Zmagasz się z AI lub rozwojem full-stack? Nasi eksperci są tutaj, aby Cię poprowadzić: dostosowane porady, integracja techniczna i nie tylko. Skontaktuj się z nami pod adresem [email protected].

Przetwarzanie języka naturalnego Wprowadzenie: czym jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?

Słyszałeś o Natural Language Processing (NLP), ale nie wiesz, co to dokładnie jest i do czego służy? jest używane? W tym poście postaram się pomóc Ci zrozumieć Natural Language Processing na kilku przykładach.

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?

Przetwarzanie języka naturalnego jest dziedziną lingwistyki, informatyki i sztucznej inteligencji. Jest to przetwarzanie języka, słów i mowy, przez komputer.

Chodzi o rozwój interakcji między komputerami a językiem ludzkim, a w szczególności o to, jak programować komputery do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych z języka naturalnego.

Nie popełnij błędu: Natural Language Processing to nie tylko lingwistyka! Lingwistyka ma na celu zrozumienie języków obcych poprzez oprogramowanie.

Przetwarzanie języka naturalnego opiera się na regułach. Ale reguły to nie wszystko: bardzo ważny jest również kontekst. Kiedy przyjaciel mówi Ci: « What a wonderful spring! », Czy to pora roku, czy woda? Oto inny przykład: « I go to the bank. ». Czy chodzi o spacer wzdłuż brzegu rzeki, czy o zaniesienie pieniędzy do banku?

Przetwarzanie języka naturalnego wymaga więc wielu reguł i słowników.

Kontekst jest kluczem w przetwarzaniu języka naturalnego

Do czego służy przetwarzanie języka naturalnego?

Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego maszyna może "zrozumieć" treść dokumentów, w tym kontekstowe niuanse języka, który się w nich znajduje. języka w nich zawartego. Maszyna może również wydobyć informacje i spostrzeżenia zawarte w dokumentach jak również kategoryzować i organizować same dokumenty.

Wyzwania w przetwarzaniu języka naturalnego często dotyczą rozpoznawania mowy, rozumienia języka naturalnego (NLU) i generowania języka naturalnego (NLG). rozumienia języka naturalnego (NLU) i generowania języka naturalnego (NLG).

Dlaczego przetwarzanie języka naturalnego jest interesujące?

Świat jest pełen nieustrukturyzowanych danych (tj. danych, które nie są sformatowane dla maszyn): stanowią one 70-90% danych cyfrowych. Przetwarzanie języka naturalnego jest doskonałym sposobem na przetwarzanie tych ogromnych ilości danych.

" AI będzie zasilać 95% interakcji z klientami do 2025 roku."

Gartner

Dla firm, Natural Language Processing jest sposobem na poznanie swoich klientów w sposób zautomatyzowany i stworzenie nowych możliwości (lepsza wiedza, lepsze targetowanie,...). (lepsza wiedza, lepsze targetowanie,...).

Przypadki użycia związane z przetwarzaniem języka naturalnego

Oto kilka typowych przypadków zastosowania przetwarzania języka naturalnego:

Przetwarzanie języka naturalnego nie jest nowością!

Podczas II wojny światowej Alan Turing stworzył maszynę do rozumienia zakodowanych wiadomości wysyłanych przez nazistów, zwaną maszyną Turinga.

Maszyna Turinga

Później, eksperyment Georgetown-IBM był wpływową demonstracją tłumaczenia maszynowego, która została przeprowadzona 7 stycznia 1954 roku. Eksperyment ten, opracowany wspólnie przez Uniwersytet Georgetown i IBM, polegał na całkowicie automatycznym tłumaczeniu ponad sześćdziesięciu rosyjskich zdań na język angielski. Posiadał on tylko sześć reguł gramatycznych i 250 pozycji leksykalnych w słowniku.

Innym ciekawym kamieniem milowym było oprogramowanie ELIZA, stworzone w 1966 roku w MIT Artificial Intelligence Laboratory przez Josepha Weizenbauma. Najsłynniejszy skrypt, DOCTOR, symulował psychoterapeutę i wykorzystywał podyktowane w skrypcie reguły do odpowiadania bezkierunkowymi pytaniami na polecenia użytkownika. ELIZA jako taka była jednym z pierwszych chatbotów i jednym z pierwszych programów zdolnych do przeprowadzenia testu Turinga.

Wniosek

W tym poście dowiedziałeś się czym jest przetwarzanie języka naturalnego i jak można je wykorzystać w prawdziwym życiu. Nadal istnieje wiele wyzwań, ale w ostatnich latach dokonał się ogromny postęp w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Obecnie, dojrzałość przetwarzania języka naturalnego zachęca coraz więcej firm do wykorzystania go w swoich produktach lub w wewnętrznej organizacji. ich wewnętrznej organizacji.

Sylvie Krupsky
CMO w NLP Cloud