Hvad er NLP?
Natural Language Processing (NLP) er et underområde af kunstig intelligens (AI). Det gør robotter i stand til at analysere og forstå menneskeligt sprog, hvilket gør dem i stand til at udføre gentagne aktiviteter uden menneskelig indgriben. Eksempler omfatter maskinoversættelse, opsummering, billetklassificering og stavekontrol.
Naturlig sprogbehandling (NLP) er en computers evne til at analysere og forstå menneskeligt sprog. NLP er en undergruppe af kunstig intelligens med fokus på menneskeligt sprog og er tæt forbundet med computerlingvistik, som fokuserer mere på statistiske og formelle tilgange til sprogforståelse.
NLP bruges typisk til dokumentopsummering, tekstklassificering, emneregistrering og sporing, maskinoversættelse, talegenkendelse og meget mere.
Hvordan fungerer NLP?
NLP-systemer bruger maskinlæringsalgoritmer til at analysere store mængder ustrukturerede data og udtrække relevant information. Algoritmerne er trænet til at genkende mønstre og drage slutninger baseret på disse mønstre. Sådan fungerer det:
- Brugeren skal indtaste en sætning i NLP-systemet (Natural Language Processing).
- NLP-systemet opdeler derefter sætningen i mindre dele af ord, kaldet tokens, og konverterer lyd til tekst.
- Derefter behandler maskinen tekstdataene og opretter en lydfil baseret på de behandlede data.
- Maskinen svarer med en lydfil baseret på behandlede tekstdata.
NLP markedsstørrelse og vækst
Kunstig intelligens står til at blive den næste store ting i teknologiverdenen. Med sin evne til at forstå menneskelig adfærd og handle i overensstemmelse hermed er AI allerede blevet en integreret del af vores daglige liv. Brugen af kunstig intelligens har udviklet sig, hvor den seneste bølge er naturlig sprogbehandling (NLP).
Den globale NLP-markedsstørrelse er vurderet til USD 15.7 milliarder i 2022 og forventes at vokse med en CAGR på mere end 25% over prognoseperioden 2022-2027. Markedet forventes at nå 49.4 milliarder USD i 2027 ved en CAGR på 25.7%.
Fordele ved NLP
Øget dokumentationseffektivitet og nøjagtighed
Et NLP-genereret dokument opsummerer nøjagtigt enhver original tekst, som mennesker ikke automatisk kan generere. Det kan også udføre gentagne opgaver såsom at analysere store bidder af data for at forbedre menneskelig effektivitet.
Mulighed for automatisk at oprette en oversigt over stort og komplekst tekstindhold
Naturligt behandlingssprog kan bruges til simple tekstmine-opgaver, såsom at udtrække fakta fra dokumenter, analysere følelser eller identificere navngivne enheder. Naturlig behandling kan også bruges til mere komplekse opgaver, såsom forståelse af menneskelig adfærd og følelser.
Gør det muligt for personlige assistenter som Alexa at fortolke talte ord
NLP er nyttigt for personlige assistenter såsom Alexa, hvilket gør det muligt for den virtuelle assistent at forstå talte ord-kommandoer. Det hjælper også hurtigt at finde relevant information fra databaser, der indeholder millioner af dokumenter på få sekunder.
Aktiverer brugen af chatbots til kundeassistance
NLP kan bruges i chatbots og computerprogrammer, der bruger kunstig intelligens til at kommunikere med mennesker gennem tekst eller stemme. Chatbotten bruger NLP til at forstå, hvad personen skriver, og reagere korrekt. De gør det også muligt for en organisation at yde kundesupport 24/7 på tværs af flere kanaler.
Det er nemmere at udføre sentimentanalyse
Følelsesanalyse er en proces, der involverer analyse af et sæt dokumenter (såsom anmeldelser eller tweets) vedrørende deres holdning eller følelsesmæssige tilstand (f.eks. glæde, vrede). Følelsesanalyse kan bruges til at kategorisere og klassificere opslag på sociale medier eller anden tekst i flere kategorier: positiv, negativ eller neutral.
Avanceret analyseindsigt, der tidligere var uden for rækkevidde
Den seneste spredning af sensorer og internetforbundne enheder har ført til en eksplosion i mængden og mangfoldigheden af genererede data. Som et resultat udnytter mange organisationer NLP til at give mening i deres data for at drive bedre forretningsbeslutninger.
Udfordringer med NLP
stavefejl
Naturlige sprog er fulde af stavefejl, stavefejl og uoverensstemmelser i stilen. For eksempel kan ordet "proces" staves som enten "proces" eller "bearbejdning". Problemet forværres, når du tilføjer accenter eller andre tegn, der ikke er i din ordbog.
Sprogforskelle
En engelsktalende siger måske: "Jeg skal på arbejde i morgen tidlig", mens en italiensktalende ville sige: "Domani Mattina vado al lavoro." Selvom disse to sætninger betyder det samme, vil NLP ikke forstå sidstnævnte, medmindre du først oversætter det til engelsk.
Medfødte skævheder
Naturlige behandlingssprog er baseret på menneskelig logik og datasæt. I nogle situationer kan NLP-systemer udføre deres programmørers skævheder eller de datasæt, de bruger. Det kan også nogle gange fortolke konteksten anderledes på grund af medfødte skævheder, hvilket fører til unøjagtige resultater.
Ord med flere betydninger
NLP er baseret på den antagelse, at sproget er præcist og entydigt. I virkeligheden er sproget hverken præcist eller entydigt. Mange ord har flere betydninger og kan bruges på forskellige måder. For eksempel, når vi siger "gø", kan det enten være hundegø eller trægø.
Usikkerhed og falske positiver
Falske positiver opstår, når NLP registrerer et udtryk, der burde være forståeligt, men som ikke kan besvares korrekt. Målet er at skabe et NLP-system, der kan identificere dets begrænsninger og rydde op i forvirring ved at bruge spørgsmål eller hints.
Træningsdata
En af de største udfordringer med naturligt behandlingssprog er unøjagtige træningsdata. Jo flere træningsdata du har, jo bedre bliver dine resultater. Hvis du giver systemet forkerte eller partiske data, vil det enten lære de forkerte ting eller lære ineffektivt.
NLP eksempel
Natural Language oversættelse, dvs. Google Translate
Google Translate er en gratis webbaseret oversættelsestjeneste, der understøtter over 100 sprog og kan oversætte dit indhold automatisk til disse sprog. Tjenesten har to tilstande: oversættelse og oversættelsesforslag.
Tekstbehandlere dvs. MS Word & Grammarly bruger NLP til at kontrollere grammatiske fejl
Tekstbehandlere som MS Word og Grammarly bruger NLP til at kontrollere tekst for grammatiske fejl. Det gør de ved at se på konteksten af din sætning i stedet for blot selve ordene.
Talegenkendelse / IVR-systemer, der bruges i callcentre
Talegenkendelse er et glimrende eksempel på, hvordan NLP kan bruges til at forbedre kundeoplevelsen. Det er et meget almindeligt krav for virksomheder at have IVR-systemer på plads, så kunderne kan interagere med deres produkter og tjenester uden at skulle tale med en levende person. Dette giver dem mulighed for at håndtere flere opkald, men hjælper også med at reducere omkostningerne.
Personlige digitale assistenter, dvs. Google Home, Siri, Cortana og Alexa
Brugen af NLP er blevet mere udbredt i de senere år, efterhånden som teknologien har udviklet sig. Personal Digital Assistant-applikationer såsom Google Home, Siri, Cortana og Alexa er alle blevet opdateret med NLP-funktioner. Disse enheder bruger NLP til at forstå menneskelig tale og reagere korrekt.
Brug cases
Intelligent dokumentbehandling
Denne use case involverer udtrækning af information fra ustrukturerede data, såsom tekst og billeder. NLP kan bruges til at identificere de mest relevante dele af disse dokumenter og præsentere dem på en organiseret måde.
Følelsesanalyse
Følelsesanalyse er en anden måde, virksomheder kan bruge NLP på i deres operationer. Softwaren analyserer opslag på sociale medier om en virksomhed eller et produkt for at afgøre, om folk tænker positivt eller negativt om det.
Opdagelse af svindel
NLP kan også bruges til at opdage svindel ved at analysere ustrukturerede data som e-mails, telefonopkald osv., og forsikringsdatabaser for at identificere mønstre eller svigagtige aktiviteter baseret på søgeord.
Sproggenkendelse
NLP bruges til at detektere sproget i tekstdokumenter eller tweets. Dette kan være nyttigt for indholdsmoderering og indholdsoversættelsesvirksomheder.
Conversational AI / Chatbot
En konversations-AI (ofte kaldet en chatbot) er en applikation, der forstår naturligt sproginput, enten talt eller skrevet, og udfører en specificeret handling. En samtalegrænseflade kan bruges til kundeservice, salg eller underholdningsformål.
Tekstopsummering
Et NLP-system kan trænes til at opsummere teksten mere læsbar end originalteksten. Dette er nyttigt til artikler og andre lange tekster, hvor brugere måske ikke ønsker at bruge tid på at læse hele artiklen eller dokumentet.
Tekstoversættelse
NLP bruges til automatisk at oversætte tekst fra et sprog til et andet ved hjælp af dybe læringsmetoder som tilbagevendende neurale netværk eller konvolutionelle neurale netværk.
Spørgsmål-svar
Question answering (QA) er en opgave i naturlig sprogbehandling (NLP), der modtager et spørgsmål som input og returnerer sit svar. Den enkleste form for besvarelse af spørgsmål er at finde en matchende post i videnbasen og returnere dens indhold, kendt som "dokumentsøgning" eller "informationssøgning".
Navngivet enhedsgenkendelse
Anerkendelse af navngivne enheder er en kernefunktion i Natural Language Processing (NLP). Det er en proces med at udtrække navngivne enheder fra ustruktureret tekst til foruddefinerede kategorier. Eksempler på navngivne enheder omfatter personer, organisationer og lokationer.
Social Media Monitoring
Værktøjer til overvågning af sociale medier kan bruge NLP-teknikker til at udtrække omtaler af et brand, et produkt eller en tjeneste fra opslag på sociale medier. Når først de er opdaget, kan disse omtaler analyseres for følelser, engagement og andre målinger. Disse oplysninger kan derefter informere marketingstrategier eller evaluere deres effektivitet.
Prædiktiv tekst
Den forudsigelige tekst bruger NLP til at forudsige, hvilket ord brugere vil skrive næste gang baseret på, hvad de har skrevet i deres besked. Dette reducerer antallet af tastetryk, der er nødvendige for, at brugere kan færdiggøre deres beskeder og forbedrer deres brugeroplevelse ved at øge hastigheden, hvormed de kan skrive og sende beskeder.