Przyszłość przetwarzania języka naturalnego – NLP

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to jeden z najszybciej rozwijających się sektorów w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). W 2026 roku globalny rynek NLP ma osiągnąć 40 miliardy dolarów.

Od początku NLP przeszło długą drogę. Wraz ze wzrostem ilości nieustrukturyzowanych danych technologia NLP wciąż ewoluuje, aby lepiej zrozumieć niuanse, kontekst i niejednoznaczność ludzkiego języka. Dziś sztuczna inteligencja może nie tylko mówić, pisać, słuchać i rozumieć ludzki język, ale także wydobywać znaczenie z języka naturalnego, aby podejmować świadome decyzje, wszystko dzięki przetwarzaniu języka naturalnego. NLP jest prawdopodobnie jedną z najbardziej ekscytujących dziedzin w sztucznej inteligencji i już dała początek technologiom, takim jak asystenci głosowi, chatboty, tłumacze i wiele innych narzędzi, z których korzystamy na co dzień.

Aplikacje do przetwarzania języka naturalnego

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

NLU wykracza poza zwykłe przetwarzanie słów jako danych — jest przeznaczone dla komputerów, aby naprawdę zrozumieć, co powiedzieć człowiek. Zamiast zamieniać słowa w kody, NLU bierze ludzką składnię, zdania i strukturę oraz podejmuje decyzje w oparciu o sposób, w jaki człowiek mówi.

Analiza nastrojów

Analiza nastrojów uwzględnia nie tylko to, co zostało powiedziane, ale także emocje, które się za tym kryją. Jest to szczególnie przydatne dla firm B2C, takich jak oglądanie dyskusji w mediach społecznościowych na temat produktu.

Tłumaczenie maszynowe

Tłumaczenie maszynowe to proces wykorzystujący maszynę do konwersji tekstu z jednego języka na inny, na przykład za pomocą aplikacji do tłumaczenia. Wiele aplikacji tłumaczy słowo po słowie, zastępując je na bardzo standardowym poziomie, a struktura kontekstu czy zdania może się zgubić w tłumaczeniu.

Chatboty

Jeśli przeglądałeś lub robiłeś zakupy online, prawdopodobnie wszedłeś w interakcję z chatbotami. Chatboty to w zasadzie przedstawiciele obsługi klienta wykorzystujący sztuczną inteligencję lub algorytmy, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby móc odpowiedzieć na twoje zapytanie. Chatboty wykorzystują NLP, aby nie tylko odpowiadać na Twoje pytania, ale także zapewniać dokładne, automatyczne odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

Asystent poczty e-mail

Autouzupełnianie, sprawdzanie pisowni i autokorekta to przykłady funkcji obsługujących NLP, które pomagają w komponowaniu wiadomości e-mail. Przetwarzanie języka naturalnego jest również wykorzystywane przez filtr antyspamowy wiadomości e-mail, aby pomóc ustalić, czy wiadomość e-mail jest spamem, czy warto ją zachować.

Parsowanie semantyczne

Tak jak ludzie muszą podświadomie analizować słowa, aby zrozumieć ich znaczenie, tak samo robią maszyny. Parsowanie semantyczne to umiejętność przekształcania danych języka naturalnego w coś, co maszyna może zrozumieć na własnych warunkach.

Zastosowania NLP w Data Science

NLP ma wiele zastosowań w branży data science, co następnie przekłada się na inne dziedziny, zwłaszcza pod względem wartości biznesowej.

Rozpoznawanie mowy

Za rozpoznawaniem mowy kryje się NLP. Analizując wzorce mowy, znaczenie, relacje i klasyfikację słów, algorytm jest w stanie złożyć zdanie w kompletne zdanie. Korzystając z Deep Learning, możesz także nauczyć maszynę rozpoznawania twojego akcentu lub zaburzeń mowy, aby być bardziej dokładnym. Dodatkowo technologia umożliwia osobom niepełnosprawnym znacznie łatwiejszą komunikację z maszynami.

Analiza rynku

NLP umożliwia firmom określanie aktualnych trendów poprzez analizę dużej ilości dostępnych danych. Korzystając z klasyfikacji tematów, maszyna może dowiedzieć się, jakie kategorie są najczęstsze. Na przykład analiza mediów społecznościowych może dostarczyć informacji dotyczących Twojej branży, produktu lub marki prosto z punktu widzenia konsumentów, co poprawia Twoją inteligencję biznesową.

Przewidywanie chorób

NLP jest szeroko stosowane w opiece zdrowotnej jako narzędzie do przewidywania możliwych chorób. Algorytmy NLP mogą dostarczać lekarzom informacji o postępujących chorobach, takich jak depresja czy schizofrenia, poprzez interpretację wzorców mowy. Mimo to psychiatria nie jest jedyną dziedziną medycyny, w której NLP znajduje zastosowanie. Dokumentacja medyczna jest ogromnym źródłem informacji, a praktycy wykorzystują NLP do wykrywania chorób, lepszego zrozumienia pacjentów, ułatwiania świadczenia opieki i cięcia kosztów.

Wyniki wyszukiwania

Korzystając z NLP, wyszukiwarki mogą określić intencję każdego zapytania. Google wykorzystuje tę technologię, aby zapewnić Ci jak najlepsze wyniki. Wraz z wprowadzeniem BERT w 2019 r. Google znacznie poprawiło wykrywanie zamiarów i kontekst. Jest to szczególnie przydatne w przypadku wyszukiwania głosowego, ponieważ wpisywane w ten sposób zapytania są zwykle znacznie bardziej konwersacyjne i naturalne. Google włączył BERT głównie dlatego, że aż 15% zapytań wprowadzanych codziennie nie było nigdy wcześniej używanych. Ten wpływ w dużym stopniu przesunął intencję wyszukiwania za nimi, czyniąc proces optymalizacji i badanie słów kluczowych innymi.

Trendy w 2021

Ten wykładniczy wzrost NLP doprowadził również do powstania nowych trendów i innowacji w branży. Porozmawiajmy o trendach NLP, na które należy uważać w 2021 r.

Analiza nastrojów w mediach społecznościowych

W mediach społecznościowych w każdej chwili generowana jest duża ilość danych. Rodzi to także specyficzny problem nadania sensu wszystkim wygenerowanym informacjom, którego nie da się zrobić ręcznie.

NLP okazał się ważnym narzędziem w tym zakresie. Używany jako narzędzie do analizy sentymentu, NLP pomaga coraz większej liczbie firm szybko zrozumieć, jak klienci myślą o swojej marce, analizując emocje, język i zrozumienie pilności rozmowy.

Jednak NLP wciąż boryka się z niedoborem łączenia, czyli niezdolnością do rozróżniania różnych znaczeń słowa. Dotyczy to również kontekstowego znaczenia słów i zdań, a także identyfikowania sarkazmu lub ironicznych wypowiedzi. Kolejnym wyzwaniem, przed którym stoi obecnie NLP, jest analiza wypowiedzi o wielu znaczeniach, często sprzecznych.

Chociaż nie można powiedzieć z absolutną pewnością, że problemy te można rozwiązać w przyszłości tak bliskiej jak 2021 r., istnieje możliwość znacznego udoskonalenia technik NLP w tym zakresie w celu lepszej analizy emocji i sentymentów w mediach społecznościowych.

Wielojęzyczny NLP

Większość postępów w NLP skupiała się do tej pory na języku angielskim. Jednak duże firmy technologiczne, takie jak Google i Facebook, wprowadzają obecnie przeszkolone modele wielojęzyczne, których wydajność jest porównywalna z modelami jednojęzycznymi.

Dzięki takim innowacjom i niedawnym postępom w zakresie osadzania zdań niezależnych od języka i uczenia się od zera możemy spodziewać się w najbliższej przyszłości większej liczby innowacji w przestrzeni wielojęzycznych modeli NLP.

Transfer Learning

Uczenie transferowe odnosi się do techniki uczenia maszynowego (ML), w której model jest szkolony pod kątem głównego zadania, a następnie ponownie wykorzystywany do innego, podobnego zadania. Tak więc zamiast opracowywać i trenować nowy model od podstaw, możesz po prostu zmodernizować istniejący model.

Pomaga to zaoszczędzić czas i zasoby. Ponieważ redukcja kosztów będzie jednym z głównych priorytetów dla firm, które posuwają się naprzód, uczenie się transferów stanie się głównym trendem NLP w 2021 r.

Współpraca uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego

Uczenie nadzorowane (Supervised Learning) to proces uczenia maszynowego, który obejmuje mapowanie wejścia do wyjścia na podstawie przykładowych par wejścia-wyjścia. Z drugiej strony uczenie nienadzorowane nie obejmuje żadnych par wejścia-wyjścia ani modeli uczenia się. Model działa samodzielnie, aby odkryć potencjalne możliwości uczenia się.

Zarówno uczenie nadzorowane, jak i nienadzorowane mają swoje zalety i wady. Podczas gdy uczenie nadzorowane jest bardziej specyficzne i może być pomocne w problemach klasyfikacyjnych, jego zdolność do radzenia sobie ze złożonymi zadaniami jest ograniczona. Z drugiej strony uczenie nienadzorowane jest korzystne, ponieważ nie są wymagane dane dotyczące etykietowania, co przyspiesza zadanie klasyfikacji. Ale z drugiej strony nie pozwala na mapowanie ani szacowanie wyników.

Aby wypełnić tę lukę między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym, dostawcy rozwiązań NLP łączą te dwa modele uczenia się. To połączenie dwóch modeli wykazało zwiększenie wydajności modeli ML.

Wykrywanie fałszywych wiadomości i cyberprzemocy

NLP stało się niezbędnym narzędziem do skrócenia czasu i wysiłku ludzkiego w wykrywaniu i zapobieganiu rozpowszechnianiu fałszywych wiadomości i dezinformacji. W tym roku, przy tak wielu fałszywych informacjach na temat Covid-19, widzieliśmy już kilka interesujących podejść do automatycznego wykrywania fałszywych wiadomości, więc na pewno zobaczymy ich więcej w 2021 roku.

Innym sposobem, w jaki NLP jest wykorzystywane to wykrywanie cyberprzemocy. Tworzone są klasyfikatory w celu wykrywania obraźliwego języka lub mowy nienawiści w mediach społecznościowych.

Biorąc pod uwagę trwającą debatę na temat tego, czy treści w mediach społecznościowych powinny być regulowane, te aplikacje NLP mogą stać się jeszcze bardziej istotne.

Przyszłość przetwarzania języka naturalnego

Wraz z rosnącym rozmiarem dostępnych informacji i coraz bardziej wyrafinowanymi, dokładnymi algorytmami, NLP z pewnością będzie zyskiwać na popularności. Zmienia sposób interakcji między ludźmi a maszynami. Wspomniane wcześniej zastosowania NLP są dowodem na to, że jest to technologia, która znacząco poprawia jakość naszego życia.

Aż 80% otaczających nas informacji jest nieustrukturyzowanych. Z tego powodu NLP jest jedną z największych dziedzin nauki o danych. Porządkowanie tych danych to poważne wyzwanie, z którym codziennie borykają się liczni specjaliści. W obszarze NLP dokonuje się ciągły postęp i możemy oczekiwać, że będzie on wpływać na coraz więcej aspektów naszego życia.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) szybko ewoluuje, a zastosowania przetwarzania języka naturalnego rosną z minuty na minutę. Mając do dyspozycji tak wiele danych, ważne jest, aby je zrozumieć, monitorować, a w niektórych przypadkach cenzurować.

W nadchodzących latach NLP stanie się jeszcze bardziej rozpowszechnione dzięki gotowym do użycia, wstępnie przeszkolonym modelom. W szczególności firmy będą nadal czerpać korzyści z NLP, od poprawy swoich operacji i zadowolenia klientów po redukcję kosztów i podejmowanie lepszych decyzji.