Az NLP evolúciója: múlt, jelen és jövő

Az NLP emberi nyelvet feldolgozó számítógépekkel foglalkozik. Ebben a cikkben elmagyarázzuk az NLP fejlődését, és megmutatjuk, hogyan vált az NLP életünk szerves részévé.

Tartalomjegyzék

  • Mi az a természetes nyelvi feldolgozás?
  • A természetes nyelvi feldolgozás evolúciója
  • A természetes nyelvi feldolgozás jelentősége

A természetes nyelvi feldolgozás vagy az NLP a természetes nyelvek és a számítástechnika egy részterülete, amely az emberi nyelv és a számítógépes rendszerek közötti kölcsönhatásokat vizsgálja. A terület a nyelvi területen számítógépes nyelvészetnek és mesterséges intelligenciaként is ismert.

Az NLP elsősorban a természetes nyelvi feldolgozás alkalmazásaihoz kapcsolódik olyan nyelveken, mint az angol vagy a francia, elsősorban emberi használatra. Az NLP evolúciójával azonban új lehetséges alkalmazások nyílnak meg a természetes nyelvi feldolgozásban olyan területeken, mint a bűnüldözési elemzések bűnügyi profilokkal, az orvosi diagnózis és a kezelés személyre szabott orvosi irányítópultokkal.

Forrás

Ez már nem csak akadémiai elmélet – mindenhol ott van. Eléggé elterjedt a szórakoztatásunkban, az oktatási rendszerünkben és sok más olyan területen, ahol naponta használjuk a technológiát. Ez a cikk az NLP evolúcióját mutatja be az 1940-es évektől napjainkig.

Mi az a természetes nyelvi feldolgozás?

Az emberi nyelv egy nagyon összetett és egyedülálló képesség, amellyel csak az emberek rendelkeznek. Emberi nyelvek ezrei vannak szókincsünkben milliónyi szóval, ahol több szónak több jelentése is van, ami tovább bonyolítja a dolgokat.

A számítógépek számos magas szintű feladatot el tudnak látni, de az egyetlen dolog, ami hiányzott belőlük, az az emberi kommunikáció képessége. Az NLP a mesterséges intelligencia és a nyelvészet interdiszciplináris területe, amely áthidalja ezt a szakadékot a számítógépek és a természetes nyelvek között.

Végtelen lehetőség van a szavak elrendezésére egy mondatban. Lényegében lehetetlen adatbázist képezni egy nyelvből az összes mondatból, és azt betáplálni a számítógépekre. Még ha lehetséges is, a számítógépek nem tudták megérteni vagy feldolgozni, hogyan beszélünk vagy írunk; a nyelv strukturálatlan a gépek számára.

Ezért elengedhetetlen a mondatok számítógép által is érthető strukturált formává alakítása. Gyakran vannak több jelentésű szavak (e kétértelműség feloldásához nem elegendő egy szótár, így a számítógépeknek is meg kell tanulniuk a nyelvtant), és a szavak kiejtése is régiónként eltérő.

Forrás

Az NLP funkciója a strukturált és strukturálatlan szöveg fordítása; így segítve a gépeket az emberi nyelv megértésében. Amikor a strukturálatlan formától a strukturált formáig (a természetes nyelvet informatív reprezentációvá alakítja át), azt természetes nyelvi megértésnek (NLU) nevezik.

Természetes nyelvgenerálásnak (NLG) nevezik, amikor a strukturálttól a strukturálatlan felé haladunk (értelmes kifejezéseket hozunk létre a belső reprezentációból).

  • Az első szakaszt tokenizációnak nevezik. A szavakból vagy mondatokból álló láncot a rendszer komponensekre vagy tokenekre bontja. Ez megőrzi a szöveg minden egyes szavának lényegét.

Forrás

  • A következő lépés a tőképző, ahol a toldalékokat eltávolítjuk a szavakból, hogy a tő származtatható legyen. Például a „fut”, a „fut” és a „futás” szónak ugyanaz a törzse, a „futás”.
  • A lemmatizáció a következő szakasz. Az algoritmus megkeresi egy szó jelentését a szótárban, és a gyökérszava meghatározza, hogy az adott kontextusban levezetje a jelentőségét. Például a jobb gyökere nem a „fogadás”, hanem a jó.
  • Számos szónak több jelentése van, ami a szöveg kontextusától függ. Például a „hívj fel” kifejezésben a „hívás” egy főnév. De a „hívd az orvost” szóban a „hívás” egy ige. Ebben a szakaszban az NLP elemzi a token helyzetét és kontextusát, hogy megállapítsa a szavak helyes jelentését, amit beszédcímkézésnek nevezünk.
Olvasni:  Hogyan győződhet meg arról, hogy helyesen jár el a vállalkozásával?

Forrás

  • A következő szakasz az „elnevezett entitás felismerés” néven ismert. Ebben a szakaszban az algoritmus elemzi a tokenhez társított entitást. Például a „London” token a helyhez, a „Google” pedig egy szervezethez van társítva.
  • A darabolás a természetes nyelvi feldolgozás utolsó szakasza, amely az egyes információkat kiválasztja és jelentősebb részekre csoportosítja.

Mindezek a funkciók az NLTK-n, a Python által tervezett eszközön futnak. Minden NLP-folyamat és szövegelemzés ezt a természetes nyelvi eszköztárat használja.

A természetes nyelvi feldolgozás evolúciója

Forrás

Az NLP evolúciója egy folyamatos folyamat. Az NLP legkorábbi munkája gépi fordításként indult, amely leegyszerűsített megközelítésű volt. Az ötlet az volt, hogy az egyik emberi nyelvet egy másikra alakítsák át, és ez az orosz angol nyelvre való átalakításával kezdődött. Ez az emberi nyelv számítógépes nyelvvé alakításához vezetett, és fordítva.

1952-ben a Bell Labs megalkotta az Audreyt, az első beszédfelismerő rendszert. Mind a tíz számjegyet képes felismerni. Ezt azonban elhagyták, mert gyorsabb volt a telefonszámok ujjal történő bevitele. 1962-ben az IBM bemutatott egy cipősdoboz méretű gépet, amely 16 szót képes felismerni.

Forrás

A DARPA 1971-ben fejlesztette ki a Harpy-t a Carnegie Mellon Egyetemen. Ez volt az első rendszer, amely több mint ezer szót felismert. A természetes nyelvi feldolgozás fejlődése az 1980-as években kapott lendületet, amikor a számítástechnikai teljesítmény fejlődésének köszönhetően lehetővé vált a valós idejű beszédfelismerés.

Újítás történt az emberi nyelvek feldolgozására szolgáló algoritmusokban is, amelyek elvetették a merev szabályokat, és áttértek a gépi tanulási technikákra, amelyek képesek tanulni a természetes nyelvek meglévő adataiból.

Korábban a chatbotok szabályalapúak voltak, ahol a szakértők szabályokat kódoltak, amelyek leképezték, hogy a felhasználó mit mondhat, és mit kell a megfelelő választ adnia. Ez azonban fárasztó folyamat volt, és korlátozott lehetőségeket kínált.

Forrás

A szabályalapú NLP korai példája az Eliza volt, amelyet az MIT hozott létre 1960-ban. Eliza szintetikus szabályokat használt az írott szöveg jelentésének azonosítására, amelyet megfordított, és megkérdezte a felhasználót.

Természetesen az NLP evolúciója az elmúlt ötven évben ment végbe. A számítási nyelvtan és a statisztika ágai más irányt adtak az NLP-nek, ami a statisztikai nyelvi feldolgozási és információ-kinyerési mezőket eredményezte.

Az NLP fejlődésével a beszédfelismerő rendszerek mély neurális hálózatokat használnak. A különböző magánhangzóknak vagy hangoknak más-más frekvenciája van, ami a spektrogramon felismerhető.

Olvasni:  Pareto-elv a SEO-ban: Hogyan érjünk el SEO sikert a 80/20-as szabállyal

Ez lehetővé teszi a számítógépek számára a kimondott magánhangzók és szavak felismerését. Minden hangot fonémának neveznek, és a beszédfelismerő szoftver tudja, hogyan néznek ki ezek a fonémák. A különböző szavak elemzése mellett az NLP segít felismerni a mondatok kezdetét és végét. És végül a beszéd szöveggé alakul.

A beszédszintézis lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy beszédet adjanak ki. Ezek a hangok azonban nem folyamatosak, és robotikusnak tűnnek. Míg ez nagyon feltűnő volt a Bell Labs kézi működtetésű gépében, a mai számítógépes hangok, például a Siri és az Alexa javultak.

Forrás

Most azt látjuk, hogy robbanásszerűen terjednek a hangos interfészek a telefonokon és az autókon. Ez pozitív visszacsatolási hurkot hoz létre azokkal az emberekkel, akik gyakrabban használnak hanginterakciót, ami több adatot biztosít a vállalatoknak, amelyeken dolgozni kell.

Ez nagyobb pontosságot tesz lehetővé, így az emberek többet használnak hangot, és a hurok folytatódik.

Az NLP evolúciója ugrásszerűen ment végbe az elmúlt évtizedben. A mély tanulással és a gépi tanulással integrált NLP lehetővé tette a chatbotok és virtuális asszisztensek számára, hogy bonyolult interakciókat hajtsanak végre.

A chatbotok ma már túlmutatnak az ügyfelekkel folytatott interakciókon. Tudják kezelni az emberi erőforrásokat és az egészségügyet is. Az egészségügyi ellátás NLP-je figyelemmel kísérheti a kezeléseket, valamint elemezheti a jelentéseket és az egészségügyi feljegyzéseket. A kognitív analitika és az NLP kombinálva automatizálja a rutinfeladatokat.

Forrás

Az NLP fejlődése az idővel és a nyelvtechnológia fejlődésével ment végbe. Az adattudósok néhány hatékony algoritmust fejlesztettek ki az út során; ezek közül néhány a következő:

  • Szavak zsákja: Ez a modell számolja a cikkben szereplő egyes egyedi szavak gyakoriságát. Ennek célja a gépek képzése a szavak hasonlóságának megértésére. Azonban több millió egyedi szó található dokumentumok millióiban; ezért gyakorlatilag elképzelhetetlen ilyen hatalmas adatok fenntartása.
  • TF-IDF: A TF-et (kifejezés gyakorisága) úgy számítják ki, hogy egy adott kifejezés hányszor jelenik meg a dokumentumban található kifejezések számából. Ez a rendszer kiküszöböli a „stop szavakat” is, mint az „is”, „a”, „the” stb.
  • Együtt-előfordulási mátrix: Ezt a modellt azért fejlesztették ki, mert a korábbi modellek nem tudták megoldani a szemantikai többértelműség problémáját. Nyomon követte a szöveg kontextusát, de sok memóriát igényel az összes adat tárolásához.
  • Transzformátormodellek: Ez az a kódoló és dekódoló modell, amely figyelmet használ az emberi figyelmet utánzó gépek gyorsabb képzésére. A Google által e modell alapján kifejlesztett BERT fenomenálisan forradalmasította az NLP-t.

A Carnegie Mellon Egyetem és a Google kifejlesztette az XLNet-et, egy másik figyelemhálózat-alapú modellt, amely állítólag 20 feladatban felülmúlta a BERT-et. A BERT exponenciálisan javította a keresési eredményeket a böngészőkben. A Megatron és a GPT-3 ezen a beszédszintézisben és képfeldolgozásban használt architektúrán alapul.

Ebben a kódoló-dekódoló modellben a kódoló megmondja a gépnek, hogy mit gondoljon és emlékezzen a szövegből. A dekóder ezeket a gondolatokat használja a megfelelő válasz és cselekvés eldöntésére.

Olvasni:  A szövegírás művészete: Hogyan írjunk jobb feliratokat, amelyek elköteleződnek

Például a „Kérek egy kis epret___” mondatban. Az ideális szavak erre az üresre a „torta” vagy a „turmix”. Ebben a mondatban a kódoló az eper szóra összpontosít, a dekódoló pedig a megfelelő szót húzza ki az eperrel kapcsolatos kifejezések csoportjából.

  • Az NLP jövőbeli előrejelzései

Az NLP percről percre fejlődik, ahogy egyre több strukturálatlan adat halmozódik fel. Tehát a természetes nyelvi feldolgozás fejlődésének nincs vége.

Forrás

  • Ahogy egyre több adat keletkezik, az NLP átveszi az adatok elemzését, megértését és tárolását. Ez segíteni fog a digitális marketingeseknek abban, hogy percek alatt gigabájtnyi adatot elemezzenek, és ennek megfelelően alakítsák ki marketingpolitikájukat.
  • Az NLP az emberi nyelvvel foglalkozik. Az NLP evolúciója azonban idővel a nem verbális kommunikációt is be fogja vonni a tartományába, például a testbeszédet, a gesztusokat és az arckifejezéseket.

A nem verbális kommunikáció elemzéséhez az NLP-nek tudnia kell biometrikus adatokat, például arcfelismerést és retinaszkennert használni. Ahogy az NLP ügyesen megérti a mondatok mögötti érzelmeket, végül képes lesz olvasni a kifejezések mögött rejlő érzéseket. Ha ez az integráció a biometrikus adatok és az NLP között megtörténik, az emberek és a számítógépek közötti interakció teljesen új értelmet nyer.

  • A mesterséges intelligencia következő hatalmas lépése a humanoid robotika létrehozása az NLP és a biometrikus adatok integrálásával. A robotokon keresztül a számítógép-ember interakció átkerül a számítógép-ember kommunikációba. A vizuális asszisztensek a jövőben sem kezdik el lefedni az NLP hatókörét. A biometrikus fejlődéssel párosulva az NLP evolúciója olyan robotokat hozhat létre, amelyek az emberekhez hasonlóan látnak, tapinthatnak, hallanak és beszélnek.
  • Az NLP alakítja a jövő kommunikációs technológiáit.

A természetes nyelvi feldolgozás jelentősége

Az NLP megoldja az emberi nyelvet nem értő gépek alapvető problémáját. Fejlődésével az NLP felülmúlta a hagyományos alkalmazásokat, és az AI-t számos területen használják az emberi erőforrások helyettesítésére.

Forrás

Nézzük meg az NLP jelentőségét a mai digitális világban:

  • A „gépi fordítás” az NLP egyik jelentős alkalmazása. Az NLP áll a széles körben használt Google Fordító mögött, amely az egyik nyelvet valós időben konvertálja a másikra. Segíti a számítógépeket a mondatok kontextusának és a szavak jelentésének megértésében.

Forrás

  • Az olyan virtuális asszisztensek, mint a Cortana, a Siri és az Alexa, az NLP evolúciójának áldásai. Ezek az asszisztensek megértik, amit mondasz, megfelelő válaszokat adnak, vagy megteszik a megfelelő lépéseket, és mindezt az NLP-n keresztül teszik.
  • Az intelligens chatbotok rohamosan veszik az ügyfélszolgálat világát. Felváltják az emberi segítségnyújtást és az ügyfelekkel való társalgást, mint az emberek. Ők értelmezik az írott szöveget, és ennek megfelelően dönt a cselekvésekről. Az NLP a működő mechanizmus az ilyen chatbotok mögött.
  • Az NLP a hangulatelemzésben is segít. Felismeri a hozzászólások mögötti érzelmeket. Például meghatározza, hogy egy vélemény pozitív, negatív, komoly vagy szarkasztikus. Az NLP-mechanizmusok segítenek a cégeknek, például a Twitternek eltávolítani a trágár nyelvezetű tweeteket stb.
Olvasni:  A 10 legjobb tartalomterjesztési platform, amelyre figyelni kell

Forrás

  • Az NLP automatikusan rendezi e-mailjeinket közösségi, promóciós, postafiók és spam kategóriákba. Ezt az NLP-feladatot szövegbesorolásnak nevezik.
  • Az NLP egyéb fontosságai a helyesírás-ellenőrzésben, a kulcsszavak kutatásában és az információk kinyerésében mutatkoznak meg. A plágiumellenőrzők NLP-programokon is futnak.
  • Az NLP reklámajánlásokat is hajt végre. A hirdetéseket a történelmünkkel párosítja.
  • Az NLP segít a gépeknek a természetes nyelvek megértésében és a nyelvi feladatok végrehajtásában. Lehetővé teszi, hogy a számítógépek több nyelvi alapú adatot elemezzenek, mint az emberek.

A hagyományos eszközökkel elérhető strukturálatlan adatok elképesztő mennyiségét lehetetlen felfogni. Itt lép be az NLP. Az NLP evolúciója lehetővé tette a gépeknek, hogy fáradhatatlanul strukturálják és elemezzék a szöveges adatokat.

  • Egy nyelv több millió szót, több dialektust és ezernyi nyelvtani és szerkezeti szabályt tartalmaz. Elengedhetetlen az emberi szöveg szintetikus és szemantikai kontextusának megértése, ami számítógéppel nem lehetséges.

Az NLP ebben a megvilágításban létfontosságú, mivel segít feloldani a természetes nyelvekkel kapcsolatos minden kétértelműséget, és értékes numerikus szerkezetet ad a gépek által feldolgozható információkhoz. Néhány példa a beszédfelismerés és a szövegelemzés.

Következtetés

Így az NLP olyan természetes nyelveket kezel, mint a Lego, és ügyessé teszi a számítógépeket az emberi nyelvek megértésében és feldolgozásában. Ez lehetővé teszi a gépek számára, hogy válaszoljanak a kérdésekre és engedelmeskedjenek a parancsoknak.

A virtuális asszisztensek a legpéldásabb módon járulnak hozzá a természetes nyelvi feldolgozáshoz, és mérik, milyen messzire jutott az NLP evolúciója. Az NLP evolúciójának tanulmányozásával az adatkutatók megjósolhatják, hogy az IA ezen lenyűgöző ága milyen formát ölt a jövőben.

Nyugodtan megállapíthatjuk, hogy a beszédtechnológiák a számítógépekkel való interakció népszerű formái lesznek, csakúgy, mint a ma használt billentyűzetek, képernyők és egyéb bemeneti-kimeneti eszközök.

GYIK

1. Van jövője az NLP-nek?

A Az NLP evolúciója éppen ebben a pillanatban történik. Az NLP minden tweettel, hangalapú kereséssel, e-maillel, WhatsApp üzenettel stb. fejlődik. A MarketsandMarkets megállapította, hogy az NLP a CAGR növekedésével 20,3% 2026-ra. A Statistica szerint az NLP piac virágzik 14 alkalommal 2017 és 2025 között.

2. Mi az NLP fő kihívása?

A nyelv kétértelműsége, mint a szemantikai, szintaktikai és pragmatikai a legnagyobb kihívás, amelyet az NLP-nek le kell küzdenie a természetes nyelvek pontos feldolgozása érdekében.

3. Az NLP adattudomány?

Az NLP az adattudomány lenyűgöző és virágzó részterülete. Megváltoztatja a gépekkel való interakciót és a beszédtechnológiákat másképpen adjuk meg.

4. Melyek a természetes nyelvi feldolgozás részterületei?

Az NLP-nek két részterülete van: a természetes nyelv megértése (NLU) és a természetes nyelv generálása (NLG).

5. Mi az NLP célja?

Az adattudósok kifejlesztették az NLP-t, hogy lehetővé tegye a gépek számára az emberi nyelvek értelmezését és feldolgozását. Az NLP evolúciójával immár az emberekkel is kölcsönhatásba léphet. A Siri és az Alexa néhány példa az NLP legújabb alkalmazásaira.

Új publikációk:

Ajánlott