Ce este procesarea limbajului natural?

Ce este procesul limbajului natural (NLP)?

Procesarea limbajului natural (NLP) este un domeniu al inteligenței artificiale și al lingvisticii computaționale care se concentrează pe interacțiunea dintre computere și limbajele umane (naturale). NLP implică dezvoltarea de algoritmi și modele care permit computerelor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbajul uman într-un mod semnificativ și util.

NLP poate fi împărțit în linii mari în două categorii principale:

1. Înțelegerea limbajului natural (NLU)
2. Generarea limbajului natural (NLG)

Aceste procese disting limbajele naturale și umane de limbajele de calculator sau de programare, concentrându-se pe nuanțele, contextul și variabilitatea comunicării umane.

Înțelegerea limbajului natural (NLU)

Înțelegerea limbajului natural este modul în care AI dă sens textului sau vorbirii. Cuvântul „înțelege” este un nume puțin greșit, deoarece computerele nu înțeleg nimic în mod inerent; mai degrabă, ei pot procesa intrările într-un mod care duce la ieșiri care au sens pentru oameni.

Limbajul este notoriu dificil de descris complet. Chiar dacă reușiți să documentați toate cuvintele și regulile versiunii standard a oricărei limbi date, există complicații precum dialectele, argoul, sarcasmul, contextul și modul în care aceste lucruri se schimbă în timp.

O abordare de codificare bazată pe logică se destramă rapid în fața acestei complexități. De-a lungul deceniilor, informaticienii au dezvoltat metode statistice pentru ca AI să înțeleagă textul în căutarea din ce în ce mai precisă de a înțelege ceea ce spun oamenii.

Generarea limbajului natural (NLG)

Recent, capacitatea computerelor de a crea limbaj a primit mult mai multă atenție. De fapt, partea de text a AI generativă este o formă de generare a limbajului natural.

NLG de astăzi este în esență un joc de ghicire foarte sofisticat. În loc să înțeleagă în mod inerent regulile gramaticale, modelele AI generative scuipă text câte un cuvânt prin modele probabilistice care iau în considerare contextul răspunsului lor. Deoarece modelele lingvistice mari (LLM) de astăzi au fost antrenate pe atât de mult text, rezultatul lor este, în general, ca o bună vorbire umană, chiar dacă uneori conținutul este dezactivat. (Mai multe despre asta mai târziu.)

Cum funcționează procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural (NLP) implică mai mulți pași pentru a analiza și înțelege limbajul uman. Iată o detaliere a principalelor etape:

Analiza lexicală

În primul rând, intrarea este împărțită în bucăți mai mici numitejetoane. Jetoanele pot fi cuvinte individuale, părți de cuvinte sau fraze scurte.

De exemplu, „cooked” poate deveni două simboluri, „cook” și „ed”, pentru a capta sensul și timpul verbului separat, în timp ce „hot dog” ar putea fi un singur simbol, deoarece cele două cuvinte împreună au un înțeles distinct.

Analiza sintactică

Acest pas se concentrează pe structura jetoanelor, integrându-le într-un cadru gramatical.

De exemplu, în propoziția „Pat a gătit un hot dog pentru toată lumea”, modelul identifică „cooked” ca verb la timpul trecut, „hot dog” ca subiect direct și „toată lumea” ca subiect indirect.

Analiza semantică

Semantica presupune înțelegerea sensului cuvintelor. Acest proces ajută modelul să recunoască intenția vorbitorului, mai ales atunci când un cuvânt sau o expresie poate fi interpretat diferit.

În exemplul de propoziție, deoarece subiectul indirect indică mai multe persoane, este puțin probabil ca Pat să fi gătit un singur hot dog, așa că modelul ar înțelege semnificația „un hot dog per persoană”.

Recunoașterea entității denumite (NER)

Numele au proprietăți speciale în limbi. Fie că sunt antrenate implicit sau explicit, modelele AI construiesc liste lungi în mai multe categorii, de la numele lanțurilor de fast-food până la lunile anului.

NER le identifică din simboluri unice sau multiple pentru a-și îmbunătăți înțelegerea contextului. În cazul lui „Pat”, un punct de date demn de remarcat este că genul său implicit este ambiguu.

Un alt aspect al NER este că ajută motoarele de traducere să evite să fie prea dornice. Datele și numele țărilor ar trebui traduse, dar numele oamenilor și al companiilor, de obicei, nu ar trebui să fie traduse. (Pat, numele, nu ar trebui tradus literal ca atingând tandru cu mâna deschisă.)

Analiză pragmatică

Această fază ia în considerare dacă să urmeze sensul literal al cuvintelor sau dacă există factori precum expresiile, sarcasmul sau alte implicații practice.

În exemplul de propoziție, „toată lumea” înseamnă literalmente fiecare persoană din lume. Cu toate acestea, având în vedere contextul în care o singură persoană gătește, este extrem de puțin probabil ca Pat să facă grătar și să distribuie opt miliarde de franci. În schimb, AI va interpreta cuvântul ca „toți oamenii dintr-un anumit set”.

Integrarea discursului

Această etapă ține seama de modul în care sensul se manifestă pe parcursul unei întregi conversații sau document. Dacă următoarea propoziție este „Ea apoi a luat un pui de somn”, modelul arată că „ea” se referă la Pat și astfel clarifică ambiguitatea de gen în cazul în care apare din nou.

Aplicații ale procesării limbajului natural

Iată câteva aplicații cheie ale NLP:

Procesarea textului

Ori de câte ori un computer interpretează textul introdus, NLP este la lucru. Câteva aplicații specifice includ:

• Asistență la scriere: instrumente precum Grammarly utilizează NLP pentru a oferi feedback în timp real asupra scrisului dvs., inclusiv verificarea ortografică, corecții gramaticale și ajustări de ton. Vedeți mai multe despre modul în care Grammarly utilizează NLP în secțiunea următoare.
• Analiza sentimentelor: NLP permite computerelor să evalueze tonul emoțional din spatele textului. Acest lucru este util pentru companii pentru a înțelege sentimentele clienților față de produse, spectacole sau servicii, care pot influența vânzările și implicarea.
• Motoare de căutare: analizând semnificația din spatele interogării dvs., acestea pot prezenta rezultate chiar dacă nu conțin exact ceea ce ați introdus. Acest lucru se aplică căutărilor pe web precum Google și altor tipuri, cum ar fi rețelele sociale și site-urile de cumpărături.
• Completare automată: comparând ceea ce ați tastat deja cu o bază de date mare cu ceea ce alți oameni (și dvs.) au tastat în trecut, NLP poate prezenta una sau mai multe presupuneri despre ce ar trebui să urmeze.
• Clasificare: O altă utilizare comună a NLP este clasificarea diferitelor intrări. De exemplu, NLP poate determina ce aspecte ale produselor și serviciilor unei companii sunt discutate în recenzii.

Generarea textului

Odată ce un model NLP înțelege textul care ia fost dat, poate reacționa. Adesea, rezultatul este și text.

• Rescriere: instrumente precum Grammarly analizează textul pentru a sugera îmbunătățiri de claritate, ton și stil. Grammarly folosește, de asemenea, NLP pentru a ajusta complexitatea textului pentru publicul țintă, pentru a identifica lacunele de context, pentru a identifica zonele de îmbunătățire și multe altele.
• Rezumat: Una dintre cele mai convingătoare capacități ale genului AI de astăzi este reducerea textelor mari până la esența lor, fie că este vorba de transcrierea unei întâlniri sau de un subiect pe care îl cunoaște din pregătirea sa. Acest lucru profită de capacitatea sa de a păstra o mulțime de informații în memoria sa pe termen scurt, astfel încât să poată privi un context mai larg și să găsească modele.
• Articole de știri: AI este uneori folosită pentru a prelua informații de bază și pentru a crea un articol întreg. De exemplu, având în vedere diverse statistici despre un joc de baseball, se poate scrie o narațiune care parcurge cursul jocului și performanța diferiților jucători.
• Inginerie promptă: într-o meta-utilizare a AI, NLP poate genera un prompt care instruiește un alt AI. De exemplu, dacă aveți un cont ChatGPT plătit și îi cereți să facă o poză, acesta vă sporește textul cu informații suplimentare și instrucțiuni pe care le transmite modelului de generare de imagini DALL-E.

Procesarea vorbirii

Conversia limbajului vorbit în text introduce provocări precum accente, zgomot de fundal și variații fonetice. NLP îmbunătățește semnificativ acest proces prin utilizarea informațiilor contextuale și semantice pentru a face transcripțiile mai precise.

• Transcriere live: pe platforme precum Zoom sau Google Meet, NLP permite transcrierilor în timp real să ajusteze textul trecut pe baza noului context din vorbirea în curs.De asemenea, ajută la segmentarea vorbirii în cuvinte distincte.
• Sisteme de răspuns vocal interactiv (IVR): sistemele telefonice utilizate în mod obișnuit de operațiunile de servicii pentru clienți ale companiilor mari folosesc NLP pentru a înțelege cu ce solicitați ajutor.

Traducerea limbii

NLP este esențial pentru traducerea textului între limbi, servind atât utilizatorilor ocazionali, cât și traducătorilor profesioniști. Iată câteva puncte cheie:

• Utilizare zilnică: NLP îi ajută pe oameni să răsfoiască, să discute, să studieze și să călătorească folosind diferite limbi, oferind traduceri precise.
• Utilizare profesională: traducătorii folosesc adesea traducerea automată pentru proiectele inițiale, rafinându-le cu expertiza lor lingvistică.Platformele specializate oferă memorii de traducere pentru a menține o terminologie consecventă pentru domenii specifice, cum ar fi medicina sau dreptul.
• Îmbunătățirea acurateței traducerii: furnizarea de mai mult context, cum ar fi propoziții complete sau paragrafe, poate ajuta modelele NLP să producă traduceri mai precise decât frazele scurte sau cuvintele individuale.

O scurtă istorie a NLP

Istoria NLP poate fi împărțită în trei epoci principale: abordarea bazată pe reguli, era metodelor statistice și revoluția învățării profunde. Fiecare epocă a adus schimbări transformatoare în domeniu.

Abordare bazată pe reguli (anii 1950)

Primele programe NLP, începând cu anii 1950, s-au bazat pe reguli hard-coded. Aceste programe au funcționat bine pentru gramatica simplă, dar în curând au dezvăluit provocările de a construi reguli cuprinzătoare pentru o întreagă limbă. Complexitatea tonului și a contextului în limbajul uman a făcut ca această abordare să necesite forță de muncă și să fie insuficientă.

Metode statistice (anii 1980)

În anii 1980, informaticienii au început să dezvolte modele care foloseau metode statistice pentru a găsi modele în corpuri mari de text. Această abordare a folosit probabilitatea mai degrabă decât regulile pentru a evalua intrările și a genera rezultate și s-a dovedit a fi mai precisă, flexibilă și practică. Timp de trei decenii, progresele în NLP au fost în mare măsură determinate de îmbunătățiri incrementale ale puterii de procesare și ale dimensiunii setului de date de antrenament.

Învățare profundă (de la mijlocul anilor 2010 până în prezent)

De la mijlocul anilor 2010, învățarea profundă a revoluționat NLP. Tehnicile moderne de învățare profundă permit computerelor să înțeleagă, să genereze și să traducă limbajul uman cu o acuratețe remarcabilă - depășind adesea performanța umană în anumite sarcini.

Două progrese majore au determinat acest progres:

1. Date vaste de instruire: Cercetătorii au valorificat datele extinse generate de internet.De exemplu, modele precum GPT-4 sunt instruite pe text echivalent cu mai mult de un milion de cărți. În mod similar, Google Translate se bazează pe un corpus masiv de conținut de traducere paralelă.
2. Rețele neuronale avansate: Noile abordări au îmbunătățit rețelele neuronale, permițându-le să evalueze holistic elemente mai mari de intrare.Inițial, rețelele neuronale recurente și tehnologiile conexe ar putea gestiona propoziții sau paragrafe scurte. Arhitectura transformatoarelor de astăzi, utilizând o tehnică numită atenție, poate procesa mai multe paragrafe sau chiar pagini întregi. Acest context extins îmbunătățește probabilitatea de a înțelege corect sensul, la fel ca și înțelegerea umană.

Cum folosește Grammarly procesarea limbajului natural

Grammarly folosește o combinație de sisteme bazate pe reguli și modele de învățare automată pentru a ajuta scriitorii. Metodele bazate pe reguli se concentrează pe erori mai obiective, cum ar fi ortografie și gramatică. Pentru probleme de discreție, cum ar fi tonul și stilul, folosește modele de învățare automată. Aceste două tipuri funcționează adesea împreună, cu un sistem numit Gandalf (ca în „Nu poți trece”) determinând ce sugestii să prezinte utilizatorilor. Alice Kaiser-Schatzlein, lingvist analitic la Grammarly, explică: „Evaluarea bazată pe reguli este în principal în domeniul corectitudinii, în timp ce modelele tind să fie folosite pentru tipurile mai subiective de schimbări.”

Feedback-ul de la utilizatori, atât agregate cât și individuale, formează o sursă de date crucială pentru îmbunătățirea modelelor Grammarly. Gunnar Lund, un alt lingvist analitic, explică: „Personalizam sugestiile în funcție de ceea ce oamenii au acceptat sau respins în trecut”. Acest feedback este de-identificat și utilizat în mod holistic pentru a perfecționa și a dezvolta noi funcții, asigurând că instrumentul se adaptează la diferite stiluri de scriere, păstrând în același timp confidențialitatea.

Punctul forte al Grammarly constă în furnizarea de asistență imediată, de înaltă calitate, pe diferite platforme. După cum remarcă Lund, interfața produsului este o parte importantă pentru a face puterea AI accesibilă: „Grammarly are asistență imediată... oferind NLP într-o interfață de utilizare rapidă și ușor de utilizat.” Această accesibilitate și receptivitate aduce beneficii tuturor celor care scriu în limba engleză, în special celor care nu sunt vorbitori nativi de engleză.

Următorul pas este personalizarea, dincolo de care sugestiile un utilizator acceptă și respinge. După cum spune Kaiser-Schatzlein, „Vrem ca produsul nostru să producă o scriere mult mai conștientă din punct de vedere contextual și care reflectă gustul și expresiile personale ale scriitorului... ne străduim să facem ca limbajul să sune mai mult ca tine.”

Nota editorului: Grammarly vă ia foarte în serios confidențialitatea. Implementează măsuri stricte, cum ar fi criptarea și configurațiile de rețea securizate pentru a proteja datele utilizatorilor. Pentru mai multe informații, vă rugăm să consultați Politica noastră de confidențialitate.

Cazuri de utilizare în industrie

NLP revoluționează industriile, permițând mașinilor să înțeleagă și să genereze limbajul uman. Îmbunătățește eficiența, acuratețea și experiența utilizatorului în domeniul asistenței medicale, serviciilor juridice, comerțului cu amănuntul, asigurărilor și serviciilor pentru clienți. Iată câteva cazuri de utilizare cheie în aceste sectoare.

Sănătate

Software-ul de transcripție poate îmbunătăți considerabil eficiența și eficacitatea timpului limitat al unui clinician cu fiecare pacient. În loc să cheltuiască o mare parte din întâlnire tastând note, ei se pot baza pe o aplicație pentru a transcrie o conversație naturală cu un pacient. Un alt strat de NLP poate rezuma conversația și structura informații relevante, cum ar fi simptomele, diagnosticul și planul de tratament.

Legal

Instrumentele NLP pot căuta în bazele de date juridice jurisprudența, statutele și precedentele legale relevante, economisind timp și îmbunătățind acuratețea cercetării juridice. În mod similar, ei pot îmbunătăți procesul de descoperire, găsind modele și detalii în mii de documente pe care oamenii le-ar putea rata.

Cu amănuntul

Vânzătorii folosesc NLP pentru analiza sentimentelor, analizând recenziile clienților și feedback-ul pe site-ul lor și pe internet pentru a identifica tendințele. Unii comercianți cu amănuntul au început, de asemenea, să expună această analiză cumpărătorilor, rezumând reacțiile consumatorilor la diferite atribute pentru multe produse.

Asigurare

Reclamațiile implică adesea o documentație extinsă. NLP poate extrage informații relevante din rapoartele poliției, o viață întreagă de note ale medicului și multe alte surse pentru a ajuta mașinile și/sau oamenii să judece mai rapid și mai precis.

Serviciu clienți

Furnizarea de asistență pentru clienți este costisitoare, iar companiile au implementat chatbot, arbori telefonici cu răspuns vocal și alte instrumente NLP de zeci de ani pentru a reduce volumul de intrare pe care personalul trebuie să le gestioneze direct. AI generativă, care se poate baza atât pe LLM-uri, cât și pe reglajele specifice companiei, le-a făcut mult mai utile. Boții de astăzi bazați pe NLP pot înțelege adesea nuanțele din întrebările clienților, pot oferi răspunsuri mai specifice și chiar se pot exprima într-un ton personalizat pentru marca pe care o reprezintă.

Beneficiile procesării limbajului natural

NLP are o gamă largă de aplicații care ne îmbunătățesc în mod semnificativ viața de zi cu zi și interacțiunile cu tehnologia, inclusiv:

• Căutarea pe baza datelor: aproape toate motoarele de căutare, de la Google până la catalogul bibliotecii locale, folosesc NLP pentru a găsi conținut care vă corespunde intenției. Fără el, rezultatele s-ar limita la a se potrivi exact cu ceea ce ați introdus.
• Accesibilitate: NLP este fundamentul modului în care computerele pot citi lucruri cu voce tare pentru persoanele cu deficiențe de vedere sau pot converti cuvintele rostite pentru persoanele cu probleme de auz.
• Traducerea de zi cu zi: serviciile de traducere instantanee, gratuite și de înaltă calitate au făcut informațiile din lume mai accesibile. Nu este vorba doar de text-to-text: tehnologiile de traducere vizuală și audio vă permit să înțelegeți ceea ce vedeți și auziți, chiar dacă nu știți cum să scrieți limba.
• Comunicare îmbunătățită: Gramatical este un exemplu excelent al modului în care NLP poate îmbunătăți claritatea în scris. Oferind sugestii relevante din punct de vedere contextual, Grammarly îi ajută pe scriitori să aleagă cuvinte care transmit mai bine sensul dorit. În plus, dacă un scriitor se confruntă cu blocarea scriitorului, capacitățile AI ale Grammarly îl pot ajuta să înceapă, oferind sugestii sau idei pentru a-și începe scrierea.

Provocări ale procesării limbajului natural

Deși NLP oferă multe beneficii, prezintă și câteva provocări semnificative care trebuie abordate, inclusiv:

• Prejudecăți și corectitudine: modelele AI nu știu în mod inerent bine sau greșit, iar datele lor de antrenament conțin adesea părtiniri istorice (și actuale) care le influențează rezultatul.
• Confidențialitate și securitate: se știe că chatbot-urile și alte IA din generație au scurs informații personale. NLP facilitează procesarea și compilarea datelor sensibile de către computere. Există riscuri mari de furt și chiar de distribuire neintenționată.
• Departe de a fi perfect: NLP greșește adesea, mai ales cu cuvântul rostit. Majoritatea sistemelor NLP nu vă spun cât de încrezători sunt în presupunerile lor, așa că, pentru cazurile în care acuratețea este importantă, asigurați-vă că aveți o persoană bine informată care revizuiește traducerile, transcrierile etc.
• Limbi cu coadă lungă: cea mai mare parte a cercetării NLP a fost făcută în limba engleză, iar cea mai mare parte a restului a fost în contextul traducerii, mai degrabă decât al analizei în cadrul limbii. Există mai multe bariere în calea îmbunătățirii NLP-ului non-englez, în special în găsirea unor date suficiente de formare.
• Deepfake și alte utilizări greșite: în timp ce oamenii au falsificat documente de la începutul scrierii, progresele în NLP fac mult mai ușoară crearea de conținut fals și evitarea detectării. În special, falsurile pot fi foarte personalizate în funcție de contextul și stilul de scriere al unei persoane.

Viitorul procesării limbajului natural

Prezicerea viitorului AI este o sarcină notoriu dificilă, dar iată câteva direcții pe care trebuie să le urmăriți:

• Personalizare: Modelele vor agrega informații despre dvs. pentru a înțelege mai bine contextul, preferințele și nevoile dvs. Un aspect dificil al acestui impuls va fi respectarea legilor de confidențialitate și a preferințelor individuale. Pentru a vă asigura că datele dvs. rămân în siguranță, utilizați numai instrumente dedicate inovației responsabile și dezvoltării AI.
• Multilingv: Mergând dincolo de traducere, noile tehnici vor ajuta modelele AI să funcționeze în mai multe limbi cu competențe mai mult sau mai puțin egale.
• Multimodalitate: Cele mai recente inovații AI pot prelua simultan informații sub mai multe forme prin text, video, audio și imagine. Aceasta înseamnă că poți vorbi despre o imagine sau un videoclip, iar modelul va înțelege ceea ce spui în contextul media.
• Procesare mai rapidă a marginilor: „marginea”, în acest caz, se referă la dispozitive mai degrabă decât în ​​cloud. Noile cipuri și software vor permite telefoanelor și computerelor să proceseze limba fără a trimite date înainte și înapoi către un server. Această procesare locală este atât mai rapidă, cât și mai sigură. Grammarly face parte din această nouă cale interesantă, echipa noastră lucrând deja la procesarea AI la nivel de dispozitiv pe Gemini Nano de la Google.

Concluzie

În rezumat, NLP este un domeniu vital și avansat în IA și lingvistica computațională, care dă putere computerelor să înțeleagă și să genereze limbajul uman. NLP a transformat aplicațiile în procesarea textului, recunoașterea vorbirii, traducerea și analiza sentimentelor, abordând complexități precum contextul și variabilitatea. În ciuda provocărilor precum părtinirea, confidențialitatea și acuratețea, viitorul NLP promite progrese în personalizare, capabilități multilingve și procesare multimodală, sporind impactul său asupra tehnologiei și a diferitelor industrii.