Wat is Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) is 'n voorpunt-KI-tegnologie wat masjiene help om menslike taal te verstaan, te interpreteer en te verwerk—wat alles van kletsbotte tot soekenjins en stemassistente soos Alexa en Siri aandryf.
Een van die primêre redes waarom stelsels en rekenaars menslike kommunikasie presies kon naboots, is as gevolg van die oorvloedige beskikbaarheid van data in die vorm van oudio, tekste, gespreksdata op sosiale media-kanale, video's, e-posse, en meer. Die ontwikkeling van noukeurige sintaksis het modelle in staat gestel om nuanses in menslike kommunikasie akkuraat te verstaan, insluitend sarkasme, homonieme, humor en meer.
Sommige van die mees basiese toepassings van NLP sluit in:
- Intydse taalvertaling
- Strooiposfilters in e-posdienste
- Stemassistente en kletsbotte
- Teks opsomming
- Outokorrekte kenmerke
- Sentimentanalise en meer
Benaderings tot natuurlike taalverwerking.
Sommige van die benaderings tot NLP is:
NLP onder toesig: Lei modelle op gemerkte data op om akkurate voorspellings te maak, soos om e-posse te klassifiseer.
NLP sonder toesig: Werk met ongemerkte data om patrone te vind, nuttig vir take soos onderwerpmodellering.
Natuurlike Taalbegrip (NLU): Help masjiene om die betekenis van menslike taal te interpreteer en te verstaan.
Natural Language Generation (NLG): Skep mensagtige teks, soos die skryf van opsommings of chatbot-antwoorde. Verwys meer
NLP-markgrootte en -groei
Die mark vir natuurlike taalverwerking (NLP) toon fenomenale belofte en sal na verwagting teen die jaar 156.80 op sowat $2030 miljard gewaardeer word. Hierdie groei is teen 'n jaarlikse CAGR van 27.55%.
Boonop werk meer as 85% van die groot organisasies daaraan om NLP teen die jaar 2025 aan te neem. Die verbysterende groei van NLP word aangevuur deur uiteenlopende redes soos:
- Verhoogde inkorporering van KI in produkte en dienste
- Die wedloop om die beste klantervaring te bied
- Ontploffing van digitale data
- Die beskikbaarheid van laekoste-wolkgebaseerde oplossings
- Die aanvaarding van die tegnologieë oor verskeie nywerhede, insluitend gesondheidsorg, vervaardiging, motor en meer
Sulke massiewe aanvaarding en ontplooiing van NLP kom ook teen 'n prys, waar 'n verslag van McKinsey aan die lig gebring het dat outomatisering van NLP 8% van poste uitgedien sou maak. Die verslag beweer egter ook dat dit verantwoordelik sal wees vir die skep van 9% van die nuwe werksrolle.
Wat die akkuraatheid van resultate betref, het die nuutste NLP-modelle 97% akkuraatheid op die GLUE-maatstaf gerapporteer.
Hoe werk natuurlike taalverwerking (NLP)?
Natuurlike Taalverwerking (NLP)-stelsels gebruik masjienleeralgoritmes om groot hoeveelhede ongestruktureerde data te ontleed en relevante inligting te onttrek. Die algoritmes is opgelei om patrone te herken en afleidings te maak gebaseer op daardie patrone. Hier is hoe dit werk:
- Teksverwerking: Bespreek tegnieke soos tokenisering, stemming en lemmatisering.
- Sintaktiese analise: Verduidelik ontleding en grammatika-analise.
- Semantiese analise: Dek betekenisonttrekking en konteksverstaan.
Voordele van natuurlike taalverwerking (NLP)
Verhoogde dokumentasie doeltreffendheid en akkuraatheid
'n NLP-gegenereerde dokument som enige oorspronklike teks wat mense nie outomaties kan genereer nie, akkuraat op. Dit kan ook herhalende take uitvoer, soos die ontleding van groot stukke data om menslike doeltreffendheid te verbeter.
Vermoë om outomaties 'n opsomming van groot en komplekse tekstuele inhoud te skep
Natuurlike verwerkingstaal kan gebruik word vir eenvoudige teksontginningstake soos om feite uit dokumente te onttrek, sentiment te ontleed of genoemde entiteite te identifiseer. Natuurlike verwerking kan ook vir meer komplekse take gebruik word, soos om menslike gedrag en emosies te verstaan.
Stel persoonlike assistente soos Alexa in staat om gesproke woorde te interpreteer
NLP is nuttig vir persoonlike assistente soos Alexa, wat die virtuele assistent in staat stel om gesproke woordopdragte te verstaan. Dit help ook om relevante inligting vinnig te vind vanaf databasisse wat miljoene dokumente bevat in sekondes.
Aktiveer die gebruik van kletsbotte vir kliëntebystand
NLP kan gebruik word in chatbots en rekenaarprogramme wat kunsmatige intelligensie gebruik om deur middel van teks of stem met mense te kommunikeer. Die kletsbot gebruik NLP om te verstaan wat die persoon tik en gepas te reageer. Dit stel ook 'n organisasie in staat om 24/7 kliëntediens oor verskeie kanale te verskaf.
Om sentimentanalise uit te voer is eenvoudiger
Sentimentanalise is 'n proses wat die ontleding van 'n stel dokumente (soos resensies of twiets) behels oor hul houding of emosionele toestand (bv. vreugde, woede). Sentimentanalise kan gebruik word om sosialemediaplasings of ander teks in verskeie kategorieë te kategoriseer en te klassifiseer: positief, negatief of neutraal.
Gevorderde analitiese insigte wat voorheen buite bereik was
Die onlangse verspreiding van sensors en internetgekoppelde toestelle het gelei tot 'n ontploffing in die volume en verskeidenheid data wat gegenereer word. As gevolg hiervan, gebruik baie organisasies NLP om sin te maak van hul data om beter besigheidsbesluite te dryf.
Uitdagings met natuurlike taalverwerking (NLP)
Spelfoute
Natuurlike tale is vol spelfoute, tikfoute en inkonsekwenthede in styl. Byvoorbeeld, die woord "proses" kan gespel word as óf "verwerk" of "verwerking." Die probleem word vererger wanneer jy aksente of ander karakters byvoeg wat nie in jou woordeboek is nie.
Taalverskille
'n Engelssprekende kan dalk sê: "Ek gaan môreoggend werk toe," terwyl 'n Italiaanssprekende sou sê: "Domani Mattina vado al lavoro." Alhoewel hierdie twee sinne dieselfde beteken, sal NLP laasgenoemde nie verstaan nie, tensy jy dit eers in Engels vertaal.
Aangebore vooroordele
Natuurlike verwerkingstale is gebaseer op menslike logika en datastelle. In sommige situasies kan NLP-stelsels die vooroordele van hul programmeerders of die datastelle wat hulle gebruik, uitvoer. Dit kan ook soms die konteks anders interpreteer as gevolg van aangebore vooroordele, wat lei tot onakkurate resultate.
Woorde met veelvuldige betekenisse
NLP is gebaseer op die aanname dat taal presies en ondubbelsinnig is. In werklikheid is taal nóg presies nóg ondubbelsinnig. Baie woorde het veelvuldige betekenisse en kan op verskillende maniere gebruik word. Byvoorbeeld, wanneer ons sê "blaf", kan dit óf hondebas óf boombas wees.
Onsekerheid en Vals Positiewe
Vals positiewe vind plaas wanneer die NLP 'n term opspoor wat verstaanbaar behoort te wees, maar nie behoorlik beantwoord kan word nie. Die doel is om 'n NLP-stelsel te skep wat sy beperkings kan identifiseer en verwarring kan uitklaar deur vrae of wenke te gebruik.
Opleidingsdata
Een van die grootste uitdagings met natuurlike verwerkingstaal is onakkurate opleidingsdata. Hoe meer opleidingsdata jy het, hoe beter sal jou resultate wees. As jy die stelsel verkeerde of bevooroordeelde data gee, sal dit óf die verkeerde dinge leer óf ondoeltreffend leer.
NLP-take
“Dit gaan wonderlik.”
'n Eenvoudige vierwoordige sin soos hierdie kan 'n reeks betekenis hê wat gebaseer is op konteks, sarkasme, metafore, humor of enige onderliggende emosie wat gebruik word om dit oor te dra.
Terwyl dit vir ons mense natuurlik kom om hierdie sin te verstaan soos dit bedoel was om te wees, kan masjiene nie tussen verskillende emosies en sentimente onderskei nie. Dit is presies waar verskeie NLP-take inkom om komplikasies in menslike kommunikasie te vereenvoudig en data meer verteerbaar, verwerkbaar en verstaanbaar vir masjiene te maak.
Sommige kerntake sluit in:
Spraakherkenning
Dit behels die omskakeling van stem- of oudiodata in tekste. Hierdie proses is noodsaaklik vir enige toepassing van NLP wat stemopdragopsies bevat. Spraakherkenning spreek die diversiteit in uitspraak, dialekte, haas, slenter, hardheid, toon en ander faktore aan om die bedoelde boodskap te ontsyfer.
Spraak Tagging
Soortgelyk aan hoe ons grammatika basiese beginsels op skool geleer is, leer dit masjiene om spraakdele in sinne soos selfstandige naamwoorde, werkwoorde, byvoeglike naamwoorde en meer te identifiseer. Dit leer stelsels ook om te verstaan wanneer 'n woord as 'n werkwoord gebruik word en dieselfde woord as 'n selfstandige naamwoord gebruik word.
Woordbetekenis ondubbelsinnig
Dit is 'n deurslaggewende proses wat verantwoordelik is vir die begrip van 'n sin se ware betekenis. Met die leen van ons vorige voorbeeld, stel die gebruik van semantiese analise in hierdie taak 'n masjien in staat om te verstaan of 'n individu uiter, "Dit gaan wonderlik," as 'n sarkastiese opmerking wanneer hy 'n krisis verduur.
Benoemde entiteitsherkenning
Wanneer daar veelvuldige gevalle van selfstandige naamwoorde is, soos name, ligging, land en meer, word 'n proses genaamd Name Entity Recognition ontplooi. Dit identifiseer en klassifiseer entiteite in 'n boodskap of opdrag en voeg waarde toe tot masjienbegrip.
Medeverwysingsbesluit
Mense is dikwels baie kreatief terwyl hulle kommunikeer en daarom is daar verskeie metafore, vergelykings, frasewerkwoorde en idiome. Alle onduidelikhede wat hieruit voortspruit, word uitgeklaar deur Co-reference Resolution-taak, wat masjiene in staat stel om te leer dat dit letterlik nie katte en honde reën nie, maar verwys na die intensiteit van die reënval.
Natuurlike taalgenerering
Hierdie taak behels die generering van mensagtige teks uit data. Dit kan teks wees wat aangepas is vir slang, taal, streek, en meer.
Waarom is natuurlike taalverwerking (NLP) belangrik?
Rekenaars is baie basies. Hulle verstaan nie mensetale nie. Om masjiene in staat te stel om te dink en te kommunikeer soos mense sou doen, is NLP die sleutel.
Dit is deur hierdie tegnologie dat ons stelsels in staat stel om data krities te ontleed en verskille in tale, slengs, dialekte, grammatikale verskille, nuanses en meer te begryp.
Alhoewel dit rudimentêr is, sal die verfyning van modelle met oorvloedige opleidingsdata resultate optimeer, wat ondernemings verder in staat stel om dit vir uiteenlopende doeleindes te ontplooi, insluitend:
- Ontbloot kritiese insigte uit interne data
- Ontplooi outomatisering om werkvloeie, kommunikasie en prosesse te vereenvoudig
- Verpersoonliking en hiper-verpersoonliking van ervarings
- Implementering van toeganklikheidskenmerke om verskillende bekwame mense by rekenaarekosisteme in te sluit
- Aanvuur van innovasie in nisdomeine soos kliniese onkologie, vlootbestuur in voorsieningsketting, data-gedrewe besluitneming in outonome motors en meer
Gebruiksgevalle
Intelligente dokumentverwerking
Hierdie gebruiksgeval behels die onttrekking van inligting uit ongestruktureerde data, soos teks en beelde. NLP kan gebruik word om die mees relevante dele van daardie dokumente te identifiseer en dit op 'n georganiseerde wyse aan te bied.
Sentimentanalise
Sentimentanalise is nog 'n manier waarop maatskappye NLP in hul bedrywighede kan gebruik. Die sagteware sal sosiale media-plasings oor 'n besigheid of produk ontleed om te bepaal of mense positief of negatief daaroor dink.
Bedrog opsporing
NLP kan ook gebruik word vir bedrogopsporing deur ongestruktureerde data soos e-posse, telefoonoproepe, ens., en versekeringsdatabasisse te ontleed om patrone of bedrieglike aktiwiteite op grond van sleutelwoorde te identifiseer.
Taalopsporing
NLP word gebruik om die taal van teksdokumente of twiets op te spoor. Dit kan nuttig wees vir inhoudmoderering en inhoudvertalingsmaatskappye.
Gespreks-KI / Chatbot vir kliëntebystand
'n Gespreks-KI (dikwels 'n kletsbot genoem) is 'n toepassing wat natuurlike taalinvoer, hetsy gesproke of geskrewe, verstaan en 'n gespesifiseerde aksie uitvoer. 'n Gesprekskoppelvlak kan vir kliëntediens-, verkope- of vermaakdoeleindes gebruik word.
Teks opsomming
'n NLP-stelsel kan opgelei word om die teks meer leesbaar as die oorspronklike teks op te som. Dit is nuttig vir artikels en ander lang tekste waar gebruikers dalk nie tyd wil spandeer om die hele artikel of dokument te lees nie.
Teksvertaling / Masjienvertaling
NLP word gebruik vir die outomatiese vertaling van teks van een taal na 'n ander met behulp van diep leermetodes soos herhalende neurale netwerke of konvolusionele neurale netwerke.
Vraag-antwoord
Vraagantwoord (QA) is 'n taak in natuurlike taalverwerking (NLP) wat 'n vraag as inset ontvang en sy antwoord terugstuur. Die eenvoudigste vorm van vraagbeantwoording is om 'n bypassende inskrywing in die kennisbasis te vind en die inhoud daarvan terug te gee, bekend as "dokumentherwinning" of "inligtingherwinning."
Dataredigering / persoonlik identifiseerbare inligting (PII) Redaksie
Een van die meer gespesialiseerde gebruiksgevalle van NLP lê in die redaksie van sensitiewe data. Nywerhede soos NBFC, BFSI en gesondheidsorg huisves oorvloedige volumes sensitiewe data van versekeringsvorms, kliniese proewe, persoonlike gesondheidsrekords, en meer.
NLP word in sulke domeine ontplooi deur tegnieke soos Name Entity Recognition om sulke sensitiewe stukke inskrywings soos naam, kontakbesonderhede, adresse en meer van individue te identifiseer en te groepeer. Sulke datapunte word dan de-identifiseerbaar gemaak op grond van vereistes.
Monitering van sosiale media
Sosiale media-moniteringsinstrumente kan NLP-tegnieke gebruik om meldings van 'n handelsmerk, produk of diens uit sosiale media-plasings te onttrek. Sodra dit opgespoor is, kan hierdie vermeldings ontleed word vir sentiment, betrokkenheid en ander maatstawwe. Hierdie inligting kan dan bemarkingstrategieë inlig of hul doeltreffendheid evalueer.
Besigheid Analytics
Besigheidsanalise en NLP is 'n pasmaat wat in die hemel gemaak is, aangesien hierdie tegnologie organisasies in staat stel om sin te maak uit die enorme volumes ongestruktureerde data wat by hulle is. Sulke data word dan ontleed en gevisualiseer as inligting om kritiese besigheidsinsigte vir omvang van verbetering, marknavorsing, terugvoeranalise, strategiese herkalibrering of regstellende maatreëls te ontbloot.
Ander moontlike gebruiksgevalle kan grammatika-korreksie, sentimentanalise, strooiposopsporing, teksgenerering, spraakherkenning, NER, woordsoort-etikettering en meer wees ...
[Lees ook: Top NLP-datastelle om u masjienleermodelle te oorlaai]
Nywerhede wat NLP gebruik
Healthcare
NLP bied lonende voordele aan die gesondheidsorgbedryf soos:
- die onttrekking van insigte uit mediese rekords en ontleding van ongestruktureerde data
- Verbeter en verpersoonlik kliniese besluitsteunstelsels
- Optimaliseer antwoorde van kletsbotte vir naatlose pasiëntsorgervarings
- Moniteer, voorspel en versag nadelige geneesmiddelreaksies en implementeer geneesmiddelbewakingstrategieë en meer
Fintech
Die implikasies van NLP in fintech is heeltemal anders, en bied voordele soos:
- Naatlose dokumentverwerking en aanboord
- Optimaliseer risikobestuur en bedrogopsporing
- Assessering van kredietwaardigheid van individue vir finansiering
- Verpersoonliking van finansiële produkte in terme van verblyfreg en premies en meer
Media en advertensies
NLP bring 'n kreatiewe wending aan media- en advertensieprofessionele persone en help hulle in:
- Inhoudverpersoonliking en aflewering van volksinhoud
- Presisie analise en teiken van gebruiker personas
- Marknavorsing oor neigings, onderwerpe en gesprekke vir aktuele geleenthede
- Advertensiekopie-ontwikkeling en plasingsoptimering en meer
Kleinhandel
NLP bied voordele aan beide kliënte en besighede in die kleinhandelruimte deur:
- Presiese aanbeveling enjins
- Optimalisering van stemsoektogte
- Ligginggebaseerde diensvoorstelle
- Geteikende advertensies soos lojaliteitsprogramme, eerstekeergebruikerafslag en meer
vervaardiging
Industry 4.0 word ongelooflik aangevul deur die inkorporering van NLP-modelle deur:
- Outomatiese monitering van masjiengesondheid en defektopsporing
- Intydse prosesanalise
- Optimalisering van afleweringsroetes en -skedules, insluitend vlootbestuur
- Beter veiligheid van werkers en werkplek deur voorspellende analise en meer
Voorsien die toekoms van NLP
Terwyl baie reeds in hierdie ruimte gebeur, is tegnologie-entoesiaste reeds oorlaai vir die moontlikhede met hierdie tegnologie in die komende jare. Van al die rommel rondom die gesprekke oor die toekoms van NLP, is een wat prominent staan, verklaarbare NLP.
Verduidelikbare NLP
Soos deurslaggewende besigheidsbesluite en kliënte-ervaringstrategieë toenemend begin spruit uit besluite wat deur NLP aangedryf word, kom daar die verantwoordelikheid om ook die redenasie agter gevolgtrekkings en uitkomste te verduidelik.
Dit is waaroor verduidelikbare NLP gaan, wat verder aanspreeklikheid verseker en vertroue rondom KI-oplossings bevorder en 'n deursigtige ekosisteem van KI-broederskap ontwikkel.
Afgesien van Verduidelikbare NLP, sal die toekoms van die tegnologie ook die volgende behels:
- Volkstaal beheersing
- Integrasie met gespesialiseerde tegnologieë soos rekenaarvisie en robotika
- Gebruik van NLP om wêreldwye kwessies aan te spreek, insluitend volhoubaarheid, onderwys, klimaatsverandering en meer
Gevolgtrekking
NLP is die pad vorentoe om produkte en dienste beter te lewer. Met sulke prominensie en voordele kom ook die vraag na lugdigte opleidingsmetodologieë. Aangesien vlymskerp lewering van resultate en verfyning daarvan deurslaggewend word vir besighede, is daar ook 'n knars in terme van opleidingsdata wat nodig is om algoritmes en modelle te verbeter. Die regulering en versagting van vooroordeel is ook van hoë prioriteit.
Dit is hier waar Shaip inkom om jou te help om alle bekommernisse aan te pak wat opleidingsdata vir jou modelle benodig. Met etiese en pasgemaakte metodologieë bied ons jou opleidingdatastelle in formate wat jy nodig het. Verken ons aanbiedinge om meer oor ons uit te vind.
Stel u belang om NLP-oplossings vir u besigheid te benut? Kontak Ons Shaip vandag om te ontdek hoe ons kundigheid jou KI-inisiatiewe vorentoe kan dryf.
Algemene vrae (FAQ)
1. Wat is Natural Language Processing (NLP)?
NLP is 'n tak van KI wat fokus op die interaksie tussen rekenaars en menslike taal. Dit stel masjiene in staat om menslike taal te verstaan, te interpreteer en te genereer.
2. Hoe werk NLP?
NLP gebruik algoritmes om taaldata te ontleed, om sinne in woorde, frases en sintaksis af te breek om betekenis te onttrek en take uit te voer.
3. Wat is die voordele van NLP?
NLP verbeter kommunikasie tussen mense en masjiene, verbeter kliëntediens deur chatbots, en help met data-analise deur groot hoeveelhede teksdata te verwerk.
4. Watter uitdagings staar NLP in die gesig?
Uitdagings sluit in taaldubbelsinnigheid, konteksbegrip en die verwerking van nie-standaardtaal, soos sleng of dialekte.
5. Wat is 'n paar voorbeelde van NLP-toepassings?
Voorbeelde sluit in virtuele assistente soos Siri, sentimentanalise-nutsgoed en masjienvertaaldienste soos Google Translate.
6. Hoe word NLP in gesondheidsorg gebruik?
In gesondheidsorg word NLP gebruik vir take soos mediese rekordontleding, outomatisering van dokumentasie en die onttrekking van relevante inligting uit pasiëntdata.
