Loomuliku keele töötlemine: mis see on ja miks see oluline on

Inimkeeli töödelda ja genereerida annab igale arvutile võimsuse olla enamat kui lihtsalt masin – kuna see purustab tõkked, lihtsustab inimeste ja arvutite vahelist suhtlust, pakub arvukalt võimalusi uute arvutussüsteemide komplektide loomiseks ja suurendab tootlikkust.

See blogipostitus uurib loomuliku keele töötlemist, et mõista, kuidas see teile ja teie ettevõttele kasulik võib olla.

Mis on loomuliku keele töötlemine?

Loomuliku keele töötlemine, mida nimetatakse ka NLP-ks, on arvutiteaduse ja lingvistika alamvaldkond. Selle eesmärk on anda arvutitele võimalus inimkeeli mõista, tõlgendada ja genereerida.

Keel on inimestevahelise suhtluse keskmes ja NLP on sild, mis ühendab inimesi arvutitega kõige loomulikumal viisil, sealhulgas teksti, kõne ja isegi viipekeele kaudu.

Loomuliku keele töötlemine pärineb 1950. aastate algusest, Georgetown-IBM eksperiment aastal 1954, mis tõlkis automaatselt üle 60 venekeelse lause inglise keelde. Areng jätkus sajandi lõpupoole, kuid enamik neist süsteemidest kasutas käsitsi kirjutatud reegleid.

Alates 1980. aastate lõpust aga Statistiline NLP sündis üha suurenevast ja odavamast töötlemisvõimsusest. See kasutas statistilisi mudeleid ja masinõppe tehnikaid, nagu paralleelkorpus et avastada suurtest andmekogumitest mustreid, seoseid ja tõenäosusi. 2000. aastate alguseks olid aga närvivõrgud muutunud eelistatud masinmeetoditeks nende palju parema jõudluse tõttu.

Tänapäeval kasutatakse loomuliku keele töötlemiseks erinevat tüüpi närvivõrke. Nende hulka kuuluvad:

• Trafo mudelid
• BERT (transformerite kahesuunalised kodeerijad)
• CNN (konvolutsioonilised närvivõrgud)
• RNN-id (korduvad närvivõrgud)
• LSTM-i (Long Short-Term Memory) võrgud.

Mudelid rakendavad sisendandmetele erinevaid ülesandeid ja alamülesandeid, et saada vajalikke väljundeid, nagu teksti genereerimine, keelest arusaamine, kõnetuvastus, tõlkimine jne.

Miks on NLP oluline?

NLP rakendused on ulatuslikud ja arenevad jätkuvalt. See muudab selle paljude tööstusharude ja kasutusalade jaoks oluliseks tehnoloogiaks. Siin on mõned näited.

• Masintõlge: NLP-d kasutatakse ühest keelest teise tõlkimiseks hämmastava täpsuse ja grammatilise terviklikkusega.
• Virtuaalsed assistendid: Alates klienditeeninduse pakkumisest kuni paljudele küsimustele vastamiseni, kaaslaste pakkumiseni ja ülesannete täitmiseni häälkäskluste kaudu – NLP aitab tõsta töötajate tootlikkust ja tõsta paljude inimeste elukvaliteeti.
• Teksti analüüs ja kokkuvõtted: NLP muudab põhiteabe eraldamise suurtest dokumentidest muljetavaldava kiirusega lihtsamaks. See aitab dokumentidest, tekstidest, e-kirjadest või veebilehtedest kokkuvõtteid teha kiiremini kui ükski inimene suudab.
• Sentiment analüüs: Mõistes tekstis või dokumendis väljendatud emotsioone ja arvamusi, saavad ettevõtted hankida väärtuslikku teavet turu-uuringute, sotsiaalmeedia jälgimise ja tulevaste turunduskampaaniate jaoks.

Kuidas loomuliku keele töötlemine töötab

Loomuliku keele töötlemine keskendub sellele, et arvutid saaksid mõista ja tõlgendada inimkeelt, ühendades lingvistika ja arvutiteaduse jõud, kasutades erinevaid tehnikaid, mis võivad varieeruda reeglipõhistest lähenemisviisidest, mis põhinevad etteantud reeglitel, statistiliste mudeliteni, mis õpivad oma mustreid märgistatud koolitusandmetest, ja kaasaegsemate süvaõppe mudeliteni, mis kasutavad närvivõrke, et tuvastada ja kategoriseerida tekstist veelgi keerukamaid mustreid.

Kuigi erinevate süsteemide NLP-i rakendamine on erinev, on üldine protsess, mis hõlmab erinevaid samme, järgmine:

• Teksti eeltöötlus: See on esialgne etapp, enne kui kõik muud tööd saavad alata. Esiteks jagatakse tekstiosa üksikuteks sõnadeks või väiksemateks üksusteks, näiteks fraasideks, mida nimetatakse märgideks. Seda protsessi ennast nimetatakse tokeniseerimiseks ja see aitab tõhusalt korraldada ja töödelda. Muude eeltöötlusülesannete hulka kuuluvad väiketähtede kasutamine, kus kogu tekst teisendatakse ühtsuse huvides väiketähtedeks, ja eemaldatakse stoppsõnad, mis annavad vähe tähendust.
• Kõneosaline sildistamine: see samm hõlmab grammatiliste siltide määramist igale ülaltoodud sammus 1 tuletatud märgile. Grammatilised sildid hõlmavad nimisõnu, tegusõnu, omadussõnu ja määrsõnu. See samm aitab mõista sisendteksti süntaktilist struktuuri.
• Nimega olemite äratundmine (NER): Nimega olem sisaldab selliseid asju nagu inimeste või koha nimed, organisatsiooni aadress, auto mudel ja nii edasi. See samm hõlmab tekstis nimetatud üksuste tuvastamist ja kategoriseerimist. Siin on eesmärgiks saada välja võimalik oluline teave, mis aitab teksti paremini mõista.
• Parsimine ja süntaksi analüüs: Siin analüüsite teksti sees olevate lausete grammatilist struktuuri, et proovida mõista sõnade ja fraaside vahelisi seoseid. Selle sammu eesmärk on mõista teksti tähendust ja konteksti.
• Sentimentide analüüs: Sentimentanalüüsi abil soovite mõista tekstis väljendatud ideid. Tunded võivad olla positiivsed, negatiivsed või neutraalsed ning aitavad luua parema pildi üldisest suhtumisest või arvamustest konkreetse teema suhtes.
• Keele modelleerimine: see protsess hõlmab statistiliste või masinõppemudelite loomist, mis fikseerivad keeleandmete mustrid ja seosed. Need mudelid võimaldavad selliseid toiminguid nagu keele genereerimine, masintõlge või teksti kokkuvõte.
• Väljundi genereerimine: viimane osa on kasutajale väljundi genereerimine. See on vajalik selliste ülesannete jaoks nagu keeletõlge ja teksti kokkuvõte.

Rohkem loomuliku keele töötlemise ülesandeid

Lisaks ülaltoodud protsessi etappidele kasutatakse soovitud tulemuste saavutamiseks loomuliku keele töötlemisel sageli palju muid ülesandeid. Siin on mõned populaarsemad.

• OCR: OCR tähistab optilist märgituvastust ja seda tehnoloogiat kasutatakse piltide digitaalandmeteks muutmiseks. Näiteks kui teil on vaja arvet või kviitungit skannida, et sellel olevad arvud välja võtta ja oma ettevõtte andmebaasi salvestada, kasutate OCR-funktsiooniga tarkvara. OCR-tehnoloogial on aga oma piirid, näiteks sõna täpsuse, konteksti ja semantilise mõistmise osas. Kuid NLP lisamisega saavad OCR-programmid toota paremat väljundit kontekstuaalsema arusaamise, praktilisema ülevaate, parema täpsuse ja kategoriseerimisega.
• Kõnetuvastus: alates digitaalsetest transkriptsiooniteenustest kuni häälassistentide ja häälega aktiveeritavate seadmeteni on kõnetuvastust palju kasutusvõimalusi. Helikõne lihtsast tuvastamisest pole aga palju kasu ilma konteksti- ja sentimentaalanalüüsist saadava lisateabeta. NLP muudab kõnetuvastustehnoloogia veelgi kasulikuks, pakkudes helisisenditest tekstiväljundit, mida saab tootlikkuse suurendamiseks edasi anda teistele masinatele.
• Tekst kõneks: kirjaliku teksti muutmine kuuldavaks kõneks, mida sageli kasutatakse vestlusrobotidele ja virtuaalsetele assistentidele inimesesarnase kuuldava hääle andmiseks. Kuigi esialgsetes teostustes kõlasid monotoonsed, kaasaegsemad tekst kõneks süsteemid nagu üksteistlaborit on muutunud nii heaks, et vaevu eristab nende väljundeid originaalhäälest.
• Loomuliku keele mõistmine: see on mis tahes andmestiku mõistliku mõtestamise protsess. Loomuliku keele mõistmine hõlmab kõiki ülesandeid, mis võivad parandada teksti mõistmist ja tõlgendamist, alates nimega olemi tuvastamisest kuni süntaksi ja grammatika analüüsi, semantilise analüüsi ja erinevate masinõppe algoritmideni.
• Loomuliku keele genereerimine: Üks tuntumaid ülesandeid. Siin muudetakse andmed sõnadeks, millest iga inimene saab aru kas lugu jutustades või asju seletades. Just seda kasutavad vestlusrobotid huvitavate vestluste loomiseks. Teine loomuliku keele genereerimise tüüp on tekstist teksti genereerimine, kus üks sisendtekst muudetakse täiesti erinevaks tekstiks. Seda meetodit leidub kokkuvõtetes, tõlgetes ja ümbersõnastavates robotites.
• Nimega üksuse tunnustamine: NER ehk nimega üksuse tuvastamine on teabe hankimise alamülesanne, mis hõlmab üksuste või üksuste tuvastamist ja klassifitseerimist eelnevalt määratletud kategooriatesse. Seega aitab NER masinal tuvastada tekstist või dokumendist konkreetseid üksusi, nagu inimene, auto või koht, parandades seeläbi tähendusliku teabe hankimist.
• Sentimentide analüüs: See on loomuliku keele töötlemise teine ​​alamvaldkond, mis püüab tekstiandmetest emotsioone ja isiklikke arvamusi ammutada ja mõista. See võimalus võimaldab masinatel paremini navigeerida inimestevahelise suhtluse keerukuses, mõõtes tundeid, nagu sarkasm, kultuurilised erinevused ning positiivsed, negatiivsed ja neutraalsed tunded. Ettevõtted kasutavad seda turu-uuringuteks, kaubamärgi jälgimiseks, klienditoeks ja sotsiaalmeedia analüüsiks.
• Toksilisuse klassifikatsioon: Kui postitate foorumisse või sotsiaalmeediasse vihakõne ja moderaatorbot märgistab selle automaatselt, on mürgisuse klassifikatsiooni AI mudel teid tabanud. Need süsteemid on koolitatud masinõppe ja erinevate algoritmidega, mis kasutavad NLP-d, et tuvastada ja klassifitseerida automaatselt tekstiandmetes sisalduv kahjulik sisu, nagu solvangud, ähvardused ja vihakõne.
• Kokkuvõte: NLP võimaldab tehisintellekti mudelitel kiiresti lugeda suuri koguseid teavet, mis oleks inimesel võtnud palju rohkem aega. Seejärel tuvastage selle teksti kõige olulisemad osad ja esitage see sidusas vormis. See säästab kasutaja aega ja vaeva, suurendab arusaamist ja parandab otsuste tegemist.
• Stemming: eeltöötlemise meetod sõnade taandamiseks nende juurte baasiks. Aitab luua tekstist paremat arusaamist.

Reaalmaailma NLP-rakendused

Siin on nimekiri loomuliku keele töötlemise ja sellega seotud tehnoloogiate erinevatest reaalmaailma rakendustest.

• Jutubotid meeldivad ChatGPT.
• Tõlkijad, näiteks inglise-saksa või vene-prantsuse tehisintellekti tõlkijad.
• Virtuaalsed assistendid nagu Apple'i Siri, Amazoni Alexaja OpenAI ChatGPT.
• Automaatselt korrigeerivad süsteemid nagu Grammarly.
• Otsingumootoritele meeldib you.com.
• Teksti kokkuvõte, nagu saate ChatGPT-st.

NLP väljakutsed

Kuigi loomuliku keele töötlemine on paljudes valdkondades märkimisväärselt edasi arenenud, on tehnoloogiaga endiselt probleeme. Siin on mõned olulisemad:

• Ebaselgus ja kontekst: Inimkeeled on keerulised ja oma olemuselt mitmetähenduslikud. Seega jääb masinate jaoks ülesmäge ülesandeks inimsuhtlusest igas olukorras täielikult aru saada.
• Andmete ja mudeli kallutatus: AI-süsteemid on sageli kallutatud, tuginedes andmetele, mille põhjal neid koolitati. Seega, hoolimata sellest, kui hea mudel on, on alati teatud erapoolik, mis tekitab eetilisi probleeme.
• Põhjuse puudumine: Masinatel pole ka inimeste jaoks loomulikku mõistust ja arutluskäiku ning nende rakendamine süsteemis võib olla sama raske ülesanne.

Ressursid NLP õppimiseks

1. Stanfordi NLP grupp: https://nlp.stanford.edu/
2. Coursera: https://www.coursera.org/
3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Kiire andmeteadus: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Kiire andmeteadus: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Loomuliku keele tööriistakomplekt: https://www.nltk.org/
8. Kallistav nägu: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Masinõppe meisterlikkus: https://machinelearningmastery.com/
11. Suurepärane NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon mõista: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Google Cloud loomulik keel: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Järeldus

Loomuliku keele töötlemine on põnev tehisintellekti valdkond, mis võimaldab masinatel teha asju, mis aastakümneid tagasi olid mõeldamatud. See tehnoloogia on laiendanud arvutirakenduste valdkonda ja loob uusi turge.

Olete näinud palju erinevaid võimalusi, reaalmaailma rakendusi ja saadaolevaid tööriistu, mis aitavad teil NLP-ga alustada. Kuid teie ülesanne on leida viise, kuidas neid intelligentsete süsteemide väljatöötamisel kasutada, mis avavad teie ja teie ettevõtte potentsiaali.