Co je NLP?
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je podobor umělé inteligence (AI). Umožňuje robotům analyzovat a porozumět lidské řeči, což jim umožňuje provádět opakované činnosti bez lidského zásahu. Mezi příklady patří strojový překlad, sumarizace, klasifikace lístků a kontrola pravopisu.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je schopnost počítače analyzovat a rozumět lidskému jazyku. NLP je podmnožinou umělé inteligence zaměřené na lidský jazyk a úzce souvisí s počítačovou lingvistikou, která se zaměřuje spíše na statistické a formální přístupy k porozumění jazyku.
NLP se obvykle používá pro sumarizaci dokumentů, klasifikaci textu, detekci a sledování témat, strojový překlad, rozpoznávání řeči a mnoho dalšího.
Jak NLP funguje?
Systémy NLP využívají algoritmy strojového učení k analýze velkého množství nestrukturovaných dat a extrahování relevantních informací. Algoritmy jsou trénovány tak, aby rozpoznávaly vzory a dělaly závěry na základě těchto vzorů. Funguje to takto:
- Uživatel musí vložit větu do systému zpracování přirozeného jazyka (NLP).
- Systém NLP pak rozdělí větu na menší části slov, nazývané tokeny, a převede zvuk na text.
- Poté stroj zpracuje textová data a na základě zpracovaných dat vytvoří zvukový soubor.
- Zařízení odpoví zvukovým souborem na základě zpracovaných textových dat.
Velikost a růst NLP trhu
Umělá inteligence je další velkou věcí ve světě technologií. Díky své schopnosti porozumět lidskému chování a jednat podle toho se AI již stala nedílnou součástí našeho každodenního života. Využívání umělé inteligence se vyvinulo, přičemž nejnovější vlnou je zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Velikost globálního trhu NLP je v roce 15.7 oceněna na 2022 miliardy USD a očekává se, že v prognózovaném období 25–2022 poroste o více než 2027 %. Očekává se, že trh do roku 49.4 dosáhne 2027 miliardy USD při CAGR 25.7 %.
Výhody NLP
Zvýšená efektivita a přesnost dokumentace
Dokument vygenerovaný NLP přesně shrnuje jakýkoli původní text, který lidé nemohou automaticky vygenerovat. Může také provádět opakující se úkoly, jako je analýza velkých kusů dat pro zlepšení lidské efektivity.
Schopnost automaticky vytvořit souhrn velkého a složitého textového obsahu
Jazyk přirozeného zpracování lze použít pro jednoduché úlohy dolování textu, jako je extrahování faktů z dokumentů, analýza sentimentu nebo identifikace pojmenovaných entit. Přirozené zpracování lze použít i pro složitější úkoly, jako je porozumění lidskému chování a emocím.
Umožňuje osobním asistentům, jako je Alexa, interpretovat mluvená slova
NLP je užitečné pro osobní asistenty, jako je Alexa, protože umožňuje virtuální asistentce porozumět příkazům mluveného slova. Pomáhá také rychle najít relevantní informace z databází obsahujících miliony dokumentů během několika sekund.
Umožňuje použití chatbotů pro zákaznickou asistenci
NLP lze použít v chatbotech a počítačových programech, které využívají umělou inteligenci ke komunikaci s lidmi prostřednictvím textu nebo hlasu. Chatbot používá NLP, aby pochopil, co daná osoba píše, a vhodně reagoval. Umožňují také organizaci poskytovat 24/7 zákaznickou podporu napříč více kanály.
Provádění analýzy sentimentu je jednodušší
Analýza sentimentu je proces, který zahrnuje analýzu souboru dokumentů (jako jsou recenze nebo tweety) týkající se jejich postoje nebo emocionálního stavu (např. radost, hněv). Analýza sentimentu může být použita pro kategorizaci a klasifikaci příspěvků na sociálních sítích nebo jiného textu do několika kategorií: pozitivní, negativní nebo neutrální.
Pokročilé analytické statistiky, které byly dříve mimo dosah
Nedávné rozšíření senzorů a zařízení připojených k internetu vedlo k explozi v objemu a rozmanitosti generovaných dat. Výsledkem je, že mnoho organizací využívá NLP k tomu, aby dávaly smysl svým datům a vedly k lepším obchodním rozhodnutím.
Výzvy s NLP
Překlepy
Přirozené jazyky jsou plné překlepů, překlepů a nekonzistencí ve stylu. Například slovo „proces“ může být napsáno buď jako „proces“ nebo „zpracování“. Problém se ještě zhorší, když přidáte diakritiku nebo jiné znaky, které nejsou ve vašem slovníku.
Jazykové rozdíly
Anglicky mluvící by mohl říci: „Zítra ráno jdu do práce“, zatímco italský mluvčí by řekl: „Domani Mattina vado al lavoro“. I když tyto dvě věty znamenají totéž, NLP nebude rozumět té druhé, pokud ji nejprve nepřeložíte do angličtiny.
Vrozené předsudky
Přirozené jazyky zpracování jsou založeny na lidské logice a souborech dat. V některých situacích mohou systémy NLP provádět zkreslení svých programátorů nebo souborů dat, které používají. Někdy může také interpretovat kontext odlišně kvůli vrozeným předsudkům, což vede k nepřesným výsledkům.
Slova s více významy
NLP je založeno na předpokladu, že jazyk je přesný a jednoznačný. Jazyk ve skutečnosti není ani přesný, ani jednoznačný. Mnoho slov má více významů a lze je použít různými způsoby. Když například řekneme „štěkat“, může to být psí nebo stromová kůra.
Nejistota a falešná pozitiva
K falešně pozitivním výsledkům dochází, když NLP detekuje termín, který by měl být srozumitelný, ale nelze na něj správně odpovědět. Cílem je vytvořit systém NLP, který dokáže identifikovat svá omezení a odstranit zmatky pomocí otázek nebo rad.
Údaje o školení
Jednou z největších výzev přirozeného jazyka zpracování jsou nepřesná trénovací data. Čím více tréninkových dat budete mít, tím lepší budou vaše výsledky. Pokud dáte systému nesprávná nebo zkreslená data, buď se naučí špatné věci, nebo se bude učit neefektivně.
Příklad NLP
Překlad přirozeného jazyka, tj. Google Translate
Překladač Google je bezplatná webová překladatelská služba, která podporuje více než 100 jazyků a dokáže automaticky přeložit váš obsah do těchto jazyků. Služba má dva režimy: překlad a návrhy překladu.
Textové procesory, tj. MS Word & Grammarly používají NLP ke kontrole gramatických chyb
Textové procesory jako MS Word a Grammarly používají NLP ke kontrole textu na gramatické chyby. Dělají to tak, že se podívají na kontext vaší věty, nikoli na samotná slova.
Systémy rozpoznávání řeči / IVR používané v call centrech
Rozpoznávání řeči je vynikajícím příkladem toho, jak lze NLP využít ke zlepšení zákaznické zkušenosti. Pro podniky je velmi častým požadavkem mít IVR systémy, aby zákazníci mohli interagovat s jejich produkty a službami, aniž by museli mluvit s živou osobou. To jim umožňuje vyřídit více hovorů, ale také pomáhá snížit náklady.
Osobní digitální asistenti, tj. Google Home, Siri, Cortana a Alexa
Použití NLP se v posledních letech stalo více rozšířeným, protože technologie pokročila. Aplikace Personal Digital Assistant, jako je Google Home, Siri, Cortana a Alexa, byly všechny aktualizovány o funkce NLP. Tato zařízení používají NLP k porozumění lidské řeči a odpovídající reakci.
Případy užití
Inteligentní zpracování dokumentů
Tento případ použití zahrnuje extrahování informací z nestrukturovaných dat, jako je text a obrázky. NLP lze použít k identifikaci nejdůležitějších částí těchto dokumentů a jejich prezentaci organizovaným způsobem.
Analýza sentimentu
Analýza sentimentu je dalším způsobem, jak by společnosti mohly využít NLP ve svých operacích. Software by analyzoval příspěvky na sociálních sítích o firmě nebo produktu, aby zjistil, zda o nich lidé smýšlejí pozitivně nebo negativně.
Odhalování podvodů
NLP lze také použít k odhalování podvodů analýzou nestrukturovaných dat, jako jsou e-maily, telefonní hovory atd., a databáze pojištění k identifikaci vzorců nebo podvodných aktivit na základě klíčových slov.
Detekce jazyka
NLP se používá pro detekci jazyka textových dokumentů nebo tweetů. To by mohlo být užitečné pro společnosti zabývající se moderováním obsahu a překlady obsahu.
Konverzační AI / Chatbot
Konverzační umělá inteligence (často nazývaná chatbot) je aplikace, která rozumí vstupu přirozeného jazyka, mluvenému nebo psanému, a provádí zadanou akci. Konverzační rozhraní lze použít pro účely zákaznických služeb, prodeje nebo zábavy.
Textová sumarizace
Systém NLP lze natrénovat tak, aby shrnul text čitelněji než původní text. To je užitečné pro články a jiné dlouhé texty, kde uživatelé nemusí chtít trávit čas čtením celého článku nebo dokumentu.
Překlad textu
NLP se používá pro automatický překlad textu z jednoho jazyka do druhého pomocí metod hlubokého učení, jako jsou rekurentní neuronové sítě nebo konvoluční neuronové sítě.
Otázka-odpovídání
Odpovídání na otázky (QA) je úloha ve zpracování přirozeného jazyka (NLP), která přijímá otázku jako vstup a vrací svou odpověď. Nejjednodušší formou zodpovězení otázek je najít odpovídající položku ve znalostní bázi a vrátit její obsah, známé jako „vyhledávání dokumentů“ nebo „vyhledávání informací“.
Uznání pojmenované entity
Rozpoznávání pojmenovaných entit je základní schopností zpracování přirozeného jazyka (NLP). Je to proces extrahování pojmenovaných entit z nestrukturovaného textu do předem definovaných kategorií. Příklady pojmenovaných entit zahrnují osoby, organizace a místa.
Sociální Media monitoring
Nástroje pro monitorování sociálních médií mohou využívat techniky NLP k extrahování zmínek o značce, produktu nebo službě z příspěvků na sociálních sítích. Jakmile jsou tyto zmínky zjištěny, lze je analyzovat z hlediska sentimentu, zapojení a dalších metrik. Tyto informace pak mohou informovat o marketingových strategiích nebo vyhodnocovat jejich efektivitu.
Prediktivní text
Prediktivní text používá NLP k předpovídání toho, jaké slovo uživatelé zadají příště na základě toho, co napsali ve své zprávě. To snižuje počet úhozů potřebných pro uživatele k dokončení zpráv a zlepšuje jejich uživatelskou zkušenost zvýšením rychlosti, jakou mohou psát a odesílat zprávy.