Co je zpracování přirozeného jazyka (NLP)?
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je podmnožinou umělé inteligence (AI) – konkrétně strojového učení (ML), která umožňuje počítačům a strojům rozumět, interpretovat, manipulovat a komunikovat s lidským jazykem.
Jedním z hlavních důvodů, proč byly systémy a počítače schopny přesně napodobit lidskou komunikaci, je hojná dostupnost dat ve formě zvuku, textů, konverzačních dat na kanálech sociálních médií, videí, e-mailů a dalších. Vývoj precizních syntaxí umožnil modelům přesně porozumět nuancím v lidské komunikaci včetně sarkasmu, homonym, humoru a dalších.
Některé z nejzákladnějších aplikací NLP zahrnují:
- Jazykový překlad v reálném čase
- Spamové filtry v e-mailových službách
- Hlasoví asistenti a chatboti
- Textová sumarizace
- Funkce automatické opravy
- Analýza sentimentu a další
Jak funguje zpracování přirozeného jazyka (NLP)?
Systémy zpracování přirozeného jazyka (NLP) používají 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.
Přístupy ke zpracování přirozeného jazyka.
Některé z přístupů k NLP jsou:
NLP pod dohledem: Trénuje modely na označených datech, aby mohly vytvářet přesné předpovědi, jako je klasifikace e-mailů.
NLP bez dozoru: Pracuje s neoznačenými daty při hledání vzorů, užitečných pro úkoly, jako je modelování témat.
Pochopení přirozeného jazyka (NLU): Pomáhá strojům interpretovat a pochopit význam lidské řeči.
Generování přirozeného jazyka (NLG): Vytváří text podobný člověku, jako je psaní shrnutí nebo odpovědi chatbota. Více viz
Velikost a růst NLP trhu
Trh zpracování přirozeného jazyka (NLP) vykazuje fenomenální příslib a očekává se, že do roku 156.80 bude mít hodnotu kolem 2030 miliard USD. Tento růst je na roční CAGR 27.55 %.
Kromě toho více než 85 % velkých organizací pracuje na přijetí NLP do roku 2025. Ohromující růst NLP je poháněn různými důvody, jako jsou:
- Větší začlenění AI do produktů a služeb
- Závod o poskytování nejlepší zákaznické zkušenosti
- Exploze digitálních dat
- Dostupnost nízkonákladových cloudových řešení
- Přijetí technologií v různých průmyslových odvětvích, včetně zdravotnictví, výroby, automobilového průmyslu a dalších
Takové masivní přijetí a nasazení NLP také něco stojí, kde zpráva od McKinsey odhalila, že automatizace z NLP by způsobila zastaralost 8 % pracovních míst. Zpráva však také tvrdí, že by to bylo zodpovědné za vytvoření 9 % nových pracovních pozic.
Pokud jde o přesnost výsledků, špičkové modely NLP uvedly 97% přesnost v benchmarku GLUE.
Výhody zpracování přirozeného jazyka (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 se zpracováním přirozeného jazyka (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.
Úkoly NLP
"Tohle jde skvěle."
Jednoduchá čtyřslovná věta, jako je tato, může mít řadu významů na základě kontextu, sarkasmu, metafor, humoru nebo jakékoli základní emoce použité k jejímu vyjádření.
Zatímco chápání této věty tak, jak měla být, je pro nás lidi přirozené, stroje nedokážou rozlišovat mezi různými emocemi a pocity. To je přesně místo, kde přichází několik úkolů NLP, které zjednodušují komplikace v lidské komunikaci a činí data stravitelnějšími, zpracovatelnějšími a srozumitelnějšími pro stroje.
Některé základní úkoly zahrnují:
Rozpoznávání řeči
Jedná se o převod hlasových nebo zvukových dat na texty. Tento proces je zásadní pro jakoukoli aplikaci NLP, která obsahuje možnosti hlasových příkazů. Rozpoznávání řeči řeší rozmanitost výslovnosti, dialektů, spěchu, nezřetelnosti, hlasitosti, tónu a dalších faktorů k dešifrování zamýšleného sdělení.
Označování řeči
Podobně jako nás ve škole učili základy gramatiky, učí stroje rozpoznávat slovní druhy ve větách, jako jsou podstatná jména, slovesa, přídavná jména a další. To také učí systémy chápat, když je slovo použito jako sloveso a stejné slovo je použito jako podstatné jméno.
Rozdělení smyslu slova
Toto je zásadní proces, který je zodpovědný za pochopení skutečného významu věty. Vypůjčíme-li si náš předchozí příklad, použití sémantické analýzy v této úloze umožňuje stroji pochopit, zda jednotlivec pronesl: „Tohle jde skvěle,“ jako sarkastický komentář, když snáší krizi.
Uznání pojmenované entity
Pokud existuje více výskytů podstatných jmen, jako jsou jména, umístění, země a další, je nasazen proces nazvaný Rozpoznávání pojmenovaných entit. To identifikuje a klasifikuje entity ve zprávě nebo příkazu a přidává hodnotu strojovému porozumění.
Usnesení o koreferenci
Lidé jsou při komunikaci často velmi kreativní, a proto existuje několik metafor, přirovnání, frázových sloves a idiomů. Všechny z toho plynoucí nejasnosti objasňuje úloha Co-reference Resolution, která umožňuje strojům naučit se, že doslova neprší kočky a psi, ale odkazuje na intenzitu dešťových srážek.
Generování přirozeného jazyka
Tento úkol zahrnuje generování lidského textu z dat. Může to být text přizpůsobený slangu, žargonu, regionu a dalším.
Proč je zpracování přirozeného jazyka (NLP) důležité?
Počítače jsou velmi základní. Nerozumějí lidským jazykům. Klíčem k tomu, aby stroje mohly myslet a komunikovat jako lidé, je NLP.
Díky této technologii můžeme systémům umožnit kritickou analýzu dat a pochopení rozdílů v jazycích, slangech, dialektech, gramatických rozdílech, nuancích a dalších.
I když je to základní, zdokonalení modelů s bohatými tréninkovými daty optimalizuje výsledky a dále umožní podnikům jejich nasazení pro různé účely, včetně:
- Odhalování kritických poznatků z interních dat
- Nasazení automatizace pro zjednodušení pracovních postupů, komunikace a procesů
- Personalizace a hyperpersonalizace zážitků
- Implementace funkcí přístupnosti pro zapojení různě postižených lidí do počítačových ekosystémů
- Podpora inovací ve specializovaných oblastech, jako je klinická onkologie, správa vozového parku v dodavatelském řetězci, rozhodování na základě dat v autonomních automobilech a další
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 pro zákaznickou asistenci
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 / Strojový překlad
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“.
Redakce dat / Osobní údaje (PII) Redakce
Jeden ze specializovanějších případů použití NLP spočívá v redigování citlivých dat. Odvětví jako NBFC, BFSI a zdravotnictví poskytují velké množství citlivých dat z formulářů pojištění, klinických studií, osobních zdravotních záznamů a dalších.
NLP je v takových doménách nasazeno pomocí technik, jako je rozpoznávání pojmenovaných entit, aby identifikovalo a seskupilo takové citlivé části položek, jako jsou jména, kontaktní údaje, adresy a další jednotlivci. Takové datové body jsou pak na základě požadavků deidentifikovatelné.
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.
Obchodní analýza
Obchodní analytika a NLP jsou v nebesích spojením, protože tato technologie umožňuje organizacím pochopit obrovské objemy nestrukturovaných dat, která v nich sídlí. Taková data jsou poté analyzována a vizualizována jako informace k odhalení kritických obchodních poznatků pro rozsah zlepšení, průzkum trhu, analýzu zpětné vazby, strategickou rekalibraci nebo nápravná opatření.
Další možné případy použití mohou být Grammer Correction, Sentiment Analysis, Detekce spamu, Generování textu, Rozpoznávání řeči, NER, Part-of-speech taging a další….
[Přečtěte si také: Nejlepší datové sady NLP, které doplní vaše modely strojového učení]
Průmyslová odvětví využívající NLP
Zdravotní péče
NLP nabízí odměňující výhody zdravotnickému průmyslu, jako jsou:
- získávání poznatků z lékařských záznamů a analýzy nestrukturovaných dat
- Vylepšete a personalizujte systémy podpory klinického rozhodování
- Optimalizujte odpovědi od chatbotů pro bezproblémovou péči o pacienty
- Sledovat, předvídat a zmírňovat nežádoucí účinky léků a implementovat strategie farmakovigilance a další
Fintech
Důsledky NLP ve fintech jsou zcela odlišné a nabízejí výhody jako:
- Bezproblémové zpracování dokumentů a onboarding
- Optimalizujte řízení rizik a odhalování podvodů
- Posuzování bonity fyzických osob pro financování
- Personalizace finančních produktů z hlediska držby a pojistného a další
Média a reklama
NLP přináší profesionálům v oblasti médií a reklamy kreativní zvrat a pomáhá jim:
- Personalizace obsahu a doručování lidového obsahu
- Přesná analýza a cílení na uživatele
- Průzkum trhu o trendech, tématech a konverzacích pro aktuální příležitosti
- Vývoj textu reklamy a optimalizace umístění a další
Maloobchod
NLP nabízí výhody zákazníkům i podnikům v maloobchodním prostoru prostřednictvím:
- Přesné doporučovací motory
- Optimalizace hlasového vyhledávání
- Návrhy služeb na základě polohy
- Cílená reklama, jako jsou věrnostní programy, slevy pro první uživatele a další
Výroba
Průmysl 4.0 je neuvěřitelně doplněn začleněním modelů NLP prostřednictvím:
- Automatizované sledování stavu stroje a detekce závad
- Analýza procesů v reálném čase
- Optimalizace dodacích tras a harmonogramů včetně správy vozového parku
- Lepší bezpečnost pracovníků a pracoviště díky prediktivní analýze a dalším
Představa budoucnosti NLP
I když se toho v tomto prostoru již hodně děje, techničtí nadšenci jsou již plně nabití možnostmi této technologie v nadcházejících letech. Ze všeho toho nepořádku kolem konverzací o budoucnosti NLP vyniká především Explainable NLP.
Vysvětlitelné NLP
Vzhledem k tomu, že klíčová obchodní rozhodnutí a strategie zákaznické zkušenosti stále více vycházejí z rozhodnutí poháněných NLP, přichází také odpovědnost vysvětlit důvody závěrů a výsledků.
To je to, o čem bude Explainable NLP, dále zajišťovat odpovědnost a podporovat důvěru v řešení AI a rozvíjet transparentní ekosystém bratrství AI.
Kromě Explainable NLP by budoucnost technologie zahrnovala také:
- Lidové mistrovství
- Integrace se specializovanými technologiemi, jako je počítačové vidění a robotika
- Využití NLP při řešení globálních problémů, včetně udržitelnosti, vzdělávání, změny klimatu a dalších
Proč investovat do čističky vzduchu?
NLP je cestou k lepšímu poskytování produktů a služeb. S takovou důležitostí a výhodami přichází také poptávka po vzduchotěsných metodologiích školení. Vzhledem k tomu, že poskytování výsledků a jejich zdokonalování se stává pro podniky zásadní jako břitva, dochází také k problémům, pokud jde o tréninková data potřebná ke zlepšení algoritmů a modelů. Vysokou prioritou je také regulace a zmírňování předsudků.
Zde přichází Shaip, aby vám pomohl vyřešit všechny problémy související s vyžadováním tréninkových dat pro vaše modely. S etickými a na míru šitými metodikami vám nabízíme tréninkové datové sady ve formátech, které potřebujete. Prozkoumejte naši nabídku a zjistěte o nás více.
Často kladené otázky (FAQ)
1. Co je zpracování přirozeného jazyka (NLP)?
NLP je odvětví umělé inteligence, které se zaměřuje na interakci mezi počítači a lidským jazykem. Umožňuje strojům rozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk.
2. Jak NLP funguje?
NLP používá algoritmy k analýze jazykových dat, rozděluje věty na slova, fráze a syntaxi k extrakci významu a provádění úkolů.
3. Jaké jsou výhody NLP?
NLP zlepšuje komunikaci mezi lidmi a stroji, zlepšuje služby zákazníkům prostřednictvím chatbotů a pomáhá při analýze dat zpracováním velkého množství textových dat.
4. Jakým výzvám NLP čelí?
Mezi výzvy patří jazyková nejednoznačnost, porozumění kontextu a zpracování nestandardního jazyka, jako je slang nebo dialekty.
5. Jaké jsou příklady aplikací NLP?
Příklady zahrnují virtuální asistenty, jako je Siri, nástroje pro analýzu sentimentu a služby strojového překladu, jako je Google Translate.
6. Jak se NLP využívá ve zdravotnictví?
Ve zdravotnictví se NLP používá pro úkoly, jako je analýza lékařských záznamů, automatizace dokumentace a získávání relevantních informací z dat pacientů.
