NLP

Mi az NLP? Hogyan működik, előnyei, kihívásai, példák

Mi az Nlp?

Mi az NLP?

A Natural Language Processing (NLP) a mesterséges intelligencia (AI) egyik részterülete. Lehetővé teszi a robotok számára az emberi nyelv elemzését és megértését, lehetővé téve számukra, hogy emberi beavatkozás nélkül hajtsanak végre ismétlődő tevékenységeket. Ilyen például a gépi fordítás, az összegzés, a jegybesorolás és a helyesírás-ellenőrzés.

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a számítógép azon képessége, hogy elemezze és megértse az emberi nyelvet. Az NLP a mesterséges intelligencia emberi nyelvre összpontosító részhalmaza, és szorosan kapcsolódik a számítógépes nyelvészethez, amely inkább a nyelv megértésének statisztikai és formális megközelítéseire összpontosít.

Az NLP-t általában dokumentumok összegzésére, szövegosztályozásra, témafelismerésre és nyomon követésre, gépi fordításra, beszédfelismerésre és még sok másra használják.

Hogyan működik az Nlp?

Hogyan működik az NLP?

Az NLP rendszerek gépi tanulási algoritmusokat használnak a nagy mennyiségű strukturálatlan adat elemzésére és a releváns információk kinyerésére. Az algoritmusokat arra tanítják, hogy felismerjék a mintákat, és ezek alapján következtetéseket vonjanak le. Így működik:

  • A felhasználónak be kell vinnie egy mondatot a Natural Language Processing (NLP) rendszerbe.
  • Az NLP rendszer ezután a mondatot kisebb szórészekre, úgynevezett tokenekre bontja, és a hangot szöveggé alakítja.
  • Ezután a gép feldolgozza a szöveges adatokat, és a feldolgozott adatok alapján hangfájlt hoz létre.
  • A gép feldolgozott szöveges adatokon alapuló hangfájllal válaszol.

Nlp piac mérete &Amp; Növekedés

Az NLP piac mérete és növekedése

A mesterséges intelligencia a következő nagy dolog a technológiai világban. Az emberi viselkedés megértésére és annak megfelelő cselekvésre való képességével az AI már mindennapi életünk szerves részévé vált. Az AI használata fejlődött, a legújabb hullám a természetes nyelvi feldolgozás (NLP).

A globális NLP-piac 15.7-ben 2022 milliárd USD-ra becsülhető, és a CAGR-érték több mint 25%-kal fog növekedni a 2022-2027 közötti előrejelzési időszakban. A piac az előrejelzések szerint 49.4-re eléri a 2027 milliárd USD-t 25.7%-os CAGR mellett.

Az Nlp előnyei

Az 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 az Nlp-vel

Kihívások az NLP-vel

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 példa

NLP példa

Természetes nyelvű fordítás, azaz a Google Fordító

A Google Fordító egy ingyenes webalapú fordítószolgáltatás, amely több mint 100 nyelvet támogat, és automatikusan le tudja fordítani az Ön tartalmát ezekre a nyelvekre. A szolgáltatásnak két módja van: fordítás és fordítási javaslatok.

A szövegszerkesztők, azaz az MS Word & Grammarly NLP-t használnak a nyelvtani hibák ellenőrzésére

Az olyan szövegszerkesztők, mint az MS Word és a Grammarly, NLP-t használnak a szöveg nyelvtani hibák keresésére. Ezt úgy teszik, hogy maguk a szavak helyett a mondat kontextusát nézik.

Call centerekben használt beszédfelismerő / IVR rendszerek

A beszédfelismerés kiváló példája annak, hogyan lehet az NLP-t az ügyfélélmény javítására használni. Nagyon gyakori követelmény a vállalkozások számára, hogy rendelkezzenek IVR-rendszerrel, hogy az ügyfelek anélkül kommunikálhassanak termékeikkel és szolgáltatásaikkal, hogy élő személlyel kellene beszélniük. Ez lehetővé teszi számukra, hogy több hívást tudjanak kezelni, de hozzájárul a költségek csökkentéséhez is.

Személyes digitális asszisztensek, azaz Google Home, Siri, Cortana és Alexa

Az NLP használata az elmúlt években a technológia fejlődésével egyre elterjedtebbé vált. A Personal Digital Assistant alkalmazások, például a Google Home, a Siri, a Cortana és az Alexa NLP-képességekkel frissültek. Ezek az eszközök az NLP-t használják az emberi beszéd megértéséhez és a megfelelő reagáláshoz.

Használjon ügyeket

Használjon ügyeket

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

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.

Szöveg fordítása

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.

Elnevezett entitás-felismerés

Az elnevezett entitás felismerése a Natural Language Processing (NLP) alapvető képessége. Ez egy olyan folyamat, amelynek során a megnevezett entitásokat strukturálatlan szövegből előre meghatározott kategóriákba vonják ki. A megnevezett entitások például személyek, szervezetek és helyek.

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.

Prediktív szöveg

A prediktív szöveg az NLP-t használja annak előrejelzésére, hogy a felhasználók milyen szót fognak legközelebb beírni az üzenetükbe beírt szavak alapján. Ez csökkenti a felhasználók számára az üzenetek befejezéséhez szükséges billentyűleütések számát, és javítja a felhasználói élményt azáltal, hogy megnöveli az üzenetek gépelésének és küldésének sebességét.

Közösségi megosztás