Mi a természetes nyelvfeldolgozás (NLP)?
A Natural Language Processing (NLP) egy élvonalbeli mesterséges intelligencia technológia, amely segít a gépeknek megérteni, értelmezni és feldolgozni az emberi nyelvet – a chatbotoktól kezdve a keresőmotorokig és a hangasszisztensekig, mint például az Alexa és a Siri, mindent megtesz.
Az egyik elsődleges ok, amiért a rendszerek és számítógépek képesek voltak pontosan utánozni az emberi kommunikációt, az az, hogy rengeteg adat áll rendelkezésre hang, szöveg, közösségi média csatornákon beszélgetési adatok, videók, e-mailek stb. formájában. Az aprólékos szintaxisok fejlesztése lehetővé tette a modellek számára, hogy pontosan megértsék az emberi kommunikáció árnyalatait, beleértve a szarkazmust, a homonimákat, a humort és még sok mást.
Az NLP legalapvetőbb alkalmazásai közé tartozik:
- Valós idejű nyelvi fordítás
- Spamszűrők az e-mail szolgáltatásokban
- Hangasszisztensek és chatbotok
- Szöveges összefoglaló
- Automatikus javítási funkciók
- Érzelemelemzés és így tovább
A természetes nyelvi feldolgozás megközelítései.
Az NLP néhány megközelítése a következő:
Felügyelt NLP: Modellek betanítása a címkézett adatokra, hogy pontos előrejelzéseket készítsen, például osztályozza az e-maileket.
Felügyelet nélküli NLP: Címkézetlen adatokkal dolgozik a minták megtalálásához, hasznos olyan feladatokhoz, mint a témamodellezés.
Természetes nyelv megértése (NLU): Segít a gépeknek értelmezni és megérteni az emberi nyelv jelentését.
Természetes nyelvgeneráció (NLG): Emberszerű szöveget hoz létre, például összefoglalókat vagy chatbot-válaszokat ír. Lásd még
Az NLP piac mérete és növekedése
A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) piaca fenomenális ígéretet mutat, és 156.80-ra várhatóan 2030 milliárd dollárra becsülhető. Ez a növekedés 27.55%-os éves CAGR-t jelent.
Emellett a nagy szervezetek több mint 85%-a azon dolgozik, hogy 2025-re átvegye az NLP-t. Az NLP megdöbbentő növekedését különféle okok fűtik, mint például:
- Az AI fokozottabb beépítése a termékekbe és szolgáltatásokba
- Verseny a legjobb vásárlói élményért
- A digitális adatok robbanása
- Olcsó felhő alapú megoldások elérhetősége
- A technológiák átvétele különböző iparágakban, beleértve az egészségügyet, a gyártást, az autógyártást és még sok mást
Az NLP ilyen tömeges elfogadása és bevezetése költséggel is jár, mivel a McKinsey jelentése szerint az NLP automatizálása a munkahelyek 8%-át elavulttá tenné. A jelentés azonban azt is állítja, hogy ez lenne a felelős az új munkakörök 9%-áért.
Ami az eredmények pontosságát illeti, az élvonalbeli NLP-modellek 97%-os pontosságról számoltak be a GLUE benchmarkon.
Hogyan működik a természetes nyelvi feldolgozás (NLP)?
A Natural Language Processing (NLP) rendszerek gépi tanulási algoritmusokat használnak nagy mennyiségű strukturálatlan adat elemzésére és releváns információk kinyerésére. Az algoritmusokat arra tanítják, hogy felismerjék a mintákat, és ezek alapján következtetéseket vonjanak le. Így működik:
- Szövegfeldolgozás: Beszélje meg az olyan technikákat, mint a tokenizálás, a szótagolás és a lemmatizálás.
- Szintaktikai elemzés: Ismertesse az elemzést és a nyelvtani elemzést.
- Szemantikai elemzés: A fedő jelentés kinyerése és kontextus megértése.
A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) előnyei
Fokozott dokumentációs hatékonyság és pontosság
Az NLP által generált dokumentum pontosan összefoglal minden olyan eredeti szöveget, amelyet az emberek nem tudnak automatikusan generálni. Ezenkívül ismétlődő feladatokat is végrehajthat, például nagy mennyiségű adatot elemezhet az emberi hatékonyság javítása érdekében.
Képes automatikusan összefoglalót készíteni nagy és összetett szöveges tartalomról
A természetes feldolgozási nyelv egyszerű szövegbányászati feladatokhoz használható, mint például tények kinyerése dokumentumokból, érzelmek elemzése vagy megnevezett entitások azonosítása. A természetes feldolgozás összetettebb feladatokhoz is használható, például az emberi viselkedések és érzelmek megértéséhez.
Lehetővé teszi az olyan személyi asszisztensek számára, mint az Alexa, hogy értelmezzék a kimondott szavakat
Az NLP hasznos a személyi asszisztensek, például az Alexa számára, lehetővé téve a virtuális asszisztens számára, hogy megértse a kimondott parancsokat. Segít abban is, hogy másodpercek alatt gyorsan megtalálja a releváns információkat a több millió dokumentumot tartalmazó adatbázisokból.
Lehetővé teszi a chatbotok használatát ügyfélszolgálati célokra
Az NLP használható chatbotokban és számítógépes programokban, amelyek mesterséges intelligenciát használnak az emberekkel való kommunikációhoz szövegen vagy hangon keresztül. A chatbot az NLP-t használja, hogy megértse, mit gépel, és megfelelően reagáljon. Lehetővé teszik azt is, hogy a szervezet a hét minden napján, 24 órás ügyfélszolgálatot nyújtson több csatornán keresztül.
A hangulatelemzés végrehajtása egyszerűbb
A hangulatelemzés olyan folyamat, amely a hozzáállásukkal vagy érzelmi állapotukkal (pl. öröm, harag) kapcsolatos dokumentumok (például vélemények vagy tweetek) elemzését foglalja magában. A hangulatelemzés felhasználható a közösségi médiában közzétett bejegyzések vagy egyéb szövegek kategorizálására és osztályozására több kategóriába: pozitív, negatív vagy semleges.
Speciális analitikai betekintések, amelyek korábban elérhetetlenek voltak
Az érzékelők és az internethez csatlakozó eszközök közelmúltbeli elterjedése a generált adatok mennyiségének és sokféleségének robbanásszerű növekedéséhez vezetett. Ennek eredményeként sok szervezet kihasználja az NLP-t, hogy megértse adatait a jobb üzleti döntések meghozatala érdekében.
Kihívások a természetes nyelvi feldolgozással (NLP)
Elírások
A természetes nyelvek tele vannak elírásokkal, elírásokkal és stílusbeli következetlenségekkel. Például a „folyamat” szót „folyamat” vagy „feldolgozás”-ként is írhatjuk. A probléma súlyosbodik, ha ékezeteket vagy más olyan karaktereket ad hozzá, amelyek nem szerepelnek a szótárban.
Nyelvi különbségek
Egy angolul beszélő azt mondaná: „Holnap reggel dolgozni megyek”, míg egy olaszul beszélő azt mondaná: „Domani Mattina vado al lavoro”. Annak ellenére, hogy ez a két mondat ugyanazt jelenti, az NLP nem fogja megérteni az utóbbit, hacsak nem fordítja le először angolra.
Veleszületett elfogultságok
A természetes feldolgozó nyelvek emberi logikán és adathalmazokon alapulnak. Bizonyos helyzetekben az NLP-rendszerek végrehajthatják a programozóik vagy az általuk használt adatkészletek torzításait. A veleszületett torzítások miatt néha eltérően értelmezheti a kontextust, ami pontatlan eredményekhez vezet.
Több jelentésű szavak
Az NLP azon a feltételezésen alapul, hogy a nyelv precíz és egyértelmű. A valóságban a nyelv nem precíz és nem egyértelmű. Sok szónak több jelentése van, és többféleképpen használható. Például, amikor azt mondjuk, hogy „ugatás”, az lehet kutyaugatás vagy fakéreg.
Bizonytalanság és hamis pozitívumok
Hamis pozitív eredmény akkor fordul elő, ha az NLP olyan kifejezést észlel, amelynek érthetőnek kell lennie, de nem lehet rá megfelelően válaszolni. A cél egy olyan NLP rendszer létrehozása, amely képes azonosítani a korlátait, és kérdések vagy tippek segítségével tisztázni tudja a zavart.
Képzési adatok
A természetes feldolgozó nyelv egyik legnagyobb kihívása a pontatlan képzési adatok. Minél több edzésadata van, annál jobbak lesznek az eredmények. Ha helytelen vagy elfogult adatokat ad meg a rendszernek, akkor vagy rossz dolgokat tanul meg, vagy nem hatékonyan tanul.
NLP feladatok
– Ez remekül megy.
Egy ilyen egyszerű négyszavas mondatnak sokféle jelentése lehet a szövegkörnyezeten, a szarkazmuson, a metaforákon, a humoron vagy az ennek közvetítésére használt bármely mögöttes érzelem alapján.
Noha ennek a mondatnak a szándék szerinti megértése természetes számunkra, emberek számára, a gépek nem tudnak különbséget tenni a különböző érzelmek és érzések között. Pontosan itt jön be számos NLP-feladat, amelyek egyszerűsítik az emberi kommunikáció bonyodalmait, és emészthetőbbé, feldolgozhatóbbá és a gépek számára érthetőbbé teszik az adatokat.
Néhány alapvető feladat a következők:
Speech Recognition
Ez magában foglalja a hang- vagy hangadatok szöveggé alakítását. Ez a folyamat kulcsfontosságú az NLP minden olyan alkalmazásánál, amely hangutasítási opciókat tartalmaz. A beszédfelismerés a kiejtés sokféleségét, a dialektusokat, a sietséget, az elmosódást, a hangosságot, a hangszínt és más tényezőket kezeli a szándékolt üzenet megfejtéséhez.
Beszédcímkézés
Hasonlóan ahhoz, ahogy az iskolában nyelvtani alapokat tanítottak nekünk, ez is megtanítja a gépeket, hogy azonosítsák a beszédrészeket olyan mondatokban, mint a főnevek, igék, melléknevek és egyebek. Ez arra is megtanítja a rendszereket, hogy megértsék, ha egy szót igeként használnak, és ugyanazt a szót főnévként használják.
Word Sense egyértelműsítése
Ez egy kulcsfontosságú folyamat, amely felelős a mondat valódi jelentésének megértéséért. Az előző példánkat kölcsönve, a szemantikai elemzés ebben a feladatban lehetővé teszi a gép számára, hogy megértse, ha az egyén azt mondta, hogy „Nagyon megy”, szarkasztikus megjegyzésként, amikor válságot él át.
Elnevezett entitás-felismerés
Ha több főnév, például nevek, hely, ország és egyebek is előfordulnak, egy Elnevezett entitás felismerés nevű folyamat kerül telepítésre. Ez azonosítja és osztályozza az entitásokat egy üzenetben vagy parancsban, és értéket ad a gépi megértéshez.
Társhivatkozási állásfoglalás
Az emberi lények gyakran nagyon kreatívak a kommunikáció során, ezért számos metafora, hasonlat, kifejezési ige és idióma létezik. Az ezekből adódó minden kétértelműséget tisztáz a Co-Reference Resolution feladat, amely lehetővé teszi a gépeknek, hogy megtanulják, hogy szó szerint nem macska-kutyás eső esik, hanem az eső intenzitására utal.
Természetes nyelv generáció
Ez a feladat magában foglalja az adatokból emberszerű szöveg létrehozását. Ez lehet szlengre, lingókra, régióra és egyebekre szabott szöveg.
Miért fontos a természetes nyelvi feldolgozás (NLP)?
A számítógépek nagyon alapvetőek. Nem értik az emberi nyelveket. Ahhoz, hogy a gépek úgy gondolkodjanak és kommunikáljanak, mint az emberek, az NLP a kulcs.
Ezzel a technológiával tudjuk lehetővé tenni a rendszerek számára az adatok kritikus elemzését és a nyelvek, szlengek, dialektusok, nyelvtani különbségek, árnyalatok és egyebek különbségeinek megértését.
Bár ez kezdetleges, a bőséges képzési adatokkal rendelkező modellek finomítása optimalizálja az eredményeket, és lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy különféle célokra telepítsék őket, többek között:
- Kritikus betekintések feltárása házon belüli adatokból
- Automatizálás telepítése a munkafolyamatok, a kommunikáció és a folyamatok egyszerűsítésére
- Az élmények személyre szabása és hiper-személyre szabása
- Kisegítő lehetőségek megvalósítása a különböző képességű emberek bevonása érdekében a számítástechnikai ökoszisztémákba
- Innováció ösztönzése olyan niche területeken, mint a klinikai onkológia, flottakezelés az ellátási láncban, adatvezérelt döntéshozatal az autonóm autókban és így tovább
Használati esetek
Intelligens dokumentumfeldolgozás
Ez a használati eset magában foglalja az információ kinyerését strukturálatlan adatokból, például szövegekből és képekből. Az NLP felhasználható e dokumentumok legrelevánsabb részei azonosítására és szervezett módon történő bemutatására.
Érzelmi elemzés
A hangulatelemzés egy másik módja annak, hogy a vállalatok az NLP-t működésük során felhasználhassák. A szoftver elemzi a közösségi média bejegyzéseit egy vállalkozásról vagy termékről, hogy megállapítsa, az emberek pozitívan vagy negatívan gondolkodnak-e róla.
Csalások felderítése
Az NLP a csalások felderítésére is használható a strukturálatlan adatok, például e-mailek, telefonhívások stb., valamint a biztosítási adatbázisok elemzésével, hogy kulcsszavak alapján azonosítsa a mintákat vagy a csaló tevékenységeket.
Nyelvfelismerés
Az NLP a szöveges dokumentumok vagy tweetek nyelvének észlelésére szolgál. Ez hasznos lehet a tartalommoderáló és tartalomfordító cégek számára.
Beszélgetési AI / Chatbot az ügyfélszolgálatért
A társalgási mesterséges intelligencia (gyakran chatbotnak nevezik) egy olyan alkalmazás, amely megérti a természetes nyelvi bevitelt, akár beszélt, akár írott, és végrehajt egy meghatározott műveletet. A párbeszédes felület ügyfélszolgálati, értékesítési vagy szórakoztatási célokra használható.
Szöveges összefoglaló
Egy NLP rendszert meg lehet tanítani arra, hogy a szöveget olvashatóbban foglalja össze, mint az eredeti szöveget. Ez hasznos olyan cikkeknél és más hosszú szövegeknél, ahol a felhasználók esetleg nem akarnak időt tölteni a teljes cikk vagy dokumentum elolvasásával.
Szövegfordítás / gépi fordítás
Az NLP-t szövegek automatikus fordítására használják egyik nyelvről a másikra olyan mélytanulási módszerekkel, mint a visszatérő neurális hálózatok vagy a konvolúciós neurális hálózatok.
Kérdés-Válasz
A kérdésválaszolás (QA) egy olyan feladat a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP), amely bemenetként kap egy kérdést, és visszaadja a választ. A kérdés megválaszolásának legegyszerűbb formája, ha a tudásbázisban egy megfelelő bejegyzést keresünk, és visszaadjuk annak tartalmát, amelyet „dokumentum-visszakeresésnek” vagy „információ-visszakeresésnek” neveznek.
Adatszerkesztés / személyazonosításra alkalmas adatok (PII) szerkesztése
Az NLP egyik speciálisabb felhasználási esete az érzékeny adatok szerkesztésében rejlik. Az olyan iparágak, mint az NBFC, a BFSI és az egészségügy, rengeteg érzékeny adatot tárolnak biztosítási űrlapokból, klinikai vizsgálatokból, személyes egészségügyi nyilvántartásokból és egyebekből.
Az NLP-t az ilyen tartományokban olyan technikák segítségével alkalmazzák, mint például a Named Entity Recognition, hogy azonosítsák és csoportosítsák az olyan érzékeny bejegyzéseket, mint például a nevek, elérhetőségek, címek és még sok más egyének. Az ilyen adatpontokat ezután a követelmények alapján azonosíthatatlanná teszik.
Közösségi médiafigyelés
A közösségi média megfigyelő eszközei az NLP technikákat használhatják egy márka, termék vagy szolgáltatás említésének kinyerésére a közösségi média bejegyzéseiből. Az észlelést követően ezek az említések elemezhetők a hangulat, az elköteleződés és más mutatók alapján. Ezek az információk aztán megalapozhatják a marketingstratégiákat, vagy értékelhetik azok hatékonyságát.
Üzleti elemzés
Az üzleti elemzés és az NLP tökéletes párosítás, mivel ez a technológia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy megértsék a bennük található hatalmas mennyiségű strukturálatlan adatot. Az ilyen adatokat azután elemzik és információként jelenítik meg, hogy feltárják a kritikus üzleti betekintést a fejlesztés, piackutatás, visszajelzések elemzése, stratégiai újrakalibrálás vagy korrekciós intézkedések szempontjából.
További lehetséges felhasználási esetek lehetnek a Grammer-javítás, a hangulatelemzés, a levélszemét-észlelés, a szöveggenerálás, a beszédfelismerés, a NER, a beszédrész-címkézés és még sok más….
[Olvassa el még: A legjobb NLP-adatkészletek a gépi tanulási modellek feltöltéséhez]
Industries Leveraging NLP
Egészségügy
Az NLP kifizetődő előnyöket kínál az egészségügyi ágazat számára, mint például:
- az orvosi feljegyzésekből való betekintést és a strukturálatlan adatok elemzését
- A klinikai döntéstámogató rendszerek fejlesztése és személyre szabása
- Optimalizálja a chatbotok válaszait a zökkenőmentes betegellátás érdekében
- Figyelemmel kísérheti, előrejelezheti és enyhítheti a gyógyszermellékhatásokat, valamint alkalmazhat farmakovigilanciai stratégiákat és még sok mást
FINTECH
Az NLP hatása a fintechben teljesen más, és olyan előnyöket kínál, mint:
- Zökkenőmentes dokumentumfeldolgozás és beépítés
- Optimalizálja a kockázatkezelést és a csalásfelderítést
- Magánszemélyek finanszírozási hitelképességének felmérése
- Pénzügyi termékek személyre szabása a futamidő, a prémium és egyebek tekintetében
Média és reklám
Az NLP kreatív fordulatot hoz a média- és reklámszakemberek számára, és segíti őket:
- Tartalom személyre szabása és népnyelvi tartalom szállítása
- A felhasználói personák precíziós elemzése és célzása
- Piackutatás trendekről, témákról és beszélgetések aktuális lehetőségekről
- Hirdetésszöveg-fejlesztés és elhelyezésoptimalizálás és még sok más
Kiskereskedelem
Az NLP előnyöket kínál mind az ügyfelek, mind a vállalkozások számára a kiskereskedelmi területen:
- Pontos ajánlott motorok
- Hangalapú keresés optimalizálása
- Hely alapú szolgáltatási javaslatok
- Célzott reklámozás, például hűségprogramok, első felhasználók kedvezményei és egyebek
Gyártás
Az Ipar 4.0-t hihetetlenül kiegészíti az NLP-modellek beépítése a következők révén:
- Automatizált gépállapot-felügyelet és hibafelismerés
- Valós idejű folyamatelemzés
- A szállítási útvonalak és menetrendek optimalizálása, beleértve a flottakezelést
- Jobb munkavállalói és munkahelyi biztonság a prediktív elemzések és egyebek révén
Az NLP jövőjének elképzelése
Bár már most is sok minden történik ezen a téren, a technológia szerelmesei már most fel vannak töltve a technológia által az elkövetkező években kínált lehetőségekkel. Az NLP jövőjéről szóló beszélgetések körüli zűrzavar közül az egyik kiemelkedő az Explainable NLP.
Megmagyarázható NLP
Ahogy a kulcsfontosságú üzleti döntések és az ügyfélélmény-stratégiák egyre inkább az NLP által vezérelt döntésekből fakadnak, a felelősség megmagyarázni a következtetések és az eredmények mögött meghúzódó indokokat is.
Erről fog szólni az Explainable NLP, amely tovább biztosítja az elszámoltathatóságot és erősíti a bizalmat az AI-megoldások körül, valamint az AI testvériség átlátható ökoszisztémáját fejleszti.
Az Explainable NLP mellett a technológia jövője a következőket is magában foglalja:
- Népies mesterség
- Integráció speciális technológiákkal, mint például a számítógépes látás és a robotika
- Az NLP használata olyan globális problémák megoldására, mint a fenntarthatóság, az oktatás, az éghajlatváltozás és egyebek
Következtetés
Az NLP a továbblépés a termékek és szolgáltatások jobb szállításához. Ilyen előkelőséggel és előnyökkel megérkezik a légmentes edzésmódszerek iránti igény is. Mivel a borotvaéles eredmények elérése és finomítása kulcsfontosságúvá válik a vállalkozások számára, az algoritmusok és modellek fejlesztéséhez szükséges betanítási adatok terén is nehézségek vannak. Az elfogultság szabályozása és mérséklése szintén kiemelt fontosságú.
Itt jön a Shaip, hogy segítsen megoldani a modelljeihez szükséges edzési adatokkal kapcsolatos minden aggályt. Etikus és testre szabott módszerekkel kínálunk képzési adatkészleteket a szükséges formátumokban. Fedezze fel kínálatunkat, hogy többet megtudjon rólunk.
Érdekli az NLP-megoldások kiaknázása vállalkozása számára? Kapcsolat Shaip még ma, és fedezze fel, hogyan tudja szakértelmünk előremozdítani az AI kezdeményezéseit.
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
1. Mi a természetes nyelvfeldolgozás (NLP)?
Az NLP a mesterséges intelligencia egyik ága, amely a számítógépek és az emberi nyelv közötti interakcióra összpontosít. Lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és generálják az emberi nyelvet.
2. Hogyan működik az NLP?
Az NLP algoritmusokat használ a nyelvi adatok elemzésére, a mondatokat szavakra, kifejezésekre és szintaxisra bontja a jelentés kivonásához és a feladatok végrehajtásához.
3. Milyen előnyei vannak az NLP-nek?
Az NLP javítja az emberek és a gépek közötti kommunikációt, chatbotokon keresztül javítja az ügyfélszolgálatot, és nagy mennyiségű szöveges adat feldolgozásával segíti az adatelemzést.
4. Milyen kihívásokkal néz szembe az NLP?
A kihívások közé tartozik a nyelvi kétértelműség, a kontextus megértése és a nem szabványos nyelvek, például a szleng vagy a dialektusok feldolgozása.
5. Milyen példák vannak az NLP alkalmazásokra?
Ilyenek például a virtuális asszisztensek, például a Siri, a hangulatelemző eszközök és a gépi fordítói szolgáltatások, például a Google Fordító.
6. Hogyan használják az NLP-t az egészségügyben?
Az egészségügyben az NLP-t olyan feladatokra használják, mint az orvosi feljegyzések elemzése, a dokumentáció automatizálása és a releváns információk kinyerése a betegadatokból.
