Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) telah menjadi di mana-mana – ia digunakan dalam penapisan e-mel, pembantu suara, enjin carian, ramalan teks dan chatbot AI kami.
Perniagaan menggunakan sistem NLP untuk meningkatkan operasi mereka dan individu menggunakannya setiap hari di rumah mereka.
Tetapi walaupun ia ada di mana-mana, NLP ialah proses kompleks yang hanya sedikit daripada kita pertimbangkan apabila kita menggunakan perkhidmatan terjemahan bahasa atau telefon kita meramalkan perkataan seterusnya yang akan kita taip.
Langkah pertama untuk memahami NLP ialah mentakrifkan apa itu. Mari kita mulakan!
Apakah pemprosesan bahasa semula jadi?
Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah satu cabang kecerdasan buatan yang memfokuskan pada interaksi antara komputer dan manusia melalui bahasa semula jadi.
Ia membolehkan mesin memahami, mentafsir dan menjana bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna.
Mengapa menggunakan NLP?
Populariti NLP telah tiba atas sebab yang baik - untuk kedua-dua organisasi dan individu. Beberapa sebab yang paling biasa untuk menggunakan NLP termasuk:
Automasi kos cekap
Sistem NLP sering digunakan untuk mengautomasikan tugas seperti sokongan pelanggan, penapisan e-mel dan klasifikasi dokumen. Seperti mana-mana jenis automasi lain, ia menjimatkan masa dan sumber organisasi.
Cerapan data
Sistem NLP boleh digunakan oleh perniagaan untuk memberikan cerapan atau mengenal pasti arah aliran. Dengan menganalisis sejumlah besar data teks – seperti maklum balas pelanggan, ulasan atau siaran media sosial – sistem NLP boleh membantu meningkatkan produk atau perkhidmatan.
Pengoptimuman carian
Pencarian telah menjadi lebih baik dan lebih baik selama bertahun-tahun - sebahagiannya, terima kasih kepada NLP.
NLP membolehkan hasil carian yang lebih tepat, sama ada melalui teks ro suara, membolehkan pengguna mencari maklumat dengan lebih pantas. Kami boleh melihat faedah ini di tempat kerja setiap kali kami menaip carian Google, meminta Siri memanggil teksi atau menerangkan jenis produk yang kami inginkan kepada chatbot AI kedai.
peribadi
Memandangkan sistem NLP menganalisis corak dan keutamaan bahasa individu, respons mereka boleh disesuaikan dengan setiap interaksi individu.
Sebagai contoh, chatbot sokongan pelanggan boleh menawarkan permohonan maaf atau diskaun kepada pelanggan yang gemetar, atau pembantu AI boleh mencadangkan jenama pakaian yang sepadan dengan pilihan penggunanya sebelum ini.
Perbezaan antara NLU, NLP dan NLG
NLP ialah bidang luas yang merangkumi pelbagai sub-disiplin, termasuk pemahaman bahasa semula jadi (NLU) dan penjanaan bahasa semula jadi (NLG).
NLP ialah domain menyeluruh, manakala NLU dan NLG ialah bidang khusus di dalamnya. Ini kerana pemprosesan bahasa semula jadi mesti melibatkan kedua-dua pemahaman, kemudian penjanaan semasa perbualan berulang-alik.
Kefahaman bahasa semula jadi (NLP)
NLU diperlukan untuk mengekstrak makna di sebalik input pengguna.
Sebagai subset NLP, NLU memberi tumpuan kepada aspek pemahaman pemprosesan bahasa. Matlamat utamanya adalah untuk membolehkan mesin memahami dan mentafsir bahasa manusia dengan cara yang bermakna.
NLU melibatkan analisis teks untuk menentukan niat di sebalik perkataan, mengenali entiti, dan memahami makna kontekstual bahasa.
Sebagai contoh, apabila pengguna berkata, "Tempah meja di restoran," NLU bertanggungjawab untuk memahami bahawa niatnya adalah untuk membuat tempahan, dan "restoran" ialah entiti di mana tindakan itu harus berlaku.
Penjanaan bahasa semula jadi (NLG)
NLG, sebaliknya, prihatin dengan aspek pengeluaran pemprosesan bahasa. Selepas mesin memahami input pengguna (terima kasih kepada NLU), NLG mengambil alih untuk menjana tindak balas yang koheren dan sesuai kontekstual.
Sebagai contoh, pengguna bertanya kepada chatbot, "Bagaimana cuaca esok?" Sistem NLG akan merumuskan respons seperti, "Cuaca esok akan cerah dengan suhu tertinggi 75°F."
NLG melibatkan pemilihan perkataan yang betul, menstrukturkan ayat dengan betul, dan memastikan outputnya semula jadi dan seperti manusia. Ia merupakan komponen kritikal NLP yang mengubah pemahaman mesin menjadi bahasa komunikatif.
11 komponen NLP
Pemprosesan bahasa semula jadi ialah pemprosesan yang kompleks dengan beberapa komponen bersilang.
Jika anda mahukan pemahaman yang lebih baik tentang cara NLP berfungsi, ini ialah 11 komponen yang menggambarkan kerumitan proses.
Untuk menerangkan komponen ini, saya akan menggunakan contoh CMO yang membuat permintaan berikut kepada chatbot dalaman: Sila jadualkan mesyuarat dengan pasukan pemasaran pada jam 3 petang esok.
Ucapan
Ucapan ialah frasa tepat yang dituturkan atau ditaip oleh pengguna. Dalam kes ini, ialah: "Jadualkan mesyuarat dengan pasukan pemasaran pada jam 3 petang esok."
Ucapan ialah input yang akan dianalisis oleh sistem NLP untuk menentukan niat dan mengekstrak entiti yang berkaitan.
Entiti
Entiti dalam ayat ini memberikan butiran khusus yang berkaitan dengan niat.
Sebagai contoh, satu entiti di sini ialah "pasukan pemasaran", kerana ia menentukan dengan siapa mesyuarat itu. Entiti lain ialah "3 petang esok" kerana ia menyediakan masa dan tarikh untuk mesyuarat.
Entiti memberikan chatbot maklumat yang diperlukan untuk menjadualkan mesyuarat dengan betul.
Niat
Dalam contoh ayat kami di atas, tujuannya ialah matlamat pengguna: menjadualkan mesyuarat.
Antara muka perbualan, seperti chatbot AI, akan menyedari bahawa niat di sebalik mesej pengguna adalah untuk menyediakan mesyuarat.
Tokenisasi
Tokenisasi ialah satu langkah proses NLP. Ia menerangkan memecahkan ayat kepada bahagian yang lebih kecil, dipanggil token, yang boleh menjadi perkataan individu, frasa atau tanda baca.
Sebagai contoh, ucapan kami mungkin dibahagikan kepada token seperti "Jadual", "a", "mesyuarat", "pasukan pemasaran", "3 petang" dan "esok."
Ini membantu sistem NLP menganalisis setiap bahagian ayat dengan lebih berkesan, menjadikannya lebih mudah untuk memahami makna keseluruhan dan bertindak balas dengan tepat.
Stemming dan Lemmatisasi
Stemming dan lemmatization ialah teknik yang mungkin digunakan oleh sistem NLP untuk memudahkan perkataan kepada bentuk asas atau akarnya. Stemming memotong perkataan ke asasnya - seperti menandakan perkataan 'penjadualan' sebagai 'jadual'.
Lemmatisasi menukar perkataan kepada versi sedia ada yang dinormalkan yang terdapat dalam kamus. Jadi daripada hanya membuang akhiran, lemmatisasi mungkin menandakan 'wowza' atau 'ketat' sebagai perkataan 'baik'.
Teknik ini membantu sistem NLP menyedari bahawa perkataan dengan pengakhiran atau bentuk yang berbeza boleh mempunyai makna yang sama.
Penandaan Bahagian Pertuturan
Dalam langkah ini, sistem NLP menandakan setiap perkataan dalam ayat dengan peranan tatabahasanya:
- Jadual (kata kerja)
- a (penentu)
- Mesyuarat (kata nama)
- dengan (preposisi)
- (penentu)
- pemasaran (kata sifat)
- pasukan (kata nama)
- at (preposisi)
- 3 (nombor)
- PM (kata nama)
- esok (kata nama)
Penandaan Bahagian Pertuturan (PoS) membantu sistem NLP lebih memahami struktur ayat dan hubungan antara perkataan.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)
Sistem mengenal pasti entiti tertentu dalam ayat, seperti "pasukan pemasaran" (organisasi atau kumpulan) dan "3 petang esok" (ungkapan masa). NER membantu sistem memahami dengan siapa mesyuarat itu dan bila ia perlu dijadualkan.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen menilai nada input.
Jika CMO berkata, "Jadualkan mesyuarat lain dengan pasukan pemasaran sebelum saya merobek rambut saya," sistem NLP akan mengenali sentimen negatif.
Sebaik sahaja sentimen dikenal pasti, sistem NLP boleh bertindak sewajarnya – ia boleh meyakinkan CMO atau meminta maaf. Analisis sentimen amat berguna apabila antara muka perbualan berinteraksi dengan pelanggan, kerana ia boleh mengukur bilangan kandungan dan bilangan yang kecewa.
Pemahaman Kontekstual
Sistem NLP menggunakan pemahaman kontekstual untuk mentafsir makna perkataan dan frasa berdasarkan teks sekelilingnya. Ini melibatkan menganalisis bukan sahaja perkataan individu tetapi bagaimana ia berkaitan antara satu sama lain dalam ayat atau perbualan.
Pembelajaran Mesin
Sistem NLP meningkatkan keupayaan mereka untuk memahami dan menjana bahasa dengan menggunakan model pembelajaran mesin (ML).
Model ML dilatih pada set data ayat yang besar, membolehkannya mentafsir niat dengan betul ("Jadualkan mesyuarat"), mengenal pasti entiti (seperti "pasukan pemasaran" dan "3 petang esok"), dan menjana respons yang sesuai.
Pengurus Dialog
Pengurusan dialog dalam sistem NLP menjejaki konteks perbualan, memastikan respons yang koheren berdasarkan input sebelumnya.
Jika CMO menyebut pada waktu pagi bahawa dia perlu bertemu dengan pasukan pemasaran, dia mungkin berkata, 'Jadualkan mesyuarat itu untuk saya pada jam 3 petang.' Sistem akan mengingati dan mengesahkan bahawa dia ingin menempahnya dengan pasukan pemasaran.
Contoh dunia sebenar NLP
Jika anda menggunakan teknologi setiap hari, kemungkinan besar anda terlibat dengan sistem NLP setiap hari. Ini hanyalah beberapa contoh biasa tentang cara anda mungkin berinteraksi dengan program pemprosesan bahasa semula jadi.
Pembantu maya
Ia mungkin ada di dalam poket anda sekarang: pembantu pintar seperti Siri, Alexa dan Google Assistant menggunakan NLP untuk memahami dan bertindak balas kepada arahan suara.
Apabila anda bertanya, "Apakah cuaca hari ini?" pembantu memproses pertuturan anda, memahami niat, mendapatkan semula data cuaca dan membalas dengan maklumat yang berkaitan.
Chatbots AI
Banyak syarikat menggunakan chatbot berkuasa NLP untuk mengendalikan pertanyaan pelanggan. Sebagai contoh, jika anda bertanya kepada chatbot di tapak e-dagang, "Di manakah pesanan saya?" bot boleh mentafsir pertanyaan anda, mengakses maklumat penjejakan pesanan dan memberikan anda kemas kini.
Penterjemahan bahasa
NLP adalah teras perkhidmatan terjemahan, membolehkan pengguna menterjemah teks atau pertuturan daripada satu bahasa ke bahasa lain.
Sistem ini menganalisis struktur dan makna bahasa asal dan menjana teks yang setara dalam bahasa sasaran. Ini bermakna setiap kali anda menggunakan Terjemahan Google, anda mempunyai NLP untuk berterima kasih.
Aplikasi suara ke teks
Aplikasi suara ke teks, seperti Siri atau alat imlak, menukar bahasa pertuturan kepada teks bertulis menggunakan NLP.
Apabila anda menggunakan penaipan suara pada telefon anda atau menyalin rakaman mesyuarat, NLP memecahkan bunyi kepada perkataan, mengenali corak dalam pertuturan dan menghasilkan teks yang tepat.
Penapisan spam e-mel
Walaupun kami tidak menganggapnya sebagai bersebelahan dengan AI, penapisan spam e-mel ialah aplikasi biasa NLP.
Sistem NLP boleh menganalisis kandungan e-mel, mencari corak, frasa atau tingkah laku tertentu yang menunjukkan spam atau pancingan data – seperti kata kunci tertentu, pautan pelik atau pemformatan ganjil.
Ringkasan dan penjanaan teks
Jenis alat ini memadatkan artikel, laporan atau dokumen yang panjang kepada ringkasan yang lebih pendek dan mudah dihadam – dan mereka melakukannya dengan NLP.
Dan setiap pelajar pada usia ChatGPT telah menggunakan penjana teks. Penjana NLP ini selalunya boleh mencipta kandungan yang koheren dan bermakna, daripada bait berima, kepada esei bahasa Inggeris, kepada penerangan produk.
Gunakan chatbot NLP bulan depan
Jika anda berminat untuk memanfaatkan NLP untuk automasi, cerapan atau interaksi pelanggan yang lebih baik, sekarang adalah masanya.
Botpress ialah platform pembinaan bot yang boleh diperluaskan tanpa henti yang dibina untuk perusahaan. Kami stack membolehkan pembangun membina chatbots dan ejen AI dengan sebarang keupayaan yang anda perlukan.
Suite keselamatan kami yang dipertingkatkan memastikan data pelanggan sentiasa dilindungi dan dikawal sepenuhnya oleh pasukan pembangunan anda.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Atau hubungi pasukan jualan kami untuk mengetahui lebih lanjut.
Senarai Kandungan
Ikuti perkembangan terkini tentang ejen AI
Kongsi ini pada:
.svg)
