Hvad er Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) er en delmængde af kunstig intelligens (AI) - specifikt Machine Learning (ML), der gør det muligt for computere og maskiner at forstå, fortolke, manipulere og kommunikere menneskeligt sprog.
En af de primære årsager til, at systemer og computere har været i stand til præcist at efterligne menneskelig kommunikation, er på grund af den rigelige tilgængelighed af data i form af lyd, tekster, samtaledata på sociale mediekanaler, videoer, e-mails og mere. Udviklingen af omhyggelige syntakser har gjort det muligt for modeller nøjagtigt at forstå nuancer i menneskelig kommunikation, herunder sarkasme, homonymer, humor og mere.
Nogle af de mest grundlæggende anvendelser af NLP inkluderer:
- Sprogoversættelse i realtid
- Spamfiltre i e-mail-tjenester
- Stemmeassistenter og chatbots
- Tekstopsummering
- Autokorrektur funktioner
- Følelsesanalyse og mere
Hvordan fungerer naturlig sprogbehandling (NLP)?
Natural Language Processing (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.
Tilgange til naturlig sprogbehandling.
Nogle af tilgangene til NLP er:
Superviseret NLP: Træner modeller på mærkede data til at lave præcise forudsigelser, som at klassificere e-mails.
Uovervåget NLP: Arbejder med umærkede data for at finde mønstre, nyttigt til opgaver som emnemodellering.
Naturlig sprogforståelse (NLU): Hjælper maskiner med at fortolke og forstå betydningen af det menneskelige sprog.
Natural Language Generation (NLG): Opretter menneskelignende tekst, såsom at skrive resuméer eller chatbot-svar. Henvis mere
NLP markedsstørrelse og vækst
Markedet for Natural Language Processing (NLP) viser fænomenalt lovende og forventes at blive vurderet til omkring 156.80 mia. USD i år 2030. Denne vækst er på en årlig CAGR på 27.55 %.
Desuden arbejder over 85 % af de store organisationer på at indføre NLP inden år 2025. Den svimlende vækst i NLP er drevet af forskellige årsager som:
- Øget inkorporering af AI i produkter og tjenester
- Kapløbet om at give den bedste kundeoplevelse
- Eksplosion af digitale data
- Tilgængeligheden af billige cloud-baserede løsninger
- Indførelsen af teknologierne på tværs af forskellige industrier, herunder sundhedspleje, fremstilling, bilindustrien og mere
En sådan massiv indførelse og implementering af NLP har også en omkostning, hvor en rapport fra McKinsey afslørede, at automatisering fra NLP ville gøre 8 % af jobs forældede. Men rapporten hævder også, at dette ville være ansvarligt for at skabe 9 % af de nye jobroller.
Når det kommer til nøjagtigheden af resultaterne, har banebrydende NLP-modeller rapporteret 97 % nøjagtighed på GLUE benchmark.
Fordele ved Natural Language Processing (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 Natural Language Processing (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 opgaver
"Det her går fantastisk."
En simpel sætning med fire ord som denne kan have en række betydninger baseret på kontekst, sarkasme, metaforer, humor eller enhver underliggende følelse, der bruges til at formidle dette.
Selvom det er naturligt for os mennesker at forstå denne sætning på den måde, det var meningen, kan maskiner ikke skelne mellem forskellige følelser og følelser. Det er præcis her, flere NLP-opgaver kommer ind for at forenkle komplikationer i menneskelig kommunikation og gøre data mere fordøjelige, bearbejdelige og forståelige for maskiner.
Nogle kerneopgaver omfatter:
Talegenkendelse
Dette involverer konvertering af tale- eller lyddata til tekster. Denne proces er afgørende for enhver anvendelse af NLP, der har stemmekommandomuligheder. Talegenkendelse adresserer mangfoldigheden i udtale, dialekter, hastværk, sløring, lydstyrke, tone og andre faktorer for at tyde det tilsigtede budskab.
Talemærkning
På samme måde som vi blev undervist i grundlæggende grammatik i skolen, lærer dette maskiner at identificere dele af tale i sætninger som navneord, verber, adjektiver og mere. Dette lærer også systemer at forstå, hvornår et ord bruges som et verbum, og det samme ord bruges som et substantiv.
Disambiguation af ordsans
Dette er en afgørende proces, der er ansvarlig for forståelsen af en sætnings sande betydning. Når vi låner vores tidligere eksempel, gør brugen af semantisk analyse i denne opgave en maskine i stand til at forstå, hvis en person udtalte, "Det her går fantastisk," som en sarkastisk kommentar, når han udholdt en krise.
Navngivet enhedsgenkendelse
Når der er flere forekomster af navneord, såsom navne, placering, land og mere, implementeres en proces kaldet Named Entity Recognition. Dette identificerer og klassificerer enheder i en meddelelse eller kommando og tilføjer værdi til maskinforståelsen.
Co-reference resolution
Mennesker er ofte meget kreative, mens de kommunikerer, og det er derfor, der er flere metaforer, lignelser, sætningsverber og idiomer. Alle uklarheder, der opstår af disse, afklares af Co-reference Resolution-opgaven, som gør det muligt for maskiner at lære, at det bogstaveligt talt ikke regner katte og hunde, men henviser til intensiteten af nedbøren.
Generering af naturligt sprog
Denne opgave involverer generering af menneskelignende tekst fra data. Dette kunne være tekst tilpasset til slang, sprog, region og mere.
Hvorfor er naturlig sprogbehandling (NLP) vigtig?
Computere er meget grundlæggende. De forstår ikke menneskelige sprog. For at sætte maskiner i stand til at tænke og kommunikere, som mennesker ville gøre, er NLP nøglen.
Det er gennem denne teknologi, at vi kan sætte systemer i stand til kritisk at analysere data og forstå forskelle i sprog, slang, dialekter, grammatiske forskelle, nuancer og mere.
Selvom dette er rudimentært, vil raffinering af modeller med rigelige træningsdata optimere resultaterne, hvilket yderligere gør det muligt for virksomheder at implementere dem til forskellige formål, herunder:
- Afdækning af kritisk indsigt fra interne data
- Implementering af automatisering for at forenkle arbejdsgange, kommunikation og processer
- Personalisering og hyper-personalisering af oplevelser
- Implementering af tilgængelighedsfunktioner for at inkludere personer med forskellig funktionalitet i computerøkosystemer
- Fremme innovation inden for nichedomæner såsom klinisk onkologi, flådestyring i forsyningskæden, datadrevet beslutningstagning i autonome biler og mere
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 for kundeassistance
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 / Maskinoversættelse
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".
Redaktion af data / personlig identificerbar information (PII) Redaktion
Et af de mere specialiserede anvendelsestilfælde af NLP ligger i redaktionen af følsomme data. Industrier som NBFC, BFSI og sundhedsvæsen rummer rigelige mængder af følsomme data fra forsikringsformularer, kliniske forsøg, personlige sundhedsjournaler og mere.
NLP er implementeret i sådanne domæner gennem teknikker som Named Entity Recognition til at identificere og gruppere sådanne følsomme stykker af poster såsom navn, kontaktoplysninger, adresser og mere af enkeltpersoner. Sådanne datapunkter gøres derefter afidentificerbare baseret på krav.
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.
Business Analytics
Forretningsanalyse og NLP er et match made in heaven, da denne teknologi giver organisationer mulighed for at forstå de enorme mængder af ustrukturerede data, der findes hos dem. Sådanne data analyseres og visualiseres derefter som information for at afdække kritisk forretningsindsigt for omfanget af forbedringer, markedsundersøgelser, feedbackanalyse, strategisk re-kalibrering eller korrigerende foranstaltninger.
Andre mulige brugssager kan være grammatikkorrektion, sentimentanalyse, spamdetektion, tekstgenerering, talegenkendelse, NER, orddeltagging og mere….
Industrier, der udnytter NLP
Medicinal
NLP tilbyder givende fordele til sundhedsindustrien, såsom:
- udtræksindsigten fra journaler og analyse af ustrukturerede data
- Forbedre og personalisere kliniske beslutningsstøttesystemer
- Optimer svar fra chatbots for problemfri patientbehandlingsoplevelser
- Overvåg, forudsige og afbød uønskede lægemiddelreaktioner og implementer lægemiddelovervågningsstrategier og mere
Fintech
Implikationerne af NLP i fintech er helt anderledes og tilbyder fordele som:
- Problemfri dokumentbehandling og onboarding
- Optimer risikostyring og afsløring af svindel
- Vurdering af enkeltpersoners kreditværdighed til finansiering
- Personalisering af finansielle produkter i form af lejemål og præmier med mere
Medier og annoncering
NLP bringer et kreativt twist til medie- og reklameprofessionelle og hjælper dem med:
- Indholdspersonalisering og levering af sprogligt indhold
- Præcisionsanalyse og målretning af brugerpersonas
- Markedsundersøgelser af trends, emner og samtaler for aktuelle muligheder
- Udvikling af annoncetekst og placeringsoptimering med mere
Retail
NLP tilbyder fordele til både kunder og virksomheder i detailhandelen gennem:
- Præcise anbefalingsmotorer
- Stemmesøgningsoptimering
- Lokationsbaserede serviceforslag
- Målrettet annoncering såsom loyalitetsprogrammer, førstegangsbrugerrabatter og meget mere
Produktion
Industri 4.0 er utroligt suppleret med inkorporeringen af NLP-modeller gennem:
- Automatiseret maskinsundhedsovervågning og defektdetektering
- Procesanalyse i realtid
- Optimering af leveringsruter og tidsplaner inklusive flådestyring
- Bedre arbejds- og arbejdspladssikkerhed gennem forudsigende analyser og mere
Envisioning the Future of NLP
Mens der allerede sker meget på dette område, er teknologientusiaster allerede superladet til mulighederne med denne teknologi i de kommende år. Af al rod omkring samtalerne om fremtiden for NLP er en, der står fremtrædende, Forklarlig NLP.
Forklarlig NLP
Efterhånden som afgørende forretningsbeslutninger og kundeoplevelsesstrategier i stigende grad begynder at stamme fra beslutninger drevet af NLP, kommer der også ansvaret for at forklare begrundelsen bag konklusioner og resultater.
Dette er, hvad Explainable NLP vil handle om, yderligere at sikre ansvarlighed og fremme tillid omkring AI-løsninger og udvikle et gennemsigtigt økosystem af AI-broderskab.
Ud over Explainable NLP vil fremtiden for teknologien også involvere:
- Vernacular beherskelse
- Integration med specialiserede teknologier som computersyn og robotteknologi
- Brug af NLP til at håndtere globale bekymringer, herunder bæredygtighed, uddannelse, klimaændringer og mere
Konklusion
NLP er vejen frem til bedre at levere produkter og tjenester. Med en sådan fremtrædende plads og fordele kommer også efterspørgslen efter lufttætte træningsmetoder. Da knivskarp levering af resultater og raffinering af samme bliver afgørende for virksomheder, er der også et knas med hensyn til træningsdata, der kræves for at forbedre algoritmer og modeller. Regulering og afbødning af skævhed har også høj prioritet.
Det er her, Shaip kommer ind for at hjælpe dig med at tackle alle problemer med at kræve træningsdata til dine modeller. Med etiske og skræddersyede metoder tilbyder vi dig træningsdatasæt i de formater, du har brug for. Udforsk vores tilbud for at finde ud af mere om os.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
1. Hvad er Natural Language Processing (NLP)?
NLP er en gren af kunstig intelligens, der fokuserer på samspillet mellem computere og det menneskelige sprog. Det gør det muligt for maskiner at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog.
2. Hvordan virker NLP?
NLP bruger algoritmer til at analysere sprogdata, opdele sætninger i ord, sætninger og syntaks for at udtrække mening og udføre opgaver.
3. Hvad er fordelene ved NLP?
NLP forbedrer kommunikationen mellem mennesker og maskiner, forbedrer kundeservice gennem chatbots og hjælper med dataanalyse ved at behandle store mængder tekstdata.
4. Hvilke udfordringer står NLP over for?
Udfordringer omfatter sproglig tvetydighed, kontekstforståelse og behandling af ikke-standardsprog, såsom slang eller dialekter.
5. Hvad er nogle eksempler på NLP-applikationer?
Eksempler omfatter virtuelle assistenter som Siri, sentimentanalyseværktøjer og maskinoversættelsestjenester som Google Translate.
6. Hvordan bruges NLP i sundhedsvæsenet?
I sundhedsvæsenet bruges NLP til opgaver som journalanalyse, automatisering af dokumentation og udtrækning af relevant information fra patientdata.
