Természetes nyelvi feldolgozási oktatóanyag

Mi az a természetes nyelvi feldolgozás?

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) egy ága Mesterséges intelligencia amely segít a számítógépeknek megérteni, értelmezni és manipulálni az emberi nyelveket, például az angolt vagy a hindit, hogy elemezhessék és levezethessék a jelentésüket. Az NLP segít a fejlesztőknek a tudás rendszerezésében és strukturálásában olyan feladatok elvégzéséhez, mint a fordítás, az összefoglalás, a megnevezett entitások felismerése, a kapcsolatok elemzése.tracbeszédfelismerés és témaszegmentálás.

Az NLP története

Íme néhány fontos esemény a természetes nyelvi feldolgozás történetében:

• 1950: Az NLP akkor kezdődött, amikor Alan Turing publikált egy cikket „Számítástechnikai gépek és intelligencia” címmel.
• 1950: Korai kísérleteket tettek az orosz és angol közötti fordítás automatizálására.
• 1960: Chomsky és mások formális nyelvelméleti és generatív szintaxisbeli munkássága előremozdította a területet.
• 1990: A valószínűségi és adatvezérelt modellek meglehetősen szabvánnyá váltak.
• 2000: Nagy mennyiségű szóbeli és szöveges adat vált elérhetővé.
• 2013: Google Bevezette a Word2Vec-et, amely a szavak közötti szemantikai kapcsolatokat rögzítő szóbeágyazásokat tanulja meg.
• 2017: A Transformer architektúra az „Attention Is All You Need” című könyvben debütált, az önfigyelmet hatékonyan használva a nyelvi feldolgozáshoz.
• 2018: Az OpenAI kiadta a GPT-t és Google kiadta a BERT-et, az előre betanított Transformer modelleket, amelyek fejlettebbé tették a nyelvi megértést és generálást.
• 2020: Az OpenAI elindította a GPT-3-at, egy 175 milliárd paraméterből álló modellt, amely emberi szöveget generál rövid promptokból.
• 2022: Az OpenAI kiadta a ChatGPT-t, amely a nagyméretű társalgási nyelvi modelleket a szélesebb közönség számára is elérhetővé tette.
• 2023: A GPT-4 és más multimodális modellek képfeldolgozási képességet és erősebb érvelést eredményeztek, míg a nyílt forráskódú modellek, mint például a Llama, szélesítették a hozzáférést.
• 2024: Az optimalizált multimodális modellek, mint például a GPT-4o, lehetővé tették a valós idejű szöveg-, hang- és vizuális feldolgozást.
• 2025: Az érvelésre összpontosító nagy nyelvi modellek javították a többlépéses problémamegoldást összetett NLP-feladatok esetén.
• 2026: Az NLP egyre inkább az ügynöki, multimodális mesterséges intelligencia asszisztensekre támaszkodik, amelyek beépülnek a mindennapi eszközökbe és munkafolyamatokba.

Hogyan működik az NLP?

Mielőtt megismernénk, hogyan működik az NLP, nézzük meg, hogyan használják az emberek a nyelvet. Naponta több ezer szót mondunk, amelyeket mások számtalan dologra értelmeznek. Egyszerű kommunikációnak tekintjük, de a szavak ennél sokkal mélyebbek. Mindig van valamilyen kontextus, amelyet abból származtatunk, amit mondunk, és ahogyan mondjuk. A mesterséges intelligenciában az NLP soha nem a hangmodulációra összpontosít; ehelyett a kontextuális mintákra támaszkodik.

Példa:

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

Itt könnyen összefüggést találhatunk, mivel a férfi a férfi, a nő pedig a női nem. Ugyanígy a király a férfi nem, a női megfelelője pedig a királynő.

Példa:

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

Itt két szót látunk, a király és a királyok, ahol az egyik egyes számban, a másik többes számban van. Ezért amikor a királynő szó megjelenik, automatikusan korrelációba kerül a királynők szóval, ismét egyes szám-többes szám párban.

A legnagyobb kérdés az, hogy honnan tudjuk, mit jelentenek a szavak? A válasz az, hogy ezt tapasztalat útján tanuljuk meg. A következő kérdés az, hogy egy számítógép hogyan tudhatja ugyanezt. Elegendő adatot kell biztosítanunk ahhoz, hogy a gépek tapasztalat útján tanulhassanak. Olyan részleteket adhatunk meg, mint:

• Őfelsége a királynő.
• A királynő beszéde az állami látogatás során.
• Erzsébet királynő koronája.
• A királynő anyja.
• A királynő nagylelkű.

A fenti példák alapján a gép megérti a Királynő entitást. Ezután szóvektorokat hoz létre, ahol a szóvektor a környező szavakból épül fel.

A gép ezeket a vektorokat több adathalmazból tanulva hozza létre, gépi tanulást, például mélytanulási algoritmusokat használva, és minden szóvektort a környező szavakból épít fel. A képlet a következő:

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

Ez egyszerű algebrai műveletek végrehajtását jelenti szóvektorokon, amire a gép királynőt ad.

Az NLP összetevői

A mesterséges intelligencia természetes nyelvi feldolgozásának öt fő összetevője a következő:

• Morfológiai és Lexikai elemzés
• Szintaktikai elemzés
• Szemantikai elemzés
• Diszkurzusintegráció
• Pragmatikai elemzés

Az NLP összetevői

Morfológiai és Lexikai elemzés

A lexikai elemzés a szókincset fedi le, amely magában foglalja a szavakat és kifejezéseket. Elemzi, azonosítja és leírja a szavak szerkezetét. Magában foglalja a szöveg bekezdésekre, mondatokra és szavakra bontását. Az egyes szavakat alkotóelemeikre elemzi, és a nem szójeleket, például az írásjeleket, elkülöníti a szavaktól.

Szintaktikai elemzés

A szavakat általában a szintaxis legkisebb egységeiként fogadják el. A szintaxis azokra az elvekre és szabályokra utal, amelyek bármely nyelv mondatszerkezetét szabályozzák. A szintaxis a szavak megfelelő sorrendjére összpontosít, ami befolyásolhatja a jelentésüket. Ez magában foglalja a mondatban lévő szavak elemzését a nyelvtani szerkezet követésével, és a szavak olyan struktúrává alakítását, amely megmutatja, hogyan kapcsolódnak egymáshoz.

Szemantikai elemzés

A szemantikai elemzés a szintaktikai analizátor által létrehozott struktúra, amely jelentést rendel hozzá. Ez a komponens a szavak lineáris sorozatait struktúrákká alakítja, és megmutatja, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a szavak. A szemantika csak a szavak, kifejezések és mondatok szó szerinti jelentésére összpontosít, abstraca szótári jelentés kikövetkeztetése az adott kontextusból. Például a „színtelen zöld ötlet” kifejezést a szemantikai elemzés elutasítaná, mivel a leírás nem értelmes.

Diszkurzusintegráció

A diskurzusintegráció a kontextus érzékelését jelenti. Bármelyik mondat jelentése a körülötte lévő mondatoktól függ, és befolyásolja a következő mondat jelentését is. Például az „azt” szó az „Azt akarta” mondatban az előző diskurzuskontextustól függ.

Pragmatikai elemzés

A pragmatikai elemzés a teljes kommunikatív és társas tartalommal, valamint annak az értelmezésre gyakorolt ​​hatásával foglalkozik. Ez azt jelenti, hogy levezetjük a nyelv értelmes használatát bizonyos helyzetekben. Ebben az elemzésben a fő hangsúly mindig azon van, amit mondtak, és újraértelmezzük úgy, ahogyan azt gondolták. Például a „Csukd be az ablakot?” kérdést kérésként, nem pedig utasításként kell értelmezni. A pragmatikai elemzés segít a felhasználóknak felfedezni ezt a kívánt hatást azáltal, hogy olyan szabályokat alkalmaz, amelyek a kooperatív párbeszédeket jellemzik.

NLP és írásrendszerek

Az adott nyelvhez használt írásrendszer az egyik döntő tényező a szöveg előfeldolgozásának legjobb megközelítésének meghatározásában. Az írásrendszerek lehetnek:

1. Logográfiai: Nagyszámú egyedi szimbólum jelöl szavakat, például japánul és mandarinul.
2. Szótag: Az egyes szimbólumok szótagokat jelölnek.
3. Ábécésorrend: Az egyes szimbólumok hangokat jelképeznek.

A legtöbb írásrendszer szótagírásos vagy alfabetikus rendszert használ. Még az angol nyelv is, amely viszonylag egyszerű, a latin ábécén alapuló írásrendszerrel rendelkezik, logografikus szimbólumokat használ, amelyek arab számokat, pénznemjeleket ($, £) és más speciális szimbólumokat tartalmaznak. Ez a következő kihívásokat veti fel:

• ExtracA jelentés (szemantika) kinyerése egy szövegből kihívást jelent.
• Az NLP a mesterséges intelligenciában a korpusz minőségétől függ. Ha a témakör túl nagy, nehéz megérteni a kontextust.
• Függ a karakterkészlettől és a nyelvtől.

Hogyan valósítsuk meg az NLP-t

Az alábbiakban a természetes nyelvi feldolgozáshoz használt népszerű módszereket ismertetjük:

Gépi tanulás: Ezeket az eljárásokat gépi tanulás során alkalmazzák. A modell automatikusan a leggyakoribb esetekre fókuszál. Amikor kézzel írunk szabályokat, azok gyakran nem helyesek az emberi hibák miatt.

Statisztikai következtetés: Az NLP statisztikai következtetési algoritmusokat használhat. Segítenek olyan modellek létrehozásában, amelyek robusztusak, még akkor is, ha ismeretlen szavakat vagy szerkezeteket tartalmaznak.

NLP példák

Manapság a természetes nyelvi feldolgozási technológiát széles körben használják. Íme a gyakori természetes nyelvi feldolgozási technikák:

Információkeresés és webes keresés: Google, Yahoo, Bing és más keresők gépi fordítási technológiájukat az NLP mélytanulási modelljeire alapozzák. Ez lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy elolvassák a weboldalon található szöveget, értelmezzék annak jelentését, és lefordítsák egy másik nyelvre.

Nyelvtani javítás: Az NLP technikát széles körben használják szövegszerkesztő szoftverek, például az MS Word, helyesírás-javításra és nyelvtani ellenőrzésre.

Kérdés válasz: A felhasználók kulcsszavakat írnak be, hogy természetes nyelven tegyenek fel kérdéseket.

Szöveges összefoglaló: Ez az a folyamat, amelynek során egy forrásból származó fontos információkat összegzünk egy rövidített változat elkészítéséhez.

Gépi fordítás: Ez számítógépes alkalmazások használata szöveg vagy beszéd egyik természetes nyelvről a másikra történő lefordítására.

Hangulatelemzés: Az NLP segít a vállalatoknak elemezni számos termékértékelést, és lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy visszajelzést adjanak egy adott termékről.

Az NLP jövője

• Az ember által olvasható természetes nyelvi feldolgozás a legnagyobb mesterséges intelligencia probléma. Ez majdnem ugyanaz, mint megoldani a központi mesterséges intelligencia problémát, és a számítógépeket olyan intelligenssé tenni, mint az emberek.
• Az NLP segítségével a jövő gépei képesek lesznek online információkból tanulni és azokat a való világban alkalmazni, bár ezen a téren még sok munkára van szükség.
• A Natural Language ToolA készlet, vagy NLTK, továbbra is egyre hatékonyabbá válik.
• A természetes nyelv generálásával kombinálva a számítógépek alkalmasabbá válnak hasznos és találékony információk vagy adatok fogadására és adására.

Természetes nyelv kontra számítógépes nyelv

Az alábbiakban a természetes nyelv és a számítógépes nyelv közötti főbb különbségeket ismertetjük:

Az NLP előnyei

• A felhasználók bármilyen témával kapcsolatban kérdéseket tehetnek fel, és másodperceken belül közvetlen választ kapnak.
• Az NLP rendszer természetes nyelven ad válaszokat a kérdésekre.
• Az NLP rendszer pontos válaszokat kínál, felesleges vagy nem kívánt információk nélkül.
• A válaszok pontossága a kérdésben közölt releváns információk mennyiségével nő.
• Az NLP segít a számítógépeknek az emberekkel való kommunikációban a saját nyelvükön, és más nyelvi feladatokat is skáláz.
• Lehetővé teszi, hogy több nyelvi alapú elemzést végezzen, mint egy ember, fáradtság nélkül, elfogulatlan és következetes módon.
• Segít egy erősen strukturálatlan adatforrás strukturálásában.

Az NLP hátrányai

• Komplex lekérdezőnyelv: Előfordulhat, hogy a rendszer nem tudja megadni a helyes választ, ha a kérdés rosszul megfogalmazott vagy félreérthető.
• A rendszer egyetlen, meghatározott feladatra épül; korlátozott funkciói miatt nem képes alkalmazkodni az új területekhez és problémákhoz.
• Az NLP rendszerből hiányozhat egy olyan felhasználói felület, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a rendszerrel való további interakciót.

GYIK