Τι είναι το NLP (Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας);

Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας (NLP) είναι η μελέτη και εφαρμογή τεχνικών και εργαλείων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να επεξεργάζονται, αναλύουν, ερμηνεύουν και συλλογίζονται για την ανθρώπινη γλώσσα. Το NLP είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο και συνδυάζει τεχνικές που έχουν καθοριστεί σε πεδία όπως η γλωσσολογία και η επιστήμη των υπολογιστών. Αυτές οι τεχνικές χρησιμοποιούνται σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία chatbots και ψηφιακών βοηθών όπως ο Google Assistant και η Alexa της Amazon.

Ας dànhουμε λίγο χρόνο για να εξερευνήσουμε το λόγο πίσω από τη Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας, κάποιες από τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται στο NLP και κάποιες συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης για το NLP.

Γιατί η Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας (NLP) έχει σημασία

Για να μπορέσουν οι υπολογιστές να ερμηνεύσουν την ανθρώπινη γλώσσα, πρέπει να μετατραπούν σε μια μορφή που ο υπολογιστής μπορεί να χειριστεί. Ωστόσο, αυτό δεν είναι τόσο απλό όσο η μετατροπή κειμένου σε αριθμούς. Για να εξαγάγουν νόημα από την ανθρώπινη γλώσσα, πρέπει να εξαχθούν πρότυπα από τις εκατοντάδες ή χιλιάδες λέξεις που αποτελούν ένα έγγραφο κειμένου. Αυτό δεν είναι μια εύκολη εργασία. Υπάρχουν λίγες σκληρές και γρήγορες κανόνες που μπορούν να εφαρμοστούν στην ερμηνεία της ανθρώπινης γλώσσας. Για παράδειγμα, το ίδιο σύνολο λέξεων μπορεί να σημαίνει διαφορετικά πράγματα ανάλογα με το контέκστ. Η ανθρώπινη γλώσσα είναι ένα σύνθετο και συχνά αμφίσημο πράγμα, και μια δήλωση μπορεί να εκφραστεί με ειλικρίνεια ή σαρκασμό.

Παρά τούτο, υπάρχουν κάποιες γενικές οδηγίες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν όταν ερμηνεύονται λέξεις και χαρακτήρες, όπως ο χαρακτήρας “s” που χρησιμοποιείται για να υποδηλώσει ότι ένα αντικείμενο είναι πληθυντικός. Αυτές οι γενικές οδηγίες πρέπει να χρησιμοποιηθούν σε συνδυασμό με άλλες για να εξαγάγουν νόημα από το κείμενο, να δημιουργήσουν χαρακτηριστικά που ένα αλγόριθμο μηχανικής μάθησης μπορεί να ερμηνεύσει.

Η Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας περιλαμβάνει την εφαρμογή различных αλγορίθμων που είναι ικανοί να λαμβάνουν μη δομημένα δεδομένα και να τα μετατρέπουν σε δομημένα δεδομένα. Αν αυτοί οι αλγόριθμοι εφαρμοστούν με λάθος τρόπο, ο υπολογιστής συχνά αποτυγχάνει να εξαγάγει το σωστό νόημα από το κείμενο. Αυτό μπορεί συχνά να φανεί στη μετάφραση κειμένου μεταξύ γλωσσών, όπου το ακριβές νόημα της πρότασης χάνεται συχνά. Ενώ η μηχανική μετάφραση έχει βελτιωθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια, vẫn συμβαίνουν λάθη στη μετάφραση.

Τεχνικές Φυσικής Γλώσσας Επεξεργασίας (NLP)

Φωτογραφία: Tamur via WikiMedia Commons, Δημόσια Περιοχή (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ParseTree.svg)

Πολυάριθμες από τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται στη φυσική γλώσσα επεξεργασίας μπορούν να τοποθετηθούν σε μια από τις δύο κατηγορίες: σύνταξη ή σημασιολογία. Τεχνικές σύνταξης είναι αυτές που ασχολούνται με τη διάταξη των λέξεων, ενώ τεχνικές σημασιολογίας είναι οι τεχνικές που ασχολούνται με τη σημασία των λέξεων.

Τεχνικές Σύνταξης NLP

Παραδείγματα σύνταξης περιλαμβάνουν:

• Λημματοποίηση
• Μορφολογική Τομείς
• Ετικέτα Μέρος του Λόγου
• Παρσάρισμα
• Διακοπή Προτάσεων
• Ρίζα
• Τομείς Λέξεων

Η λημματοποίηση αναφέρεται στη διαδικασία της απόσπασης των διαφορετικών εκφράσεων μιας λέξης σε μια seule μορφή. Η λημματοποίηση λαμβάνει πράγματα όπως χρόνους και πληθυντικούς και τα απλοποιεί, για παράδειγμα, “πόδια” μπορεί να γίνει “πόδι” και “ραβδώσεις” μπορεί να γίνει “ραβδωση”. Αυτή η απλοποιημένη μορφή λέξης κάνει πιο εύκολη την ερμηνεία των λέξεων σε ένα έγγραφο για einen αλγόριθμο.

Η μορφολογική τομείς είναι η διαδικασία της διαίρεσης των λέξεων σε μορφήματα ή τις βασικές μονάδες μιας λέξης. Αυτές οι μονάδες είναι πράγματα όπως ελεύθερα μορφήματα (τα οποία μπορούν να σταθούν μόνα τους ως λέξεις) και προθέματα ή επιθήματα.

Η ετικέτα μέρος του λόγου είναι απλά η διαδικασία της ταυτοποίησης ποίου μέρους του λόγου κάθε λέξη σε ένα εισαγόμενο έγγραφο είναι.

Το παρσάρισμα αναφέρετε στην ανάλυση όλων των λέξεων σε μια πρόταση και τη συσχέτιση τους με τις формάλες γραμματικές ετικέτες ή την πραγματοποίηση γραμματικής ανάλυσης για όλες τις λέξεις.

Η διακοπή προτάσεων, ή διακοπή ορίων προτάσεων, αναφέρεται στη λήψη της απόφασης για το πού αρχίζει και τελειώνει μια πρόταση.

Η ρίζα είναι η διαδικασία της μείωσης των λέξεων στη ρίζα της λέξης. Για παράδειγμα, συνδεδεμένες, σύνδεση και συνδέσεις θα μειωθούν όλες στη “σύνδεση”.

Η τομείς λέξεων είναι η διαδικασία της διαίρεσης μεγάλων κομματιών κειμένου σε μικρές μονάδες, οι οποίες μπορούν να είναι λέξεις ή ριζικές/λημματοποιημένες μονάδες.

Τεχνικές Σημασιολογίας NLP

Τεχνικές σημασιολογίας NLP περιλαμβάνουν τεχνικές όπως:

• Αναγνώριση Ονομάτων Οντοτήτων
• Φυσική Γλώσσα Γεννήτρια
• Διαφοροποίηση Λέξεων

Η αναγνώριση ονομάτων οντοτήτων περιλαμβάνει την ετικέτα bestimmter τμημάτων κειμένου που μπορούν να τοποθετηθούν σε μια από τις πολλές προκαθορισμένες ομάδες. Προκαθορισμένες κατηγορίες περιλαμβάνουν πράγματα όπως ημερομηνίες, πόλεις, τόποι, εταιρείες και άτομα.

Η φυσική γλώσσα γεννήτρια είναι η διαδικασία της χρήσης βάσεων δεδομένων για τη μετατροπή δομημένων δεδομένων σε φυσική γλώσσα. Για παράδειγμα, στατιστικά δεδομένα για το καιρό, όπως η θερμοκρασία και η ταχύτητα του ανέμου, θα μπορούσαν να συνοψιστούν με φυσική γλώσσα.

Η διαφοροποίηση λέξεων είναι η διαδικασία της ανάθεσης σημασίας σε λέξεις μέσα σε ένα κείμενο με βάση το контέκστ που εμφανίζονται.

Βαθιά Μάθηση Μοντέλα Για NLP

Κανονικοί πολυστιβαδοί perceptrons δεν είναι ικανοί να χειριστούν την ερμηνεία των σειριακών δεδομένων, όπου η σειρά της πληροφορίας είναι σημαντική. Για να αντιμετωπίσουν τη σημασία της σειράς στα σειριακά δεδομένα, χρησιμοποιείται ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που διατηρεί πληροφορίες από προηγούμενες χρονικές στιγμές στη διαδικασία εκπαίδευσης.

Επαναλαμβανόμενα Νευρωνικά Δίκτυα είναι τύποι νευρωνικών δικτύων που επαναλαμβάνουν δεδομένα από προηγούμενες χρονικές στιγμές, λαμβάνοντας bunları υπόψη όταν υπολογίζουν τα βάρη της τρέχουσας χρονικής στιγμής. Ουσιαστικά, τα RNNs έχουν τρεις παραμέτρους που χρησιμοποιούνται κατά τη διάρκεια της εμπρόσθιας διαδικασίας εκπαίδευσης: μια матριούμενη με βάση την Προηγούμενη Κρυφή Κατάσταση, μια матριούμενη με βάση την Τρέχουσα Εισαγωγή, και μια матριούμενη μεταξύ της κρυφής κατάστασης και της εξόδου. Επειδή τα RNNs μπορούν να λαμβάνουν υπόψη πληροφορίες από προηγούμενες χρονικές στιγμές, μπορούν να εξαγάγουν σχετικές πρότυπα από δεδομένα κειμένου λαμβάνοντας υπόψη προηγούμενες λέξεις σε μια πρόταση όταν ερμηνεύουν τη σημασία μιας λέξης.

Ένας άλλος τύπος βαθιάς μάθησης αρχιτεκτονικής που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία κειμένου δεδομένων είναι ένα Δίκτυο Μικρής και Μακράς Μνήμης (LSTM). Τα δίκτυα LSTM είναι παρόμοια με τα RNNs στη δομή, αλλά λόγω διαφορών στη δομή τους, έχουν την τάση να εκτελούν καλύτερα από τα RNNs. Αποφεύγουν ένα συγκεκριμένο πρόβλημα που συχνά συμβαίνει όταν χρησιμοποιούνται RNNs, το οποίο ονομάζεται το πρόβλημα των εκρηκτικών gradient.

Αυτά τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να είναι είτε μονοκατευθυντικά είτε δικατευθυντικά. Δικατευθυντικά δίκτυα είναι ικανά να λαμβάνουν υπόψη όχι μόνο τις λέξεις που προηγούνται της τρέχουσας λέξης, αλλά και τις λέξεις που ακολουθούν. Ενώ αυτό οδηγεί σε υψηλότερη ακρίβεια, είναι πιο δαπανηρό σε υπολογιστικούς πόρους.

Περιπτώσεις Χρήσης Για Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας (NLP)

Φωτογραφία: mohammed_hassan via Pixabay, Pixabay License (https://pixabay.com/illustrations/chatbot-chat-application-artificial-3589528/)

Επειδή η Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας ασχολείται με την ανάλυση και χειρισμό της ανθρώπινης γλώσσας, έχει μια απίστευτα ευρεία γκάμα εφαρμογών. Πιθανές εφαρμογές για το NLP περιλαμβάνουν chatbots, ψηφιακούς βοηθούς, ανάλυση συναισθήματος, οργάνωση εγγράφων, πρόσληψη ταλέντων και υγεία.

Chatbots και ψηφιακοί βοηθοί όπως η Alexa της Amazon και ο Google Assistant είναι παραδείγματα πλατφορμών αναγνώρισης και σύνθεσης φωνής που χρησιμοποιούν NLP για την ερμηνεία και την απάντηση σε φωνητικές εντολές. Αυτοί οι ψηφιακοί βοηθοί βοηθούν τους ανθρώπους με eine ευρεία γκάμα εργασιών, επιτρέποντάς τους να αποφορτίζουν κάποιες από τις γνωστικές τους εργασίες σε μια άλλη συσκευή και να απελευθερώνουν κάποια από την εγκεφαλική τους ισχύ για άλλα, πιο σημαντικά πράγματα. Αντί να ψάχνουν το καλύτερο δρόμο προς την τράπεζα σε μια繁忙η πρωινή ώρα, μπορούμε απλά να ζητήσουμε από τον ψηφιακό μας βοηθό να το κάνει.

Η ανάλυση συναισθήματος είναι η χρήση τεχνικών NLP για τη μελέτη των αντιδράσεων και συναισθημάτων των ανθρώπων σε ένα φαινόμενο, όπως εκφράζεται από τη χρήση της γλώσσας. Η συσσώρευση του συναισθήματος μιας δήλωσης, όπως η ερμηνεία εάν μια κριτική ενός προϊόντος είναι καλή ή κακή, μπορεί να παρέχει στις εταιρείες σημαντικές πληροφορίες σχετικά με το πώς το προϊόν τους λαμβάνεται.

Η αυτόματη οργάνωση κειμένων εγγράφων είναι μια άλλη εφαρμογή του NLP. Εταιρείες όπως η Google και η Yahoo χρησιμοποιούν αλγόριθμους NLP για να ταξινομήσουν τα έγγραφα email, τα τοποθετώντας στην κατάλληλη κατηγορία όπως “κοινωνικό” ή “προώθηση”. Χρησιμοποιούν επίσης αυτές τις τεχνικές για να αναγνωρίσουν spam και να το αποτρέψουν από το να φτάσει στο εισαγόμενο σας.

Ομάδες έχουν επίσης αναπτύξει τεχνικές NLP που χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση πιθανών υποψηφίων για πρόσληψη, βρίσκοντάς τους με βάση τις σχετικές δεξιότητες. Οι διαχειριστές πρόσληψης χρησιμοποιούν επίσης τεχνικές NLP για να βοηθήσουν στην ταξινόμηση των λιστών των υποψηφίων.

Τεχνικές NLP χρησιμοποιούνται επίσης για την ενίσχυση της υγείας. Το NLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της ανίχνευσης ασθενειών. Ιατρικά αρχεία μπορούν να αναλυθούν και τα συμπτώματα να εξαχθούν από αλγόριθμους NLP, τα οποία μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για να προτείνουν πιθανές διαγνώσεις. Ένα παράδειγμα αυτού είναι η πλατφόρμα Comprehend Medical της Amazon, η οποία αναλύει ιατρικά αρχεία και εξάγει ασθένειες και θεραπείες. Οι εφαρμογές υγείας του NLP επεκτείνονται επίσης στην ψυχική υγεία. Υπάρχουν εφαρμογές όπως η WoeBot, η οποία οδηγεί τους χρήστες μέσω μιας σειράς τεχνικών διαχείρισης άγχους που βασίζονται στη Γνωσιακή-Συμπεριφορική Θεραπεία.