A természetes nyelvi feldolgozás áttekintése

Az NLP áttekintése és meghatározása

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia lenyűgöző ága, amely lehetővé teszi az emberek és a gépek számára, hogy kommunikáljanak egymással a mindennapi nyelven. A Sirinek adott hangparancsok vagy a Google-on elérhető fordítások mindkét példája az NLP működésének, mert mind a szoftver megértését, mind az emberi nyelvre való reagálást mutatja.

Hogyan kapcsolódik az NLP a mesterséges intelligenciához?

A legtöbb ember nem programozó vagy szoftver-felhasználó, ami az egyik oka annak, hogy a természetes nyelvi feldolgozás annyira hasznos. A szoftver meredek tanulási görbével rendelkezhet, és az NLP lehetővé teszi, hogy akár komplex szoftvereket is használjon anélkül, hogy szakértővé válna. Valójában az NLP lehetővé teszi, hogy egyszerűen leírja, mit szeretne egy mesterséges intelligenciának, ugyanúgy, mint ahogyan elmagyarázhatja egy barátjának.

Az AI kifejezés technológiák széles skáláját fedi le, de az NLP ág az emberi nyelv kihívásaira összpontosít. Ahhoz, hogy igazán hasznos legyen, az NLP megoldásoknak többet kell tenniük, mint elkapniuk az Ön által elmondottakat. Az NLP rendszereknek meg kell érteniük a szavaid hátterét és szándékát. Ennek lehetővé tétele érdekében az NLP-fejlesztők más AI-technológiákat használnak, például a gépi tanulást és a mélytanulást.

Miért fontos a természetes nyelvi feldolgozás?

A természetes nyelvi feldolgozás lehetővé teszi, hogy olyan technológiát használjon, amely egyébként nehezen használható. Emellett lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy úgy értsék a szöveget és a beszédet, hogy nem tudtak az NLP előtt. Íme néhány az NLP előnyei közül:

Az NLP segít az embereknek, hogy produktívabbak legyenek

Munkahelyen a természetes nyelvi feldolgozás növelheti a hatékonyságot azáltal, hogy lehetővé teszi az automatizálás használatát ismétlődő vagy időigényes feladatokhoz. Például egy ügyfélszolgálati osztály NLP-alapú csevegőrobotokat használhat a szokásos ügyfélkérések kezelésére. A könyvelési osztály az NLP-képes rendszerek segítségével is lekérheti a kulcsfontosságú adatokat a számlákból és bizonylatokból, és az adatbázisok vagy táblázatok kitöltéséhez használhatja őket.

További előnyként az adatbevitel és -feldolgozás automatizálása csökkenti az emberi hibák esélyét és felgyorsítja a munkafolyamatokat. Ha egy rendszer elég jól ismeri az emberi nyelvet ahhoz, hogy átvegye az alapvető feladatokat, növeli a termelékenységet azáltal, hogy lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nagyobb értékű feladatokra összpontosítsanak.

Az NLP segít javítani az ügyfélélményt

Amikor telefonon próbál meg vállalkozást elérni, de nem tud túljutni egy zavaros telefonfán, egy rosszul képzett interaktív hangválasz-rendszert tapasztal. De egy jól képzett NLP chatrobot intuitívabb élményt nyújthat az ügyfeleknek. Egy NLP-képes rendszerrel rendelkező e-kereskedelmi oldal például elemezheti, hogy az ügyfél mely termékeket böngészte az oldalon. Azzal, hogy megérti, mely termékek érdeklik a vevőt, a rendszer olyan termékeket tud javasolni, amelyeket a vevő valószínűleg szeretne.

Az NLP-alapú ügyfélszolgálati chatbotok a kérdések megválaszolásával vagy a problémák gyors megoldásával javítják a felhasználói élményt. Ezek a csevegőbotok úgy tervezhetők, hogy az ügyfél interakcióinak teljes történetét tartalmazzák, és felismerjék azokat a problémákat, amelyeket az ügyfél a múltban tapasztalt.

Az NLP új elemzéseket hoz létre

Ha valaha e-mailt küldött egy vállalkozásnak, hogy feltegyen egy kérdést, tanácsot adjon vagy panaszt regisztráljon, akkor úgy tűnik, senki sem olvassa el. És ez lehet a helyzet, mert kevés vállalkozásnak van ideje elolvasni minden egyes vevői visszajelzést. De az NLP-képes MI-nek megvan az ideje. Hatalmas adathalmazokat, például ügyfélbeszélgetéseket folytathat a weboldalakon. Ezután megbízható összefoglalót adhat a vállalkozásoknak ezekről a megbeszélésekről, hogy a vállalkozás ki tudja javítani a problémát.

Hogyan működik a természetes nyelvi feldolgozás?

Így teszi lehetővé az NLP az emberi és gépi beszélgetéseket. A következő lépések a szöveg formájú nyelvre vonatkoznak. A beszélt nyelv NLP-je egy kicsit más, de ugyanazokat az általános elveket követi.

Használjunk egy példamondatot, hogy megmutassuk, hogyan működik a folyamat:

“Szeretem bemutatni, hogyan működik a természetes nyelvfeldolgozás.”

Az algoritmus szöveges előfeldolgozással kezdődik.

Szöveg előfeldolgozása

A szövegelőfeldolgozás az emberek által létrehozott szöveg egyszerűsítését jelenti, hogy megkönnyítse az NLP-algoritmusok számára az emberi nyelv feldolgozását.

• Tokenizálás

A tokenizáció a szavak és írásjelek tokenekre bontásának folyamata. A tokenizálás azért fontos, mert az NLP-algoritmusok hatékonyabban dolgozhatják fel a tokeneket a szövegnél olyan feladatok végrehajtásakor, mint az indexelés és a keresés. A mondatmintának nyolc szava van: „Szeretem bemutatni, hogyan működik a természetes nyelvfeldolgozás.” Van egy időszaka is, így nyolc tokent kapsz a szavak megszámolásával, és egyet az időszak megszámlálásával, összesen kilenc tokenre.

• Alsó burkolat

A kisbetűs írásmód az összes token kisbetűs tokenekké konvertálásának folyamata az adathalmaz egyszerűsítése érdekében. A mintakondatban az egyik token az „I” volt. A kétértelműség elkerülése és a hatékonyság növelése érdekében a kisbetűs lépés a nagybetűs tokeneket „i”-re konvertálja. Az alacsonyítás szabályai bonyolultabbak a folyamat más részeiben.

• Megálló szavak eltávolítása

A természetes nyelvi feldolgozás egyszerűsítésének másik módja a jelentéktelen jelentésű szavak eltávolítása, amelyeket stop szavaknak neveznek. A mintakmondatban az „i” és a „hogyan” szavak tipikusan stop-szavak lennének. Amikor egy algoritmus eltávolítja őket, hét tokenünk maradt, amelyek a következők: „hasonló”, „demonstráló”, „természetes”, „nyelv”, „feldolgozás”, „működik” és „.”.

• Szúrás és lemmatizáció

Még a hét tokennel is van hely a további egyszerűsítésre. Az egyik módszer, a szótőzés, egy szó kivágása az alap- vagy gyökérformájára. A „demonstráló” token egy olyan szó, amely a „demonstr” szárra épít, ahogy a „természetes” is a „natur”-ra épül, így a modell az eredeti tokeneket a „demonstr” és a „natur” szárakkal helyettesíti.

Egy szónak különböző jelentései lehetnek különböző kontextusokban, a lemmatizáció pedig a helyes jelentés meghatározásának folyamata egy adott kontextusban. A mintakondatban szerepel a „hasonló” kifejezés, amely azt jelenti, hogy „élvezd” vagy „hasonló”. Ebben az esetben a lemmatizáció azt a kontextust rendelné hozzá, ahol a „tetszik” azt jelenti, hogy „élvezd”.

Szövegábrázolás

A következő lépés a szöveges ábrázolás, amely a szavakat olyan numerikus formátumra konvertálja, amelyet a gép fel tud dolgozni. A számok mellett a szöveg átalakítható vektorokká vagy beágyazásokká, amelyek összetettebb formátumok, amelyek olyan információkat nyújtanak, mint a kontextus.

• Táska szavak (BoW)

A számítógépek nagyszerűen számolnak, és a BoW mérés megszámolja, hogy egy szó hányszor jelenik meg egy dokumentumban. Ha a csapat, a játék és a pontszám szavak gyakran jelennek meg egy dokumentumban, például a kontextus nagyobb valószínűséggel sport. A mondatmintának minden szóból csak egy példánya van. A BoW-ábrázolás azt mutatja, hogy minden szó csak egyszer fordul elő, mint ez:

{"i": 1, "like": 1, "demonstráló": 1, "hogyan": 1, "természetes": 1, "nyelv": 1, "feldolgozás": 1, "működik": 1}

• TF-IDF (frekvencia-inverz dokumentumgyakoriság)

A TF-IDF egy olyan képletet használ, amely azon alapul, hogy egy szó milyen gyakran jelenik meg a sok dokumentumból álló teljes adathalmazban, hogy meghatározza egy szó fontosságát. Minél gyakrabban jelenik meg egy szó, annál alacsonyabb a TF-IDF súlya, és annál kevésbé fontos egyetlen dokumentumban. Az olyan szavak, mint az „a” és az „a” gyakran jelennek meg, és így kevésbé fontosak. A mintapéldány súlyait egy ilyen formában jelenítenéd meg, ami azt mutatja, hogy a közös szavaknak alacsonyabb a súlyuk, és a nem gyakori szavaknak nagyobb a súlyuk:

{"i": 0.1, "like": 0.1, "demonstráló": 0.3, "hogyan": 0.1, "természetes": 0.2, "nyelv": 0.2, "feldolgozás": 0.5, "működik": 0.1}

Szövegelemzés

A szövegelemzés az a pont, ahol egy NLP-algoritmus kivonatolja a jelentést a szövegből. Így tud egy algoritmus megfelelő válaszokat adni a felhasználó lekérdezésére.

• Nevesített entitás felismerése (NER)

Némi kvantitatív elemzés után az NLP algoritmusok olyan szavakat keresnek, amelyek felismerhetők valaminek a megnevezésében. Az alma szó egy gyümölcstípusra utal, de az Apple szó egy adott vállalatra utal, és egy NLP algoritmusnak szüksége van a különbség felismerésére. A „Szeretem bemutatni, hogyan működik a természetes nyelvfeldolgozás” mintapéldány tartalmazza a „természetes nyelvi feldolgozás” szavakat, amelyeket az emberek az AI technológia elnevezéseként ismerhetnek fel. Ez a következőképpen jelenik meg:

NER kimenet: [(„természetes nyelvi feldolgozás”, „Technológia”)]

• Hangulatelemzés

Egyes adathalmazok, mint például a fűnyíró alkatrészek katalógusa, nem feltétlenül rendelkeznek jelentős érzelmi tónussal. De egy filmkritikának erős érzelmi hangvétele lehet. Ha az adathalmaznak van hangjelzése, a hangulatelemzés a természetes nyelvi feldolgozás azon lépése, amely rögzíti azt. A példamondat esetében a hangulatelemzés így nézhet ki:

Hangulatkivitel: pozitív

Szintaktikai elemzés

Minden mondatnak van nyelvtani szerkezete. A szintaktikai elemzés a struktúra elemzésének folyamata, hogy főneveket, igéket, tárgyakat stb. találjon. Ez azért fontos, mert a különböző nyelvek eltérő szintaxist használnak, ezért a szintaxiselemzés létfontosságú a gépi fordítás szempontjából. A(z) mondatmintához szintaktikai elemzés generálhatja ezt az eredményt:

Szintaktikai struktúra: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (VBP like) (S (VP (VBG showating)) (SBAR (WHADVP (WRB how)) (S (NP (NNP Natural) (NNP Language) (NNP Processing))) (VP (VBZ works)))))))))

Az adott algoritmustól függően általában lesznek további lépések. Az eredmény egy beszélgetés, ahol a gép úgy tűnik, hogy megérti a szavait és a szándékát, és természetes nyelven válaszol Önnek.

Milyen példák vannak a természetes nyelvi feldolgozási feladatokra?

Drón vezérlése hangparancsokkal

Még a legerősebb technológiának is korlátozott az értéke, ha nem tudja, hogyan kell használni. A természetes nyelvi feldolgozás hozzáférhetőbbé teszi a technológiát. Csökkenti a speciális műszaki ismeretek iránti igényt, hogy megkapja a fejlett szoftver vagy hardver előnyeit. A felhasználók természetes beszélgetésen keresztül léphetnek kapcsolatba az NLP-képes rendszerekkel, ahelyett, hogy komplex parancsokra, kódolásra vagy fizikai vezérlésekre támaszkodnának.

Például a kis drónok távvezérlése lehetővé teszi, hogy egyszerűen megmondja a drónnak, hogy csináljon valamit, mint a flip a levegőben, anélkül, hogy meg kellene tanulnia a bonyolult vezérlőket, amelyeket egyébként használnia kellene. Az egyszerű hangparancsok használatának képessége lehetővé teszi, hogy több ember használja a technológiát.

Jobb rálátás a márkakezelésre

Az emberek naponta fejezik ki gondolataikat és preferenciáikat, és a vállalkozások ezen adatok nagy részéhez hozzáférnek. A vállalatok már használják az olyan adatokat, mint a termékértékesítés, hogy megértsék az ügyfelek viselkedésének bizonyos aspektusait. A természetes nyelvi feldolgozási megoldásokkal a számítógépek a közösségi média beszélgetéseket és az online ügyfélvéleményeket is végrehajtható információkká alakíthatják.

Az NLP-ből származó elemzések a hagyományos értékesítési analitikától eltérő információk. Az üzlet értékesítési adatokat használ olyan operatív elemzésekhez, mint az előrejelzés vagy az erőforrás-kezelés, de az NLP-alapú elemzés hatékonyabb lehet a márkakezelésben vagy az ügyfélélmény javításában.

Az információ-túlterhelés megelőzése

Ha van egy e-mail címe, amelyet a munkához használ, akkor a túlterheltség elkerülhetetlennek tűnhet. Az átlagos munkavállaló naponta több mint 120 e-mailt kap, így nem meglepő, hogy az alkalmazottak mintegy 60%-a egyszerűen figyelmen kívül hagyja a belső vállalati e-maileket. De ha az e-mail alkalmazás NLP képességekkel rendelkezik, segíthet elkerülni az információk túlterhelését. Szűrheti, kategorizálhatja és priorizálhatja az e-maileket, hogy a legfontosabbak megkapják a szükséges figyelmet.

Hasonlóképpen, az együttműködési szoftverbe épített NLP rendszerek átírhatják és összefoglalhatják a megbeszéléseket. Még fel is ismerhetik és rögzíthetik az értekezlet során tett kulcsfontosságú pontokat, és jelentést készíthetnek a hozzárendelt műveletelemekről. Ez az NLP-képes automatizálás segít az egyéneknek időt megtakarítani és növelni az általános szervezeti hatékonyságot.

Természetes nyelvi feldolgozás használati esetei

Az NLP átalakítja az iparágakat. Az NLP alkalmazások javítják a munkavállalók hatékonyságát, javítják az ügyfélélményt, és lehetővé teszik a stratégiai döntéshozatalt, számos ágazatra kiterjedően. Az alábbiakban néhány figyelemreméltó használati eset található az NLP esetében a különböző iparágakban.

Természetes nyelvi feldolgozási megközelítések

A természetes nyelvi feldolgozás legtöbb megközelítése a két széles kategória egyikébe tartozik. Vagy szabályalapú megközelítést vagy gépi tanuláson alapuló megközelítést alkalmaznak.

Szabályalapú NLP

Ez a megközelítés megpróbál azonosítani egy sor nyelvi szabályt, amelyeket egy számítógép követhet, hogy megbízhatóan megértse és létrehozza az emberi nyelvet. Ennek eredményeként erősen a számítási nyelvészet nyelvi aspektusaira irányul. A szabályalapú megközelítések rendkívül hatékonyak lehetnek, ha olyan adathalmazokat használ, ahol a nyelv kontrollált és kiszámítható, például jogi dokumentumokat vagy műszaki kézikönyveket.

Gépi tanulás alapú NLP

Az NLP gépi tanuláson alapuló megközelítése különböző statisztikai módszereket és algoritmikus megközelítéseket alkalmaz. A szabályok előzetes létrehozása helyett a cél az, hogy a számítógép megtanulhassa, hogyan kommunikáljon egy hatalmas adathalmaz alapján. Az elképzelés az, hogy ha egy számítógép elegendő példát dolgozott fel az emberi nyelvre, a számítógép azonosítja a jó emberi nyelvhez szükséges mintákat. Ha elég nagy adathalmazokkal rendelkezik, az NLP gépi tanuláson alapuló megközelítései meglehetősen rugalmasak és figyelemre méltóan hatékonyak lehetnek.

A természetes nyelvi feldolgozás rövid története

A természetes nyelvi feldolgozás mint a mesterséges intelligencia ága az 1940-es években kezdett fejlődni. Az 1980-as és 1990-es években a számítástechnikai megoldások erősebbé váltak, és a gépi tanulás kezdett kiforrottá válni. Újabban a mélytanulás, a neurális hálózatok és a generatív AI különböző formáinak felemelkedése teljesen átalakította a természetes nyelvfeldolgozást.

Események az NLP evolúciójában

• 1940-es évek | Megjelenik az első NLP fejlesztések, köztük a gépi fordításról szóló Weaver-memorandum
• 1950-es évek | Bevezetésre került az „Egyetemes nyelvtan”; Turing-teszt javasolt; mély tanulás jelenik meg
• 1960-as évek | Az olyan chatbotok, mint az ELIZA és az NLP-t alátámasztó nyelvi elméletek alakulnak ki
• 1970-es évek | Az esetnyelvtani elmélet és a szemantikai hálózatok jelennek meg; a szabályalapú rendszerek érettek és a chatbotok szaporodnak
• 1980-as évek | Korai gépi tanulási algoritmusok kifejlesztése; beszédfelismerő technológiák fejlődnek; a számítástechnikai nyelvészet bővül és megjelenik az RNN elmélet
• 1990-es évek | Statisztikai modellek és LSTM-ek jelennek meg, és a gépi fordítás megnöveli a vonóerőt
• 2000-es évek | A gépi tanulás gyorsan fejlődik, és a neurális nyelvi modellek fejlődnek; hatalmas mennyiségű beszélt és szöveges adat válik elérhetővé
• 2010-es évek | A rendelkezésre álló adatok és számítások számításának jelentős növekedése lehetővé teszi a mélytanulás gyors fejlődését
• 2020-as évek | A nagy nyelvi modellek, az előre betanított nyelvi modellek és a transzformátorok kiemelkednek

Technológiai áttekintés a természetes nyelvi feldolgozásról

A természetes nyelvi feldolgozás egy gyűjtőfogalom, amely számos olyan technológiát és technikát foglal magában, amelyek lehetővé teszik a gépek számára az emberi nyelv megértését és előállítását. Minden olyan technológia, amely lehetővé teszi az NLP-t, e két képesség egyike alá tartozik.

NLP-alkategóriák

A természetes nyelvi feldolgozás számos technológiát és technikát felölel. De az NLP elsődleges célja, hogy lehetővé tegye a gépek számára az emberi nyelv megértését és előállítását. Ez a két képesség a természetes nyelvi feldolgozás fő összetevője.

• Természetes nyelvi megértés (NLU): A természetes nyelv megértése az emberi nyelv megértésére és értelmezésére összpontosít. Ehhez az NLU rendszereknek képesnek kell lenniük a szintaxis elemzésére, a szemantika elemzésére és annak megértésére, hogy a kontextus hogyan befolyásolja a jelentést az emberi nyelven. Ez olyan formákat ölthet, mint a beszélt kérdések megértése vagy feladatok végrehajtása beszélt utasítások alapján.
• Természetes nyelvi generáció (NLG): A természetes nyelvi generáció az emberszerű szöveg vagy beszéd előállítására összpontosít. Ehhez az NLG rendszereknek képesnek kell lenniük arra, hogy a strukturálatlan adatokat természetes hangzású nyelvvé alakítsák. Ez jelentheti az információk összefoglalását vagy akár beszélgetések folytatását is.

A gépi tanulás szerepe az NLP-ben

Mit tehetne egy számítógép, ha új készségeket tudna tanítani magának? Ez az, ami a gépi tanulás. A gépi tanulás az, amikor a számítógépek megtanulják, hogyan kell a feladatokat önállóan, konkrét utasítások nélkül elvégezni.

Az NLP esetében a gépi tanulás olyan modellek létrehozásának formáját ölti, amelyek lehetővé teszik mind a természetes nyelv megértését, mind a természetes nyelv generálását. Olyan technikákat használ, mint például a felügyelt tanulás, amely a címkével ellátott adatokon lévő tanítási modellekre, valamint a felügyelet nélküli tanulásra utal, amely a címkével nem rendelkező adatokon lévő tanítási modellek.

A mélytanulás szerepe az NLP-ben

A mélytanulás a gépi tanulás egy konkrét formája. Olyan neurális hálózatokat használ, amelyeknek több rétegük van, ezért van a „mély” a névben. A „tanulás” olyan algoritmusok használatát jelenti, amelyek azonosítják, majd modellezik az adathalmazokban lévő komplex mintákat. A mélytanulás fontos az NLP-ben, mert bizonyos feladatoknál sokkal jobbá tette az NLP-t. Ezek közé tartozik a nyelvek közötti fordítás, az adathalmazban lévő hangulat elemzése és a szöveg generálása.

Hogyan javítják a neurális hálózatok az NLP-t?

A neurális hálózatok azon az elképzelésen alapulnak, hogy az emberi agyat modellként használják az adatok feldolgozásához. A neurális hálózatok lehetővé teszik, hogy az NLP rendszerek nagyon pontosak legyenek az emberi nyelv megértésében és generálásában egyaránt. A neurális hálózatok különböző architektúrákkal rendelkezhetnek, és kulcsfontosságúak az olyan alkalmazások engedélyezéséhez, mint a virtuális asszisztens, a chatrobot vagy az automatizált szövegelemzés.

Számítógépes nyelvészet és NLP

A számítástechnikai nyelvészet az a tanulmányi terület, amely ötvözi a számítástechnikát és a nyelvészetet, hogy a természetes nyelvi feldolgozásra összpontosítson. Elméleti alapot teremt ahhoz, hogy a számítógépek megértsék az emberi nyelvet.

• Szintaxis

Tanulmányozza a mondatok szerkezetét és azokat a szabályokat, amelyek nyelvtani vagy nem nyelvtani mondatokat alkotnak.

Angol szintaxis: „A macska ül a szőnyegen.”

Helytelen angol szintaxis: „Cat the on mat ül.”

• Szemantika

Tanulmányok jelentése a nyelvben, beleértve azt is, hogy a szavak és kifejezések hogyan jelképeznek objektumokat, cselekedeteket és ötleteket.

Mondat: „A macska a szőnyegen van.”

Szemantikai értelmezés: A jelentése az, hogy van egy macska fizikailag egy szőnyeg tetején.

• Pragmatika

Tanulmányozza, hogyan befolyásolja a kontextus a nyelv értelmezését.

Mondd: „Eladnád a sót?”

Pragmatikus értelmezés: Bár ez a képesség kérdése, a kontextus azt mutatja, hogy meg kell érteni, hogy udvarias kérés, hogy valaki adja át a sót.

A számítógépes nyelvészet azért fontos, mert összeköti a pontokat a nyelvelmélet és az NLP valós alkalmazásai között.

GYIK

Továbbiak olvasása