Mikä on NLP (Luonnollisen Kielen Prosessointi)?

Luonnollisen Kielen Prosessointi (NLP) on tekniikoiden ja työkalujen tutkimus ja soveltaminen, jotka mahdollistavat tietokoneiden prosessoinnin, analyysin, tulkinnan ja päättelyn ihmisen kielen suhteen. NLP on monitieteinen ala, joka yhdistää menetelmiä, jotka on vahvistettu kielitieteessä ja tietojenkäsittelytieteessä. Nämä menetelmät käytetään yhdessä tekoälynn kanssa luomaan chatboteja ja digitaalisia avustajia, kuten Google Assistant ja Amazonin Alexa.

Ota hetki tutkimaan Luonnollisen Kielen Prosessoinnin perusteita, joitakin menetelmiä, joita käytetään NLP:ssä, ja joitakin yleisiä sovelluksia NLP:lle.

Miksi Luonnollinen Kielen Prosessointi (NLP) on tärkeää

Jotta tietokoneet voivat tulkita ihmisen kieltä, ne on muunnettava muotoon, jota tietokone voi käsitellä. Tämä ei kuitenkaan ole yhtä yksinkertaista kuin tekstin muuttaminen numeroiksi. Jotta voidaan johtaa merkitystä ihmisen kielestä, on poistettava mallit sadoista tai tuhansista sanoista, jotka muodostavat tekstin. Tämä ei ole helppo tehtävä. On vain muutamia vakiintuneita sääntöjä, jotka voidaan soveltaa ihmisen kielen tulkintaan. Esimerkiksi sama sanajoukko voi tarkoittaa eri asioita riippuen asiayhteydestä. Ihmisen kieli on monitulkintainen ja usein epäselvä, ja lause voidaan lausua vilpittömästi tai ironisesti.

Huolimatta siitä, on joitakin yleisiä ohjeita, joita voidaan käyttää sanojen ja merkkien tulkinnassa, kuten kirjaimen “s”:n käyttö monikkomuodon osoittamiseen. Nämä yleiset ohjeet on käytettävä yhdessä toistensa kanssa merkityksen poistamiseksi tekstin ja luomiseksi piirteitä, joita koneoppimisalgoritmi voi tulkita.

Luonnollisen Kielen Prosessointi käsittää erilaisten algoritmien soveltamista, jotka voivat muuttaa rakenteettoman datan rakenteelliseksi dataksi. Jos nämä algoritmit sovelletaan väärin, tietokone usein epäonnistuu merkityksen johtamisessa tekstin. Tämä voidaan usein nähdä tekstin käännöksessä eri kielten välillä, jossa lauseen tarkka merkitys usein häviää. Vaikka konekäännös on parantunut merkittävästi viime vuosina, konekäännösvirheet tapahtuvat edelleen usein.

Luonnollisen Kielen Prosessoinnin (NLP) Menetelmät

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

Monet Luonnollisen Kielen Prosessoinnin menetelmistä voidaan luokitella kahteen ryhmään: syntaksi tai semantiikka. Syntaksin menetelmät ovat niitä, jotka liittyvät sanojen järjestykseen, kun taas semanttiset menetelmät ovat niitä, jotka liittyvät sanojen merkitykseen.

Syntaksin NLP Menetelmät

Syntaksin esimerkkejä ovat:

• Lemmatisoiminen
• Morfologinen segmentointi
• Sanaluokan määritys
• Parsiminen
• Lauseen rajaaminen
• Sanan juurenmuodostus
• Sanan segmentointi

Lemmatisoiminen tarkoittaa eri sanojen muotojen yhdistämistä yhteen muotoon. Lemmatisoiminen ottaa huomioon tapaukset ja monikot, esimerkiksi “feet” muuttuu “foot” ja “stripes” muuttuu “stripe”. Tämä yksinkertaistettu sanamuoto tekee siitä helpomman algoritmille tulkita sanoja asiakirjassa.

Morfologinen segmentointi on prosessi, jossa sanat jaetaan morfeemeihin eli sanojen perusyksiköihin. Nämä yksiköt ovat esimerkiksi vapaat morfeemit (jotka voivat olla itsenään sanat) ja etu- ja jälkiliitteet.

Sanaluokan määritys on yksinkertaisesti prosessi, jossa määritetään, mikä sanaluokka kullekin sanalle on.

Parsiminen tarkoittaa kaikkien lauseen sanojen analyysiä ja niiden yhdistämistä niiden virallisiin kieliopillisiin merkintöihin tai kieliopillisen analyysin tekemistä kaikille sanoille.

Lauseen rajaaminen eli lauseen rajan määritys tarkoittaa lauseen alun ja lopun määritystä.

Sanan juurenmuodostus on prosessi, jossa sanat muutetaan niiden perusmuotoon. Esimerkiksi “connected”, “connection” ja “connections” muuttuisivat kaikki “connect” muotoon.

Sanan segmentointi on prosessi, jossa suuret tekstin osat jaetaan pieniin yksiköihin, jotka voivat olla sanat tai sanan juurenmuodot.

Semanttiset NLP Menetelmät

Semanttiset NLP menetelmät ovat esimerkiksi:

• Nimettynä olevan kohteen tunnistaminen
• Luonnollisen kielen generointi
• Sanan merkityksen erottelu

Nimettynä olevan kohteen tunnistaminen tarkoittaa tietyn tekstin osan merkintää, joka voidaan sijoittaa joillekin ennalta määrätyille ryhmille. Ennaltamäärätyt luokat sisältävät esimerkiksi päivämäärät, kaupungit, paikat, yritykset ja yksilöt.

Luonnollisen kielen generointi on prosessi, jossa tietokannasta muutetaan rakenteellinen data luonnolliseksi kielen muodoksi. Esimerkiksi tilastot säästä, kuten lämpötila ja tuulen nopeus, voivat tiivistää luonnolliseksi kielen muodoksi.

Sanamerkityksen erottelu on prosessi, jossa sanoille annetaan merkitys asiayhteyden perusteella.

Syvät Oppimismallit NLP:lle

Säännölliset monikerroksiset perceptronit eivät pysty käsittelemään järjestyksen tärkeyttä järjestettyjen tietojen kohdalla, jossa tietojen järjestys on tärkeä. Järjestyksen tärkeyden käsittelyksi järjestetyissä tiedoissa käytetään tietynlaista neuroverkkoa, joka säilyttää edellisten aikojen tiedot koulutuksen aikana.

Toistuvat neuroverkkot ovat neuroverkkoja, jotka toistavat edellisten aikojen tiedot, ottaen ne huomioon nykyisen ajan painotusten laskennassa. Toistuvat neuroverkkot ovat kolmea tyyppistä: edellisen piilohallon matriisi, nykyisen syötteen matriisi ja matriisi, joka on piilohallon ja tuloksen välillä. Koska toistuvat neuroverkkot voivat ottaa huomioon edellisten aikojen tiedot, ne voivat poistaa merkityksellisiä malleja tekstin tiedoista, ottaen huomioon aiemmat sanat lauseessa, kun tulkitaan sanan merkitystä.

Toinen syvä oppimismalli, jota käytetään tekstin tiedon käsittelyyn, on LSTM-verkko. LSTM-verkot ovat samankaltaisia kuin toistuvat neuroverkkot, mutta niiden arkkitehtuuriin liittyvien erojen vuoksi ne suoriutuvat yleensä paremmin kuin toistuvat neuroverkkot. Ne välttävät tietyn ongelman, joka usein esiintyy toistuvien neuroverkkojen käytön aikana, nimittäin räjähtävän gradientin ongelman.

Nämä syvät neuroverkkot voivat olla joko yksisuuntaisia tai kaksisuuntaisia. Kaksisuuntaiset verkot voivat ottaa huomioon sekä edeltävät sanat että seuraavat sanat. Vaikka tämä johtaa korkeampaan tarkkuuteen, se on laskennallisesti kalliimpaa.

Luonnollisen Kielen Prosessoinnin (NLP) Sovellukset

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

Koska Luonnollisen Kielen Prosessointi käsittää ihmisen kielen analyysin ja manipuloinnin, sillä on erittäin laaja sovellusalue. Mahdollisia sovelluksia NLP:lle ovat chatbotit, digitaaliset avustajat, mielipidetutkimus, asiakirjojen järjestäminen, henkilöstönhaku ja terveydenhuolto.

Chatbotit ja digitaaliset avustajat, kuten Amazonin Alexa ja Google Assistant, ovat äänitunnistus- ja synteesijärjestelmiä, jotka käyttävät NLP:tä tulkittaakseen ja vastatakseen äänikomandoihin. Nämä digitaaliset avustajat auttavat ihmisiä monissa tehtävissä, jolloin he voivat siirtää osan kognitiivisista tehtävistään laitteeseen ja vapauttaa aivojaan tärkeämmille asioille. Sen sijaan, että etsisimme itse parhaan reitin pankkiin kiireisen aamun aikana, voimme antaa digitaalisen avustajamme tehdä sen.

Mielipidetutkimus on NLP-menetelemien käyttö ihmisten reaktioiden ja tunteiden tutkimiseen jonkin ilmiön suhteen, kuten heidän kielenkäytönsä kautta. Lausuman mielipiteen tallentaminen, kuten tuotteen arvostelun hyväksymisen tai epähyväksymisen tulkinta, voi antaa yrityksille merkittäviä tietoja siitä, miten heidän tuotteensa otetaan vastaan.

Asiakirjojen automaattinen järjestäminen on toinen NLP:n sovellus. Yritykset, kuten Google ja Yahoo, käyttävät NLP-algoritmeja sähköpostidokumenttien luokitteluun, asettamalla ne oikeisiin kansioihin, kuten “sosiaalinen” tai “mainokset”. He käyttävät myös näitä menetelmiä roskapostin tunnistamiseen ja estämiseen.

Ryhmät ovat myös kehittäneet NLP-menettelemiä potentiaalisten työnhakijoiden tunnistamiseen perustuvia taitoja. Henkilöstöpäälliköt käyttävät myös NLP-menettelemiä hakijoiden läpikäymiseen.

NLP-menettelemiä käytetään myös terveydenhuollossa. NLP voidaan käyttää sairauksien havaitsemisen parantamiseen. Terveydenhuoltoasiakirjoja voidaan analysoida ja oireita voidaan poistaa NLP-algoritmeilla, jotka voidaan sitten käyttää mahdollisten diagnoosien ehdottamiseen. Yksi esimerkki tästä on Amazonin Comprehend Medical -alusta, joka analysoi terveydenhuoltoasiakirjoja ja poistaa sairauksia ja hoitoja. Terveydenhuollon NLP-sovellukset ulottuvat myös mielenterveyteen. On sovelluksia, kuten WoeBot, joka opastaa käyttäjiä erilaisiin ahdistuneisuuden hallintamenetelmiin, jotka perustuvat kognitiiviseen käyttäytymisterapiaan.