Przyszłość przetwarzania języka naturalnego – NLP

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to jeden z najszybciej rozwijających się sektorów w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML). Oczekuje się, że globalny rynek NLP osiągnie 40 miliardów dolarów do 2026 roku.

NLP przeszło długą drogę od swoich początków. Wraz ze wzrostem ilości nieustrukturyzowanych danych, technologia NLP ewoluuje, aby lepiej rozumieć niuanse, kontekst i dwuznaczność 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, a wszystko to dzięki przetwarzaniu języka naturalnego. NLP jest prawdopodobnie jedną z najbardziej ekscytujących dziedzin sztucznej inteligencji i dało już początek technologiom, takim jak asystenci głosowi, chatboty, tłumacze i wiele innych narzędzi, których używamy na co dzień.

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego

Zrozumienie języka naturalnego (NLU)

NLU wykracza poza proste przetwarzanie słów jako danych — jest zaprojektowane tak, aby komputery rozumiały, co mówi człowiek. Zamiast zamieniać słowa w kody, NLU przyjmuje ludzką składnię, zdania i strukturę oraz podejmuje decyzje w oparciu o sposób, w jaki mówi osoba.

Analiza sentymentu

Analiza sentymentu bierze pod uwagę nie tylko to, co zostało powiedziane, ale także emocje, które za tym stoją. Jest to szczególnie przydatne dla firm B2C, np. do śledzenia dyskusji w mediach społecznościowych na temat produktu.

Tłumaczenie maszynowe

Tłumaczenie maszynowe to proces wykorzystywania maszyny do konwersji tekstu z jednego języka na inny, na przykład za pomocą aplikacji do tłumaczenia. Wiele aplikacji tłumaczy słowo w słowo, podstawiając na bardzo standardowym poziomie, a struktura kontekstu lub zdania może zginąć w tłumaczeniu.

Chatboty

Jeśli przeglądałeś lub robiłeś zakupy online, prawdopodobnie miałeś kontakt z chatbotami. Chatboty to przedstawiciele obsługi klienta korzystający ze sztucznej inteligencji lub algorytmy, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby móc odpowiedzieć na Twoje zapytanie. Chatboty wykorzystują NLP nie tylko do odpowiadania na pytania, ale także do dostarczania dokładnych, zautomatyzowanych odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

Asystent poczty e-mail

Autouzupełnianie, sprawdzanie pisowni i autokorekta to przykłady funkcji obsługiwanych przez NLP, które pomagają w tworzeniu wiadomości e-mail. Przetwarzanie języka naturalnego jest również wykorzystywane przez filtry antyspamowe poczty e-mail, aby pomóc w określeniu, czy wiadomość e-mail jest spamem, czy warta zachowania.

Analiza semantyczna

Tak jak ludzie muszą podświadomie analizować słowa, aby zrozumieć ich znaczenie, tak samo robią maszyny. Analiza semantyczna to zdolność do przekształcania danych języka naturalnego w coś, co maszyna może samodzielnie zrozumieć.

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 stoi NLP. Analizując wzorce mowy, znaczenie, relacje i klasyfikację słów, algorytm jest w stanie złożyć zdanie w kompletne zdanie. Wykorzystując DeepLearning, można również nauczyć maszynę rozpoznawania akcentu lub zaburzeń mowy, aby była bardziej dokładna. Dodatkowo, technologia pozwala osobom niepełnosprawnym znacznie łatwiej komunikować się z maszynami.

Analiza rynku

NLP umożliwia firmom identyfikowanie bieżących trendów poprzez analizę dużych ilości dostępnych danych. Korzystając z klasyfikacji tematów, maszyna może dowiedzieć się, które kategorie są najczęstsze. Na przykład analityka mediów społecznościowych może dostarczyć informacji o Twojej branży, produkcie lub marce bezpośrednio z punktu widzenia konsumentów, poprawiając Twoją inteligencję biznesową.

Przewidywanie chorób

NLP jest szeroko stosowane w opiece zdrowotnej jako narzędzie do przewidywania możliwych chorób. Algorytmy NLP mogą dostarczać klinicystom informacji o postępujących chorobach, takich jak depresja czy schizofrenia, poprzez interpretację wzorców mowy. Niemniej jednak psychiatria nie jest jedyną dziedziną medycyny, w której stosuje się NLP. Dokumentacja medyczna jest ogromnym źródłem informacji, a praktycy wykorzystują NLP do wykrywania chorób, lepszego zrozumienia pacjentów, ułatwienia świadczenia opieki i obniżenia kosztów.

Wyniki wyszukiwania

Wykorzystując NLP, wyszukiwarki mogą określić intencje dowolnego zapytania. Google wykorzystuje tę technologię, aby zapewnić najlepsze możliwe wyniki. Wraz z wprowadzeniem BERT w 2019 roku Google znacznie poprawiło wykrywanie intencji i kontekstu. Jest to szczególnie przydatne w przypadku wyszukiwania głosowego, ponieważ zapytania wprowadzane w ten sposób są znacznie bardziej konwersacyjne i naturalne. Google włączyło BERT głównie dlatego, że aż 15% zapytań wprowadzanych codziennie nigdy wcześniej nie było używanych. Ten wpływ w dużej mierze zmienił intencje wyszukiwania, co sprawia, że proces optymalizacji i badania słów kluczowych są inne.

Trendy w 2021 roku

Ten wykładniczy wzrost NLP doprowadził również do nowych trendów i innowacji w branży. Porozmawiajmy o trendach NLP, na które warto zwrócić uwagę w 2021 roku.

Analiza sentymentu w mediach społecznościowych

W mediach społecznościowych w każdej chwili generowana jest duża ilość danych. Pojawia się również specyficzny problem zrozumienia wszystkich wygenerowanych informacji, czego nie da się zrobić ręcznie.

NLP okazało się w tym zakresie ważnym narzędziem. Wykorzystywane jako narzędzie do analizy sentymentu, NLP pomaga coraz większej liczbie firm szybko zrozumieć, co klienci myślą o ich marce, analizując emocje, język i rozumiejąc pilność rozmowy.

Jednak NLP nadal cierpi na niedostatek powiązań, czyli niezdolność do rozróżniania różnych znaczeń słowa. Obejmuje to kontekstowe znaczenie słów i zdań oraz identyfikację sarkazmu lub stwierdzeń ironicznych. Kolejnym wyzwaniem stojącym dziś przed NLP jest analiza wypowiedzi o wielu znaczeniach, często sprzecznych.

Chociaż nie można z całkowitą pewnością stwierdzić, że te problemy zostaną rozwiązane w tak bliskiej przyszłości, jak 2021 rok, istnieje pole do znacznej poprawy technik NLP w tej dziedzinie, aby lepiej analizować emocje i sentymenty w mediach społecznościowych.

Wielojęzyczne NLP

Większość postępów w NLP koncentrowała się dotychczas na języku angielskim. Jednak duże firmy technologiczne, takie jak Google i Facebook, wprowadzają obecnie wytrenowane modele wielojęzyczne, których wydajność jest porównywalna z modelami jednojęzycznymi.

Dzięki takim innowacjom i ostatnim postępom w zakresie niezależnego od języka osadzania zdań i uczenia się od podstaw, wkrótce możemy spodziewać się kolejnych innowacji w przestrzeni modeli wielojęzycznych NLP.

Uczenie transferowe

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

Pomaga to zaoszczędzić czas i zasoby. Ponieważ redukcja kosztów będzie jednym z głównych priorytetów dla firm w przyszłości, uczenie transferowe stanie się głównym trendem NLP w 2021 roku.

Współpraca między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym

Uczenie nadzorowane to proces uczenia maszynowego, który polega na mapowaniu danych wejściowych na wyjściowe w oparciu o próbki par wejście-wyjście. Z drugiej strony, uczenie nienadzorowane nie obejmuje żadnych par wejście-wyjście ani modeli uczenia się. Model działa niezależnie, aby odkrywać 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 wymaga etykietowania danych, co przyspiesza zadanie klasyfikacji. Jednak z drugiej strony, nie pozwala na mapowanie ani estymację wyników.

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

Wykrywanie fałszywych wiadomości i cyberprzemocy

NLP stało się niezbędnym narzędziem do redukcji czasu i wysiłku ludzkiego w wykrywaniu i zapobieganiu rozprzestrzenianiu się fałszywych wiadomości i dezinformacji. Przy tak wielu fałszywych wiadomościach na temat Covid-19 w tym roku, widzieliśmy już ciekawe podejścia do zautomatyzowanego wykrywania fałszywych wiadomości, więc z pewnością zobaczymy ich więcej w 2021 roku.

Innym sposobem wykorzystania NLP jest wykrywanie cyberprzemocy. Tworzone są klasyfikatory do wykrywania obraźliwego języka lub mowy nienawiści w mediach społecznościowych.

Biorąc pod uwagę toczącą się debatę na temat tego, czy treści w mediach społecznościowych powinny być regulowane, te zastosowania NLP mogą stać się jeszcze ważniejsze.

Przyszłość przetwarzania języka naturalnego

Wraz z rosnącą ilością dostępnych informacji i coraz bardziej wyrafinowanymi, dokładnymi algorytmami, NLP z pewnością zyska na popularności. Zmienia sposób interakcji ludzi i maszyn. Wspomniane wcześniej zastosowania NLP są dowodem na to, że jest to technologia, która znacząco poprawia jakość naszego życia.

Aż 80% informacji wokół nas jest nieustrukturyzowanych. Z tego powodu NLP jest jedną z największych dziedzin data science. Oczyszczanie tych danych jest głównym wyzwaniem, z którym wielu profesjonalistów boryka się na co dzień. Dziedzina NLP stale się rozwija i możemy spodziewać się, że będzie wpływać na coraz więcej aspektów naszego życia.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) szybko ewoluuje, a zastosowania przetwarzania języka naturalnego rosną z minuty na minutę. Przy tak wielu dostępnych danych ważne jest, aby je rozumieć, monitorować, aw niektórych przypadkach cenzurować.

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