Τι είναι το NLP;
Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Επιτρέπει στα ρομπότ να αναλύουν και να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να πραγματοποιούν επαναλαμβανόμενες δραστηριότητες χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Στα παραδείγματα περιλαμβάνονται η αυτόματη μετάφραση, η περίληψη, η ταξινόμηση εισιτηρίων και ο ορθογραφικός έλεγχος.
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι η ικανότητα ενός υπολογιστή να αναλύει και να κατανοεί την ανθρώπινη γλώσσα. Το NLP είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στην ανθρώπινη γλώσσα και σχετίζεται στενά με την υπολογιστική γλωσσολογία, η οποία εστιάζει περισσότερο σε στατιστικές και επίσημες προσεγγίσεις για την κατανόηση της γλώσσας.
Το NLP χρησιμοποιείται συνήθως για σύνοψη εγγράφων, ταξινόμηση κειμένου, ανίχνευση και παρακολούθηση θεμάτων, αυτόματη μετάφραση, αναγνώριση ομιλίας και πολλά άλλα.
Πώς λειτουργεί το NLP;
Τα συστήματα NLP χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων μη δομημένων δεδομένων και την εξαγωγή σχετικών πληροφοριών. Οι αλγόριθμοι είναι εκπαιδευμένοι να αναγνωρίζουν μοτίβα και να βγάζουν συμπεράσματα με βάση αυτά τα μοτίβα. Ετσι δουλευει:
- Ο χρήστης πρέπει να εισάγει μια πρόταση στο σύστημα Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP).
- Στη συνέχεια, το σύστημα NLP διασπά την πρόταση σε μικρότερα μέρη λέξεων, που ονομάζονται tokens, και μετατρέπει τον ήχο σε κείμενο.
- Στη συνέχεια, το μηχάνημα επεξεργάζεται τα δεδομένα κειμένου και δημιουργεί ένα αρχείο ήχου με βάση τα επεξεργασμένα δεδομένα.
- Το μηχάνημα ανταποκρίνεται με ένα αρχείο ήχου που βασίζεται σε επεξεργασμένα δεδομένα κειμένου.
Μέγεθος και ανάπτυξη της αγοράς NLP
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι το επόμενο μεγάλο πράγμα στον κόσμο της τεχνολογίας. Με την ικανότητά του να κατανοεί την ανθρώπινη συμπεριφορά και να ενεργεί ανάλογα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη γίνει αναπόσπαστο μέρος της καθημερινότητάς μας. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης έχει εξελιχθεί, με το τελευταίο κύμα να είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP).
Το μέγεθος της παγκόσμιας αγοράς NLP αποτιμάται σε 15.7 δισεκατομμύρια USD το 2022 και αναμένεται να αυξηθεί με CAGR άνω του 25% κατά την προβλεπόμενη περίοδο 2022-2027. Η αγορά προβλέπεται να φτάσει τα 49.4 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έως το 2027 με CAGR 25.7%.
Οφέλη του NLP
Αυξημένη αποτελεσματικότητα και ακρίβεια τεκμηρίωσης
Ένα έγγραφο που δημιουργείται από NLP συνοψίζει με ακρίβεια κάθε πρωτότυπο κείμενο που οι άνθρωποι δεν μπορούν να δημιουργήσουν αυτόματα. Επίσης, μπορεί να πραγματοποιήσει επαναλαμβανόμενες εργασίες, όπως η ανάλυση μεγάλων τμημάτων δεδομένων για τη βελτίωση της ανθρώπινης αποτελεσματικότητας.
Δυνατότητα αυτόματης δημιουργίας περίληψης μεγάλου και σύνθετου περιεχομένου κειμένου
Η φυσική γλώσσα επεξεργασίας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για απλές εργασίες εξόρυξης κειμένου, όπως η εξαγωγή γεγονότων από έγγραφα, η ανάλυση συναισθημάτων ή ο προσδιορισμός ονομασμένων οντοτήτων. Η φυσική επεξεργασία μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για πιο σύνθετες εργασίες, όπως η κατανόηση των ανθρώπινων συμπεριφορών και συναισθημάτων.
Επιτρέπει σε προσωπικούς βοηθούς όπως η Alexa να ερμηνεύουν προφορικές λέξεις
Το NLP είναι χρήσιμο για προσωπικούς βοηθούς όπως η Alexa, επιτρέποντας στον εικονικό βοηθό να κατανοεί εντολές προφορικού λόγου. Βοηθά επίσης στη γρήγορη εύρεση σχετικών πληροφοριών από βάσεις δεδομένων που περιέχουν εκατομμύρια έγγραφα σε δευτερόλεπτα.
Ενεργοποιεί τη χρήση chatbot για βοήθεια πελατών
Το NLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε chatbots και προγράμματα υπολογιστών που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να επικοινωνούν με ανθρώπους μέσω κειμένου ή φωνής. Το chatbot χρησιμοποιεί NLP για να καταλάβει τι πληκτρολογεί το άτομο και να ανταποκριθεί κατάλληλα. Επιτρέπουν επίσης σε έναν οργανισμό να παρέχει υποστήριξη πελατών 24/7 σε πολλά κανάλια.
Η εκτέλεση ανάλυσης συναισθήματος είναι απλούστερη
Η Ανάλυση Συναισθήματος είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει την ανάλυση ενός συνόλου εγγράφων (όπως κριτικές ή tweets) σχετικά με τη στάση ή τη συναισθηματική τους κατάσταση (π.χ. χαρά, θυμός). Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατηγοριοποίηση και ταξινόμηση των αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή άλλου κειμένου σε διάφορες κατηγορίες: θετικές, αρνητικές ή ουδέτερες.
Προηγμένες πληροφορίες αναλυτικών στοιχείων που προηγουμένως ήταν απρόσιτες
Ο πρόσφατος πολλαπλασιασμός αισθητήρων και συσκευών συνδεδεμένων στο Διαδίκτυο οδήγησε σε έκρηξη στον όγκο και την ποικιλία των δεδομένων που παράγονται. Ως αποτέλεσμα, πολλοί οργανισμοί αξιοποιούν το NLP για να κατανοήσουν τα δεδομένα τους για να οδηγήσουν σε καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.
Προκλήσεις με το NLP
Ορθογραφικά λάθη
Οι φυσικές γλώσσες είναι γεμάτες ορθογραφικά λάθη, τυπογραφικά λάθη και ασυνέπειες στο στυλ. Για παράδειγμα, η λέξη "διαδικασία" μπορεί να γραφτεί είτε ως "διαδικασία" ή "επεξεργασία". Το πρόβλημα επιδεινώνεται όταν προσθέτετε τόνους ή άλλους χαρακτήρες που δεν υπάρχουν στο λεξικό σας.
Γλωσσικές Διαφορές
Ένας αγγλόφωνος θα μπορούσε να πει, «Θα πάω στη δουλειά αύριο το πρωί», ενώ ένας Ιταλός θα έλεγε, «Domani Mattina vado al lavoro». Παρόλο που αυτές οι δύο προτάσεις σημαίνουν το ίδιο πράγμα, το NLP δεν θα κατανοήσει το τελευταίο αν δεν το μεταφράσετε πρώτα στα αγγλικά.
Έμφυτες προκαταλήψεις
Οι φυσικές γλώσσες επεξεργασίας βασίζονται στην ανθρώπινη λογική και σύνολα δεδομένων. Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα συστήματα NLP μπορεί να πραγματοποιούν τις προκαταλήψεις των προγραμματιστών τους ή τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούν. Μπορεί επίσης μερικές φορές να ερμηνεύσει διαφορετικά το πλαίσιο λόγω εγγενών προκαταλήψεων, οδηγώντας σε ανακριβή αποτελέσματα.
Λέξεις με πολλαπλές σημασίες
Το NLP βασίζεται στην υπόθεση ότι η γλώσσα είναι ακριβής και ξεκάθαρη. Στην πραγματικότητα, η γλώσσα δεν είναι ούτε ακριβής ούτε ξεκάθαρη. Πολλές λέξεις έχουν πολλές σημασίες και μπορούν να χρησιμοποιηθούν με διαφορετικούς τρόπους. Για παράδειγμα, όταν λέμε «γάβγισμα», μπορεί να είναι φλοιός σκύλου ή φλοιός δέντρων.
Αβεβαιότητα και ψευδώς θετικά
Τα ψευδώς θετικά εμφανίζονται όταν το NLP εντοπίζει έναν όρο που θα πρέπει να είναι κατανοητός αλλά δεν μπορεί να απαντηθεί σωστά. Ο στόχος είναι να δημιουργηθεί ένα σύστημα NLP που μπορεί να εντοπίσει τους περιορισμούς του και να ξεκαθαρίσει τη σύγχυση χρησιμοποιώντας ερωτήσεις ή υποδείξεις.
Δεδομένα εκπαίδευσης
Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις με τη φυσική γλώσσα επεξεργασίας είναι τα ανακριβή δεδομένα εκπαίδευσης. Όσο περισσότερα δεδομένα προπόνησης έχετε, τόσο καλύτερα θα είναι τα αποτελέσματά σας. Εάν δώσετε στο σύστημα εσφαλμένα ή προκατειλημμένα δεδομένα, είτε θα μάθει λάθος πράγματα είτε θα μάθει αναποτελεσματικά.
Παράδειγμα NLP
Μετάφραση φυσικής γλώσσας, π.χ. Google Translate
Το Google Translate είναι μια δωρεάν υπηρεσία μετάφρασης που βασίζεται στον ιστό που υποστηρίζει περισσότερες από 100 γλώσσες και μπορεί να μεταφράσει αυτόματα το περιεχόμενό σας σε αυτές τις γλώσσες. Η υπηρεσία έχει δύο τρόπους: μετάφραση και προτάσεις μετάφρασης.
Οι επεξεργαστές κειμένου, π.χ., το MS Word & Grammarly χρησιμοποιούν NLP για τον έλεγχο γραμματικών σφαλμάτων
Οι επεξεργαστές κειμένου όπως το MS Word και το Grammarly χρησιμοποιούν NLP για να ελέγξουν το κείμενο για γραμματικά λάθη. Αυτό το κάνουν κοιτάζοντας το πλαίσιο της πρότασης σας αντί μόνο τις ίδιες τις λέξεις.
Συστήματα αναγνώρισης ομιλίας / IVR που χρησιμοποιούνται σε τηλεφωνικά κέντρα
Η αναγνώριση ομιλίας είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα του πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί το NLP για τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη. Είναι μια πολύ κοινή απαίτηση για τις επιχειρήσεις να διαθέτουν συστήματα IVR, έτσι ώστε οι πελάτες να μπορούν να αλληλεπιδρούν με τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους χωρίς να χρειάζεται να μιλήσουν με ζωντανό άτομο. Αυτό τους επιτρέπει να χειρίζονται περισσότερες κλήσεις, αλλά και να μειώσουν το κόστος.
Προσωπικοί ψηφιακοί βοηθοί, π.χ. Google Home, Siri, Cortana και Alexa
Η χρήση του NLP έχει γίνει πιο διαδεδομένη τα τελευταία χρόνια καθώς η τεχνολογία έχει προχωρήσει. Οι εφαρμογές Personal Digital Assistant όπως το Google Home, το Siri, η Cortana και η Alexa έχουν όλες ενημερωθεί με δυνατότητες NLP. Αυτές οι συσκευές χρησιμοποιούν NLP για να κατανοήσουν την ανθρώπινη ομιλία και να ανταποκριθούν κατάλληλα.
Χρήση περιπτώσεων
Έξυπνη επεξεργασία εγγράφων
Αυτή η περίπτωση χρήσης περιλαμβάνει την εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένα δεδομένα, όπως κείμενο και εικόνες. Το NLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιορίσει τα πιο σχετικά μέρη αυτών των εγγράφων και να τα παρουσιάσει με οργανωμένο τρόπο.
Ανάλυση συναισθημάτων
Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένας άλλος τρόπος με τον οποίο οι εταιρείες θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν το NLP στις δραστηριότητές τους. Το λογισμικό θα αναλύει τις αναρτήσεις των μέσων κοινωνικής δικτύωσης σχετικά με μια επιχείρηση ή ένα προϊόν για να προσδιορίσει εάν οι άνθρωποι σκέφτονται θετικά ή αρνητικά για αυτό.
Ανίχνευση απάτης
Το NLP μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό απάτης αναλύοντας μη δομημένα δεδομένα όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τηλεφωνικές κλήσεις κ.λπ., και βάσεις δεδομένων ασφαλίσεων για τον εντοπισμό προτύπων ή δόλιων δραστηριοτήτων με βάση λέξεις-κλειδιά.
Ανίχνευση γλώσσας
Το NLP χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό της γλώσσας των εγγράφων κειμένου ή των tweets. Αυτό θα μπορούσε να είναι χρήσιμο για εταιρείες εποπτείας περιεχομένου και μετάφρασης περιεχομένου.
Συνομιλητικό AI / Chatbot
Ένα συνομιλητικό AI (συχνά αποκαλούμενο chatbot) είναι μια εφαρμογή που κατανοεί την εισαγωγή φυσικής γλώσσας, είτε προφορική είτε γραπτή, και εκτελεί μια συγκεκριμένη ενέργεια. Μια διεπαφή συνομιλίας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σκοπούς εξυπηρέτησης πελατών, πωλήσεων ή ψυχαγωγίας.
Σύνοψη κειμένου
Ένα σύστημα NLP μπορεί να εκπαιδευτεί ώστε να συνοψίζει το κείμενο πιο ευανάγνωστα από το αρχικό κείμενο. Αυτό είναι χρήσιμο για άρθρα και άλλα μακροσκελή κείμενα όπου οι χρήστες μπορεί να μην θέλουν να αφιερώσουν χρόνο διαβάζοντας ολόκληρο το άρθρο ή το έγγραφο.
Μετάφραση κειμένου
Το NLP χρησιμοποιείται για την αυτόματη μετάφραση κειμένου από μια γλώσσα σε μια άλλη χρησιμοποιώντας μεθόδους βαθιάς μάθησης όπως επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα ή συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα.
Ερώτηση-Απάντηση
Η απάντηση ερωτήσεων (QA) είναι μια εργασία στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) που λαμβάνει μια ερώτηση ως είσοδο και επιστρέφει την απάντησή της. Η απλούστερη μορφή απάντησης ερωτήσεων είναι να βρείτε μια αντίστοιχη καταχώριση στη βάση γνώσεων και να επιστρέψετε το περιεχόμενό της, γνωστή ως «ανάκτηση εγγράφων» ή «ανάκτηση πληροφοριών».
Αναγνωρισμένη οντότητα
Η αναγνώριση επώνυμης οντότητας είναι μια βασική δυνατότητα στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP). Είναι μια διαδικασία εξαγωγής ονομαστικών οντοτήτων από μη δομημένο κείμενο σε προκαθορισμένες κατηγορίες. Παραδείγματα ονομασμένων οντοτήτων περιλαμβάνουν άτομα, οργανισμούς και τοποθεσίες.
Παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων
Τα εργαλεία παρακολούθησης μέσων κοινωνικής δικτύωσης μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές NLP για να εξαγάγουν αναφορές μιας επωνυμίας, ενός προϊόντος ή μιας υπηρεσίας από αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Μόλις εντοπιστούν, αυτές οι αναφορές μπορούν να αναλυθούν για συναίσθημα, αφοσίωση και άλλες μετρήσεις. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να ενημερώσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ ή να αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητά τους.
Προγνωστικό Κείμενο
Το κείμενο πρόβλεψης χρησιμοποιεί το NLP για να προβλέψει ποια λέξη θα πληκτρολογήσουν οι χρήστες στη συνέχεια με βάση αυτό που έχουν πληκτρολογήσει στο μήνυμά τους. Αυτό μειώνει τον αριθμό των πλήκτρων που χρειάζονται για να ολοκληρώσουν οι χρήστες τα μηνύματά τους και βελτιώνει την εμπειρία χρήστη αυξάνοντας την ταχύτητα με την οποία μπορούν να πληκτρολογήσουν και να στείλουν μηνύματα.
