Apa itu Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)?
Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) ialah subset Kecerdasan Buatan (AI) – khususnya Pembelajaran Mesin (ML) yang membolehkan komputer dan mesin memahami, mentafsir, memanipulasi dan berkomunikasi bahasa manusia.
Salah satu sebab utama sistem dan komputer dapat meniru komunikasi manusia dengan tepat adalah kerana ketersediaan data yang banyak dalam bentuk audio, teks, data perbualan pada saluran media sosial, video, e-mel dan banyak lagi. Perkembangan sintaksis yang teliti telah membolehkan model memahami nuansa dalam komunikasi manusia dengan tepat termasuk sindiran, homonim, jenaka dan banyak lagi.
Beberapa aplikasi paling asas NLP termasuk:
- Terjemahan bahasa masa nyata
- Penapis spam dalam perkhidmatan e-mel
- Pembantu suara dan chatbots
- Ringkasan teks
- Ciri autocorrect
- Analisis sentimen dan banyak lagi
Bagaimana Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) Berfungsi?
Sistem Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis sejumlah besar data tidak berstruktur dan mengekstrak maklumat yang berkaitan. Algoritma dilatih untuk mengenali corak dan membuat inferens berdasarkan corak tersebut. Begini cara ia berfungsi:
- Pengguna mesti memasukkan ayat ke dalam sistem Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP).
- Sistem NLP kemudiannya memecahkan ayat kepada bahagian perkataan yang lebih kecil, dipanggil token, dan menukar audio kepada teks.
- Kemudian, mesin memproses data teks dan mencipta fail audio berdasarkan data yang diproses.
- Mesin bertindak balas dengan fail audio berdasarkan data teks yang diproses.
Pendekatan Pemprosesan Bahasa Semulajadi.
Beberapa pendekatan kepada NLP ialah:
NLP yang diselia: Melatih model pada data berlabel untuk membuat ramalan yang tepat, seperti mengelaskan e-mel.
NLP tanpa pengawasan: Berfungsi dengan data tidak berlabel untuk mencari corak, berguna untuk tugas seperti pemodelan topik.
Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU): Membantu mesin mentafsir dan memahami maksud bahasa manusia.
Penjanaan Bahasa Semulajadi (NLG): Mencipta teks seperti manusia, seperti menulis ringkasan atau respons chatbot. Rujuk lagi
Saiz & Pertumbuhan Pasaran NLP
Pasaran Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) menunjukkan janji yang luar biasa dan dijangka bernilai sekitar $156.80bn menjelang tahun 2030. Pertumbuhan ini adalah pada CAGR tahunan sebanyak 27.55%.
Selain itu, lebih 85% daripada organisasi besar sedang berusaha untuk mengguna pakai NLP menjelang tahun 2025. Pertumbuhan NLP yang mengejutkan didorong oleh pelbagai sebab seperti:
- Peningkatan penggabungan AI dalam produk dan perkhidmatan
- Perlumbaan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang terbaik
- Letupan data digital
- Ketersediaan penyelesaian berasaskan awan kos rendah
- Penggunaan teknologi merentasi pelbagai industri termasuk penjagaan kesihatan, pembuatan, automotif dan banyak lagi
Penggunaan dan penggunaan NLP secara besar-besaran sedemikian juga memerlukan kos, di mana laporan daripada McKinsey mendedahkan bahawa automasi daripada NLP akan menjadikan 8% pekerjaan usang. Walau bagaimanapun, laporan itu juga mendakwa bahawa ini akan bertanggungjawab untuk mewujudkan 9% daripada peranan pekerjaan baharu.
Mengenai ketepatan keputusan, model NLP canggih telah melaporkan ketepatan 97% pada penanda aras GLUE.
Faedah Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP)
Peningkatan kecekapan & ketepatan dokumentasi
Dokumen yang dijana NLP meringkaskan dengan tepat mana-mana teks asal yang tidak dapat dijana secara automatik oleh manusia. Selain itu, ia boleh menjalankan tugas berulang seperti menganalisis sebahagian besar data untuk meningkatkan kecekapan manusia.
Keupayaan untuk membuat ringkasan kandungan teks yang besar & kompleks secara automatik
Bahasa pemprosesan semula jadi boleh digunakan untuk tugas perlombongan teks mudah seperti mengekstrak fakta daripada dokumen, menganalisis sentimen atau mengenal pasti entiti yang dinamakan. Pemprosesan semula jadi juga boleh digunakan untuk tugas yang lebih kompleks, seperti memahami tingkah laku dan emosi manusia.
Membolehkan pembantu peribadi seperti Alexa mentafsir perkataan yang dituturkan
NLP berguna untuk pembantu peribadi seperti Alexa, membolehkan pembantu maya memahami arahan perkataan yang dituturkan. Ia juga membantu mencari maklumat berkaitan dengan cepat daripada pangkalan data yang mengandungi berjuta-juta dokumen dalam beberapa saat.
Membolehkan penggunaan chatbots untuk bantuan pelanggan
NLP boleh digunakan dalam chatbots dan program komputer yang menggunakan kecerdasan buatan untuk berkomunikasi dengan orang ramai melalui teks atau suara. Chatbot menggunakan NLP untuk memahami perkara yang ditaip oleh orang itu dan bertindak balas dengan sewajarnya. Mereka juga membolehkan organisasi menyediakan sokongan pelanggan 24/7 merentasi pelbagai saluran.
Melakukan analisis sentimen adalah lebih mudah
Analisis Sentimen ialah proses yang melibatkan menganalisis satu set dokumen (seperti ulasan atau tweet) mengenai sikap atau keadaan emosi mereka (cth, kegembiraan, kemarahan). Analisis sentimen boleh digunakan untuk mengkategorikan dan mengklasifikasikan siaran media sosial atau teks lain ke dalam beberapa kategori: positif, negatif atau neutral.
Cerapan analitis lanjutan yang sebelum ini tidak dapat dicapai
Percambahan penderia dan peranti yang disambungkan ke Internet baru-baru ini telah membawa kepada letupan dalam jumlah dan kepelbagaian data yang dijana. Akibatnya, banyak organisasi memanfaatkan NLP untuk memahami data mereka untuk memacu keputusan perniagaan yang lebih baik.
Cabaran dengan Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP)
Silap ejaan
Bahasa semula jadi penuh dengan salah ejaan, kesilapan menaip dan gaya yang tidak konsisten. Sebagai contoh, perkataan "proses" boleh dieja sama ada sebagai "proses" atau "pemprosesan." Masalahnya bertambah apabila anda menambah aksen atau aksara lain yang tiada dalam kamus anda.
Perbezaan Bahasa
Seorang penutur bahasa Inggeris mungkin berkata, "Saya akan bekerja pagi esok," manakala seorang penutur Itali akan berkata, "Domani Mattina vado al lavoro." Walaupun kedua-dua ayat ini bermaksud perkara yang sama, NLP tidak akan memahami yang kedua melainkan anda menterjemahkannya ke dalam bahasa Inggeris terlebih dahulu.
Bias bawaan
Bahasa pemprosesan semula jadi adalah berdasarkan logik manusia dan set data. Dalam sesetengah situasi, sistem NLP mungkin menjalankan bias pengaturcara mereka atau set data yang mereka gunakan. Ia juga kadangkala boleh mentafsir konteks secara berbeza disebabkan kecenderungan semula jadi, yang membawa kepada keputusan yang tidak tepat.
Perkataan dengan Pelbagai Makna
NLP adalah berdasarkan andaian bahawa bahasa adalah tepat dan tidak jelas. Pada hakikatnya, bahasa tidak tepat dan tidak jelas. Banyak perkataan mempunyai pelbagai makna dan boleh digunakan dengan cara yang berbeza. Sebagai contoh, apabila kita menyebut "kulit kayu", ia boleh sama ada kulit anjing atau kulit pokok.
Ketidakpastian dan Positif Palsu
Positif palsu berlaku apabila NLP mengesan istilah yang sepatutnya boleh difahami tetapi tidak boleh dibalas dengan betul. Matlamatnya adalah untuk mencipta sistem NLP yang boleh mengenal pasti batasannya dan membersihkan kekeliruan dengan menggunakan soalan atau pembayang.
Data Latihan
Salah satu cabaran terbesar dengan bahasa pemprosesan semula jadi ialah data latihan yang tidak tepat. Lebih banyak data latihan yang anda miliki, lebih baik keputusan anda. Jika anda memberikan sistem data yang salah atau berat sebelah, ia akan sama ada mempelajari perkara yang salah atau belajar secara tidak cekap.
Tugasan NLP
“Ini akan menjadi hebat.”
Ayat mudah empat perkataan seperti ini boleh mempunyai pelbagai makna berdasarkan konteks, sindiran, metafora, jenaka atau sebarang emosi asas yang digunakan untuk menyampaikan perkara ini.
Walaupun memahami ayat ini dalam cara yang dimaksudkan untuk menjadi datang secara semula jadi kepada kita manusia, mesin tidak dapat membezakan antara emosi dan sentimen yang berbeza. Di sinilah beberapa tugas NLP datang untuk memudahkan komplikasi dalam komunikasi manusia dan menjadikan data lebih mudah dihadam, boleh diproses dan difahami untuk mesin.
Beberapa tugas teras termasuk:
Pengenalan suara
Ini melibatkan menukar data suara atau audio kepada teks. Proses ini penting untuk sebarang aplikasi NLP yang menampilkan pilihan arahan suara. Pengecaman pertuturan menangani kepelbagaian dalam sebutan, dialek, tergesa-gesa, slurring, kenyaringan, nada dan faktor lain untuk menguraikan mesej yang dimaksudkan.
Penandaan Pertuturan
Sama seperti cara kami diajar asas tatabahasa di sekolah, ini mengajar mesin untuk mengenal pasti bahagian pertuturan dalam ayat seperti kata nama, kata kerja, kata adjektif dan banyak lagi. Ini juga mengajar sistem untuk memahami apabila perkataan digunakan sebagai kata kerja dan perkataan yang sama digunakan sebagai kata nama.
Nyahkekaburan Rasa Perkataan
Ini adalah proses penting yang bertanggungjawab untuk memahami makna sebenar ayat. Meminjam contoh kami sebelum ini, penggunaan analisis semantik dalam tugasan ini membolehkan mesin memahami jika seseorang individu menyebut, "Ini akan menjadi hebat," sebagai komen sarkastik apabila mengalami krisis.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan
Apabila terdapat berbilang kejadian kata nama seperti nama, lokasi, negara dan banyak lagi, proses yang dipanggil Pengiktirafan Entiti Dinamakan digunakan. Ini mengenal pasti dan mengklasifikasikan entiti dalam mesej atau arahan dan menambah nilai pada pemahaman mesin.
Resolusi rujukan bersama
Manusia selalunya sangat kreatif semasa berkomunikasi dan itulah sebabnya terdapat beberapa metafora, simile, kata kerja frasa, dan simpulan bahasa. Semua kekaburan yang timbul daripada ini dijelaskan oleh tugas Resolusi Rujukan Bersama, yang membolehkan mesin mengetahui bahawa ia benar-benar tidak menghujani kucing dan anjing tetapi merujuk kepada intensiti hujan.
Penjanaan Bahasa Semula jadi
Tugasan ini melibatkan penjanaan teks seperti manusia daripada data. Ini boleh menjadi teks yang disesuaikan dengan slanga, bahasa, wilayah dan banyak lagi.
Mengapa Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) Penting?
Komputer adalah sangat asas. Mereka tidak memahami bahasa manusia. Untuk membolehkan mesin berfikir dan berkomunikasi seperti yang dilakukan manusia, NLP adalah kuncinya.
Melalui teknologi inilah kami boleh membolehkan sistem menganalisis data secara kritis dan memahami perbezaan dalam bahasa, slanga, dialek, perbezaan tatabahasa, nuansa dan banyak lagi.
Walaupun ini adalah asas, penapisan model dengan data latihan yang banyak akan mengoptimumkan hasil, seterusnya membolehkan perniagaan menggunakan model tersebut untuk pelbagai tujuan termasuk:
- Mendedahkan cerapan kritikal daripada data dalaman
- Menggunakan automasi untuk memudahkan aliran kerja, komunikasi dan proses
- Pemperibadian dan hiperpemperibadian pengalaman
- Melaksanakan ciri kebolehaksesan untuk menyertakan orang kurang upaya ke dalam ekosistem pengkomputeran
- Menjana inovasi dalam domain khusus seperti onkologi klinikal, pengurusan armada dalam rantaian bekalan, membuat keputusan dipacu data dalam kereta autonomi dan banyak lagi
Gunakan Kes
Pemprosesan dokumen pintar
Kes penggunaan ini melibatkan pengekstrakan maklumat daripada data tidak berstruktur, seperti teks dan imej. NLP boleh digunakan untuk mengenal pasti bahagian paling berkaitan dokumen tersebut dan membentangkannya secara teratur.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen ialah cara lain syarikat boleh menggunakan NLP dalam operasi mereka. Perisian itu akan menganalisis siaran media sosial tentang perniagaan atau produk untuk menentukan sama ada orang berfikir secara positif atau negatif mengenainya.
Pengesanan penipuan
NLP juga boleh digunakan untuk pengesanan penipuan dengan menganalisis data tidak berstruktur seperti e-mel, panggilan telefon, dsb., dan pangkalan data insurans untuk mengenal pasti corak atau aktiviti penipuan berdasarkan kata kunci.
Pengesanan bahasa
NLP digunakan untuk mengesan bahasa dokumen teks atau tweet. Ini mungkin berguna untuk penyederhanaan kandungan dan syarikat terjemahan kandungan.
AI / Chatbot Perbualan untuk bantuan pelanggan
AI perbualan (sering dipanggil chatbot) ialah aplikasi yang memahami input bahasa semula jadi, sama ada lisan atau bertulis, dan melakukan tindakan tertentu. Antara muka perbualan boleh digunakan untuk perkhidmatan pelanggan, jualan atau tujuan hiburan.
Ringkasan teks
Sistem NLP boleh dilatih untuk meringkaskan teks dengan lebih mudah dibaca daripada teks asal. Ini berguna untuk artikel dan teks panjang lain yang pengguna mungkin tidak mahu menghabiskan masa membaca keseluruhan artikel atau dokumen.
Terjemahan Teks / Terjemahan Mesin
NLP digunakan untuk menterjemah teks secara automatik daripada satu bahasa ke bahasa lain menggunakan kaedah pembelajaran mendalam seperti rangkaian saraf berulang atau rangkaian saraf konvolusi.
Soal Jawab
Menjawab soalan (QA) ialah tugas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang menerima soalan sebagai input dan mengembalikan jawapannya. Bentuk jawapan soalan yang paling mudah ialah mencari entri yang sepadan dalam pangkalan pengetahuan dan mengembalikan kandungannya, yang dikenali sebagai "pendapatan semula dokumen" atau "pendapatan semula maklumat."
Penyuntingan Data / Penyuntingan maklumat pengenalan peribadi (PII).
Salah satu kes penggunaan NLP yang lebih khusus terletak pada redaksi data sensitif. Industri seperti NBFC, BFSI dan penjagaan kesihatan menempatkan jumlah data sensitif yang banyak daripada borang insurans, ujian klinikal, rekod kesihatan peribadi dan banyak lagi.
NLP digunakan dalam domain sedemikian melalui teknik seperti Pengiktirafan Entiti Dinamakan untuk mengenal pasti dan mengumpulkan cebisan entri sensitif seperti nama, butiran hubungan, alamat dan lebih banyak individu. Titik data tersebut kemudiannya tidak boleh dikenal pasti berdasarkan keperluan.
Pemantauan Media Sosial
Alat pemantauan media sosial boleh menggunakan teknik NLP untuk mengekstrak sebutan jenama, produk atau perkhidmatan daripada siaran media sosial. Setelah dikesan, sebutan ini boleh dianalisis untuk sentimen, penglibatan dan metrik lain. Maklumat ini kemudiannya boleh memaklumkan strategi pemasaran atau menilai keberkesanannya.
Analytics Perniagaan
Analitis perniagaan dan NLP adalah padanan yang dibuat di syurga kerana teknologi ini membolehkan organisasi memahami jumlah besar data tidak berstruktur yang berada bersama mereka. Data sedemikian kemudiannya dianalisis dan divisualisasikan sebagai maklumat untuk mendedahkan cerapan perniagaan kritikal untuk skop penambahbaikan, penyelidikan pasaran, analisis maklum balas, penentukuran semula strategik atau langkah pembetulan.
Kes penggunaan lain yang mungkin boleh menjadi Pembetulan Tatabahasa, Analisis Sentimen, Pengesanan Spam, Penjanaan Teks, Pengecaman Pertuturan, NER, Penandaan sebahagian daripada pertuturan dan banyak lagi….
[Baca juga: Set Data NLP Teratas untuk Mengecas Model Pembelajaran Mesin Anda]
Industri Memanfaatkan NLP
Healthcare
NLP menawarkan faedah yang bermanfaat kepada industri penjagaan kesihatan seperti:
- pandangan pengekstrakan daripada rekod perubatan dan analisis data tidak berstruktur
- Memperbaik dan memperibadikan sistem sokongan keputusan klinikal
- Optimumkan respons daripada chatbots untuk pengalaman penjagaan pesakit yang lancar
- Pantau, ramal dan kurangkan tindak balas buruk ubat dan laksana strategi farmakovigilans dan banyak lagi
Fintech
Implikasi NLP dalam fintech adalah berbeza sama sekali, menawarkan faedah seperti:
- Pemprosesan dokumen yang lancar dan onboarding
- Optimumkan pengurusan risiko dan pengesanan penipuan
- Penilaian kelayakan kredit individu untuk pembiayaan
- Pemperibadian produk kewangan dari segi tempoh dan premium dan banyak lagi
Media & Pengiklanan
NLP membawa sentuhan kreatif kepada profesional media dan pengiklanan, membantu mereka dalam:
- Pemperibadian kandungan dan penyampaian kandungan vernakular
- Analisis ketepatan dan penyasaran persona pengguna
- Penyelidikan pasaran tentang arah aliran, topik dan perbualan untuk peluang topikal
- Pembangunan salinan iklan dan pengoptimuman peletakan dan banyak lagi
Runcit
NLP menawarkan faedah kepada pelanggan dan perniagaan dalam ruang runcit melalui:
- Enjin cadangan yang tepat
- Pengoptimuman carian suara
- Cadangan perkhidmatan berasaskan lokasi
- Pengiklanan yang disasarkan seperti program kesetiaan, diskaun pengguna kali pertama dan banyak lagi
Pembuatan
Industri 4.0 sangat dilengkapi dengan penggabungan model NLP melalui:
- Pemantauan kesihatan mesin automatik dan pengesanan kecacatan
- Analisis proses masa nyata
- Mengoptimumkan laluan dan jadual penghantaran termasuk pengurusan armada
- Keselamatan pekerja dan tempat kerja yang lebih baik melalui analisis ramalan dan banyak lagi
Membayangkan Masa Depan NLP
Walaupun sudah banyak perkara yang berlaku di ruang ini, peminat teknologi sudah pun dicaj untuk kemungkinan dengan teknologi ini pada tahun-tahun akan datang. Daripada semua kekusutan di sekeliling perbualan mengenai masa depan NLP, satu yang menonjol ialah NLP Boleh Dijelaskan.
NLP yang boleh dijelaskan
Memandangkan keputusan perniagaan yang penting dan strategi pengalaman pelanggan semakin mula berpunca daripada keputusan yang dikuasakan oleh NLP, terdapat tanggungjawab untuk menjelaskan alasan di sebalik kesimpulan dan hasil juga.
Inilah yang dimaksudkan dengan Explainable NLP, seterusnya memastikan akauntabiliti dan memupuk kepercayaan di sekitar penyelesaian AI dan membangunkan ekosistem persaudaraan AI yang telus.
Selain daripada NLP Boleh Diterangkan, masa depan teknologi itu juga akan melibatkan:
- Penguasaan vernakular
- Integrasi dengan teknologi khusus seperti penglihatan komputer dan robotik
- Penggunaan NLP dalam menangani kebimbangan global termasuk kemampanan, pendidikan, perubahan iklim dan banyak lagi
Kesimpulan
NLP ialah cara ke hadapan untuk menyampaikan produk dan perkhidmatan dengan lebih baik. Dengan keunggulan dan faedah sedemikian, permintaan untuk metodologi latihan kedap udara juga tiba. Memandangkan penyampaian hasil yang tajam dan pemurnian hasil yang sama menjadi penting untuk perniagaan, terdapat juga masalah dari segi data latihan yang diperlukan untuk menambah baik algoritma dan model. Mengawal selia dan mengurangkan berat sebelah adalah keutamaan yang tinggi juga.
Di sinilah Shaip hadir untuk membantu anda menangani semua kebimbangan dalam memerlukan data latihan untuk model anda. Dengan metodologi yang beretika dan dipesan lebih dahulu, kami menawarkan set data latihan kepada anda dalam format yang anda perlukan. Terokai tawaran kami untuk mengetahui lebih lanjut tentang kami.
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
1. Apa itu Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)?
NLP ialah cabang AI yang memfokuskan pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ia membolehkan mesin memahami, mentafsir dan menjana bahasa manusia.
2. Bagaimanakah NLP berfungsi?
NLP menggunakan algoritma untuk menganalisis data bahasa, memecahkan ayat kepada perkataan, frasa dan sintaks untuk mengekstrak makna dan melaksanakan tugas.
3. Apakah faedah NLP?
NLP meningkatkan komunikasi antara manusia dan mesin, meningkatkan perkhidmatan pelanggan melalui chatbots, dan membantu dalam analisis data dengan memproses sejumlah besar data teks.
4. Apakah cabaran yang dihadapi oleh NLP?
Cabaran termasuk kekaburan bahasa, pemahaman konteks dan pemprosesan bahasa bukan standard, seperti slanga atau dialek.
5. Apakah beberapa contoh aplikasi NLP?
Contohnya termasuk pembantu maya seperti Siri, alat analisis sentimen dan perkhidmatan terjemahan mesin seperti Terjemahan Google.
6. Bagaimanakah NLP digunakan dalam penjagaan kesihatan?
Dalam penjagaan kesihatan, NLP digunakan untuk tugas seperti analisis rekod perubatan, mengautomasikan dokumentasi dan mengekstrak maklumat yang berkaitan daripada data pesakit.
