Τι είναι το NLP (Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας);

Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας (NLP) είναι η μελέτη και εφαρμογή τεχνικών και εργαλείων που ermögňují στους υπολογιστές να επεξεργάζονται, αναλύουν, ερμηνεύουν και συλλογίζουν για την ανθρώπινη γλώσσα. Το NLP είναι ένα διαθεματικό 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 να δημιουργηθούν chatbots και ψηφιακοί βοηθοί όπως ο Google Assistant και η Alexa της Amazon.

Ας dànhουμε λίγο χρόνο για να εξερευνήσουμε τους λόγους πίσω από τη Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας, κάποιες από τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται στο NLP και κάποιες κοινές περιπτώσεις χρήσης του 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 μπορεί να χειριστεί ένας υπολογιστής. Ωστόσο, αυτό δεν είναι τόσο απλό όσο η μετατροπή των δεδομένων κειμένου σε αριθμούς. Για να εξαχθεί η σημασία 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 κάποιοι γενικοί οδηγοί που μπορούν να χρησιμοποιηθούν όταν ερμηνεύονται λέξεις και χαρακτήρες, όπως ο χαρακτήρας “s” που χρησιμοποιείται για να δηλώσει ότι ένα αντικείμενο είναι πληθυντικός. Αυτοί οι γενικοί οδηγοί πρέπει να χρησιμοποιηθούν σε συνδυασμό με τους άλλους για να εξαχθεί η σημασία από το κείμενο, να δημιουργηθούν χαρακτηριστικά που μπορεί να ερμηνευτεί από einen αλγόριθμο μηχανικής μάθησης.

Η Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας περιλαμβάνει την εφαρμογή των verschiedenen αλγορίθμων που είναι ικανοί να πάρουν μη δομημένα δεδομένα και να τα μετατρέψουν σε δομημένα δεδομένα. Αν αυτοί οι αλγόριθμοι εφαρμοστούν με λάθος τρόπο, ο υπολογιστής συχνά αποτυγχάνει να εξαχθεί η σωστή σημασία από το κείμενο. Αυτό μπορεί να φανεί συχνά στην μετάφραση κειμένου μεταξύ γλωσσών, όπου η ακριβής σημασία της πρότασης συχνά χάνεται. Ενώ η μηχανική μετάφραση έχει βελτιωθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια, ακόμη συμβαίνουν λάθη στην μετάφραση.

Τεχνικές της Φυσικής Γλώσσας Επεξεργασίας (NLP)

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

Πολλοί από τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στη φυσική γλώσσα επεξεργασίας μπορούν να τοποθετηθούν σε δύο κατηγορίες: συντακτική ή σημασιολογική. Οι συντακτικές τεχνικές είναι αυτές που ασχολούνται με τη σειρά των λέξεων, ενώ οι σημασιολογικές τεχνικές είναι αυτές που ασχολούνται με τη σημασία των λέξεων.

Συντακτικές Τεχνικές NLP

Παραδείγματα συντακτικών τεχνικών περιλαμβάνουν:

• Λημματοποίηση
• Μορφολογική Διαίρεση
• Ετικέτα Λέξης
• Παρσάρισμα
• Διαίρεση Προτάσεων
• Βάση Λέξης
• Διαίρεση Λέξεων

Η λημματοποίηση αναφέρεται στην εξαγωγή των διαφορετικών μορφών μιας λέξης σε μια seule μορφή. Η λημματοποίηση παίρνει πράγματα όπως χρονικά και πληθυντικά και τα απλοποιεί, για παράδειγμα, “πόδια” μπορεί να γίνει “πόδι” και “ραίγες” μπορεί να γίνει “ραίγα”. Αυτή η απλοποιημένη μορφή λέξης κάνει ευκολότερη για έναν αλγόριθμο να ερμηνεύσει τις λέξεις σε ένα έγγραφο.

Η μορφολογική διαίρεση είναι η διαδικασία διαίρεσης των λέξεων σε μορφές ή τις βασικές μονάδες μιας λέξης. Αυτές οι μονάδες είναι πράγματα όπως ελεύθερες μορφές (που μπορούν να σταθούν μόνοι τους ως λέξεις) και προθέματα ή επιθήματα.

Η ετικέτα λέξης είναι απλά η διαδικασία ταυτοποίησης ποια λέξη είναι κάθε λέξη σε ένα έγγραφο.

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

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

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

Η διαίρεση λέξεων είναι η διαδικασία διαίρεσης μεγάλων τμημάτων κειμένου σε μικρές μονάδες, που μπορούν να είναι λέξεις ή βάσεις/λημματοποιημένες μονάδες.

Σημασιολογικές Τεχνικές NLP

Οι σημασιολογικές τεχνικές NLP περιλαμβάνουν τεχνικές όπως:

• Αναγνώριση Ονομάτων
• Φυσική Γλώσσα Γεννήτρια
• Διαίρεση Λέξεων

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

Η φυσική γλώσσα γεννήτρια είναι η διαδικασία 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 διαίρεση λέξεων είναι η διαδικασία ανάθεσης σημασίας σε λέξεις μέσα σε ένα κείμενο με βάση το контέκστ που εμφανίζονται.

Βαθιά Μάθηση Μοντέλα για NLP

Οι κανονικοί πολυστιβάδες είναι ανίκανοι να χειριστούν την ερμηνεία των σειριακών δεδομένων, όπου η σειρά της πληροφορίας είναι σημαντική. Για να αντιμετωπιστούν η σημασία της σειράς στα σειριακά δεδομένα, χρησιμοποιείται ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που διατηρεί πληροφορίες από προηγούμενες χρονικές στιγμές στη διαδικασία εκπαίδευσης.

Τα αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα είναι τύποι νευρωνικών δικτύων που επαναλαμβάνονται πάνω στα δεδομένα από προηγούμενες χρονικές στιγμές, λαμβάνοντας υπόψη αυτά κατά τη διάρκεια του προώθησης. Ουσιαστικά, τα RNN έχουν τρεις παραμέτρους που χρησιμοποιούνται κατά τη διάρκεια της προώθησης: μια матριξ που βασίζεται στην προηγούμενη κρυφή κατάσταση, μια матριξ που βασίζεται στη τρέχουσα είσοδο, και μια матριξ που είναι μεταξύ της κρυφής κατάστασης και της έξοδου. Επειδή τα RNN μπορούν να λάβουν υπόψη πληροφορίες από προηγούμενες χρονικές στιγμές, μπορούν να εξαγάγουν σχετικές πρότυπα από δεδομένα κειμένου, λαμβάνοντας υπόψη προηγούμενες λέξεις στην πρόταση κατά τη διάρκεια της ερμηνείας της σημασίας μιας λέξης.

Ένας άλλος τύπος βαθιάς μάθησης αρχιτεκτονικής που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία δεδομένων κειμένου είναι ένα Μοντέλο Λονγκ Σορτ-Τερμ Μνήμης (LSTM). Τα δίκτυα LSTM είναι παρόμοια με τα RNN στη δομή, αλλά λόγω κάποιων διαφορών στη δομή τους, έχουν την τάση να εκτελούν καλύτερα από τα RNN. Αποφεύγουν ένα συγκεκριμένο πρόβλημα που συχνά συμβαίνει κατά τη χρήση RNN, το οποίο ονομάζεται το πρόβλημα της εκρηκτικής κλίσης.

Αυτά τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να είναι είτε μονοκατευθυνόμενα είτε διευθυνόμενα. Τα διευθυνόμενα δίκτυα μπορούν να λάβουν 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 Επεξεργασία (NLP)

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

Επειδή η Φυσική Γλώσσα Επεξεργασία ασχολείται με την ανάλυση και τη χειριστική των ανθρώπινων γλωσσών, έχει μια απίστευτα ευρεία γκάμα εφαρμογών. Πιθανές εφαρμογές για NLP περιλαμβάνουν chatbots, ψηφιακούς βοηθούς, ανάλυση συναισθήματος, οργάνωση εγγράφων, πρόσληψη ταλέντων και υγεία.

Οι 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 μια 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 ψάχνουμε το καλύτερο δρόμο προς την τράπεζα σε μια βόρεια 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 συλλογή του συναισθήματος μιας δήλωσης, όπως η ερμηνεία αν 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 των εγγράφων κειμένου είναι μια άλλη εφαρμογή του NLP. Εταιρείες όπως η Google και η Yahoo χρησιμοποιούν αλγόριθμους NLP για να ταξινομήσουν τα έγγραφα email, τα τοποθετώντας στις κατάλληλες θυρίδες όπως “κοινωνικό” ή “προώθηση”. Χρησιμοποιούν επίσης αυτές τις τεχνικές για να αναγνωρίσουν το spam και να το αποτρέψουν από το να φτάσει στο εισερχόμενο σας.

Ομάδες έχουν επίσης αναπτύξει τεχνικές NLP που χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση πιθανών προσωπικοτήτων, τις βρίσκοντας με βάση τις σχετικές δεξιότητες. Οι διευθυντές προσωπικού 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 των ασθενειών. Τα ιατρικά αρχεία μπορούν να αναλυθούν και τα συμπτώματα να εξαχθούν από αλγόριθμους NLP, οι οποίοι μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για να προτείνουν πιθανές διαγνώσεις. Ένα παράδειγμα αυτού είναι η πλατφόρμα Comprehend Medical της Amazon, η οποία αναλύει τα ιατρικά αρχεία και εξάγει ασθένειες και θεραπείες. Οι εφαρμογές υγείας του NLP επεκτείνονται επίσης στην ψυχική υγεία. Υπάρχουν εφαρμογές όπως η WoeBot, η οποία μιλά στους χρήστες για μια ποικιλία τεχνικών διαχείρισης της αγχώδους που βασίζονται στη γνωστική-συμπεριφορική θεραπεία.