Ce este NLP?
Procesarea limbajului natural (NLP) este un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI). Le permite roboților să analizeze și să înțeleagă limbajul uman, permițându-le să desfășoare activități repetitive fără intervenția umană. Exemplele includ traducerea automată, rezumarea, clasificarea biletelor și verificarea ortografică.
Procesarea limbajului natural (NLP) este capacitatea unui computer de a analiza și înțelege limbajul uman. NLP este un subset al inteligenței artificiale axat pe limbajul uman și este strâns legat de lingvistica computațională, care se concentrează mai mult pe abordări statistice și formale pentru înțelegerea limbajului.
NLP este folosit de obicei pentru rezumarea documentelor, clasificarea textului, detectarea și urmărirea subiectelor, traducerea automată, recunoașterea vorbirii și multe altele.
Cum funcționează NLP?
Sistemele NLP folosesc algoritmi de învățare automată pentru a analiza cantități mari de date nestructurate și pentru a extrage informații relevante. Algoritmii sunt antrenați să recunoască modele și să facă inferențe pe baza acestor modele. Iată cum funcționează:
- Utilizatorul trebuie să introducă o propoziție în sistemul de procesare a limbajului natural (NLP).
- Sistemul NLP descompune apoi propoziția în părți mai mici de cuvinte, numite jetoane și convertește audio în text.
- Apoi, aparatul procesează datele text și creează un fișier audio pe baza datelor procesate.
- Aparatul răspunde cu un fișier audio bazat pe datele text procesate.
Dimensiunea și creșterea pieței NLP
Inteligența artificială va fi următorul lucru important în lumea tehnologiei. Cu capacitatea sa de a înțelege comportamentul uman și de a acționa în consecință, AI a devenit deja o parte integrantă a vieții noastre de zi cu zi. Utilizarea AI a evoluat, cel mai recent val fiind procesarea limbajului natural (NLP).
Dimensiunea pieței globale NLP este evaluată la 15.7 miliarde USD în 2022 și este de așteptat să crească la un CAGR de peste 25% în perioada de prognoză 2022-2027. Se estimează că piața va ajunge la 49.4 miliarde USD până în 2027 la un CAGR de 25.7%.
Beneficiile NLP
Creșterea eficienței și acurateței documentației
Un document generat de NLP rezumă cu acuratețe orice text original pe care oamenii nu îl pot genera automat. De asemenea, poate îndeplini sarcini repetitive, cum ar fi analiza unor cantități mari de date pentru a îmbunătăți eficiența umană.
Capacitatea de a crea automat un rezumat al conținutului textual mare și complex
Limbajul natural de procesare poate fi folosit pentru sarcini simple de extragere a textului, cum ar fi extragerea de fapte din documente, analizarea sentimentelor sau identificarea entităților numite. Procesarea naturală poate fi folosită și pentru sarcini mai complexe, cum ar fi înțelegerea comportamentelor și emoțiilor umane.
Permite asistenților personali precum Alexa să interpreteze cuvintele rostite
NLP este util pentru asistenții personali, cum ar fi Alexa, permițând asistentului virtual să înțeleagă comenzile vorbite. De asemenea, ajută la găsirea rapidă a informațiilor relevante din bazele de date care conțin milioane de documente în câteva secunde.
Permite utilizarea chatbot-urilor pentru asistența clienților
NLP poate fi folosit în chatbot-uri și programe de calculator care folosesc inteligența artificială pentru a comunica cu oamenii prin text sau voce. Chatbot-ul folosește NLP pentru a înțelege ce scrie persoana și pentru a răspunde în mod corespunzător. De asemenea, permit unei organizații să ofere asistență clienților 24/7 pe mai multe canale.
Efectuarea analizei sentimentelor este mai simplă
Analiza sentimentelor este un proces care implică analiza unui set de documente (cum ar fi recenzii sau tweet-uri) privind atitudinea sau starea lor emoțională (de exemplu, bucurie, furie). Analiza sentimentelor poate fi folosită pentru a clasifica și clasifica postările de pe rețelele sociale sau alt text în mai multe categorii: pozitive, negative sau neutre.
Informații analitice avansate care anterior nu erau la îndemână
Proliferarea recentă a senzorilor și a dispozitivelor conectate la internet a dus la o explozie a volumului și a varietății de date generate. Drept urmare, multe organizații folosesc NLP pentru a înțelege datele lor pentru a lua decizii de afaceri mai bune.
Provocări cu NLP
Greșeli de ortografie
Limbile naturale sunt pline de greșeli de ortografie, greșeli de scriere și inconsecvențe în stil. De exemplu, cuvântul „proces” poate fi scris fie „proces” fie „procesare”. Problema se agravează atunci când adăugați accente sau alte caractere care nu sunt în dicționar.
Diferențele de limbă
Un vorbitor de engleză ar putea spune: „Mâine dimineață merg la muncă”, în timp ce un vorbitor de italiană ar spune „Domani Mattina vado al lavoro”. Chiar dacă aceste două propoziții înseamnă același lucru, NLP nu îl va înțelege pe cel din urmă decât dacă îl traduceți mai întâi în engleză.
Prejudecățile înnăscute
Limbajul natural de procesare se bazează pe logica umană și pe seturi de date. În unele situații, sistemele NLP pot realiza prejudecățile programatorilor lor sau seturile de date pe care le folosesc. De asemenea, uneori poate interpreta contextul diferit din cauza prejudecăților înnăscute, ceea ce duce la rezultate inexacte.
Cuvinte cu înțelesuri multiple
NLP se bazează pe presupunerea că limbajul este precis și lipsit de ambiguitate. În realitate, limbajul nu este nici precis, nici lipsit de ambiguitate. Multe cuvinte au înțelesuri multiple și pot fi folosite în moduri diferite. De exemplu, când spunem „latră”, poate fi fie scoarță de câine, fie scoarță de copac.
Incertitudine și false pozitive
Fals pozitive apar atunci când NLP detectează un termen care ar trebui să fie de înțeles, dar la care nu i se poate răspunde corect. Scopul este de a crea un sistem NLP care să-și identifice limitările și să clarifice confuzia folosind întrebări sau indicii.
Date de instruire
Una dintre cele mai mari provocări cu limbajul natural de procesare este datele de antrenament inexacte. Cu cât ai mai multe date de antrenament, cu atât rezultatele tale vor fi mai bune. Dacă oferiți sistemului date incorecte sau părtinitoare, acesta fie va învăța lucrurile greșite, fie va învăța ineficient.
Exemplu NLP
Traducerea în limbaj natural, adică Google Translate
Google Translate este un serviciu de traducere web gratuit care acceptă peste 100 de limbi și poate traduce automat conținutul în aceste limbi. Serviciul are două moduri: traducere și sugestii de traducere.
Procesoarele de text, adică MS Word și Grammarly folosesc NLP pentru a verifica erorile gramaticale
Procesoarele de text precum MS Word și Grammarly folosesc NLP pentru a verifica textul pentru erori gramaticale. Ei fac asta uitându-se la contextul propoziției tale în loc de doar cuvintele în sine.
Sisteme de recunoaștere a vorbirii / IVR utilizate în centrele de apeluri
Recunoașterea vorbirii este un exemplu excelent al modului în care NLP poate fi utilizat pentru a îmbunătăți experiența clienților. Este o cerință foarte comună pentru companii să aibă sisteme IVR, astfel încât clienții să poată interacționa cu produsele și serviciile lor fără a fi nevoie să vorbească cu o persoană în viață. Acest lucru le permite să gestioneze mai multe apeluri, dar ajută și la reducerea costurilor.
Asistenți digitali personali, adică Google Home, Siri, Cortana și Alexa
Utilizarea NLP a devenit mai răspândită în ultimii ani, pe măsură ce tehnologia a avansat. Aplicațiile Personal Digital Assistant precum Google Home, Siri, Cortana și Alexa au fost toate actualizate cu capabilități NLP. Aceste dispozitive folosesc NLP pentru a înțelege vorbirea umană și pentru a răspunde în mod corespunzător.
Utilizați cazuri
Procesarea inteligentă a documentelor
Acest caz de utilizare implică extragerea de informații din date nestructurate, cum ar fi text și imagini. NLP poate fi folosit pentru a identifica cele mai relevante părți ale acelor documente și pentru a le prezenta într-o manieră organizată.
Analiza sentimentelor
Analiza sentimentelor este un alt mod în care companiile ar putea folosi NLP în operațiunile lor. Software-ul ar analiza postările pe rețelele sociale despre o afacere sau un produs pentru a determina dacă oamenii gândesc pozitiv sau negativ despre asta.
Detectarea fraudei
NLP poate fi, de asemenea, utilizat pentru detectarea fraudelor prin analiza datelor nestructurate cum ar fi e-mailurile, apelurile telefonice etc. și bazele de date de asigurări pentru a identifica modele sau activități frauduloase pe baza cuvintelor cheie.
Detectarea limbajului
NLP este folosit pentru detectarea limbii documentelor text sau tweet-urilor. Acest lucru ar putea fi util pentru companiile de moderare a conținutului și de traducere a conținutului.
AI conversațional / Chatbot
O IA conversațională (numită adesea chatbot) este o aplicație care înțelege introducerea în limbaj natural, fie vorbit, fie scris, și efectuează o acțiune specificată. O interfață conversațională poate fi utilizată pentru servicii pentru clienți, vânzări sau divertisment.
Rezumat text
Un sistem NLP poate fi antrenat pentru a rezuma textul mai ușor decât textul original. Acest lucru este util pentru articole și alte texte lungi în care utilizatorii nu doresc să petreacă timp citind întregul articol sau document.
Traducere text
NLP este folosit pentru traducerea automată a textului dintr-o limbă în alta folosind metode de deep learning, cum ar fi rețele neuronale recurente sau rețele neuronale convoluționale.
Întrebare-Răspuns
Răspunsul la întrebări (QA) este o sarcină în procesarea limbajului natural (NLP) care primește o întrebare ca intrare și returnează răspunsul acesteia. Cea mai simplă formă de răspuns la întrebări este să găsești o intrare care se potrivește în baza de cunoștințe și să returnezi conținutul acesteia, cunoscut sub numele de „preluare document” sau „recuperare informații”.
Recunoașterea entității denumită
Recunoașterea entităților numite este o capacitate de bază în procesarea limbajului natural (NLP). Este un proces de extragere a entităților numite din text nestructurat în categorii predefinite. Exemple de entități denumite includ persoane, organizații și locații.
Monitorizarea social media
Instrumentele de monitorizare a rețelelor sociale pot folosi tehnici NLP pentru a extrage mențiuni despre o marcă, un produs sau un serviciu din postările pe rețelele sociale. Odată detectate, aceste mențiuni pot fi analizate pentru sentiment, implicare și alte valori. Aceste informații pot informa apoi strategiile de marketing sau pot evalua eficacitatea acestora.
Text predictiv
Textul predictiv folosește NLP pentru a prezice ce cuvinte vor introduce utilizatorii în continuare, pe baza a ceea ce au introdus în mesajul lor. Acest lucru reduce numărul de apăsări de taste necesare utilizatorilor pentru a-și completa mesajele și îmbunătățește experiența utilizatorului prin creșterea vitezei cu care pot introduce și trimite mesaje.
