Prezentare generală a prelucrării limbajului natural

Prezentare generală și definiție a NLP

Prelucrarea limbajului natural (NLP) este o ramură fascinantă a IA care permite oamenilor și mașinilor să comunice unii cu alții în limbajul de zi cu zi. Modul în care dați comenzi vocale către Siri sau obțineți traduceri pe Google sunt ambele exemple de NLP în acțiune, deoarece atât arată înțelegerea software-ului, cât și răspunsul la limbajul uman.

Cum se raportează NLP la AI?

Majoritatea oamenilor nu sunt programatori sau utilizatori de software, ceea ce este unul dintre motivele pentru care procesarea limbajului natural este atât de utilă. Software-ul poate avea o curbă abruptă de învățare, iar NLP vă permite să utilizați chiar și software complex, fără a deveni un expert. De fapt, NLP vă permite să descrieți pur și simplu ceea ce doriți unui AI în același mod în care l-ați putea explica unui prieten.

Termenul AI acoperă o gamă largă de tehnologii, dar ramura NLP se concentrează pe provocările limbajului uman. Pentru a fi cu adevărat utile, soluțiile NLP trebuie să facă mai mult decât să prindă cuvintele pe care le spui. Sistemele NLP trebuie să înțeleagă contextul și intenția din spatele cuvintelor tale. Pentru a face acest lucru posibil, dezvoltatorii NLP utilizează alte tehnologii AI, cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă.

De ce este importantă prelucrarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural vă permite să utilizați tehnologii care altfel ar putea fi dificil de utilizat. De asemenea, permite computerelor să înțeleagă textul și vorbirea într-un mod în care nu au putut înainte de NLP. Iată câteva dintre beneficiile NLP:

NLP ajută oamenii să fie mai productivi

La locul de muncă, procesarea limbajului natural vă poate crește eficiența, permițându-vă să utilizați automatizarea pentru sarcini repetitive sau consumatoare de timp. De exemplu, un departament de servicii pentru clienți poate utiliza chatboturi alimentate de NLP pentru a gestiona solicitările de rutină ale clienților. Sau, un departament contabil poate utiliza sistemele activate de NLP pentru a extrage informațiile cheie din facturi și chitanțe și pentru a le utiliza pentru a popula o bază de date sau o foaie de calcul.

Ca beneficii suplimentare, automatizarea introducerii și prelucrării datelor reduce șansele de eroare umană și accelerează fluxurile de lucru. Atunci când un sistem poate înțelege suficient de bine limbajul uman pentru a prelua sarcinile de bază, acesta crește productivitatea permițând utilizatorilor să se concentreze pe sarcini cu valoare mai mare.

NLP ajută la îmbunătățirea experiențelor clienților

Când încercați să ajungeți la o afacere prin telefon, dar nu puteți trece de un arbore de telefon confuz, vă confruntați cu un sistem de răspuns vocal interactiv slab instruit. Dar un chatbot NLP bine instruit poate oferi clienților o experiență mai intuitivă. Un site de e-commerce cu un sistem NLC, de exemplu, poate analiza ce produse a navigat un client pe site. Înțelegând ce produse sunt de interes pentru un client, sistemul poate sugera apoi produse pe care clientul este probabil să le dorească.

Chatbot-urile cu servicii pentru clienți alimentate de NLP îmbunătățesc experiențele răspunzând la întrebări sau rezolvând rapid problemele. Aceste chatbot-uri pot fi concepute pentru a avea un istoric complet al interacțiunilor unui client și pentru a recunoaște problemele pe care clientul le-a avut în trecut.

NLP creează perspective noi

Dacă ați trimis vreodată un e-mail unei companii pentru a adresa o întrebare, a oferi sfaturi sau a înregistra o plângere, se poate părea că nimeni nici măcar nu o citește. Și acesta ar putea fi cazul, deoarece puține companii au timp să citească fiecare feedback de la clienți pe care îl primesc. Dar AI-ul activat de NLP are timp. Se poate vedea prin seturi de date enorme, cum ar fi conversații cu clienții pe site-uri web. Apoi, poate oferi întreprinderilor un rezumat fiabil al acestor discuții, astfel încât afacerea să poată corecta problema.

Cum funcționează prelucrarea limbajului natural?

Iată cum NLP face posibile conversațiile umane și mașinăriile. Următorii pași se aplică limbii sub formă de text. NLP pentru limba vorbită este puțin diferit, dar urmează aceleași principii generale.

Să utilizăm un exemplu de propoziție pentru a arăta cum funcționează procesul:

“Îmi place să demonstrez cum funcționează procesarea limbajului natural.”

Algoritmul începe cu prelucrarea preliminară a textului.

Prelucrare preliminară text

Preprocesarea textului se referă la simplificarea textului pe care oamenii îl creează pentru a facilita procesarea limbajului uman de către algoritmii NLP.

• Tokenizare

Tokenizarea este procesul de descompunere a cuvintelor și punctuației într-o propoziție în jetoane. Tokenizarea este importantă deoarece este mai eficient ca algoritmii NLP să proceseze token-uri decât textul atunci când efectuează sarcini precum indexarea și căutarea. Propoziția eșantion are opt cuvinte în ea: „Îmi place să demonstrez cum funcționează prelucrarea limbajului natural”. De asemenea, are o perioadă, astfel încât veți obține opt jetoane prin numărarea cuvintelor și una prin numărarea perioadei, pentru un total de nouă jetoane.

• Car.infer.

Lowercasing este procesul de convertire a tuturor tokenurilor în jetoane minuscule pentru a face setul de date mai simplu. În propoziția de probă, unul dintre jetoane a fost „eu”. Pentru a evita ambiguitatea și a crește eficiența, pasul cu carcasă mică transformă acele jetoane majuscule în „i”. Regulile pentru carcasa inferioară devin mai complicate în alte părți ale procesului.

• Eliminare cuvinte de oprire

Un alt mod de simplificare a textului pentru prelucrarea limbajului natural este eliminarea cuvintelor care nu au sens semnificativ, care se numesc cuvinte stop. În propoziția eșantion, cuvintele „i” și „cum” ar fi desemnate de obicei cuvinte de oprire. Când un algoritm le elimină, aveți șapte jetoane rămase, care sunt „ca”, „demonstrând”, „natural”, „limbaj”, „prelucrare”, „lucrează” și „.”.

• Tulburări și lemmatizări

Chiar și cu cele șapte jetoane rămase există loc pentru mai multă simplificare. O metodă, care decurge, este tăierea unui cuvânt până la forma sa de bază sau rădăcină. Token-ul „demonstrativ” este un cuvânt care se bazează pe tulpina „demonstr” la fel cum „natural” se bazează pe „natur”, astfel încât modelul înlocuiește jetoanele originale cu tulpinile „demonstr” și „natur”.

Un cuvânt poate avea sensuri diferite în diferite contexte, iar lematizarea este procesul de determinare a sensului corect într-un anumit context. Propoziția eșantionului include „similar”, ceea ce poate însemna „a se bucura” sau „similar cu”. În acest caz, lemmatizarea ar avea ca rezultat atribuirea contextului în care „like” înseamnă „plăcere”.

Reprezentare text

Următorul pas este reprezentarea textului, care convertește cuvintele într-un format numeric pe care o mașină îl poate prelucra. Pe lângă numere, textul poate fi convertit în vectori sau înglobări, care sunt formate mai complexe care oferă informații precum contextul.

• Sac de cuvinte (BoW)

Calculatoarele sunt excelente la numărare, iar măsurarea BoW contează de câte ori apare un cuvânt într-un document. Dacă cuvintele echipă, joc și scor apar frecvent într-un document, de exemplu, contextul este mai probabil să fie sport. Propoziția eșantion are doar o instanță a fiecărui cuvânt. Reprezentarea BoW ar arăta că fiecare cuvânt apare o singură dată astfel:

{„i”: 1, „like”: 1, “demonstrating”: 1, “how”: 1, “natural”: 1, “language”: 1, “Processing”: 1, “works”: 1}

• TF-IDF (frecvență termen invers-frecvență document)

TF-IDF utilizează o formulă bazată pe cât de des apare un cuvânt într-un set de date global alcătuit din mai multe documente pentru a determina importanța unui cuvânt. Cu cât apare mai des un cuvânt, cu atât greutatea sa TF-IDF este mai mică și cu atât este mai puțin importantă într-un singur document. Cuvinte precum „a” și „a” apar destul de des, și la fel sunt mai puțin importante. Ați reprezenta ponderile propoziției eșantion într-o formă ca aceasta, arătând că cuvintele comune au greutăți mai mici și cuvintele mai puțin frecvente au greutăți mai mari:

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

Analiză text

Analiza textului este punctul în care un algoritm NLP extrage semnificația din text. Este modul în care un algoritm poate produce răspunsuri adecvate la interogarea utilizatorului.

• Recunoaștere entitate denumită (NER)

După ce au făcut o analiză cantitativă, algoritmii NLP caută următoarele cuvinte care pot fi recunoscute ca numind ceva. Cuvântul măr se referă la un tip de fruct, dar cuvântul Apple se referă la o anumită companie, iar un algoritm NLP are nevoie de o modalitate de recunoaștere a diferenței. Exemplul de propoziție, „Îmi place să demonstrez cum funcționează prelucrarea limbajului natural”, include cuvintele „prelucrarea limbajului natural”, pe care oamenii le-ar putea recunoaște ca denumind o tehnologie AI. Aceasta este reprezentată după cum urmează:

Ieșire NER: [(«prelucrarea limbajului natural», «tehnologie»)]

• Analiză opinie

Unele seturi de date, cum ar fi un catalog de piese de tuns iarba, pot să nu aibă un ton emoțional semnificativ. Dar o recenzie de film ar putea avea un ton emoțional puternic. Dacă un set de date are un ton, analiza sentimentelor este pasul în prelucrarea limbajului natural care îl capturează. Pentru exemplul de propoziție, analiza sentimentelor poate arăta astfel:

Ieșire opinie: pozitivă

Analiză sintactică sintaxă

Fiecare propoziție are o structură gramaticală. Parsarea sintaxei este procesul de analiză a structurii pentru a găsi substantive, verbe, subiecte etc. Acest lucru este important pentru că diferite limbi folosesc sintaxă diferită, astfel încât parsarea sintaxei este vitală pentru traducerea automată. Pentru propoziția eșantion, analizarea sintactică a sintaxei poate genera acest rezultat:

Arbore sintaxă: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (similar VBP) (S (VP (demonstrație VBG) [SBAR (WHADVP (WRB how))] (S (NP (NNP Natural) (NNP Language) (Prelucrare NNP)) (VP (VBZ funcționează)))))))))

În funcție de algoritmul specific, vor exista, de obicei, pași suplimentari. Rezultatul este o conversație în care mașina pare să înțeleagă cuvintele și intenția ta și răspunde la tine în limbaj natural.

Care sunt exemple de sarcini de prelucrare a limbajului natural?

Controlul unei drone cu comenzi vocale

Chiar și cea mai puternică tehnologie are o valoare limitată dacă nu știi cum să o folosești. Procesarea limbajului natural face tehnologia mai accesibilă. Reduce nevoia de cunoștințe tehnice specializate pentru a obține beneficiile software-ului sau hardware-ului avansat. Utilizatorii pot interacționa cu sistemele NLP prin conversație naturală în loc să se bazeze pe comenzi complexe, codificare sau controale fizice.

De exemplu, o aplicație de control de la distanță pentru drone mici vă poate permite să spuneți pur și simplu unei drone să facă ceva cum ar fi răsturnarea în aer, fără a fi nevoie să învățați comenzile complicate pe care altfel ar trebui să le utilizați. Capacitatea de a utiliza comenzi vocale simple permite mai multor persoane să utilizeze tehnologia.

Obținerea de informații mai bune pentru gestiunea brandului

Oamenii își exprimă gândurile și preferințele în fiecare zi, iar companiile au acces la o mare parte din aceste date. Companiile utilizează deja date precum vânzările de produse pentru a înțelege unele aspecte ale comportamentului clienților. Cu ajutorul soluțiilor de procesare a limbajului natural, computerele pot transforma conversațiile din social media și recenziile online ale clienților în informații care pot fi puse în practică.

Perspectivele de la NLP sunt un tip diferit de informații decât analizele tradiționale de vânzări. Afacerea utilizează cifrele de vânzări pentru analize operaționale, cum ar fi prognozarea sau gestionarea resurselor, dar analiza bazată pe NLP poate fi mai puternică în gestiunea mărcii sau îmbunătățirea experiențelor clienților.

Prevenirea supraîncărcării cu informații

Dacă aveți o adresă de e-mail pe care o utilizați pentru locul dvs. de muncă, supraîncărcarea informațiilor poate părea inevitabilă. Angajatul mediu primește peste 120 de e-mailuri pe zi, deci nu este surprinzător faptul că aproximativ 60% dintre angajați pur și simplu ignoră e-mailurile interne ale companiei. Dar dacă aplicația dvs. de e-mail are capacități NLP, vă poate ajuta să evitați supraîncărcarea informațiilor. Poate filtra, clasifica și prioritiza e-mailurile, astfel încât cele mai importante să primească atenția de care au nevoie.

În mod similar, sistemele NLP încorporate în software-ul de colaborare pot transcrie și rezuma întâlniri. Aceștia pot chiar să recunoască și să captureze punctele cheie făcute în timpul unei întâlniri și să raporteze elementele de acțiune alocate. Acest tip de automatizare NLP ajută persoanele să economisească timp și să sporească eficiența organizațională generală.

Cazuri de utilizare pentru prelucrarea limbajului natural

NLP transformă industriile. Aplicațiile NLP îmbunătățesc eficiența angajaților, îmbunătățesc experiențele clienților și permit luarea deciziilor strategice, acoperind o gamă largă de sectoare. Mai jos sunt câteva cazuri de utilizare notabile pentru NLP în diferite industrii.

Abordări de prelucrare a limbajului natural

Cele mai multe abordări ale procesării limbajului natural se încadrează într-una din cele două categorii largi. Acestea fie adoptă o abordare bazată pe reguli, fie o abordare bazată pe învățarea automată.

NLP bazat pe reguli

Această abordare încearcă să identifice un set de reguli lingvistice pe care un calculator le poate urma pentru a înțelege și genera în mod fiabil limbajul uman. Ca rezultat, este puternic orientat spre aspectele lingvistice ale lingvisticii computaționale. Abordările bazate pe reguli pot fi foarte eficiente dacă utilizați seturi de date în care limbajul este atât controlat, cât și previzibil, cum ar fi documentele legale sau manualele tehnice.

NLP bazat pe învățare automată

O abordare bazată pe învățarea automată a NLP utilizează o varietate de metode statistice și abordări algoritmice. Mai degrabă decât crearea regulilor în avans, scopul este de a permite unui computer să învețe cum să comunice pe baza unui set de date masiv. Ideea este că, odată ce un computer a procesat suficiente exemple de limbaj uman, computerul va identifica tiparele care fac pentru un limbaj uman bun. Dacă aveți seturi de date suficient de mari, abordările bazate pe învățare automată ale NLP pot fi destul de flexibile și remarcabil de eficiente.

O scurtă istorie a procesării limbajului natural

Prelucrarea limbajului natural ca ramură a IA a început să se dezvolte în anii 1940. În anii 1980 și 1990, soluțiile de calcul au devenit mai puternice și învățarea automată a început să se maturizeze. Mai recent, dezvoltarea învățării profunde, a rețelelor neurale și a diferitelor forme de IA generativă a transformat complet prelucrarea limbajului natural.

Evenimente în evoluția NLP

• 1940 | Apar primele dezvoltări ale NLP, inclusiv Memorandumul Weaver privind traducerea automată
• 1950 | a fost introdusă „gramatica universală”; s-a propus testul Turing; apare învățarea profundă
• Anii 1960 | Chatbots cum ar fi ELIZA apar și teoriile lingvistice care stau la baza NLP evoluează
• Anii 1970 | Teoria gramaticii cazului și rețelele semantice apar; sistemele bazate pe reguli se maturizează și chatboturile se înmulțesc
• 1980 | Dezvoltarea algoritmilor de învățare automată timpurie; tehnologiile de recunoaștere a vorbirii evoluează; lingvistica computațională se extinde și apare teoria RNN
• Anii 1990 | Modelele statistice și LSTM-urile apar și traducerea automată câștigă tracțiune
• 2000 | Învățarea automată evoluează rapid și se dezvoltă modele lingvistice neuronale; cantități vaste de date vorbite și textuale devin accesibile
• Anii 2010 | O creștere semnificativă a datelor disponibile și a calculului permite ca învățarea profundă să evolueze rapid
• 2020 | Modelele lingvistice de mari dimensiuni, modelele lingvistice pre-instruite și transformatoarele dobândesc importanță

Privire de ansamblu asupra tehnologiei prelucrării limbajului natural

Prelucrarea limbajului natural este un termen umbrelă care acoperă o serie de tehnologii și tehnici care fac posibilă înțelegerea și producerea limbajului uman de către mașini. Fiecare tehnologie care permite NLP se încadrează în una dintre cele două capabilități.

Subcategorii NLP

Prelucrarea limbajului natural acoperă o serie de tehnologii și tehnici. Dar scopul principal al NLP este de a face posibil ca mașinile să înțeleagă și să producă limbajul uman. Aceste două capacități sunt principalele componente ale prelucrării limbajului natural.

• Înțelegerea limbajului natural (NLU): Înțelegerea limbajului natural se concentrează pe înțelegerea și interpretarea limbajului uman. Pentru a face acest lucru, sistemele NLU trebuie să fie capabile să analizeze sintaxa, să analizeze semantica și să înțeleagă modul în care contextul afectează sensul în limbajul uman. Acest lucru ar putea lua forme, cum ar fi înțelegerea întrebărilor rostite sau efectuarea sarcinilor pe baza direcțiilor vorbite.
• Generarea limbajului natural (NLG): Generația de limbaj natural se concentrează pe producerea de text sau vorbire asemănătoare omului. Pentru a face acest lucru, sistemele NLG trebuie să poată transforma datele nestructurate în limbaj natural. Acest lucru ar putea însemna rezumatul informațiilor sau chiar purtarea de conversații.

Rolul învățării automate în NLP

Ce ar putea face un computer dacă s-ar putea învăța noi abilități? Asta este învățarea automată. Învățarea automată este atunci când computerele învață cum să facă sarcini pe cont propriu, fără instrucțiuni specifice.

Pentru NLP, învățarea automată ia forma creării de modele care permit atât înțelegerea limbajului natural, cât și generarea limbajului natural. Utilizează tehnici, inclusiv învățarea cu supraveghere, care se referă la modelele de antrenament privind datele care au etichete și învățarea fără supraveghere, adică modelele de antrenament pentru datele care nu au etichete.

Rolul învățării profunde în NLP

Învățarea profundă este o formă specifică de învățare automată. Folosește rețele neuronale care au straturi multiple, motiv pentru care „adânc” este în nume. „Învățarea” se referă la utilizarea algoritmilor care identifică și apoi modelează modele complexe în seturile de date. Învățarea profundă este importantă în NLP, deoarece a făcut NLP mult mai bun la anumite sarcini. Acestea includ traducerea între limbi, analizarea sentimentului dintr-un set de date și generarea de text.

Cum rețelele neuronale îmbunătățesc NLP

Rețelele neurale se bazează pe ideea utilizării creierului uman ca model pentru modul de prelucrare a datelor. Rețelele neurale permit sistemelor NLP să fie foarte precise atât în înțelegerea, cât și în generarea limbajului uman. Rețelele neurale pot avea diferite arhitecturi și sunt esențiale pentru a permite aplicații precum un asistent virtual, chatbot sau analiză automată a textului.

Lingvistică computațională și NLP

Lingvistica computațională este domeniul de studiu care combină informatica și lingvistica pentru a se concentra pe prelucrarea limbajului natural. Acesta creează o bază teoretică pentru a permite calculatoarelor să înțeleagă limbajul uman.

• Sintaxă

Studiază structura propozițiilor și regulile care fac propoziții gramaticale sau negramaticale.

Sintaxa engleză: „Pisica stă pe covoraș”.

Sintaxă incorectă în limba engleză: „Cat the on mat se așează”.

• Semantică

Studiile care semnifică în limbaj, inclusiv modul în care cuvintele și frazele reprezintă obiecte, acțiuni și idei.

Sentință: „Pisica este pe covoraș”.

Interpretare semantică: Semnificația este că există o pisică situată fizic deasupra unui covoraș.

• Pragmatică

Studiază modul în care contextul influențează interpretarea limbii.

Sentinta: “Poti sa treci de sare?”

Interpretare pragmatică: Deși este o întrebare despre abilitate, contextul arată că ar trebui să înțelegeți că este o cerere politicoasă ca cineva să treacă sarea.

Lingvistica computațională este importantă deoarece conectează punctele dintre teoria lingvistică și aplicațiile din lumea reală ale NLP.

Întrebări frecvente

Citiți mai multe