημα είναι ότι υπάρχει μια γάτα που βρίσκεται στην κορυφή ενός χαλιού.

• Pragmatics

Μελετά τον τρόπο με τον οποίο το πλαίσιο επηρεάζει την ερμηνεία της γλώσσας.

Πρόταση: “Μπορείς να περάσεις το αλάτι;”

Πρακτική ερμηνεία: Αν και είναι μια ερώτηση σχετικά με την ικανότητα, το πλαίσιο δείχνει ότι θα πρέπει να καταλάβετε ότι είναι ένα ευγενικό αίτημα για κάποιον να περάσει το αλάτι.

Η υπολογιστική γλωσσολογία είναι σημαντική επειδή συνδέει τις τελείες μεταξύ της γλωσσικής θεωρίας και των πραγματικών εφαρμογών του NLP.

FAQ