Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Czym jest proces języka naturalnego (NLP)?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, która koncentruje się na interakcji między komputerami a językami ludzkimi (naturalnymi). NLP obejmuje rozwój algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka w znaczący i użyteczny sposób.

NLP można ogólnie podzielić na dwie główne kategorie:

1. Rozumienie języka naturalnego (NLU)
2. Generowanie języka naturalnego (NLG)

Procesy te odróżniają języki naturalne i ludzkie od języków komputerowych lub programowania, koncentrując się na niuansach, kontekście i zmienności komunikacji międzyludzkiej.

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

Rozumienie języka naturalnego to sposób, w jaki sztuczna inteligencja nadaje sens tekstowi lub mowie. Słowo „rozumieć” jest nieco mylące, ponieważ komputery z natury niczego nie rozumieją; raczej mogą przetwarzać dane wejściowe w sposób prowadzący do wyników, które mają sens dla ludzi.

Język jest niezwykle trudny do dokładnego opisania. Nawet jeśli uda ci się udokumentować wszystkie słowa i zasady standardowej wersji dowolnego języka, istnieją komplikacje, takie jak dialekty, slang, sarkazm, kontekst i to, jak te rzeczy zmieniają się w czasie.

Podejście do kodowania opartego na logice szybko się rozpada w obliczu tej złożoności. Przez dziesięciolecia informatycy opracowali metody statystyczne umożliwiające sztuczną inteligencję rozumienie tekstu w celu coraz dokładniejszego zrozumienia, co mówią ludzie.

Generowanie języka naturalnego (NLG)

Ostatnio coraz większą uwagę zwraca się na zdolność komputerów do tworzenia języka. W rzeczywistości część tekstowa generatywnej sztucznej inteligencji jest formą generowania języka naturalnego.

Dzisiejsze NLG to zasadniczo bardzo wyrafinowana gra polegająca na zgadywaniu. Zamiast z natury rozumieć zasady gramatyki, generatywne modele sztucznej inteligencji wypluwają tekst słowo po słowie za pomocą modeli probabilistycznych, które uwzględniają kontekst ich odpowiedzi. Ponieważ dzisiejsze duże modele językowe (LLM) zostały wytrenowane na tak dużej ilości tekstu, ich wynik jest ogólnie postrzegany jako dobra ludzka mowa, nawet jeśli czasami treść jest nieprawidłowa. (Więcej na ten temat później.)

Jak działa przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) obejmuje kilka etapów analizy i zrozumienia ludzkiego języka. Oto zestawienie głównych etapów:

Analiza leksykalna

Najpierw dane wejściowe są dzielone na mniejsze części zwanetokenami. Tokenami mogą być pojedyncze słowa, części słów lub krótkie frazy.

Na przykład „gotowany” może stać się dwoma symbolami, „gotować” i „ed”, aby uchwycić znaczenie i czas czasownika osobno, podczas gdy „hot dog” może być jednym symbolem, ponieważ te dwa słowa razem mają odrębne znaczenie.

Analiza syntaktyczna

Ten krok koncentruje się na strukturze tokenów, dopasowując je do ram gramatycznych.

Na przykład w zdaniu „Pat ugotowała dla wszystkich hot doga” model identyfikuje „ugotowany” jako czasownik w czasie przeszłym, „hot dog” jako podmiot bezpośredni, a „wszyscy” jako podmiot pośredni.

Analiza semantyczna

Semantyka obejmuje zrozumienie znaczenia słów. Proces ten pomaga modelowi rozpoznać intencje mówiącego, zwłaszcza gdy słowo lub frazę można zinterpretować inaczej.

W przykładowym zdaniu, ponieważ podmiot pośredni wskazuje wiele osób, jest mało prawdopodobne, aby Pat ugotowała jednego hot doga, więc modelka zrozumiałaby, co oznacza „jeden hot dog na osobę”.

Rozpoznawanie nazwanych podmiotów (NER)

Nazwy mają specjalne właściwości w obrębie języków. Niezależnie od tego, czy są szkolone pośrednio, czy jawnie, modele sztucznej inteligencji tworzą długie listy w ramach wielu kategorii, od nazw sieci fast foodów po miesiące w roku.

NER identyfikuje je na podstawie jednego lub wielu tokenów, aby lepiej zrozumieć kontekst. W przypadku „Pat” godną uwagi kwestią jest to, że sugerowana płeć jest niejednoznaczna.

Innym aspektem NER jest to, że pomaga silnikom tłumaczącym uniknąć nadmiernej gorliwości. Daty i nazwy krajów powinny być tłumaczone, ale nazwy osób i firm zwykle nie powinny być tłumaczone. (Imienia Pat nie należy tłumaczyć dosłownie jako delikatne pukanie otwartą dłonią.)

Analiza pragmatyczna

Na tym etapie rozważa się, czy należy kierować się dosłownym znaczeniem słów, czy też istnieją czynniki takie jak idiomy, sarkazm lub inne praktyczne implikacje.

W przykładowym zdaniu „wszyscy” dosłownie oznaczają każdą osobę na świecie. Jednak biorąc pod uwagę kontekst, w którym gotuje jedna osoba, jest bardzo mało prawdopodobne, aby Pat grillował i rozdzielał osiem miliardów franków. Zamiast tego sztuczna inteligencja zinterpretuje to słowo jako „wszystkich ludzi w określonym zbiorze”.

Integracja dyskursu

Ten etap wyjaśnia, w jaki sposób znaczenie przenosi się przez całą rozmowę lub dokument. Jeśli następne zdanie brzmi: „Następnie się zdrzemnęła”, modelka zakłada, że ​​„ona” odnosi się do Pat, co wyjaśnia niejednoznaczność płci, na wypadek gdyby pojawiła się ponownie.

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego

Oto kilka kluczowych zastosowań NLP:

Przetwarzanie tekstu

Za każdym razem, gdy komputer interpretuje wprowadzony tekst, działa NLP. Kilka konkretnych zastosowań obejmuje:

• Pomoc w pisaniu: narzędzia takie jak Grammarly korzystają z NLP, aby w czasie rzeczywistym dostarczać informacji zwrotnych na temat Twojego tekstu, w tym sprawdzania pisowni, poprawek gramatycznych i dostosowywania tonu. Zobacz więcej o tym, jak Grammarly wykorzystuje NLP w następnej sekcji.
• Analiza sentymentów: NLP umożliwia komputerom ocenę emocjonalnego tonu tekstu. Jest to przydatne dla firm, aby zrozumieć uczucia klientów dotyczące produktów, programów lub usług, co może wpłynąć na sprzedaż i zaangażowanie.
• Wyszukiwarki: analizując znaczenie zapytania, mogą przedstawić wyniki, nawet jeśli nie zawierają dokładnie tego, co wpisałeś. Dotyczy to wyszukiwań internetowych, takich jak Google, i innych, takich jak media społecznościowe i witryny sklepów.
• Autouzupełnianie: Porównując to, co już wpisałeś, z dużą bazą danych zawierającą informacje, które inni ludzie (i Ty) wpisaliście w przeszłości, NLP może przedstawić jedno lub kilka przypuszczeń na temat tego, co powinno nastąpić dalej.
• Klasyfikacja: Innym powszechnym zastosowaniem NLP jest kategoryzowanie różnych danych wejściowych. NLP może na przykład określić, które aspekty produktów i usług firmy są omawiane w recenzjach.

Generacja tekstu

Gdy model NLP zrozumie otrzymany tekst, może zareagować. Często wynikiem jest również tekst.

• Przepisywanie: narzędzia takie jak analiza gramatyczna analizują tekst, aby zasugerować ulepszenia przejrzystości, tonu i stylu. Gramatyka wykorzystuje również NLP do dostosowania złożoności tekstu do docelowych odbiorców, wykrycia luk w kontekście, zidentyfikowania obszarów wymagających poprawy i nie tylko.
• Podsumowując: Jedną z najbardziej fascynujących możliwości dzisiejszej sztucznej inteligencji gen. jest odchudzanie dużych tekstów do ich istoty, niezależnie od tego, czy jest to zapis spotkania, czy temat znany ze szkolenia. Wykorzystuje to jego zdolność do przechowywania dużej ilości informacji w pamięci krótkotrwałej, dzięki czemu może patrzeć na szerszy kontekst i znajdować wzorce.
• Artykuły prasowe: sztuczna inteligencja jest czasami wykorzystywana do pobierania podstawowych informacji i tworzenia całego artykułu. Na przykład, biorąc pod uwagę różne statystyki dotyczące meczu baseballowego, może napisać narrację opisującą przebieg gry i występy różnych graczy.
• Szybka inżynieria: w metawykorzystaniu sztucznej inteligencji NLP może wygenerować podpowiedź instruującą inną sztuczną inteligencję. Na przykład, jeśli masz płatne konto ChatGPT i poprosisz o zrobienie zdjęcia, wzbogaci on Twój tekst o dodatkowe informacje i instrukcje, które zostaną przekazane do modelu generowania obrazu DALL-E.

Przetwarzanie mowy

Konwersja języka mówionego na tekst stwarza wyzwania, takie jak akcenty, hałas w tle i różnice fonetyczne. NLP znacznie usprawnia ten proces, wykorzystując informacje kontekstowe i semantyczne, aby transkrypcje były dokładniejsze.

• Transkrypcja na żywo: na platformach takich jak Zoom czy Google Meet NLP umożliwia transkrypcje w czasie rzeczywistym, aby dostosować poprzedni tekst na podstawie nowego kontekstu z toczącej się wypowiedzi.Pomaga także w dzieleniu mowy na odrębne słowa.
• Interaktywne systemy odpowiedzi głosowej (IVR): Systemy telefoniczne zwykle używane w działach obsługi klienta dużych firm korzystają z NLP, aby zrozumieć, w czym prosisz o pomoc.

Tłumaczenie językowe

NLP ma kluczowe znaczenie w tłumaczeniu tekstu między językami, służąc zarówno zwykłym użytkownikom, jak i zawodowym tłumaczom. Oto kilka kluczowych punktów:

• Codzienne zastosowanie: NLP pomaga ludziom przeglądać strony, rozmawiać, uczyć się i podróżować, używając różnych języków, zapewniając dokładne tłumaczenia.
• Zastosowanie profesjonalne: Tłumacze często korzystają z tłumaczenia maszynowego w przypadku wstępnych wersji roboczych, udoskonalając je dzięki swojej znajomości języka.Wyspecjalizowane platformy oferują pamięci tłumaczeniowe w celu zachowania spójnej terminologii dla określonych dziedzin, takich jak medycyna czy prawo.
• Poprawa dokładności tłumaczenia: Zapewnienie szerszego kontekstu, np. pełnych zdań lub akapitów, może pomóc modelom NLP w tworzeniu dokładniejszych tłumaczeń niż krótkie frazy lub pojedyncze słowa.

Krótka historia NLP

Historię NLP można podzielić na trzy główne epoki: podejście oparte na regułach, erę metod statystycznych i rewolucję głębokiego uczenia się. Każda epoka przynosiła transformacyjne zmiany w tej dziedzinie.

Podejście oparte na zasadach (lata 50. XX w.)

Pierwsze programy NLP, które rozpoczęły się w latach pięćdziesiątych XX wieku, opierały się na ustalonych na stałe zasadach. Programy te działały dobrze w przypadku prostej gramatyki, ale wkrótce ujawniły wyzwania związane z budowaniem kompleksowych reguł dla całego języka. Złożoność tonu i kontekstu w języku ludzkim sprawiła, że ​​podejście to było pracochłonne i niewystarczające.

Metody statystyczne (lata 80.)

W latach 80. informatycy zaczęli opracowywać modele wykorzystujące metody statystyczne do znajdowania wzorców w dużych korpusach tekstowych. Podejście to do oceny danych wejściowych i generowania wyników wykorzystywało prawdopodobieństwo, a nie reguły, i okazało się bardziej dokładne, elastyczne i praktyczne. Przez trzydzieści lat postęp w NLP był w dużej mierze napędzany stopniową poprawą mocy obliczeniowej i rozmiaru zbiorów danych szkoleniowych.

Głębokie uczenie się (od połowy 2010 roku do chwili obecnej)

Od połowy 2010 roku głębokie uczenie się zrewolucjonizowało NLP. Nowoczesne techniki głębokiego uczenia się umożliwiają komputerom rozumienie, generowanie i tłumaczenie ludzkiego języka z niezwykłą dokładnością — często przewyższającą możliwości człowieka w przypadku określonych zadań.

Do tego postępu przyczyniły się dwa główne postępy:

1. Ogromne dane szkoleniowe: badacze wykorzystali obszerne dane generowane przez Internet.Na przykład modele takie jak GPT-4 są szkolone na tekście odpowiadającym ponad milionowi książek. Podobnie Tłumacz Google opiera się na ogromnym zbiorze treści tłumaczeń równoległych.
2. Zaawansowane sieci neuronowe: nowe podejścia usprawniły sieci neuronowe, umożliwiając im holistyczną ocenę większych fragmentów danych wejściowych.Początkowo rekurencyjne sieci neuronowe i powiązane technologie mogły obsługiwać zdania lub krótkie akapity. Dzisiejsza architektura transformatora, wykorzystująca technikę zwaną uwagą, może przetwarzać wiele akapitów, a nawet całe strony. Ten rozszerzony kontekst zwiększa prawdopodobieństwo prawidłowego uchwycenia znaczenia, podobnie jak ludzkie zrozumienie.

Jak Grammarly wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego

Grammarly korzysta z kombinacji systemów opartych na regułach i modeli uczenia maszynowego, aby pomóc autorom. Metody oparte na regułach skupiają się na bardziej obiektywnych błędach, takich jak ortografia i gramatyka. W przypadku zadań dyskrecyjnych, takich jak ton i styl, wykorzystuje modele uczenia maszynowego. Te dwa typy często współpracują ze sobą, a system zwany Gandalfem (np. „Nie możesz przejść”) określa, które sugestie należy przedstawić użytkownikom. Alice Kaiser-Schatzlein, lingwistka analityczna w Grammarly, wyjaśnia: „Ocena oparta na regułach dotyczy głównie poprawności, podczas gdy modele są zwykle używane w przypadku bardziej subiektywnych typów zmian”.

Informacje zwrotne od użytkowników, zarówno zbiorcze, jak i indywidualne, stanowią kluczowe źródło danych do ulepszania modeli Grammarly. Gunnar Lund, inny lingwista analityczny, wyjaśnia: „Personalizujemy sugestie na podstawie tego, co ludzie zaakceptowali lub odrzucili w przeszłości”. Informacje te są usuwane z danych umożliwiających identyfikację i wykorzystywane całościowo w celu udoskonalenia i opracowania nowych funkcji, dzięki czemu narzędzie dostosowuje się do różnych stylów pisania, zachowując jednocześnie prywatność.

Siła Grammarly polega na zapewnianiu natychmiastowej, wysokiej jakości pomocy na różnych platformach. Jak zauważa Lund, interfejs produktu jest ważną częścią udostępniania mocy sztucznej inteligencji: „Grammarly zapewnia natychmiastową pomoc… dostarczając NLP w szybkim i łatwym w użyciu interfejsie użytkownika”. Ta dostępność i szybkość reakcji są korzystne dla wszystkich piszących po angielsku, zwłaszcza dla obcokrajowców, dla których angielski nie jest językiem ojczystym.

Kolejnym krokiem jest personalizacja, poza którą sugestie użytkownik akceptuje i odrzuca. Jak mówi Kaiser-Schatzlein: „Chcemy, aby nasz produkt tworzył teksty, które są znacznie bardziej świadome kontekstu i odzwierciedlają osobisty gust i ekspresję pisarza… Pracujemy nad tym, aby język brzmiał bardziej jak Ty”.

Nota wydawcy: Gramatyka bardzo poważnie podchodzi do Twojej prywatności. Wdraża rygorystyczne środki, takie jak szyfrowanie i bezpieczne konfiguracje sieci, aby chronić dane użytkownika. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszą Polityką prywatności.

Przemysłowe przypadki użycia

NLP rewolucjonizuje branże, umożliwiając maszynom rozumienie i generowanie ludzkiego języka. Zwiększa wydajność, dokładność i doświadczenie użytkownika w opiece zdrowotnej, usługach prawnych, handlu detalicznym, ubezpieczeniach i obsłudze klienta. Oto kilka kluczowych przypadków użycia w tych sektorach.

Opieka zdrowotna

Oprogramowanie do transkrypcji może znacznie poprawić wydajność i skuteczność ograniczonego czasu, jaki lekarz spędza z każdym pacjentem. Zamiast spędzać większość czasu na pisaniu notatek, mogą polegać na aplikacji, która zapisze naturalną rozmowę z pacjentem. Kolejna warstwa NLP może podsumować rozmowę i ustrukturyzować istotne informacje, takie jak objawy, diagnoza i plan leczenia.

Prawny

Narzędzia NLP umożliwiają przeszukiwanie prawnych baz danych pod kątem odpowiedniego orzecznictwa, ustaw i precedensów prawnych, oszczędzając czas i zwiększając dokładność badań prawnych. Podobnie mogą usprawnić proces odkrywania, znajdować wzorce i szczegóły w tysiącach dokumentów, które ludzie mogą przeoczyć.

Sprzedaż detaliczna

Sprzedawcy wykorzystują NLP do analizy nastrojów, przeglądając recenzje i opinie klientów na swoich stronach oraz w Internecie, aby zidentyfikować trendy. Niektórzy sprzedawcy detaliczni również zaczęli udostępniać tę analizę kupującym, podsumowując reakcje konsumentów na różne cechy wielu produktów.

Ubezpieczenie

Roszczenia często obejmują obszerną dokumentację. NLP może wyodrębnić istotne informacje z raportów policyjnych, całych notatek lekarskich i wielu innych źródeł, aby pomóc maszynom i/lub ludziom w szybszym i dokładniejszym orzekaniu.

Obsługa klienta

Zapewnianie obsługi klienta jest drogie, a firmy od dziesięcioleci wdrażają chatboty, drzewa telefonów z odpowiedzią głosową i inne narzędzia NLP, aby zmniejszyć liczbę personelu wejściowego, z którym muszą się bezpośrednio kontaktować. Generatywna sztuczna inteligencja, która może opierać się zarówno na LLM, jak i na dostrajaniu specyficznym dla firmy, uczyniła ją znacznie bardziej użyteczną. Dzisiejsze boty oparte na NLP często potrafią zrozumieć niuanse w pytaniach klientów, udzielić bardziej szczegółowych odpowiedzi, a nawet wyrazić się tonem dostosowanym do marki, którą reprezentują.

Korzyści z przetwarzania języka naturalnego

NLP ma szeroką gamę zastosowań, które znacząco poprawiają nasze codzienne życie i interakcje z technologią, w tym:

• Przeszukiwanie danych: Prawie wszystkie wyszukiwarki, od Google po katalog lokalnej biblioteki, korzystają z NLP, aby znaleźć treści odpowiadające Twoim intencjom. Bez tego wyniki byłyby ograniczone do dokładnie tego, co wpisałeś.
• Dostępność: NLP jest podstawą tego, jak komputery mogą czytać na głos osoby z wadą wzroku lub konwertować słowo mówione dla osób niedosłyszących.
• Tłumaczenie na co dzień: błyskawiczne, bezpłatne i wysokiej jakości usługi tłumaczeniowe sprawiły, że informacje z całego świata stały się bardziej dostępne. Nie chodzi tylko o zamianę tekstu na tekst: technologie tłumaczenia wizualnego i dźwiękowego pozwalają zrozumieć to, co widzisz i słyszysz, nawet jeśli nie wiesz, jak pisać w danym języku.
• Lepsza komunikacja: Gramatyka jest doskonałym przykładem tego, jak NLP może zwiększyć przejrzystość tekstu pisanego. Dostarczając sugestii odpowiednich kontekstowo, Grammarly pomaga autorom wybrać słowa, które lepiej oddają ich zamierzone znaczenie. Ponadto, jeśli pisarz doświadcza blokady pisarskiej, możliwości AI Grammarly mogą pomóc mu w rozpoczęciu pisania, oferując podpowiedzi lub pomysły na rozpoczęcie pisania.

Wyzwania przetwarzania języka naturalnego

Chociaż NLP oferuje wiele korzyści, stwarza także kilka istotnych wyzwań, którymi należy się zająć, w tym:

• Stronniczość i uczciwość: modele sztucznej inteligencji z natury nie rozróżniają, co jest dobre, a co złe, a ich dane szkoleniowe często zawierają historyczne (i aktualne) uprzedzenia, które wpływają na ich wyniki.
• Prywatność i bezpieczeństwo: Wiadomo, że chatboty i inna generacja sztucznej inteligencji wyciekają dane osobowe. NLP bardzo ułatwia komputerom przetwarzanie i kompilowanie wrażliwych danych. Istnieje wysokie ryzyko kradzieży, a nawet niezamierzonej dystrybucji.
• Daleko od ideału: NLP często się myli, zwłaszcza jeśli chodzi o słowo mówione. Większość systemów NLP nie informuje, na ile są pewni swoich domysłów, zatem w przypadkach, w których dokładność jest ważna, należy mieć pewność, że wszelkie tłumaczenia, transkrypcje itp. sprawdzi dobrze poinformowany człowiek.
• Języki długiego ogona: Lwia część badań NLP została przeprowadzona w języku angielskim, a większość pozostałych przeprowadzono w kontekście tłumaczenia, a nie analizy w obrębie języka. Istnieje kilka barier utrudniających udoskonalenie NLP w języku innym niż angielski, zwłaszcza znalezienie wystarczającej ilości danych szkoleniowych.
• Deepfakes i inne nadużycia: chociaż ludzie fałszują dokumenty od początku pisania, postęp w NLP znacznie ułatwia tworzenie fałszywych treści i pozwala uniknąć wykrycia. W szczególności podróbki można w dużym stopniu dostosować do kontekstu i stylu pisania danej osoby.

Przyszłość przetwarzania języka naturalnego

Przewidywanie przyszłości sztucznej inteligencji jest niezwykle trudnym zadaniem, ale oto kilka wskazówek, na które warto zwrócić uwagę:

• Personalizacja: modele będą agregować informacje o Tobie, aby lepiej zrozumieć Twój kontekst, preferencje i potrzeby. Trudnym aspektem tego działania będzie poszanowanie przepisów dotyczących prywatności i indywidualnych preferencji. Aby mieć pewność, że Twoje dane pozostaną bezpieczne, korzystaj wyłącznie z narzędzi zaangażowanych w odpowiedzialne innowacje i rozwój sztucznej inteligencji.
• Wielojęzyczność: wykraczając poza tłumaczenie, nowe techniki pomogą modelom sztucznej inteligencji działać w wielu językach z mniej więcej równą biegłością.
• Multimodalność: najnowsze innowacje AI mogą jednocześnie przyjmować dane wejściowe w wielu formach: tekst, wideo, dźwięk i obraz. Oznacza to, że możesz rozmawiać o obrazie lub filmie, a model zrozumie, co mówisz w kontekście medialnym.
• Szybsze przetwarzanie brzegowe: „krawędź” w tym przypadku odnosi się do urządzeń, a nie do chmury. Nowe chipy i oprogramowanie umożliwią telefonom i komputerom przetwarzanie języka bez przesyłania danych tam i z powrotem na serwer. To lokalne przetwarzanie jest zarówno szybsze, jak i bezpieczniejsze. Gramatyka jest częścią tej ekscytującej nowej ścieżki, a nasz zespół pracuje już nad przetwarzaniem AI na poziomie urządzenia w Gemini Nano firmy Google.

Wniosek

Podsumowując, NLP jest istotną i rozwijającą się dziedziną sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, która umożliwia komputerom rozumienie i generowanie ludzkiego języka. NLP zmieniło zastosowania w przetwarzaniu tekstu, rozpoznawaniu mowy, tłumaczeniu i analizie nastrojów, rozwiązując problemy takie jak kontekst i zmienność. Pomimo wyzwań, takich jak stronniczość, prywatność i dokładność, przyszłość NLP obiecuje postęp w personalizacji, możliwościach wielojęzycznych i przetwarzaniu multimodalnym, zwiększając jego wpływ na technologię i różne branże.