logo

TechCodeview

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – przegląd

Znaczenie NLP to przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które jest fascynującą i szybko rozwijającą się dziedziną, która przecina informatykę, sztuczną inteligencję i lingwistykę. NLP koncentruje się na interakcji między komputerami a językiem ludzkim, umożliwiając maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka w sposób, który jest zarówno znaczący, jak i użyteczny. Wraz ze wzrostem ilości danych tekstowych generowanych każdego dnia, od postów w mediach społecznościowych po artykuły naukowe, NLP stało się niezbędnym narzędziem do wydobywania cennych spostrzeżeń i automatyzacji różnych zadań.

Przetwarzanie języka naturalnego

W tym artykule zbadamy podstawowe pojęcia i techniki przetwarzania języka naturalnego, rzucając światło na sposób, w jaki przekształca on surowy tekst w przydatne informacje. Od tokenizacji i analizowania po analizę nastrojów i tłumaczenie maszynowe, NLP obejmuje szeroką gamę zastosowań, które zmieniają branże i usprawniają interakcje człowiek-komputer. Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym profesjonalistą, czy nowicjuszem w tej dziedzinie, ten przegląd zapewni Ci wszechstronne zrozumienie NLP i jego znaczenia w dzisiejszej erze cyfrowej.



Spis treści

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina informatyki i poddziedzina sztucznej inteligencji, której celem jest umożliwienie komputerom zrozumienia ludzkiego języka. NLP wykorzystuje lingwistykę obliczeniową, która zajmuje się badaniem działania języka, oraz różne modele oparte na statystykach, uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu się. Technologie te pozwalają komputerom analizować i przetwarzać dane tekstowe lub głosowe oraz uchwycić ich pełne znaczenie, w tym intencje i emocje mówiącego lub piszącego.

NLP obsługuje wiele aplikacji korzystających z języka, takich jak tłumaczenie tekstu, rozpoznawanie głosu, podsumowywanie tekstu i chatboty. Być może sam korzystałeś z niektórych z tych aplikacji, takich jak sterowane głosem systemy GPS, asystenci cyfrowi, oprogramowanie przetwarzające mowę na tekst i boty obsługi klienta. NLP pomaga także firmom poprawić ich efektywność, produktywność i wydajność, upraszczając złożone zadania wymagające użycia języka.

Techniki NLP

NLP obejmuje szeroką gamę technik, których celem jest umożliwienie komputerom przetwarzania i rozumienia ludzkiego języka. Zadania te można podzielić na kilka szerokich obszarów, z których każdy dotyczy różnych aspektów przetwarzania języka. Oto niektóre z kluczowych technik NLP:

1. Przetwarzanie tekstu i przetwarzanie wstępne w NLP

  • Tokenizacja : dzielenie tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub zdania.
  • Stemming i lematyzacja : Redukcja słów do ich form podstawowych lub rdzeniowych.
  • Usuwanie słowa stopowanego : Usuwanie popularnych słów (takich jak i, jest), które mogą nie mieć znaczącego znaczenia.
  • Normalizacja tekstu : Standaryzacja tekstu, w tym normalizacja wielkości liter, usuwanie interpunkcji i poprawianie błędów ortograficznych.

2. Składnia i parsowanie w NLP

  • Tagowanie części mowy (POS). : Przypisywanie części mowy do każdego słowa w zdaniu (np. rzeczownik, czasownik, przymiotnik).
  • Analiza zależności : Analiza struktury gramatycznej zdania w celu identyfikacji relacji między słowami.
  • Analiza okręgu wyborczego : Podział zdania na części składowe lub frazy (np. frazy rzeczownikowe, frazy czasownikowe).

3. Analiza semantyczna

  • Rozpoznawanie nazwanych podmiotów (NER) : Identyfikacja i klasyfikacja podmiotów w tekście, takich jak nazwiska osób, organizacje, lokalizacje, daty itp.
  • Ujednoznacznienie sensu słowa (WSD) : Ustalanie, jakie znaczenie słowa jest użyte w danym kontekście.
  • Uchwała dotycząca odniesienia : Rozpoznawanie, kiedy różne słowa odnoszą się do tej samej istoty w tekście (np. odnosi się do Jana).

4. Ekstrakcja informacji

  • Ekstrakcja jednostek : Identyfikacja konkretnych bytów i ich relacji w tekście.
  • Ekstrakcja relacji : Identyfikacja i kategoryzowanie relacji pomiędzy bytami w tekście.

5. Klasyfikacja tekstu w NLP

  • Analiza sentymentów : Określanie sentymentu lub tonu emocjonalnego wyrażonego w tekście (np. pozytywny, negatywny, neutralny).
  • Modelowanie tematyczne : Identyfikowanie tematów lub motywów w dużym zbiorze dokumentów.
  • Wykrywanie spamu : Klasyfikacja tekstu jako spamu lub nie spamu.

6. Generowanie języka

  • Tłumaczenie maszynowe : Tłumaczenie tekstu z jednego języka na inny.
  • Podsumowanie tekstu : Tworzenie zwięzłego streszczenia większego tekstu.
  • Generacja tekstu : Automatyczne generowanie spójnego i odpowiedniego kontekstowo tekstu.

7. Przetwarzanie mowy

  • Rozpoznawanie mowy : Konwersja języka mówionego na tekst.
  • Synteza tekstu na mowę (TTS). : Konwersja tekstu pisanego na język mówiony.

8. Odpowiadanie na pytania

  • Kontrola jakości oparta na pobieraniu : Znajdowanie i zwracanie najbardziej odpowiedniego fragmentu tekstu w odpowiedzi na zapytanie.
  • Generatywna kontrola jakości : Generowanie odpowiedzi na podstawie informacji dostępnych w korpusie tekstowym.

9. Systemy dialogu

  • Chatboty i wirtualni asystenci : Umożliwianie systemom prowadzenia rozmów z użytkownikami, dostarczania odpowiedzi i wykonywania zadań w oparciu o uwagi użytkowników.

10. Analiza sentymentów i emocji w NLP

  • Detekcja emocji : Identyfikacja i kategoryzowanie emocji wyrażonych w tekście.
  • Wydobywanie Opinii : analizowanie opinii lub recenzji w celu zrozumienia nastrojów społecznych wobec produktów, usług lub tematów.

Działanie przetwarzania języka naturalnego (NLP)

Działanie przetwarzania języka naturalnego

Praca w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) zazwyczaj wiąże się z wykorzystaniem technik obliczeniowych do analizy i zrozumienia ludzkiego języka. Może to obejmować zadania takie jak rozumienie języka, generowanie języka i interakcja językowa.

Przechowywanie danych : Przechowywanie zebranych danych tekstowych w ustrukturyzowanym formacie, takim jak baza danych lub zbiór dokumentów.

2. Wstępne przetwarzanie tekstu

Przetwarzanie wstępne ma kluczowe znaczenie dla oczyszczenia i przygotowania surowych danych tekstowych do analizy. Typowe etapy przetwarzania wstępnego obejmują:

  • Tokenizacja : dzielenie tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub zdania.
  • Małe litery : Konwersja całego tekstu na małe litery w celu zapewnienia jednolitości.
  • Usuwanie słowa stopowanego : Usuwanie popularnych słów, które nie wnoszą znaczącego znaczenia, takich jak i, the, is.
  • Usunięcie interpunkcji : Usuwanie znaków interpunkcyjnych.
  • Stemming i lematyzacja : Redukcja słów do ich form podstawowych lub rdzeniowych. Stemming odcina przyrostki, podczas gdy lematyzacja uwzględnia kontekst i konwertuje słowa do ich znaczącej formy podstawowej.
  • Normalizacja tekstu : Standaryzacja formatu tekstu, w tym poprawianie błędów ortograficznych, rozszerzanie skrótów i obsługa znaków specjalnych.

3. Reprezentacja tekstu

  • Worek słów (BoW) : przedstawianie tekstu jako zbioru słów, ignorując gramatykę i kolejność słów, ale śledząc częstotliwość występowania słów.
  • Termin Częstotliwość-odwrotna częstotliwość dokumentu (TF-IDF) : statystyka odzwierciedlająca wagę słowa w dokumencie w stosunku do zbioru dokumentów.
  • Osadzanie słów : Używanie gęstych reprezentacji wektorowych słów, w których semantycznie podobne słowa są bliżej siebie w przestrzeni wektorowej (np. Word2Vec, GloVe).

4. Ekstrakcja cech

Wyodrębnianie znaczących funkcji z danych tekstowych, które można wykorzystać do różnych zadań NLP.

  • N-gramów : Przechwytywanie sekwencji N słów w celu zachowania kontekstu i kolejności słów.
  • Cechy składniowe : Używanie części znaczników mowy, zależności syntaktycznych i drzew analizy.
  • Funkcje semantyczne : Wykorzystanie osadzania słów i innych reprezentacji w celu uchwycenia znaczenia i kontekstu słów.

5. Wybór modelu i szkolenie

Wybór i szkolenie modelu uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia się w celu wykonywania określonych zadań NLP.

  • Nadzorowana nauka : Używanie oznaczonych danych do uczenia modeli, takich jak maszyny wektorów nośnych (SVM), lasy losowe lub modele głębokiego uczenia się, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN).
  • Uczenie się bez nadzoru : Stosowanie technik takich jak grupowanie lub modelowanie tematyczne (np. utajona alokacja Dirichleta) na nieoznakowanych danych.
  • Wstępnie przeszkolone modele : Wykorzystanie wstępnie wyszkolonych modeli językowych, takich jak BERT, GPT lub modeli opartych na transformatorach, które zostały przeszkolone na dużych korpusach.

6. Wdrażanie modelu i wnioskowanie

Wdrażanie przeszkolonego modelu i używanie go do przewidywania lub wydobywania wniosków z nowych danych tekstowych.

  • Klasyfikacja tekstu : Kategoryzacja tekstu na predefiniowane klasy (np. wykrywanie spamu, analiza nastrojów).
  • Rozpoznawanie nazwanych podmiotów (NER) : Identyfikacja i klasyfikacja bytów w tekście.
  • Tłumaczenie maszynowe : Tłumaczenie tekstu z jednego języka na inny.
  • Odpowiadanie na pytania : Udzielanie odpowiedzi na pytania w oparciu o kontekst dostarczony przez dane tekstowe.

7. Ocena i optymalizacja

Ocena wydajności algorytmu NLP przy użyciu wskaźników, takich jak dokładność, precyzja, zapamiętywanie, wynik F1 i inne.

  • Strojenie hiperparametrów : Dostosowywanie parametrów modelu w celu poprawy wydajności.
  • Analiza błędów : Analizowanie błędów w celu zrozumienia słabych punktów modelu i poprawy jego odporności.

8. Iteracja i doskonalenie

Ciągłe ulepszanie algorytmu poprzez wprowadzanie nowych danych, udoskonalanie technik przetwarzania wstępnego, eksperymentowanie z różnymi modelami i optymalizację funkcji.

Istnieje wiele technologii związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), które służą do analizowania i rozumienia języka ludzkiego. Niektóre z najczęstszych obejmują:

  1. Nauczanie maszynowe: NLP w dużym stopniu opiera się na nauczanie maszynowe techniki, takie jak uczenie się nadzorowane i bez nadzoru, uczenie głębokie i uczenie się przez wzmacnianie, mające na celu uczenie modeli rozumienia i generowania ludzkiego języka.
  2. Zestawy narzędzi języka naturalnego (NLTK) i inne biblioteki: NLTK to popularna biblioteka typu open source w języku Python, która zapewnia narzędzia do zadań NLP, takich jak tokenizacja, stemmming i tagowanie części mowy. Inne popularne biblioteki to spaCy, OpenNLP i CoreNLP.
  3. Parsery: Parsery służą do analizowania struktury składniowej zdań, na przykład analizowania zależności i analizowania okręgów wyborczych.
  4. Systemy zamiany tekstu na mowę (TTS) i zamiany mowy na tekst (STT): Systemy TTS konwertują tekst pisany na słowa mówione, natomiast systemy STT konwertują słowa mówione na tekst pisany.
  5. Systemy rozpoznawania nazwanych jednostek (NER). : Systemy NER identyfikują i wyodrębniają z tekstu nazwane podmioty, takie jak ludzie, miejsca i organizacje.
  6. Analiza sentymentów : Technika rozumienia emocji lub opinii wyrażonych w fragmencie tekstu za pomocą różnych technik, takich jak metody oparte na leksykonie, uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu się
  7. Tłumaczenie maszynowe: NLP służy do tłumaczenia języka z jednego języka na drugi za pomocą komputera.
  8. Chatboty: NLP jest używany w przypadku chatbotów, które komunikują się z innymi chatbotami lub ludźmi za pomocą metod słuchowych lub tekstowych.
  9. Oprogramowanie sztucznej inteligencji: NLP jest wykorzystywane w oprogramowaniu odpowiadającym na pytania do reprezentacji wiedzy, rozumowania analitycznego i wyszukiwania informacji.

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego (NLP):

  • Filtry spamu: Jedną z najbardziej irytujących rzeczy w e-mailach jest spam. Gmail korzysta z przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby rozpoznać, które e-maile są prawidłowe, a które stanowią spam. Te filtry spamu sprawdzają tekst we wszystkich otrzymanych e-mailach i próbują dowiedzieć się, co to znaczy, czy jest to spam, czy nie.
  • Handel algorytmiczny: Handel algorytmiczny służy do przewidywania warunków na giełdzie. Korzystając z NLP, technologia ta analizuje nagłówki wiadomości na temat spółek i akcji i próbuje zrozumieć ich znaczenie, aby określić, czy należy kupić, sprzedać czy trzymać określone akcje.
  • Odpowiedzi na pytania: NLP można zobaczyć w akcji, korzystając z wyszukiwarki Google lub usług Siri. Głównym zastosowaniem NLP jest umożliwienie wyszukiwarkom zrozumienia znaczenia tego, o co pytamy, i wygenerowanie w zamian języka naturalnego, który da nam odpowiedzi.
  • Podsumowanie informacji: W Internecie jest mnóstwo informacji, a duża ich część ma formę długich dokumentów lub artykułów. NLP służy do odszyfrowania znaczenia danych, a następnie zapewnia krótsze podsumowania danych, dzięki czemu ludzie mogą je szybciej zrozumieć.

Przyszły zakres:

  • Boty: Chatboty pomagają klientom szybko dotrzeć do sedna sprawy, odpowiadając na zapytania i odsyłając ich do odpowiednich zasobów i produktów o każdej porze dnia i nocy. Aby chatboty były skuteczne, muszą być szybkie, inteligentne i łatwe w użyciu. Aby to osiągnąć, chatboty wykorzystują NLP do zrozumienia języka, zwykle za pomocą tekstu lub interakcji opartych na rozpoznawaniu głosu
  • Wspieranie niewidocznego interfejsu użytkownika: Prawie każde połączenie, jakie mamy z maszynami, wiąże się z komunikacją międzyludzką, zarówno ustną, jak i pisemną. Amazon Echo to tylko jedna ilustracja trendu zmierzającego do zapewnienia ludziom bliższego kontaktu z technologią w przyszłości. Koncepcja niewidocznego lub zerowego interfejsu użytkownika będzie opierać się na bezpośredniej komunikacji między użytkownikiem a maszyną, czy to za pomocą głosu, tekstu, czy też ich kombinacji. NLP pomaga uczynić tę koncepcję rzeczywistością.
  • Inteligentniejsze wyszukiwanie: Przyszłość NLP obejmuje również ulepszone wyszukiwanie, o czym dyskutowaliśmy w Expert System od dłuższego czasu. Inteligentniejsze wyszukiwanie pozwala chatbotowi zrozumieć żądanie klienta, co może umożliwić wyszukiwanie w sposób, w jaki mówisz (podobnie jak w przypadku wysyłania zapytań do Siri), zamiast skupiać się na słowach kluczowych lub tematach. Firma Google ogłosiła niedawno, że do Dysku Google dodano funkcje NLP, umożliwiające użytkownikom wyszukiwanie dokumentów i treści przy użyciu języka naturalnego.

Przyszłe ulepszenia:

  • Firmy takie jak Google eksperymentują z głębokimi sieciami neuronowymi (DNN), aby przesuwać granice NLP i sprawić, że interakcje człowiek-maszyna będą przypominać interakcje człowiek-człowiek.
  • Podstawowe słowa można dalej podzielić na odpowiednią semantykę i wykorzystać w algorytmach NLP.
  • Algorytmy NLP można stosować w różnych językach, które są obecnie niedostępne, takich jak języki regionalne lub języki używane na obszarach wiejskich itp.
  • Tłumaczenie zdania w jednym języku na to samo zdanie w innym języku w szerszym zakresie.

Wniosek

Podsumowując, dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP) znacząco zmieniła sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z maszynami, umożliwiając bardziej intuicyjną i wydajną komunikację. NLP obejmuje szeroką gamę technik i metodologii rozumienia, interpretowania i generowania ludzkiego języka. Od podstawowych zadań, takich jak tokenizacja i znakowanie części mowy, po zaawansowane aplikacje, takie jak analiza nastrojów i tłumaczenie maszynowe, wpływ NLP jest widoczny w różnych dziedzinach. W miarę ciągłego rozwoju technologii, napędzanego postępami w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, potencjał NLP w zakresie usprawniania interakcji człowiek-komputer i rozwiązywania złożonych problemów związanych z językiem pozostaje ogromny. Zrozumienie podstawowych koncepcji i zastosowań przetwarzania języka naturalnego jest kluczowe dla każdego, kto chce wykorzystać jego możliwości we współczesnym środowisku cyfrowym.

Przetwarzanie języka naturalnego – często zadawane pytania

Czym są modele NLP?

Modele NLP to systemy obliczeniowe, które mogą przetwarzać dane w języku naturalnym, takie jak tekst lub mowa, i wykonywać różne zadania, takie jak tłumaczenie, podsumowywanie, analiza nastrojów itp. Modele NLP opierają się zwykle na uczeniu maszynowym lub technikach głębokiego uczenia się, które uczą się od dużych ilości danych językowych.

Jakie są rodzaje modeli NLP?

Modele NLP można podzielić na dwa główne typy: oparte na regułach i statystyczne. Modele oparte na regułach wykorzystują predefiniowane reguły i słowniki do analizowania i generowania danych w języku naturalnym. Modele statystyczne wykorzystują metody probabilistyczne i podejścia oparte na danych do uczenia się na podstawie danych językowych i sporządzania prognoz.

Jakie wyzwania stoją przed modelami NLP?

Modele NLP stoją przed wieloma wyzwaniami ze względu na złożoność i różnorodność języka naturalnego. Niektóre z tych wyzwań obejmują niejednoznaczność, zmienność, zależność od kontekstu, język przenośny, specyficzność domeny, szum i brak oznakowanych danych.

Jakie są zastosowania modeli NLP?

Modele NLP mają wiele zastosowań w różnych dziedzinach i branżach, takich jak wyszukiwarki, chatboty, asystenci głosowi, analiza mediów społecznościowych, eksploracja tekstu, ekstrakcja informacji, generowanie języka naturalnego, tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy, podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania, analiza nastrojów, i więcej.