Przetwarzanie języka naturalnego to poddziedzina językoznawstwa, informatyki i sztucznej inteligencji zajmująca się interakcją między komputerem a językiem ludzkim. Celem NLP jest zbudowanie systemów zdolnych do przetwarzania ludzkiego języka. Język naturalny odnosi się do sposobu, w jaki ludzie komunikują się ze sobą. NLP łączy dziedzinę lingwistyki obliczeniowej (modelowanie języka ludzkiego w oparciu o reguły) z uczeniem maszynowym, aby stworzyć inteligentne maszyny zdolne do identyfikacji kontekstu i zrozumienia intencji języka naturalnego. Uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się badaniem maszyn zdolnych do uczenia się na podstawie doświadczenia i wykonywania zadań bez bezpośredniego programowania. Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego inspirowany sposobem działania ludzkiego mózgu. Jest to sieć neuronowa lub duża sieć neuronów, które współdziałają ze sobą w celu wykonywania znacznie złożonych zadań przy minimalnej interwencji. W 2010 roku pojawiło się głębokie uczenie się, a wraz z dojrzałością tej dziedziny pojawiły się duże modele językowe składające się z gęstych sieci neuronowych złożonych z tysięcy, a nawet milionów prostych jednostek przetwarzających zwanych sztucznymi neuronami. Sieci neuronowe stały się pierwszą poważną zmianą w dziedzinie NLP, umożliwiając wykonywanie złożonych zadań w języku naturalnym, co wcześniej było możliwe tylko w teorii. Drugą istotną zmianą było wprowadzenie wstępnie wyszkolonych modeli (takich jak GPT-3), które można było dostosować do różnych dalszych zadań, oszczędzając wiele godzin szkolenia. NLP stanowi rdzeń wielu rzeczywistych zastosowań sztucznej inteligencji, takich jak:
Wykrywanie spamu
Filtr spamu w Twojej skrzynce odbiorczej przypisuje procent przychodzących wiadomości e-mail do folderu spamu, korzystając z NLP w celu oceny, które wiadomości e-mail wyglądają podejrzanie.
Tłumaczenie maszynowe
Tłumacz Google, DeepL i inne programy do tłumaczenia maszynowego wykorzystują NLP do oceny milionów zdań przetłumaczonych przez ludzi posługujących się różnymi parami językowymi.
Wirtualni asystenci i chatboty
Wszystkie Alexas, Siris, Asystenci Google i chatboty obsługi klienta na świecie należą do tej kategorii. Używają NLP, aby zrozumieć, analizować i ustalać priorytety pytań i żądań użytkowników oraz szybko i poprawnie na nie odpowiadać.
Analiza nastrojów w mediach społecznościowych
Marketerzy zbierają posty w mediach społecznościowych na temat konkretnych marek, tematów rozmów i słów kluczowych, a następnie wykorzystują NLP do analizy, co użytkownicy myślą o każdym temacie, indywidualnie i zbiorowo. Pomaga to markom w badaniach klientów, ocenie wizerunku i wykrywaniu dynamiki społecznej.
Podsumowanie tekstu
Streszczanie tekstu polega na zmniejszeniu jego objętości przy zachowaniu kluczowych informacji i zasadniczego znaczenia. Do codziennych przykładów podsumowań tekstowych należą nagłówki wiadomości, zapowiedzi filmów, tworzenie biuletynów, badania finansowe, analizy umów prawnych i podsumowania wiadomości e-mail, a także aplikacje dostarczające kanały informacyjne, raporty i wiadomości e-mail.
Wyszukiwanie semantyczne
Wyszukiwanie semantyczne wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do inteligentnego przeszukiwania danych. Wchodzisz w interakcję z nim za każdym razem, gdy szukasz w Google. Wyszukiwanie semantyczne jest pomocne, gdy chcesz wyszukać coś na podstawie kontekstu, a nie konkretnych słów kluczowych.
„Sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z innymi ludźmi, odbywa się za pośrednictwem języka” – mówi Yannic Kilcher, jeden z najpopularniejszych YouTuberów i wpływowych osób w przestrzeni NLP, dodając, że język jest częścią każdej interakcji, jaką ludzie mają ze sobą nawzajem i z komputerami. Nic więc dziwnego, że NLP jako dziedzina była miejscem kilku z najbardziej ekscytujących odkryć i wdrożeń sztucznej inteligencji w ostatniej dekadzie.