Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) stało się wszechobecne - jest używane w filtrowaniu wiadomości e-mail, asystentach głosowych, wyszukiwarkach, przewidywaniu tekstu i chatbotach AI.
Firmy używają systemów NLP do usprawnienia swoich operacji, a osoby prywatne używają ich codziennie w swoich domach.
Ale choć jest wszędzie, NLP jest złożonym procesem, który niewielu z nas bierze pod uwagę, gdy korzystamy z usługi tłumaczenia językowego lub nasz telefon przewiduje następne słowo, które zamierzamy wpisać.
Pierwszym krokiem do zrozumienia NLP jest zdefiniowanie, czym ono jest. Zacznijmy więc!
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na interakcji między komputerami a ludźmi za pomocą języka naturalnego.
Umożliwia maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka w sposób, który jest zarówno znaczący, jak i użyteczny.
Dlaczego warto korzystać z NLP?
Popularność NLP pojawiła się nie bez powodu - zarówno dla organizacji, jak i osób prywatnych. Oto kilka najczęstszych powodów, dla których warto stosować NLP:
Ekonomiczna automatyzacja
Systemy NLP są często wykorzystywane do automatyzacji zadań, takich jak obsługa klienta, filtrowanie wiadomości e-mail i klasyfikacja dokumentów. Podobnie jak każdy inny rodzaj automatyzacji, oszczędza organizacjom zarówno czas, jak i zasoby.
Wgląd w dane
Systemy NLP mogą być wykorzystywane przez firmy do dostarczania spostrzeżeń lub identyfikowania trendów. Analizując duże ilości danych tekstowych - takich jak opinie klientów, recenzje lub posty w mediach społecznościowych - system NLP może pomóc w ulepszaniu produktów lub usług.
Optymalizacja wyszukiwania
Z biegiem lat wyszukiwanie stawało się coraz lepsze - częściowo dzięki NLP.
NLP umożliwia dokładniejsze wyniki wyszukiwania, zarówno głosowego, jak i tekstowego, pozwalając użytkownikom na szybsze znajdowanie informacji. Widzimy te korzyści w pracy za każdym razem, gdy wpisujemy wyszukiwarkę Google, prosimy Siri o wezwanie taksówki lub opisujemy rodzaj produktu, który chcemy dla chatbota AI w sklepie.
Personalizacja
Ponieważ systemy NLP analizują indywidualne wzorce językowe i preferencje, ich odpowiedzi mogą być dostosowane do każdej indywidualnej interakcji.
Na przykład chatbot obsługi klienta może zaoferować przeprosiny lub zniżkę dla zdenerwowanego klienta, a asystent AI może zasugerować markę odzieżową, która pasuje do wcześniejszych preferencji użytkownika.
Różnica między NLU, NLP i NLG
NLP to szeroka dziedzina, która obejmuje różne subdyscypliny, w tym rozumienie języka naturalnego (NLU) i generowanie języka naturalnego (NLG).
NLP jest nadrzędną domeną, podczas gdy NLU i NLG są wyspecjalizowanymi obszarami w jej obrębie. Dzieje się tak dlatego, że przetwarzanie języka naturalnego musi obejmować zarówno rozumienie, jak i generowanie podczas rozmowy w obie strony.
Rozumienie języka naturalnego (NLP)
NLU jest niezbędne do wyodrębnienia znaczenia danych wprowadzanych przez użytkownika.
Jako podzbiór NLP, NLU koncentruje się na aspekcie rozumienia przetwarzania języka. Jego głównym celem jest umożliwienie maszynom rozumienia i interpretowania ludzkiego języka w znaczący sposób.
NLU obejmuje analizę tekstu w celu określenia intencji kryjących się za słowami, rozpoznawania podmiotów i uchwycenia kontekstowego znaczenia języka.
Na przykład, gdy użytkownik mówi "Zarezerwuj stolik w restauracji", NLU jest odpowiedzialne za zrozumienie, że intencją jest dokonanie rezerwacji, a "restauracja" jest podmiotem, w którym powinna nastąpić akcja.
Generowanie języka naturalnego (NLG)
Z drugiej strony NLG zajmuje się produkcyjnym aspektem przetwarzania języka. Po tym, jak maszyna zrozumie dane wejściowe użytkownika (dzięki NLU), NLG przejmuje generowanie spójnej i kontekstowo odpowiedniej odpowiedzi.
Przykładowo, użytkownik pyta chatbota: "Jaka będzie jutro pogoda?". System NLG sformułuje odpowiedź typu: "Pogoda jutro będzie słoneczna z temperaturą 75°F".
NLG obejmuje wybór właściwych słów, prawidłową strukturę zdań i zapewnienie, że wynik jest naturalny i podobny do ludzkiego. Jest to kluczowy element NLP, który przekształca zrozumienie maszyny w język komunikacyjny.
11 składników NLP
Przetwarzanie języka naturalnego jest złożonym procesem z kilkoma przecinającymi się komponentami.
Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak działa NLP, oto 11 elementów, które ilustrują złożoność tego procesu.
Aby wyjaśnić te elementy, posłużę się przykładem CMO wysyłającego następującą prośbę do wewnętrznego chatbota: Zaplanuj spotkanie z zespołem marketingowym na jutro na godzinę 15:00.
Wypowiedzi
Wypowiedź to dokładna fraza wypowiedziana lub wpisana przez użytkownika. W tym przypadku jest to: "Zaplanuj spotkanie z zespołem marketingowym na jutro o 15:00".
Wypowiedź jest danymi wejściowymi, które system NLP przeanalizuje w celu określenia intencji i wyodrębnienia odpowiednich jednostek.
Podmioty
Podmioty w tym zdaniu dostarczają konkretnych szczegółów związanych z intencją.
Na przykład, jedną z encji jest "zespół marketingowy", ponieważ określa, z kim jest spotkanie. Inną jednostką jest "3 PM tomorrow", ponieważ określa godzinę i datę spotkania.
Podmioty przekazują chatbotowi informacje niezbędne do prawidłowego zaplanowania spotkania.
Zamiarów
W naszym przykładowym zdaniu powyżej, intencją jest cel użytkownika: zaplanowanie spotkania.
Interfejs konwersacyjny, taki jak chatbot AI, rozpozna, że intencją wiadomości użytkownika jest umówienie spotkania.
Tokenizacja
Tokenizacja jest jednym z etapów procesu NLP. Opisuje rozbicie zdania na mniejsze części, zwane tokenami, które mogą być pojedynczymi słowami, frazami, a nawet znakami interpunkcyjnymi.
Na przykład, nasza wypowiedź może być podzielona na tokeny takie jak "harmonogram", "a", "spotkanie", "zespół marketingowy", "15:00" i "jutro".
Pomaga to systemowi NLP skuteczniej analizować każdą część zdania, ułatwiając zrozumienie ogólnego znaczenia i dokładną reakcję.
Stemming i Lemmatyzacja
Stemming i lematyzacja to techniki, które mogą być wykorzystywane przez systemy NLP do upraszczania słów do ich formy podstawowej lub źródłowej. Stemming sprowadza słowo do jego podstawy - na przykład oznaczając słowo "scheduling" jako "schedule".
Lematyzacja konwertuje słowa do znormalizowanych, istniejących wersji znalezionych w słowniku. Zamiast więc usuwać przyrostki, lematyzacja może oznaczać "wowza" lub "tight" jako słowo "good".
Techniki te pomagają systemowi NLP rozpoznać, że słowa o różnych zakończeniach lub formach mogą mieć to samo znaczenie.
Tagowanie części mowy
Na tym etapie system NLP oznacza każde słowo w zdaniu jego rolą gramatyczną:
- Harmonogram (czasownik)
- a (określnik)
- spotkanie (rzeczownik)
- z (przyimek)
- (wyznacznik)
- marketing (przymiotnik)
- zespół (rzeczownik)
- przy (przyimek)
- 3 (liczba)
- PM (rzeczownik)
- jutro (rzeczownik)
Oznaczanie części mowy (PoS) pomaga systemowi NLP lepiej zrozumieć strukturę zdania i relacje między słowami.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
System identyfikuje konkretne jednostki w zdaniu, takie jak "zespół marketingowy" (organizacja lub grupa) i "jutro o 15:00" (wyrażenie czasowe). NER pomaga systemowi zrozumieć, z kim jest spotkanie i kiedy należy je zaplanować.
Analiza nastrojów
Analiza nastrojów ocenia ton danych wejściowych.
Gdyby CMO powiedział: "Zaplanuj kolejne spotkanie z zespołem marketingowym, zanim wyrwę sobie włosy z głowy", system NLP rozpoznałby negatywny sentyment.
Po zidentyfikowaniu sentymentu system NLP może podjąć odpowiednie działania - może uspokoić CMO lub przeprosić. Analiza nastrojów jest szczególnie przydatna, gdy interfejs konwersacyjny wchodzi w interakcję z klientami, ponieważ może zmierzyć, ilu z nich jest zadowolonych, a ilu sfrustrowanych.
Zrozumienie kontekstu
Systemy NLP wykorzystują rozumienie kontekstowe do interpretowania znaczenia słów i fraz w oparciu o otaczający je tekst. Obejmuje to analizę nie tylko poszczególnych słów, ale także ich wzajemnych relacji w zdaniu lub rozmowie.
Uczenie maszynowe
Systemy NLP poprawiają swoją zdolność do rozumienia i generowania języka za pomocą modelu uczenia maszynowego (ML).
Model ML jest szkolony na dużym zbiorze zdań, co pozwala mu poprawnie interpretować intencje ("Zaplanuj spotkanie"), identyfikować podmioty (takie jak "zespół marketingowy" i "Jutro o 15:00") i generować odpowiednią odpowiedź.
Menedżer dialogów
Zarządzanie dialogiem w systemach NLP śledzi kontekst rozmowy, zapewniając spójne odpowiedzi w oparciu o poprzednie dane wejściowe.
Jeśli CMO wspomniał rano, że musi spotkać się z zespołem marketingowym, mógł powiedzieć: "Zaplanuj dla mnie to spotkanie na 15:00". System zapamięta i potwierdzi, że chciał je zarezerwować dla zespołu marketingowego.
Przykłady NLP z prawdziwego świata
Jeśli na co dzień korzystasz z technologii, prawdopodobnie codziennie korzystasz z systemów NLP. To tylko kilka typowych przykładów interakcji z programami do przetwarzania języka naturalnego.
Wirtualni asystenci
Prawdopodobnie masz go teraz w kieszeni: inteligentni asystenci, tacy jak Siri, Alexa i Google Assistant, wykorzystują NLP do rozumienia poleceń głosowych i reagowania na nie.
Gdy zapytasz: "Jaka jest dziś pogoda?", asystent przetworzy Twoją wypowiedź, zrozumie intencję, pobierze dane pogodowe i odpowie odpowiednimi informacjami.
AI chatbots
Wiele firm korzysta z chatbotów wykorzystujących NLP do obsługi zapytań klientów. Przykładowo, jeśli zapytasz chatbota na stronie e-commerce"Gdzie jest moje zamówienie?", bot może zinterpretować twoje zapytanie, uzyskać dostęp do informacji o śledzeniu zamówienia i dostarczyć ci aktualizację.
Tłumaczenie językowe
NLP jest podstawą usług tłumaczeniowych, umożliwiając użytkownikom tłumaczenie tekstu lub mowy z jednego języka na inny.
Systemy te analizują strukturę i znaczenie oryginalnego języka i generują równoważny tekst w języku docelowym. Oznacza to, że za każdym razem, gdy korzystasz z Tłumacza Google, możesz podziękować NLP.
Aplikacje głosowo-tekstowe
Aplikacje Voice-to-Text, takie jak Siri lub narzędzia do dyktowania, konwertują język mówiony na tekst pisany przy użyciu NLP.
Podczas pisania głosowego na telefonie lub transkrypcji nagrania ze spotkania, NLP rozkłada dźwięki na słowa, rozpoznaje wzorce w mowie i tworzy dokładny tekst.
Filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail
Chociaż nie uważamy tego za związane ze sztuczną inteligencją, filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail jest powszechnym zastosowaniem NLP.
Systemy NLP mogą analizować treść wiadomości e-mail, szukając pewnych wzorców, fraz lub zachowań wskazujących na spam lub phishing - takich jak określone słowa kluczowe, dziwne linki lub dziwne formatowanie.
Podsumowywanie i generowanie tekstu
Tego typu narzędzia kondensują długie artykuły, raporty lub dokumenty w krótsze, łatwe do przyswojenia streszczenia - i robią to za pomocą NLP.
Każdy student w erze ChatGPT korzystał z generatora tekstu. Te generatory NLP mogą często tworzyć spójne i znaczące treści, od rymowanej zwrotki, przez angielski esej, po opisy produktów.
Wdrożenie chatbota NLP w przyszłym miesiącu
Jeśli jesteś zainteresowany wykorzystaniem NLP do automatyzacji, analizy lub lepszych interakcji z klientami, teraz jest na to czas.
Botpress to nieskończenie rozszerzalna platforma do tworzenia botów stworzona dla przedsiębiorstw. Nasza platforma stack umożliwia deweloperom tworzenie chatbotów i agentów AI o dowolnych możliwościach.
Nasz ulepszony pakiet zabezpieczeń zapewnia, że dane klientów są zawsze chronione i w pełni kontrolowane przez zespół programistów.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Lub skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży, aby dowiedzieć się więcej.
Spis treści
Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami na temat agentów AI
Udostępnij to na:
.svg)
