Przetwarzanie języka naturalnego: postęp w rozumieniu i przetwarzaniu języka ludzkiego

Przetwarzanie języka naturalnego (w języku angielskim Natural Language Processing — NLP, my będziemy stosować też skrót od polskiego terminu, czyli PJN) łączy w sobie zagadnienia obejmujące informatykę, sztuczną inteligencję i lingwistykę, poświęcone automatycznemu generowaniu i rozumieniu języka naturalnego. Jeśli kiedykolwiek korzystałeś z oferującego Ci bonus 50 zł bez depozytu za rejestrację kasyna online, a ściślej rzecz biorąc jego działu pomocy technicznej dla użytkowników, to już miałeś do czynienia z tym w praktyce. A co z normalnym życiem codziennym, gdzie znajdziemy zastosowania dla PJN?

Czym w ogóle jest PJN?

Przede wszystkim ważne jest, aby mieć pewne pojęcie o tym temacie i zrozumieć, co oznacza PJN, aby móc dzięki temu zrozumieć jego zastosowanie. Według badań, PJN (Przetwarzanie Języka Naturalnego) to dziedzina informatyki prowadząca rozwój programów komputerowych analizujących, rozpoznających i/lub generujących teksty w językach ludzkich, naturalnych.

Warto pamiętać, że niejednoznaczność języka naturalnego odróżnia NLP od przetwarzania języków programowania, precyzyjnie zdefiniowanych tak, aby uniknąć wszelkich dwuznaczności. Język zmienia się z biegiem czasu i jest zróżnicowany regionalnie. Dlatego też PJN rzuca spore wyzwanie maszynom, aby byłby w stanie poradzić sobie z wieloznacznością, gramatyką, kontekstem i bogactwem semantycznym ludzkiego języka, będącego obszarem badań podlegającym ciągłej ewolucji. Wraz z postępem technologii PJN odgrywa coraz ważniejszą rolę w poprawie interakcji między ludźmi i maszynami.

Jakie są cele PJN?

Niektóre z głównych celów PJN to: wydobywanie informacji z tekstów, automatyczne tłumaczenie, interpretacja tekstów i wyciąganie wniosków z tekstów. Innym sposobem do realizacji zadań jest wykorzystanie celów ogólnych, takich jak:

• rozumienie języka ludzkiego;
• generacja języka ludzkiego;
• przetwarzanie języka ludzkiego.

Należy podkreślić, że z lingwistycznego punktu widzenia zakres badań w PJN może być różny na różnych poziomach analizy: fonetycznym lub fonologicznym, morfologicznym, syntaktycznym, semantycznym lub pragmatycznym. W ten sposób aplikacje w PJN mogą się różnić w zależności od potrzeb, wykorzystując określone poziomy analizy w celu zmniejszenia złożoności zagadnienia.

Jak działa PJN?

Z obliczeniowego punktu widzenia PJN możemy podzielić na kilka kroków:

1. Podczas wstępnego przetwarzania tekstu podejmowane są takie przygotowania, jak usuwanie znaków interpunkcyjnych, zamiana wielkich liter na małe w celu ujednolicenia tekstu oraz usuwanie zbędnych słów, takich jak rodzajniki i przyimki, zwane także słowami kończącymi.
2. W kolejnym kroku przeprowadzany jest proces „tokenizacji”, podczas którego tekst zostaje podzielony na mniejsze jednostki, zwane „tokenami”, którymi mogą być słowa, frazy lub fragmenty słów. Ułatwia to późniejszą analizę i zrozumienie tekstu.
3. Następnie można przeprowadzić analizy morfologiczne, syntaktyczne lub semantyczne. Można również zastosować uczenie maszynowe w celu przewidywania na podstawie danych tekstowych.

Jakie są 3 poziomy rozpoznawania w technice przetwarzania języka naturalnego?

Po wstępnym przetworzeniu można przeprowadzić analizy zbioru danych. Analizy przeprowadzane w PJN dotyczą tzw. poziomów rozpoznania. Istnieją trzy poziomy rozpoznawania i analizy: poziom morfologiczny, syntaktyczny i semantyczny.

• W analizie morfologicznej słowa bada się w celu określenia ich formy podstawowej (lematyzacji) i cech gramatycznych, takich jak część mowy, rodzaj, liczba, czas czasownika itp.
• W analizie składniowej struktura gramatyczna służy do zrozumienia relacji między słowami i organizacji zdań.
• W analizie semantycznej chodzi o to, aby spróbować zrozumieć znaczenie słów i wyrażeń, oprócz kontekstu, w którym są użyte.

Ważną kwestią języka ludzkiego jest wszechobecna dwuznaczność. Dlatego mamy etap ujednoznacznienia, którego celem jest próba rozwiązania niejasności i określenie najbardziej odpowiedniego znaczenia na podstawie kontekstu. W ten sposób możemy wyodrębnić określone informacje, takie jak nazwiska osób, daty, lokalizacje, ważne wydarzenia itp.

Po analizie wiele systemów PJN wykorzystuje uczenie maszynowe. Pomysł polega na dopasowaniu modelu matematycznego do danych w celu wykonywania zadań predykcyjnych. Klasyfikacja tekstu, analiza nastrojów i tłumaczenie to przykłady zastosowania uczenia maszynowego.

Jakie są główne zastosowania PJN?

Być może rozmawiałeś już z chatbotem przez Internet, aby uzyskać wsparcie od jakiejś firmy. Nawet ChatGPT i inne, bardziej nowoczesne modele językowe, są aplikacjami PJN w połączeniu z uczeniem maszynowym. Innym przykładem są wirtualni asystenci, tacy jak Alexa i Asystent Google. W tym przypadku istnieje połączenie transkrypcji audio i interpretacji tekstu w celu wykonania określonego zadania.

Tematy te wydają się skomplikowane, jednak główną ideą jest wykorzystanie PJN jako narzędzia zmniejszającego złożoność zadań. Jedną z możliwości dla tych, którzy muszą przeczytać dużo tekstów, jest użycie narzędzi stworzonych za pomocą PJN w celu podsumowania tekstów, wprowadzenia poprawek gramatycznych, a nawet kategoryzowania i klasyfikowania tekstów według określonych tematów lub tematów. W przypadku mediów społecznościowych możemy monitorować i analizować rozmowy prowadzone w sieciach społecznościowych. W ten sposób firmy i marki mogą lepiej zrozumieć ich odbiór społeczny.

Zastosowanie PJN w życiu codziennym!

Ile SMS-ów dzisiaj przeczytałeś? Ile plików audio zostało wysłanych za pośrednictwem aplikacji do przesyłania wiadomości? Ile e-maili otrzymałeś? Ile postów opublikowano w mediach społecznościowych? Na wszystkie powyższe pytania prawdopodobna odpowiedź jest taka, że po prostu mnóstwo. 

A to oznacza, że dostępność różnych danych w języku naturalnym nigdy nie była większa, dlatego właśnie przetwarzanie i opracowywanie algorytmów umożliwiających tworzenie przydatnych aplikacji w naszym codziennym życiu na podstawie wszystkich tych informacji jest podstawową częścią przetwarzania języka naturalnego.