Επεξεργασία φυσικής γλώσσας Εισαγωγή: τι είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP);

Τι είναι η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP);

Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι ένα υποπεδίο της γλωσσολογίας, της επιστήμης των υπολογιστών και της τεχνητής νοημοσύνης. Πρόκειται για την επεξεργασία της γλώσσας, των λέξεων και της ομιλίας, από έναν υπολογιστή.

Πρόκειται για την ανάπτυξη αλληλεπιδράσεων μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπινης γλώσσας, και κυρίως για το πώς να να προγραμματίζουν υπολογιστές για την επεξεργασία και την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων φυσικής γλώσσας.

Μην κάνετε το λάθος: Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας δεν είναι μόνο γλωσσολογία! Η γλωσσολογία αποσκοπεί στην κατανόηση ξένων γλωσσών μέσω λογισμικών.

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας βασίζεται σε κανόνες. Αλλά οι κανόνες δεν αρκούν: το πλαίσιο είναι επίσης πολύ σημαντικό. Όταν ένας φίλος σας λέει: « What a wonderful spring! », Φταίει η εποχή ή το νερό; Εδώ είναι ένα άλλο παράδειγμα: « I go to the bank. ». Πρόκειται για περπάτημα κατά μήκος της όχθης του ποταμού ή για μεταφορά χρημάτων στην τράπεζα;

Έτσι, η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας χρειάζεται πολλούς κανόνες και λεξικά.

Τι είναι η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας;

Χάρη στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας, μια μηχανή μπορεί να "καταλάβει" το περιεχόμενο των εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων των αποχρώσεων του πλαισίου των της γλώσσας σε αυτά. Μια μηχανή μπορεί επίσης να εξάγει πληροφορίες και ιδέες που περιέχονται στα έγγραφα καθώς και να κατηγοριοποιεί και να οργανώνει τα ίδια τα έγγραφα.

Οι προκλήσεις στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας συχνά περιλαμβάνουν την αναγνώριση ομιλίας, τη φυσική γλώσσα κατανόηση (NLU) και παραγωγή φυσικής γλώσσας (NLG).

Γιατί είναι ενδιαφέρουσα η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας;

Ο κόσμος είναι γεμάτος από μη δομημένα δεδομένα (δηλαδή δεδομένα που δεν είναι μορφοποιημένα για μηχανές). 70-90% των ψηφιακών δεδομένων. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι ένας εξαιρετικός τρόπος για την επεξεργασία αυτών των τεράστιων όγκων δεδομένων.

Για τις εταιρείες, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι ένας τρόπος να γνωρίσουν τους πελάτες τους με αυτοματοποιημένο τρόπο και να δημιουργήσουν νέες ευκαιρίες. (καλύτερη γνώση, καλύτερη στόχευση,...).

Περιπτώσεις χρήσης επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Ακολουθούν ορισμένες τυπικές περιπτώσεις χρήσης της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας:

• • Ανάλυση συναισθήματος: ως Διευθύνων Σύμβουλος θέλετε να μετράτε αυτόματα την ευτυχία των πελατών σας με αναλύοντας τα μηνύματά τους
• • Ταξινόμηση κειμένου: να γνωρίζετε αυτόματα για τι πράγμα μιλάει ένα κείμενο
• • Αναγνώριση ομιλίας: μετατροπή ήχου σε κείμενο για περαιτέρω επεξεργασία
• • Chatbots: παροχή υποστήριξης πελατών 24/7/365
• • Αυτόματη μετάφραση: προσέγγιση νέων αγορών σε άλλες γλώσσες με ελάχιστες επενδύσεις
• • Αυτόματη συμπλήρωση κειμένου: παρόμοιο με αυτό που κάνει το Gmail για να σας βοηθήσει να αυξήσετε την αποδοτικότητα των υπαλλήλων σας μέσω μιας κεντρικής βάσης γνώσεων ή να βελτιώσετε τον τρόπο με τον οποίο οι πελάτες σας αλληλεπιδρούν με το προϊόν ή τον ιστότοπό σας.
• • Έλεγχος ορθογραφίας: να διασφαλίζει ότι τα έγγραφα δεν περιέχουν σφάλματα. Ιδιαίτερα σημαντικό σε κλάδους με υψηλές απαιτήσεις συμμόρφωσης, όπως ο τραπεζικός, ο ασφαλιστικός και ο χρηματοπιστωτικός τομέας.
• • Αναζήτηση με λέξεις-κλειδιά: ταχύτερος εντοπισμός των σχετικών πληροφοριών σε όλες τις εγκαταστάσεις δεδομένων, με αποτέλεσμα την αύξηση της αποδοτικότητας
• • Αντιστοίχιση διαφημίσεων
• • Εξαγωγή οντοτήτων: άντληση πληροφοριών από μεγάλους όγκους μη δομημένων δεδομένων
• • Ανίχνευση spam:
• • Δημιουργία κειμένου: αυτόματη δημιουργία νέου κειμένου, π.χ. συμβάσεων με πελάτες, ερευνητικών εγγράφων, εκπαιδευτικού υλικού κ.ο.κ.
• • Αυτόματη σύνοψη: προσθήκη περιλήψεων σε υπάρχοντα έγγραφα
• • Απαντώντας σε ερωτήσεις: απάντηση σε συγκεκριμένα ερωτήματα με βάση διαφορετικές πηγές πληροφοριών
• • Υπότιτλοι εικόνας: σχολιασμός εικόνων
• • Υπότιτλοι βίντεο: τα βίντεο μπορεί να πάρουν πολύ χρόνο για να τα παρακολουθήσετε. Κάποιες φορές είναι ταχύτερο να εξάγουμε πληροφορίες από αυτά με τη μορφή κειμένου και στη συνέχεια να τις επεξεργαστούμε περαιτέρω χρησιμοποιώντας άλλες τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως η περίληψη.

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας δεν είναι κάτι καινούργιο!

Κατά τη διάρκεια του Β' Παγκοσμίου Πολέμου, ο Alan Turing δημιούργησε μια μηχανή για να κατανοεί τα κωδικοποιημένα μηνύματα που έστελναν οι ναζί, την αποκαλούμενη μηχανή του Turing.

Αργότερα, το πείραμα Georgetown-IBM αποτέλεσε μια σημαντική επίδειξη της μηχανικής μετάφρασης, η οποία πραγματοποιήθηκε στις 7 Ιανουαρίου 1954. Το πείραμα, που αναπτύχθηκε από κοινού από το Πανεπιστήμιο Georgetown και την IBM, περιελάμβανε την πλήρως αυτόματη μετάφραση περισσότερων από εξήντα ρωσικών προτάσεων στα αγγλικά. Είχε μόνο έξι κανόνες γραμματικής και 250 λεξιλογικά στοιχεία στο λεξιλόγιό του.

Ένα άλλο ενδιαφέρον ορόσημο ήταν το λογισμικό ELIZA, που αναπτύχθηκε το 1966 στο Εργαστήριο Τεχνητής Νοημοσύνης του MIT από τον Joseph Weizenbaum. Το πιο διάσημο σενάριο, το DOCTOR, προσομοίαζε έναν ψυχοθεραπευτή και χρησιμοποιούσε κανόνες, υπαγορευμένους στο σενάριο, για να απαντά με μη κατευθυνόμενες ερωτήσεις στις εισόδους του χρήστη. Ως εκ τούτου, το ELIZA ήταν ένα από τα πρώτα chatbots και ένα από τα πρώτα προγράμματα ικανά να επιχειρήσουν το τεστ Turing.

Συμπέρασμα

Σε αυτή τη δημοσίευση, ανακαλύψατε τι είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην πραγματική ζωή. Υπάρχουν ακόμη πολλές προκλήσεις, αλλά τα τελευταία χρόνια έχει σημειωθεί μεγάλη πρόοδος στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Σήμερα, η ωριμότητα της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας ενθαρρύνει όλο και περισσότερες εταιρείες να αξιοποιήσουν την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας στο προϊόν τους ή σε εσωτερική τους οργάνωση.

Sylvie Krupsky
CMO στο NLP Cloud