Vad är NLP?
Natural Language Processing (NLP) är ett underområde av artificiell intelligens (AI). Det gör det möjligt för robotar att analysera och förstå mänskligt språk, vilket gör det möjligt för dem att utföra repetitiva aktiviteter utan mänsklig inblandning. Exempel inkluderar maskinöversättning, sammanfattning, biljettklassificering och stavningskontroll.
Naturlig språkbehandling (NLP) är en dators förmåga att analysera och förstå mänskligt språk. NLP är en delmängd av artificiell intelligens fokuserad på mänskligt språk och är nära besläktad med beräkningslingvistik, som fokuserar mer på statistiska och formella metoder för att förstå språk.
NLP används vanligtvis för dokumentsammanfattning, textklassificering, ämnesdetektering och spårning, maskinöversättning, taligenkänning och mycket mer.
Hur fungerar NLP?
NLP-system använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera stora mängder ostrukturerad data och extrahera relevant information. Algoritmerna är tränade att känna igen mönster och dra slutsatser baserat på dessa mönster. Så här fungerar det:
- Användaren måste mata in en mening i systemet Natural Language Processing (NLP).
- NLP-systemet bryter sedan ner meningen i mindre delar av ord, så kallade tokens, och konverterar ljud till text.
- Därefter bearbetar maskinen textdata och skapar en ljudfil baserat på den bearbetade datan.
- Maskinen svarar med en ljudfil baserad på bearbetad textdata.
NLP-marknadens storlek och tillväxt
Artificiell intelligens kommer att bli nästa stora sak i teknikvärlden. Med sin förmåga att förstå mänskligt beteende och agera därefter har AI redan blivit en integrerad del av vårt dagliga liv. Användningen av AI har utvecklats, och den senaste vågen är naturlig språkbehandling (NLP).
Den globala NLP-marknadens storlek värderas till 15.7 miljarder USD 2022 och förväntas växa med en CAGR på mer än 25 % under prognosperioden 2022-2027. Marknaden beräknas nå 49.4 miljarder USD år 2027 vid en CAGR på 25.7%.
Fördelar med NLP
Ökad dokumentationseffektivitet och precision
Ett NLP-genererat dokument sammanfattar korrekt all originaltext som människor inte kan generera automatiskt. Den kan också utföra repetitiva uppgifter som att analysera stora bitar av data för att förbättra mänsklig effektivitet.
Möjlighet att automatiskt skapa en sammanfattning av stort och komplext textinnehåll
Naturligt bearbetningsspråk kan användas för enkla textutvinningsuppgifter som att extrahera fakta från dokument, analysera känslor eller identifiera namngivna enheter. Naturlig bearbetning kan också användas för mer komplexa uppgifter, som att förstå mänskliga beteenden och känslor.
Gör det möjligt för personliga assistenter som Alexa att tolka talade ord
NLP är användbart för personliga assistenter som Alexa, vilket gör att den virtuella assistenten kan förstå talade ord-kommandon. Det hjälper också att snabbt hitta relevant information från databaser som innehåller miljontals dokument på några sekunder.
Möjliggör användning av chatbots för kundhjälp
NLP kan användas i chatbots och datorprogram som använder artificiell intelligens för att kommunicera med människor via text eller röst. Chatboten använder NLP för att förstå vad personen skriver och svara på lämpligt sätt. De gör det också möjligt för en organisation att tillhandahålla kundsupport dygnet runt i flera kanaler.
Att utföra sentimentanalys är enklare
Sentimentanalys är en process som involverar att analysera en uppsättning dokument (som recensioner eller tweets) angående deras attityd eller känslomässiga tillstånd (t.ex. glädje, ilska). Sentimentanalys kan användas för att kategorisera och klassificera inlägg på sociala medier eller annan text i flera kategorier: positiv, negativ eller neutral.
Avancerade analysinsikter som tidigare var utom räckhåll
Den senaste tidens spridning av sensorer och internetanslutna enheter har lett till en explosion i volymen och mängden data som genereras. Som ett resultat utnyttjar många organisationer NLP för att förstå sin data för att driva bättre affärsbeslut.
Utmaningar med NLP
felstavningar
Naturliga språk är fulla av felstavningar, stavfel och inkonsekvenser i stilen. Till exempel kan ordet "process" stavas som antingen "process" eller "bearbetning". Problemet förvärras när du lägger till accenter eller andra tecken som inte finns i din ordbok.
Språkskillnader
En engelsktalande kan säga, "Jag ska till jobbet i morgon bitti", medan en italiensktalande skulle säga, "Domani Mattina vado al lavoro." Även om dessa två meningar betyder samma sak, kommer NLP inte att förstå det senare om du inte översätter det till engelska först.
Medfödda fördomar
Naturliga bearbetningsspråk är baserade på mänsklig logik och datamängder. I vissa situationer kan NLP-system utföra fördomar hos sina programmerare eller de datauppsättningar de använder. Det kan också ibland tolka sammanhanget annorlunda på grund av medfödda fördomar, vilket leder till felaktiga resultat.
Ord med flera betydelser
NLP bygger på antagandet att språket är exakt och entydigt. I verkligheten är språket varken exakt eller entydigt. Många ord har flera betydelser och kan användas på olika sätt. Till exempel, när vi säger "skäll", kan det antingen vara hundskall eller trädskall.
Osäkerhet och falskt positivt
Falska positiva resultat uppstår när NLP upptäcker en term som borde vara förståelig men som inte kan besvaras korrekt. Målet är att skapa ett NLP-system som kan identifiera dess begränsningar och reda ut förvirring genom att använda frågor eller tips.
Utbildningsdata
En av de största utmaningarna med naturligt bearbetningsspråk är felaktiga träningsdata. Ju mer träningsdata du har, desto bättre blir dina resultat. Om du ger systemet felaktiga eller partiska data kommer det antingen att lära sig fel saker eller lära sig ineffektivt.
Exempel på NLP
Natural Language översättning dvs Google Translate
Google Translate är en gratis webbaserad översättningstjänst som stöder över 100 språk och kan översätta ditt innehåll automatiskt till dessa språk. Tjänsten har två lägen: översättning och översättningsförslag.
Ordbehandlare, dvs. MS Word & Grammarly använder NLP för att kontrollera grammatiska fel
Ordbehandlare som MS Word och Grammarly använder NLP för att kontrollera text för grammatiska fel. De gör detta genom att titta på sammanhanget i din mening istället för bara själva orden.
Taligenkänning / IVR-system som används i callcenter
Taligenkänning är ett utmärkt exempel på hur NLP kan användas för att förbättra kundupplevelsen. Det är ett mycket vanligt krav för företag att ha IVR-system på plats så att kunder kan interagera med sina produkter och tjänster utan att behöva prata med en levande person. Detta gör att de kan hantera fler samtal men hjälper också till att minska kostnaderna.
Personliga digitala assistenter dvs Google Home, Siri, Cortana och Alexa
Användningen av NLP har blivit mer utbredd de senaste åren i takt med att tekniken har utvecklats. Personal Digital Assistant-applikationer som Google Home, Siri, Cortana och Alexa har alla uppdaterats med NLP-funktioner. Dessa enheter använder NLP för att förstå mänskligt tal och svara på lämpligt sätt.
Användningsfall
Intelligent dokumentbehandling
Detta användningsfall innebär att extrahera information från ostrukturerad data, såsom text och bilder. NLP kan användas för att identifiera de mest relevanta delarna av dessa dokument och presentera dem på ett organiserat sätt.
Sentimentanalys
Sentimentanalys är ett annat sätt som företag kan använda NLP i sin verksamhet. Programvaran skulle analysera inlägg på sociala medier om ett företag eller en produkt för att avgöra om människor tänker positivt eller negativt om det.
Spårning av bedrägerier
NLP kan också användas för att upptäcka bedrägerier genom att analysera ostrukturerad data som e-post, telefonsamtal etc. och försäkringsdatabaser för att identifiera mönster eller bedrägliga aktiviteter baserat på nyckelord.
Språkidentifiering
NLP används för att upptäcka språket i textdokument eller tweets. Detta kan vara användbart för företag som modererar innehåll och översätter innehåll.
Conversational AI / Chatbot
En konversations-AI (ofta kallad en chatbot) är en applikation som förstår naturligt språkinmatning, antingen talat eller skriftligt, och som utför en specificerad åtgärd. Ett samtalsgränssnitt kan användas för kundtjänst, försäljning eller underhållning.
Textsammanfattning
Ett NLP-system kan tränas för att sammanfatta texten mer läsbar än originaltexten. Detta är användbart för artiklar och andra långa texter där användare kanske inte vill lägga tid på att läsa hela artikeln eller dokumentet.
Textöversättning
NLP används för att automatiskt översätta text från ett språk till ett annat med hjälp av djupinlärningsmetoder som återkommande neurala nätverk eller konvolutionella neurala nätverk.
Fråga-svar
Question answering (QA) är en uppgift inom naturlig språkbehandling (NLP) som tar emot en fråga som input och returnerar dess svar. Den enklaste formen av frågesvar är att hitta en matchande post i kunskapsbasen och returnera dess innehåll, känd som "dokumenthämtning" eller "informationshämtning".
Namngivet enhet erkännande
Namngiven enhetsigenkänning är en kärnfunktion inom Natural Language Processing (NLP). Det är en process för att extrahera namngivna enheter från ostrukturerad text till fördefinierade kategorier. Exempel på namngivna enheter inkluderar personer, organisationer och platser.
Social Media Monitoring
Övervakningsverktyg för sociala medier kan använda NLP-tekniker för att extrahera omnämnanden av ett varumärke, en produkt eller tjänst från inlägg på sociala medier. När de har upptäckts kan dessa omnämnanden analyseras för sentiment, engagemang och andra mätvärden. Denna information kan sedan informera marknadsföringsstrategier eller utvärdera deras effektivitet.
Förutsägbar text
Den prediktiva texten använder NLP för att förutsäga vilket ord användare kommer att skriva härnäst baserat på vad de har skrivit i sitt meddelande. Detta minskar antalet tangenttryckningar som behövs för att användare ska kunna slutföra sina meddelanden och förbättrar deras användarupplevelse genom att öka hastigheten med vilken de kan skriva och skicka meddelanden.
