Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pozwala komputerom interpretować nasze wypowiedzi i przekształcać je w działania, które mogą wykonać. Dowiedz się, jakie są podstawowe zasady działania NLP oraz jak jest ono wykorzystywane do ulepszania naszego życia.
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
Obecnie niemal każdy smartfon czy inteligentny głośnik wyposażony jest w asystenta głosowego, takiego jak Alexa, Siri, Asystent Google, Bixby czy Cortana. Z roku na rok asystenci ci coraz lepiej rozumieją i realizują nasze polecenia. Zastanawiałeś się kiedyś, jak dokładnie te urządzenia rozumieją nasze słowa? Odpowiedzią jest przetwarzanie języka naturalnego, znane jako NLP.
W przeszłości wiele programów mogło reagować jedynie na ustaloną grupę poleceń. Na przykład, otwarcie pliku następowało po kliknięciu opcji Otwórz, a arkusz kalkulacyjny obliczał formuły na podstawie z góry określonych symboli. Programy te komunikowały się za pomocą języka programowania, w którym były napisane, co pozwalało im generować odpowiedzi tylko na rozpoznawane dane wejściowe. W tym przypadku słowa działały jak mechaniczne dźwignie, które zawsze zapewniały oczekiwany wynik.
W przeciwieństwie do tego języki ludzkie są skomplikowane, nieuporządkowane i pełne znaczeń zależnych od struktury zdań, tonu, akcentu, synchronizacji, interpunkcji i kontekstu. Przetwarzanie języka naturalnego to dział sztucznej inteligencji, który stara się zlikwidować lukę między tym, co maszyna interpretuje jako dane wejściowe, a ludzkim językiem. Dzięki temu, gdy mówimy lub piszemy w sposób naturalny, maszyna generuje odpowiedź zgodną z naszymi słowami.
Realizuje to poprzez analizowanie ogromnych zbiorów danych, aby wyodrębnić znaczenia różnych elementów języka, a nie tylko dosłownych znaczeń słów. Proces ten jest ściśle związany z uczeniem maszynowym, które pozwala komputerom gromadzić coraz więcej danych. Dlatego też wiele systemów NLP, z którymi mamy do czynienia na co dzień, wydaje się z czasem coraz bardziej efektywnych.
Aby lepiej zrozumieć tę koncepcję, przyjrzyjmy się dwóm kluczowym technikom stosowanym w NLP do przetwarzania języka i informacji.
Tokenizacja
Tokenizacja to proces dzielenia wypowiedzi na poszczególne słowa lub zdania. Każdy fragment tekstu staje się tokenem, który powstaje, gdy nasze słowa są przetwarzane. Choć wydaje się to proste, w rzeczywistości jest to skomplikowany proces.
Załóżmy, że korzystasz z narzędzia do zamiany mowy na tekst, takiego jak klawiatura Google, aby wysłać wiadomość do znajomego. Chcesz wysłać wiadomość „Spotkaj się ze mną w parku”. Gdy Twój telefon nagrywa i przetwarza Twoje słowa za pomocą algorytmu, musi podzielić to, co powiedziałeś, na tokeny. W tym przypadku tokeny to: „spotkaj”, „się”, „ze”, „mną”, „w”, „parku”.
Warto zauważyć, że różne osoby mają różne długości przerw między słowami, a w innych językach przerwy te mogą być niemal niesłyszalne. Proces tokenizacji różni się znacznie w zależności od języka i dialektu.
Stemming i lematyzacja
Stemming i lematyzacja to procesy usuwania końcówek lub odmian z podstawowej formy słowa, które maszyna może rozpoznać. Celem tych procesów jest ułatwienie interpretacji mowy poprzez ujednolicenie różnych słów, które mają podobne znaczenie, co przyspiesza przetwarzanie NLP.
Stemming to podstawowy, szybki proces, który polega na usuwaniu afiksów z rdzenia słowa, co prowadzi do uproszczenia jego formy. Na przykład:
„Chodzenie” staje się „chodzić”
„Szybciej” staje się „szybko”
„Severity” przekształca się w „sever”
Jak widać, rymowanie może prowadzić do niezamierzonych zmian w znaczeniu. Na przykład „severity” i „sever” mają różne znaczenia, a usunięcie końcówki „ity” wprowadza zamieszanie.
W przeciwieństwie do tego lematyzacja to bardziej zaawansowany proces, który sprowadza słowo do jego leksemu, uwzględniając kontekst jego użycia w zdaniu. Obejmuje także wyszukiwanie słowa w bazie danych słów oraz odpowiadających im lematów. Na przykład:
„Are” przekształca się w „być”
„Obsługa” staje się „obsługa”
„Dotkliwość” zmienia się w „dotkliwy”
W tym przypadku lematyzacja skutecznie przekształca „dotkliwość” w „dotkliwy”, co jest jego formą podstawową.
Przykłady zastosowań NLP i przyszłość
Dotychczasowe przykłady stanowią jedynie wstęp do tego, czym jest przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje ono szereg praktyk i sytuacji, które są wykorzystywane w naszym codziennym życiu. Oto kilka przykładów zastosowań NLP, które są już dostępne:
Przewidywanie tekstu: Gdy piszesz wiadomość na telefonie, system automatycznie podpowiada słowa, które pasują do kontekstu zdania lub które były używane wcześniej.
Tłumaczenie maszynowe: Usługi tłumaczeniowe, takie jak Tłumacz Google, to popularne narzędzia, które wykorzystują NLP do przetwarzania i tłumaczenia języka.
Chatboty: NLP stanowi fundament inteligentnych chatbotów, szczególnie w obsłudze klienta, gdzie mogą one wspierać użytkowników i przetwarzać ich prośby, zanim skontaktują się z prawdziwą osobą.
To dopiero początek. Zastosowania NLP są wciąż rozwijane i implementowane w takich dziedzinach, jak media, technologia medyczna, zarządzanie w miejscu pracy oraz finanse. Istnieje szansa, że w przyszłości będziemy w stanie prowadzić zaawansowane rozmowy z robotami.
Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę na temat NLP, warto odwiedzić wiele ciekawych źródeł, takich jak Blog w kierunku nauki o danych oraz Stanford National Language Processing Group.