Kurz zpracování přirozeného jazyka

Co je zpracování přirozeného jazyka?

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je pobočka Umělá inteligence ...která pomáhá počítačům rozumět, interpretovat a manipulovat s lidskými jazyky, jako je angličtina nebo hindština, aby analyzovaly a odvodily jejich význam. NLP pomáhá vývojářům organizovat a strukturovat znalosti pro provádění úkolů, jako je překlad, sumarizace, rozpoznávání pojmenovaných entit, rozpoznávání vztahů...tracování, rozpoznávání řeči a segmentace témat.

Historie NLP

Zde jsou důležité události v historii zpracování přirozeného jazyka:

• 1950: NLP vzniklo, když Alan Turing publikoval článek s názvem „Výpočetní stroje a inteligence“.
• 1950: Byly učiněny první pokusy o automatizaci překladu mezi ruštinou a angličtinou.
• 1960: Práce Chomského a dalších na teorii formálních jazyků a generativní syntaxi posunuly tento obor vpřed.
• 1990: Pravděpodobnostní a datově řízené modely se staly zcela standardními.
• 2000: Zpřístupnilo se velké množství mluvených i textových dat.
• 2013: Google představil Word2Vec, učící se vkládání slov, které zachycuje sémantické vztahy mezi slovy.
• 2017: Architektura Transformer debutovala v knize „Attention Is All You Need“ (Pozornost je vše, co potřebujete), kde k efektivnímu zpracování jazyka využívala pozornost na sebe sama.
• 2018: OpenAI vydala GPT a Google vydala BERT, předtrénované modely Transformer, které pokročilé v porozumění a generování jazyka.
• 2020: OpenAI spustila GPT-3, model se 175 miliardami parametrů, který generuje text podobný lidskému z krátkých pokynů.
• 2022: OpenAI vydala ChatGPT, čímž zpřístupnila konverzační modely velkých jazyků široké veřejnosti.
• 2023: GPT-4 a další multimodální modely přidaly pochopení obrazu a silnější uvažování, zatímco modely s otevřeným zdrojovým kódem, jako je Llama, rozšířily přístup.
• 2024: Optimalizované multimodální modely, jako například GPT-4o, umožňovaly zpracování textu, hlasu a obrazu v reálném čase.
• 2025: Modely velkých jazyků zaměřené na uvažování zlepšily vícestupňové řešení problémů u složitých úkolů NLP.
• 2026: NLP se stále více spoléhá na agentní, multimodální asistenty s umělou inteligencí zabudované do každodenních nástrojů a pracovních postupů.

Jak NLP funguje?

Než se naučíme, jak funguje NLP, pojďme si nejprve ujasnit, jak lidé používají jazyk. Každý den říkáme tisíce slov, která si jiní lidé interpretují, aby dělali nespočet věcí. Považujeme to za jednoduchou komunikaci, ale slova sahají mnohem hlouběji. Vždy existuje nějaký kontext, který odvozujeme z toho, co říkáme a jak to říkáme. NLP v umělé inteligenci se nikdy nezaměřuje na modulaci hlasu; místo toho čerpá z kontextových vzorců.

Příklad:

Man is to woman as king is to __________?
Meaning(king) - meaning(man) + meaning(woman) = ?
The answer is: queen

Zde můžeme snadno propojit, protože muž je mužské pohlaví a žena je ženské pohlaví. Stejně tak je král mužského pohlaví a jeho ženským ekvivalentem je královna.

Příklad:

Is king to kings as queen is to _______?
The answer is: queens

Zde vidíme dvě slova, king a kings, kde jedno je v jednotném a druhé v množném čísle. Proto když se objeví slovo queen, automaticky koreluje se slovem queens, opět jako dvojice jednotného a množného čísla.

Největší otázkou je: jak víme, co slova znamenají? Odpověď zní, že se to učíme ze zkušenosti. Další otázkou je, jak to může vědět počítač. Potřebujeme poskytnout dostatek dat, aby se stroje mohly učit ze zkušenosti. Můžeme poskytnout podrobnosti jako:

• Její Veličenstvo královna.
• Projev královny během státní návštěvy.
• Koruna královny Alžběty.
• Královnina matka.
• Královna je štědrá.

S výše uvedenými příklady stroj rozumí entitě Queen. Stroj poté vytváří vektory slov, kde vektor slov je sestaven pomocí okolních slov.

Stroj vytváří tyto vektory, když se učí z více datových sad, pomocí strojového učení, jako jsou algoritmy hlubokého učení, a sestavuje každý vektor slov z okolních slov. Vzorec je:

vector(king) - vector(man) + vector(woman) = vector(?)

To se rovná provádění jednoduchých algebraických operací na slovních vektorech, na které stroj odpovídá královnou.

Komponenty NLP

Pět hlavních komponent zpracování přirozeného jazyka v umělé inteligenci je:

• Morfologická a lexikální analýza
• Syntaktická analýza
• Sémantická analýza
• Diskurzní integrace
• Pragmatická analýza

Komponenty NLP

Morfologická a lexikální analýza

Lexikální analýza zahrnuje slovní zásobu, která zahrnuje svá slova a výrazy. Analyzuje, identifikuje a popisuje strukturu slov. Zahrnuje rozdělení textu na odstavce, věty a slova. Jednotlivá slova jsou analyzována na jejich složky a neslovní tokeny, jako je interpunkce, jsou od slov odděleny.

Syntaktická analýza

Slova jsou běžně přijímána jako nejmenší jednotky syntaxe. Syntax označuje principy a pravidla, která řídí větnou strukturu jakéhokoli jednotlivého jazyka. Syntax se zaměřuje na správné pořadí slov, které může ovlivnit jejich význam. To zahrnuje analýzu slov ve větě sledováním její gramatické struktury a transformací slov do struktury, která ukazuje, jak spolu souvisí.

Sémantická analýza

Sémantická analýza je struktura vytvořená syntaktickým analyzátorem, která přiřazuje význam. Tato komponenta převádí lineární sekvence slov do struktur a ukazuje, jak jsou slova vzájemně propojena. Sémantika se zaměřuje pouze na doslovný význam slov, frází a vět, abs.tracodvození slovníkového významu z daného kontextu. Například výraz „bezbarvá zelená myšlenka“ by byl sémantickou analýzou odmítnut, protože popis nedává smysl.

Diskurzní integrace

Integrace diskurzu znamená smysl pro kontext. Význam každé jednotlivé věty závisí na větách kolem ní a také ovlivňuje význam věty následující. Například slovo „že“ ve větě „Chtěl, aby“ závisí na kontextu předchozího diskurzu.

Pragmatická analýza

Pragmatická analýza se zabývá celkovým komunikačním a sociálním obsahem a jeho vlivem na interpretaci. Znamená to odvození smysluplného užívání jazyka v daných situacích. V této analýze se hlavní důraz vždy klade na to, co bylo řečeno, a to reinterpretováno tak, jak se myslelo. Například otázka „Zavřít okno?“ by měla být interpretována jako žádost, nikoli jako příkaz. Pragmatická analýza pomáhá uživatelům odhalit tento zamýšlený efekt aplikací souboru pravidel, která charakterizují kooperativní dialogy.

NLP a systémy psaní

Druh psacího systému používaného v daném jazyce je jedním z rozhodujících faktorů při určování nejlepšího přístupu k předzpracování textu. Písmové systémy mohou být:

1. Logografie: Velké množství jednotlivých symbolů představuje slova, například japonštinu a mandarínštinu.
2. Slabičný: Jednotlivé symboly představují slabiky.
3. Abecední: Jednotlivé symboly představují zvuky.

Většina systémů písma používá slabičný nebo abecední systém. Dokonce i angličtina s relativně jednoduchým systémem písma založeným na latince používá logografické symboly, mezi které patří arabské číslice, symboly měn ($, £) a další speciální symboly. To s sebou nese následující výzvy:

• ExtracVyluštit význam (sémantiku) z textu je náročné.
• NLP v umělé inteligenci závisí na kvalitě datového korpusu. Pokud je obor rozsáhlý, je obtížné pochopit kontext.
• Existuje závislost na znakové sadě a jazyce.

Jak implementovat NLP

Níže jsou uvedeny oblíbené metody používané pro zpracování přirozeného jazyka:

Strojové učení: Tyto postupy se používají během strojového učení. Model se automaticky zaměřuje na nejběžnější případy. Když píšeme pravidla ručně, často nejsou správná kvůli lidským chybám.

Statistický závěr: NLP může využívat algoritmy statistické inference. Ty vám pomohou vytvářet modely, které jsou robustní, i když obsahují slova nebo struktury, které jsou vám neznámé.

Příklady NLP

Technologie zpracování přirozeného jazyka se dnes široce používá. Zde jsou běžné techniky zpracování přirozeného jazyka:

Vyhledávání informací a webu: Google, Yahoo, Bing a další vyhledávače zakládají svou technologii strojového překladu na modelech hlubokého učení NLP. To umožňuje algoritmům číst text na webové stránce, interpretovat jeho význam a překládat ho do jiného jazyka.

Oprava gramatiky: Technika NLP je široce používána v textových editorech, jako je MS Word, pro opravu pravopisu a kontrolu gramatiky.

Odpověď na otázku: Uživatelé zadávají klíčová slova, aby mohli klást otázky v přirozeném jazyce.

Shrnutí textu: Jedná se o proces shrnutí důležitých informací ze zdroje za účelem vytvoření zkrácené verze.

Strojový překlad: Jedná se o použití počítačových aplikací k překladu textu nebo řeči z jednoho přirozeného jazyka do druhého.

Analýza sentimentu: NLP pomáhá firmám analyzovat velké množství recenzí produktů a umožňuje zákazníkům poskytnout zpětnou vazbu k danému produktu.

Budoucnost NLP

• Zpracování přirozeného jazyka čitelného člověkem je největším problémem umělé inteligence. Je to téměř totéž jako vyřešit ústřední problém umělé inteligence a vytvořit počítače stejně inteligentní jako lidé.
• S pomocí NLP se budou budoucí stroje moci učit z informací online a aplikovat je v reálném světě, i když v tomto ohledu je stále zapotřebí mnoho práce.
• Natural Language ToolSada pro léčbu nouze neboli NLTK se neustále zvyšuje.
• V kombinaci s generováním přirozeného jazyka budou počítače schopnější přijímat a poskytovat užitečné a vynalézavé informace nebo data.

Přirozený jazyk vs. počítačový jazyk

Níže jsou uvedeny hlavní rozdíly mezi přirozeným jazykem a počítačovým jazykem:

Výhody NLP

• Uživatelé mohou klást otázky na jakékoli téma a získat přímou odpověď během několika sekund.
• Systém NLP poskytuje odpovědi na otázky v přirozeném jazyce.
• Systém NLP nabízí přesné odpovědi, bez zbytečných nebo nežádoucích informací.
• Přesnost odpovědí se zvyšuje s množstvím relevantních informací uvedených v otázce.
• NLP pomáhá počítačům komunikovat s lidmi v jejich vlastním jazyce a škáluje další jazykové úkoly.
• Umožňuje vám provádět více jazykových analýz než člověk, bez únavy, nezaujatým a konzistentním způsobem.
• Pomáhá strukturovat vysoce nestrukturovaný zdroj dat.

Nevýhody NLP

• Komplexní dotazovací jazyk: Systém nemusí být schopen poskytnout správnou odpověď, pokud je otázka špatně formulovaná nebo nejednoznačná.
• Systém je postaven pouze pro jeden specifický úkol; kvůli omezeným funkcím se nedokáže přizpůsobit novým doménám a problémům.
• Systému NLP může chybět uživatelské rozhraní s funkcemi, které uživatelům umožňují další interakci se systémem.

Nejčastější dotazy