Какво е обработка на естествен език (NLP)?
Обработката на естествен език (NLP) е подгрупа на изкуствения интелект (AI) – по-специално машинното обучение (ML), което позволява на компютрите и машините да разбират, интерпретират, манипулират и комуникират човешки език.
Една от основните причини, поради които системите и компютрите са успели точно да имитират човешката комуникация, е поради изобилието от данни под формата на аудио, текстове, разговорни данни в канали на социални медии, видеоклипове, имейли и др. Разработването на прецизен синтаксис позволи на моделите да разберат точно нюансите в човешката комуникация, включително сарказъм, омоними, хумор и др.
Някои от най-основните приложения на НЛП включват:
- Езиков превод в реално време
- Филтри за спам в имейл услугите
- Гласови асистенти и чатботове
- Резюмиране на текст
- Функции за автоматично коригиране
- Анализ на настроението и др
Как работи обработката на естествен език (NLP)?
Системите за обработка на естествен език (NLP) използват алгоритми за машинно обучение, за да анализират големи количества неструктурирани данни и да извличат подходяща информация. Алгоритмите са обучени да разпознават модели и да правят изводи въз основа на тези модели. Ето как работи:
- Потребителят трябва да въведе изречение в системата за обработка на естествен език (NLP).
- След това НЛП системата разбива изречението на по-малки части от думи, наречени токени, и преобразува звука в текст.
- След това машината обработва текстовите данни и създава аудио файл въз основа на обработените данни.
- Машината отговаря с аудио файл въз основа на обработени текстови данни.
Подходи към обработката на естествен език.
Някои от подходите към НЛП са:
Контролирано НЛП: Обучава модели върху етикетирани данни, за да прави точни прогнози, като класифициране на имейли.
НЛП без надзор: Работи с немаркирани данни за намиране на модели, полезни за задачи като моделиране на теми.
Разбиране на естествен език (NLU): Помага на машините да интерпретират и разбират значението на човешкия език.
Генериране на естествен език (NLG): Създава човешки текст, като например писане на резюмета или отговори на чатбот. Обърнете се към повече
Размер и растеж на пазара на НЛП
Пазарът за обработка на естествен език (NLP) показва феноменални обещания и се очаква да бъде оценен на около $156.80 милиарда до 2030 г. Този ръст е с годишен CAGR от 27.55%.
Освен това над 85% от големите организации работят върху приемането на НЛП до 2025 г. Зашеметяващото нарастване на НЛП се подхранва от различни причини като:
- Повишено включване на AI в продукти и услуги
- Състезанието за предоставяне на най-доброто клиентско изживяване
- Експлозия на цифрови данни
- Наличието на евтини облачни решения
- Възприемането на технологиите в различни индустрии, включително здравеопазване, производство, автомобилостроене и други
Такова масово приемане и внедряване на НЛП също има цена, където доклад на McKinsey разкри, че автоматизацията от НЛП би направила 8% от работните места остарели. Докладът обаче също така твърди, че това ще бъде отговорно за създаването на 9% от новите работни позиции.
Що се отнася до точността на резултатите, авангардни НЛП модели са отчели 97% точност на бенчмарка GLUE.
Ползи от обработката на естествен език (NLP)
Повишена ефективност и точност на документирането
Документ, генериран от НЛП, точно обобщава всеки оригинален текст, който хората не могат да генерират автоматично. Освен това може да изпълнява повтарящи се задачи като анализиране на големи части от данни, за да подобри човешката ефективност.
Възможност за автоматично създаване на резюме на голямо и сложно текстово съдържание
Естественият език за обработка може да се използва за прости задачи за копаене на текст, като извличане на факти от документи, анализиране на настроения или идентифициране на именувани обекти. Естествената обработка може да се използва и за по-сложни задачи, като разбиране на човешкото поведение и емоции.
Позволява на лични асистенти като Alexa да интерпретират изговорени думи
НЛП е полезно за лични асистенти като Alexa, като позволява на виртуалния асистент да разбира изговорени команди. Също така помага за бързо намиране на подходяща информация от бази данни, съдържащи милиони документи, за секунди.
Позволява използването на чатботове за помощ на клиенти
НЛП може да се използва в чатботове и компютърни програми, които използват изкуствен интелект за комуникация с хора чрез текст или глас. Чатботът използва NLP, за да разбере какво пише лицето и да отговори по подходящ начин. Те също така позволяват на организацията да предоставя 24/7 поддръжка на клиенти по множество канали.
Извършването на анализ на настроението е по-лесно
Анализът на настроението е процес, който включва анализиране на набор от документи (като рецензии или туитове) относно тяхното отношение или емоционално състояние (напр. радост, гняв). Анализът на настроението може да се използва за категоризиране и класифициране на публикации в социални медии или друг текст в няколко категории: положителни, отрицателни или неутрални.
Разширени аналитични прозрения, които преди бяха недостъпни
Скорошното разпространение на сензори и свързани с интернет устройства доведе до експлозия в обема и разнообразието от генерирани данни. В резултат на това много организации използват НЛП, за да осмислят своите данни, за да управляват по-добри бизнес решения.
Предизвикателства при обработката на естествен език (NLP)
Правописни грешки
Естествените езици са пълни с правописни грешки, правописни грешки и несъответствия в стила. Например думата „процес“ може да се изпише като „процес“ или „обработка“. Проблемът се усложнява, когато добавите ударения или други знаци, които не са в речника ви.
Езикови разлики
Англоговорящият може да каже: „Отивам на работа утре сутрин“, докато говорещият италиански би казал: „Domani Mattina vado al lavoro“. Въпреки че тези две изречения означават едно и също нещо, НЛП няма да разбере последното, освен ако първо не го преведете на английски.
Вродени пристрастия
Естествените езици за обработка се основават на човешка логика и набори от данни. В някои ситуации НЛП системите могат да изпълнят пристрастията на своите програмисти или наборите от данни, които използват. Освен това понякога може да интерпретира контекста по различен начин поради вродени пристрастия, което води до неточни резултати.
Думи с множество значения
НЛП се основава на предположението, че езикът е точен и недвусмислен. В действителност езикът не е нито точен, нито недвусмислен. Много думи имат множество значения и могат да се използват по различни начини. Например, когато кажем „лай“, това може да бъде или кучешка кора, или кора на дърво.
Несигурност и фалшиви положителни резултати
Фалшивите положителни резултати възникват, когато НЛП открие термин, който би трябвало да е разбираем, но не може да се отговори правилно. Целта е да се създаде НЛП система, която може да идентифицира своите ограничения и да изясни объркването чрез използване на въпроси или съвети.
Данни за обучение
Едно от най-големите предизвикателства с естествения език за обработка са неточни данни за обучение. Колкото повече тренировъчни данни имате, толкова по-добри ще бъдат вашите резултати. Ако дадете на системата неправилни или пристрастни данни, тя или ще научи грешните неща, или ще се научи неефективно.
НЛП задачи
„Това върви страхотно.“
Просто изречение с четири думи като това може да има диапазон от значения въз основа на контекст, сарказъм, метафори, хумор или всяка основна емоция, използвана за предаване на това.
Въпреки че разбирането на това изречение по начина, по който е трябвало да бъде, идва естествено за нас, хората, машините не могат да правят разлика между различните емоции и чувства. Точно тук идват няколко задачи на НЛП, за да опростят усложненията в човешките комуникации и да направят данните по-смилаеми, обработваеми и разбираеми за машините.
Някои основни задачи включват:
За разпознаване на реч
Това включва преобразуване на гласови или аудио данни в текстове. Този процес е от решаващо значение за всяко приложение на НЛП, което включва опции за гласови команди. Разпознаването на реч обръща внимание на разнообразието в произношението, диалектите, бързането, неразбирането, силата на звука, тона и други фактори, за да дешифрира предвиденото съобщение.
Маркиране на реч
Подобно на начина, по който ни учеха на основи на граматиката в училище, това учи машините да идентифицират части от речта в изречения като съществителни, глаголи, прилагателни и други. Това също учи системите да разбират кога една дума се използва като глагол и същата дума се използва като съществително.
Разграничаване на смисъла на думата
Това е ключов процес, който е отговорен за разбирането на истинското значение на изречението. Вземайки назаем предишния ни пример, използването на семантичен анализ в тази задача позволява на машината да разбере дали дадено лице е изрекло „Това върви страхотно“ като саркастичен коментар, когато преживява криза.
Разпознаване на име на обект
Когато има множество екземпляри на съществителни като имена, местоположение, държава и други, се внедрява процес, наречен Разпознаване на именуван обект. Това идентифицира и класифицира обекти в съобщение или команда и добавя стойност към машинното разбиране.
Съвместна препратка Резолюция
Човешките същества често са много креативни, докато общуват и затова има няколко метафори, сравнения, фразови глаголи и идиоми. Всички неясноти, произтичащи от тях, се изясняват от задачата Co-reference Resolution, която позволява на машините да научат, че буквално не вали котки и кучета, а се отнася до интензивността на валежите.
Поколение на естествен език
Тази задача включва генериране на човешки текст от данни. Това може да бъде текст, персонализиран за жаргон, език, регион и др.
Защо обработката на естествен език (NLP) е важна?
Компютрите са много основни. Те не разбират човешки езици. За да позволим на машините да мислят и да общуват, както биха направили хората, НЛП е ключът.
Чрез тази технология можем да позволим на системите да анализират критично данни и да разбират разликите в езиците, жаргоните, диалектите, граматическите разлики, нюансите и др.
Въпреки че това е рудиментарно, усъвършенстването на модели с изобилие от данни за обучение ще оптимизира резултатите, като допълнително ще позволи на бизнеса да ги внедри за различни цели, включително:
- Разкриване на критични прозрения от вътрешни данни
- Внедряване на автоматизация за опростяване на работни потоци, комуникации и процеси
- Персонализиране и хиперперсонализация на преживяванията
- Внедряване на функции за достъпност за включване на хора с различни способности в компютърните екосистеми
- Подхранване на иновации в нишови области като клинична онкология, управление на автопаркове във веригата за доставки, вземане на решения, базирани на данни, в автономни автомобили и др.
Използвайте Случаи
Интелигентна обработка на документи
Този случай на използване включва извличане на информация от неструктурирани данни, като текст и изображения. НЛП може да се използва за идентифициране на най-подходящите части от тези документи и представянето им по организиран начин.
Анализ на чувството
Анализът на настроението е друг начин, по който компаниите могат да използват НЛП в своите операции. Софтуерът ще анализира публикации в социалните медии за бизнес или продукт, за да определи дали хората мислят положително или отрицателно за него.
Разкриване на измами
NLP може да се използва и за откриване на измами чрез анализиране на неструктурирани данни като имейли, телефонни обаждания и т.н., както и застрахователни бази данни за идентифициране на модели или измамни дейности въз основа на ключови думи.
Откриване на език
NLP се използва за откриване на езика на текстови документи или туитове. Това може да бъде полезно за компании за модериране и превод на съдържание.
Разговорен AI / Chatbot за помощ на клиенти
ИИ за разговори (често наричан чатбот) е приложение, което разбира въвеждането на естествен език, устно или писмено, и извършва определено действие. Интерфейсът за разговор може да се използва за обслужване на клиенти, продажби или развлекателни цели.
Резюмиране на текст
НЛП система може да бъде обучена да обобщава текста по-четливо от оригиналния текст. Това е полезно за статии и други дълги текстове, където потребителите може да не искат да прекарват време в четене на цялата статия или документ.
Превод на текст / Машинен превод
НЛП се използва за автоматично превеждане на текст от един език на друг с помощта на методи за задълбочено обучение като повтарящи се невронни мрежи или конволюционни невронни мрежи.
Въпрос-Отговор
Отговарянето на въпроси (QA) е задача в обработката на естествен език (NLP), която получава въпрос като вход и връща неговия отговор. Най-простата форма на отговор на въпрос е да се намери съвпадащ запис в базата знания и да се върне съдържанието му, известно като „извличане на документи“ или „извличане на информация“.
Редакция на данни / Редакция на информация, позволяваща идентифициране на самоличността (PII).
Един от по-специализираните случаи на използване на НЛП е редактирането на чувствителни данни. Индустрии като NBFC, BFSI и здравеопазването съхраняват изобилие от чувствителни данни от застрахователни формуляри, клинични изпитвания, лични здравни досиета и др.
НЛП се внедрява в такива домейни чрез техники като разпознаване на именувани субекти за идентифициране и групиране на такива чувствителни части от записи като име, данни за контакт, адреси и други лица. След това такива точки от данни се правят деидентифицирани въз основа на изискванията.
Мониторинг на социалните медии
Инструментите за мониторинг на социални медии могат да използват техники на НЛП, за да извлекат споменавания на марка, продукт или услуга от публикации в социалните медии. Веднъж открити, тези споменавания могат да бъдат анализирани за настроения, ангажираност и други показатели. След това тази информация може да информира маркетинговите стратегии или да оцени тяхната ефективност.
Business Analytics
Бизнес анализите и НЛП са съвпадение, направено на небето, тъй като тази технология позволява на организациите да осмислят огромните обеми неструктурирани данни, които се намират в тях. След това такива данни се анализират и визуализират като информация, за да се разкрият критични бизнес прозрения за обхват на подобрение, проучване на пазара, анализ на обратна връзка, стратегическо повторно калибриране или коригиращи мерки.
Други възможни случаи на употреба могат да бъдат Grammer Correction, Sentiment Analysis, Spam Detection, Text Generation, Speech Recognition, NER, Part-of-speech tagging и още….
Индустрии, използващи НЛП
Здравеопазване
НЛП предлага възнаграждаващи ползи за здравната индустрия като:
- извличане на информация от медицински досиета и анализ на неструктурирани данни
- Подобрете и персонализирайте системите за подпомагане на клинични решения
- Оптимизирайте отговорите от чатботове за безпроблемно изживяване при грижата за пациентите
- Наблюдавайте, прогнозирайте и смекчавайте нежеланите лекарствени реакции и прилагайте стратегии за фармакологична бдителност и др
Fintech
Последиците от НЛП във финтех са напълно различни, предлагайки предимства като:
- Безпроблемна обработка на документи и внедряване
- Оптимизирайте управлението на риска и откриването на измами
- Оценка на кредитоспособността на физически лица за финансиране
- Персонализиране на финансови продукти по отношение на владения и премии и др
Медии и реклама
НЛП внася творчески обрат в медиите и рекламните професионалисти, като им помага в:
- Персонализиране на съдържанието и доставка на съдържание на местен език
- Прецизен анализ и таргетиране на потребителските персони
- Пазарно проучване на тенденции, теми и разговори за актуални възможности
- Разработване на рекламни копия и оптимизиране на разположението и др
На дребно
НЛП предлага ползи както за клиентите, така и за бизнеса в търговските площи чрез:
- Прецизни препоръчителни двигатели
- Оптимизиране на гласово търсене
- Предложения за услуги, базирани на местоположение
- Целенасочена реклама като програми за лоялност, отстъпки за първи потребители и други
производство
Индустрия 4.0 е невероятно допълнена от включването на НЛП модели чрез:
- Автоматизирано наблюдение на изправността на машината и откриване на дефекти
- Анализ на процеса в реално време
- Оптимизиране на маршрути и графици за доставка, включително управление на автопарка
- По-добра безопасност на работниците и на работното място чрез прогнозни анализи и др
Визия за бъдещето на НЛП
Макар че много неща вече се случват в това пространство, технологичните ентусиасти вече са заредени за възможностите с тази технология през идните години. От целия безпорядък около разговорите за бъдещето на НЛП, един, който стои на видно място, е Обяснимото НЛП.
Обяснимо НЛП
Тъй като ключовите бизнес решения и стратегиите за потребителско изживяване все повече започват да произтичат от решения, задвижвани от НЛП, възниква отговорността да се обяснят мотивите зад заключенията и резултатите.
Това е целта на Explainable NLP, като допълнително гарантира отчетност и насърчава доверието около AI решенията и развива прозрачна екосистема от AI братство.
Освен Обяснимото НЛП, бъдещето на технологията ще включва също:
- Народно майсторство
- Интеграция със специализирани технологии като компютърно зрение и роботика
- Използване на НЛП за справяне с глобални проблеми, включително устойчивост, образование, изменение на климата и др
Заключение
НЛП е пътят напред към по-добро предоставяне на продукти и услуги. С такава известност и предимства идва и търсенето на методологии за херметично обучение. Тъй като предоставянето на резултати като бръснач и прецизиране на същите стават от решаващо значение за бизнеса, има и криза по отношение на данните за обучение, необходими за подобряване на алгоритмите и моделите. Регулирането и смекчаването на пристрастията също е с висок приоритет.
Това е мястото, където Shaip идва, за да ви помогне да се справите с всички проблеми, свързани с изискването на данни за обучение за вашите модели. С етични и индивидуални методологии ние ви предлагаме набори от данни за обучение във формати, от които се нуждаете. Разгледайте нашите предложения, за да научите повече за нас.
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
1. Какво е обработка на естествен език (NLP)?
NLP is a branch of AI that focuses on the interaction between computers and human language. It enables machines to understand, interpret, and generate human language.
2. How does NLP work?
NLP uses algorithms to analyze language data, breaking down sentences into words, phrases, and syntax to extract meaning and perform tasks.
3. What are the benefits of NLP?
NLP improves communication between humans and machines, enhances customer service through chatbots, and aids in data analysis by processing large amounts of text data.
4. What challenges does NLP face?
Challenges include language ambiguity, context understanding, and processing non-standard language, such as slang or dialects.
5. What are some examples of NLP applications?
Examples include virtual assistants like Siri, sentiment analysis tools, and machine translation services like Google Translate.
6. How is NLP used in healthcare?
In healthcare, NLP is used for tasks like medical record analysis, automating documentation, and extracting relevant information from patient data.
