Mikä on NLP?
Natural Language Processing (NLP) on tekoälyn (AI) alakenttä. Sen avulla robotit voivat analysoida ja ymmärtää ihmisten kieltä, jolloin ne voivat suorittaa toistuvia toimintoja ilman ihmisen väliintuloa. Esimerkkejä ovat konekäännös, yhteenveto, lippujen luokittelu ja oikeinkirjoituksen tarkistus.
Natural Language Processing (NLP) on tietokoneen kyky analysoida ja ymmärtää ihmisen kieltä. NLP on tekoälyn osajoukko, joka keskittyy ihmisen kieleen ja liittyy läheisesti laskennalliseen lingvistiikkaan, joka keskittyy enemmän tilastollisiin ja muodollisiin lähestymistapoihin kielen ymmärtämiseksi.
NLP:tä käytetään tyypillisesti asiakirjojen yhteenvetoon, tekstin luokitteluun, aiheen havaitsemiseen ja seurantaan, konekääntämiseen, puheentunnistukseen ja moneen muuhun.
Kuinka NLP toimii?
NLP-järjestelmät käyttävät koneoppimisalgoritmeja analysoimaan suuria määriä strukturoimatonta dataa ja poimimaan asiaankuuluvaa tietoa. Algoritmit on koulutettu tunnistamaan kuvioita ja tekemään johtopäätöksiä niiden perusteella. Näin se toimii:
- Käyttäjän on syötettävä lause Natural Language Processing (NLP) -järjestelmään.
- NLP-järjestelmä pilkkoo sitten lauseen pienempiin sanaosiin, joita kutsutaan tokeneiksi, ja muuntaa äänen tekstiksi.
- Tämän jälkeen kone käsittelee tekstidatan ja luo käsiteltyjen tietojen perusteella äänitiedoston.
- Kone vastaa käsiteltyyn tekstidataan perustuvalla äänitiedostolla.
NLP-markkinoiden koko ja kasvu
Tekoäly on teknologiamaailman seuraava iso asia. Tekoälystä on jo tullut olennainen osa jokapäiväistä elämäämme, koska se pystyy ymmärtämään ihmisten käyttäytymistä ja toimimaan sen mukaisesti. Tekoälyn käyttö on kehittynyt, ja viimeisin aalto on luonnollisen kielen käsittely (NLP).
Maailmanlaajuisten NLP-markkinoiden koon arvioidaan olevan 15.7 miljardia dollaria vuonna 2022, ja sen odotetaan kasvavan yli 25 %:n CAGR:llä ennustejaksolla 2022–2027. Markkinoiden ennustetaan nousevan 49.4 miljardiin dollariin vuoteen 2027 mennessä CAGR:n ollessa 25.7 %.
NLP:n edut
Lisää dokumentoinnin tehokkuutta ja tarkkuutta
NLP:llä luotu asiakirja tiivistää tarkasti kaikki alkuperäiset tekstit, joita ihmiset eivät voi luoda automaattisesti. Se voi myös suorittaa toistuvia tehtäviä, kuten analysoida suuria datapaloja ihmisten tehokkuuden parantamiseksi.
Mahdollisuus luoda automaattisesti yhteenveto suuresta ja monimutkaisesta tekstisisällöstä
Luonnollista käsittelykieltä voidaan käyttää yksinkertaisiin tekstinlouhintatehtäviin, kuten faktojen poimimiseen asiakirjoista, tunteiden analysointiin tai nimettyjen kokonaisuuksien tunnistamiseen. Luonnollista käsittelyä voidaan käyttää myös monimutkaisempiin tehtäviin, kuten ihmisten käyttäytymisen ja tunteiden ymmärtämiseen.
Antaa Alexan kaltaisille henkilökohtaisille avustajille mahdollisuuden tulkita puhuttuja sanoja
NLP on hyödyllinen henkilökohtaisille avustajille, kuten Alexalle, koska se mahdollistaa virtuaalisen avustajan ymmärtävän puhuttuja sanakomentoja. Se auttaa myös löytämään nopeasti oleellisia tietoja tietokannoista, jotka sisältävät miljoonia asiakirjoja sekunneissa.
Mahdollistaa chatbottien käytön asiakasapua varten
NLP:tä voidaan käyttää chatboteissa ja tietokoneohjelmissa, jotka käyttävät tekoälyä viestiäkseen ihmisten kanssa tekstin tai äänen välityksellä. Chatbot käyttää NLP:tä ymmärtääkseen, mitä henkilö kirjoittaa, ja vastatakseen asianmukaisesti. Niiden avulla organisaatio voi myös tarjota 24/7 asiakastukea useissa kanavissa.
Tunneanalyysin tekeminen on yksinkertaisempaa
Sentimenttianalyysi on prosessi, jossa analysoidaan joukko asiakirjoja (kuten arvosteluja tai twiittejä), jotka koskevat heidän asennetta tai tunnetilaa (esim. iloa, vihaa). Tunneanalyysiä voidaan käyttää sosiaalisen median viestien tai muun tekstin luokitteluun ja luokitteluun useisiin kategorioihin: positiivinen, negatiivinen tai neutraali.
Kehittyneitä analytiikkatietoja, jotka olivat aiemmin ulottumattomissa
Antureiden ja Internetiin kytkettyjen laitteiden viimeaikainen yleistyminen on johtanut räjähdysmäiseen lisääntymiseen tuotetun tiedon määrässä ja monipuolisuudessa. Tämän seurauksena monet organisaatiot hyödyntävät NLP:tä ymmärtääkseen tietojaan parempien liiketoimintapäätösten tekemiseen.
NLP:n haasteita
Kirjoitusvirheet
Luonnolliset kielet ovat täynnä kirjoitusvirheitä, kirjoitusvirheitä ja tyylin epäjohdonmukaisuuksia. Esimerkiksi sana "prosessi" voidaan kirjoittaa joko "prosessi" tai "käsittely". Ongelma pahenee, kun lisäät aksenttimerkkejä tai muita merkkejä, joita ei ole sanakirjassasi.
Kieli erot
Englanninkielinen saattaa sanoa: "Lähden töihin huomenna aamulla", kun taas italialainen sanoisi: "Domani Mattina vado al lavoro". Vaikka nämä kaksi lausetta tarkoittavat samaa asiaa, NLP ei ymmärrä jälkimmäistä, ellet käännä sitä ensin englanniksi.
Synnynnäiset ennakkoluulot
Luonnolliset prosessointikielet perustuvat ihmisen logiikkaan ja tietokokonaisuuksiin. Joissakin tilanteissa NLP-järjestelmät voivat toteuttaa ohjelmoijansa tai käyttämiensä tietojoukkojen harhaa. Se voi myös joskus tulkita kontekstia eri tavalla synnynnäisten ennakkoluulojen vuoksi, mikä johtaa epätarkkoihin tuloksiin.
Sanat, joilla on useita merkityksiä
NLP perustuu oletukseen, että kieli on tarkkaa ja yksiselitteistä. Todellisuudessa kieli ei ole tarkkaa eikä yksiselitteistä. Monilla sanoilla on useita merkityksiä ja niitä voidaan käyttää eri tavoin. Kun esimerkiksi sanomme "haukkua", se voi olla joko koiran tai puun kuorta.
Epävarmuus ja väärät positiiviset
Vääriä positiivisia tuloksia ilmenee, kun NLP havaitsee termin, jonka pitäisi olla ymmärrettävää, mutta johon ei voida vastata oikein. Tavoitteena on luoda NLP-järjestelmä, joka tunnistaa rajoituksensa ja selvittää hämmennystä kysymysten tai vihjeiden avulla.
Harjoittelutiedot
Yksi luonnollisen käsittelykielen suurimmista haasteista on epätarkat harjoitustiedot. Mitä enemmän harjoitustietoja sinulla on, sitä paremmat tulokset ovat. Jos annat järjestelmälle vääriä tai puolueellisia tietoja, se joko oppii vääriä asioita tai oppii tehottomasti.
NLP esimerkki
Luonnollisen kielen käännös eli Google Translate
Google-kääntäjä on ilmainen verkkopohjainen käännöspalvelu, joka tukee yli 100 kieltä ja voi kääntää sisältösi automaattisesti näille kielille. Palvelussa on kaksi tilaa: käännös ja käännösehdotukset.
Tekstinkäsittelyohjelmat eli MS Word & Grammarly käyttävät NLP:tä kielioppivirheiden tarkistamiseen
Tekstinkäsittelyohjelmat, kuten MS Word ja Grammarly, käyttävät NLP:tä tarkistaakseen tekstin kielioppivirheiden varalta. He tekevät tämän katsomalla lauseesi kontekstia pelkkien sanojen sijaan.
Puheentunnistus / IVR-järjestelmät, joita käytetään puhelinpalvelukeskuksissa
Puheentunnistus on erinomainen esimerkki siitä, kuinka NLP:tä voidaan käyttää asiakaskokemuksen parantamiseen. On hyvin yleinen vaatimus, että yrityksillä on käytössään IVR-järjestelmät, jotta asiakkaat voivat olla vuorovaikutuksessa tuotteidensa ja palveluidensa kanssa ilman, että heidän tarvitsee puhua elävän henkilön kanssa. Tämä antaa heille mahdollisuuden käsitellä enemmän puheluita, mutta auttaa myös vähentämään kustannuksia.
Personal Digital Assistant eli Google Home, Siri, Cortana ja Alexa
NLP:n käyttö on yleistynyt viime vuosina tekniikan kehittyessä. Personal Digital Assistant -sovellukset, kuten Google Home, Siri, Cortana ja Alexa, on kaikki päivitetty NLP-ominaisuuksilla. Nämä laitteet käyttävät NLP:tä ymmärtääkseen ihmisen puhetta ja reagoidakseen asianmukaisesti.
Käytä koteloita
Älykäs asiakirjojen käsittely
Tämä käyttötapaus sisältää tiedon poimia jäsentämättömästä tiedosta, kuten tekstistä ja kuvista. NLP:n avulla voidaan tunnistaa näiden asiakirjojen tärkeimmät osat ja esittää ne järjestelmällisesti.
Aistien analyysi
Tunneanalyysi on toinen tapa, jolla yritykset voivat käyttää NLP:tä toiminnassaan. Ohjelmisto analysoi yritystä tai tuotetta koskevia sosiaalisen median viestejä määrittääkseen, ajattelevatko ihmiset siitä positiivisesti vai negatiivisesti.
Petosten havaitseminen
NLP:tä voidaan käyttää myös petosten havaitsemiseen analysoimalla jäsentämätöntä dataa, kuten sähköposteja, puheluita jne., ja vakuutustietokantoja tunnistaakseen avainsanojen perusteella malleja tai petollisia toimia.
Kielen tunnistus
NLP:tä käytetään tekstidokumenttien tai tweettien kielen tunnistamiseen. Tästä voi olla hyötyä sisällönvalvonta- ja sisällönkäännösyrityksille.
Keskusteleva AI / Chatbot
Keskusteleva tekoäly (kutsutaan usein chatbotiksi) on sovellus, joka ymmärtää luonnollisen kielen syötteen, joko puhutun tai kirjoitetun, ja suorittaa tietyn toiminnon. Keskusteluliittymää voidaan käyttää asiakaspalveluun, myyntiin tai viihdetarkoituksiin.
Tekstin yhteenveto
NLP-järjestelmä voidaan kouluttaa tiivistämään teksti luettavammin kuin alkuperäinen teksti. Tästä on hyötyä artikkeleissa ja muissa pitkissä teksteissä, joissa käyttäjät eivät ehkä halua käyttää aikaa koko artikkelin tai asiakirjan lukemiseen.
Tekstin käännös
NLP:tä käytetään tekstin automaattiseen kääntämiseen kielestä toiseen käyttämällä syväoppimismenetelmiä, kuten toistuvia hermoverkkoja tai konvoluutiohermoverkkoja.
Kysymys-vastaaminen
Kysymysvastaus (QA) on luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) tehtävä, joka vastaanottaa kysymyksen syötteenä ja palauttaa vastauksensa. Yksinkertaisin tapa vastata kysymykseen on löytää tietokannasta vastaava merkintä ja palauttaa sen sisältö, joka tunnetaan nimellä "asiakirjojen haku" tai "tietojen haku".
Nimeltään entiteetin tunnustaminen
Nimettyjen entiteettien tunnistus on Natural Language Processingin (NLP) ydinominaisuus. Se on prosessi, jossa nimetyt entiteetit poimitaan jäsentämättömästä tekstistä ennalta määritettyihin luokkiin. Esimerkkejä nimetyistä kokonaisuuksista ovat ihmiset, organisaatiot ja sijainnit.
Social Media Monitoring
Sosiaalisen median seurantatyökalut voivat käyttää NLP-tekniikoita brändin, tuotteen tai palvelun mainitsemiseen sosiaalisen median viesteistä. Kun nämä maininnat havaitaan, ne voidaan analysoida mielialan, sitoutumisen ja muiden mittareiden perusteella. Nämä tiedot voivat sitten antaa tietoja markkinointistrategioista tai arvioida niiden tehokkuutta.
Ennakoiva tekstinsyöttö
Ennakoiva teksti käyttää NLP:tä ennustamaan, mitä sanaa käyttäjät kirjoittavat seuraavaksi sen perusteella, mitä he ovat kirjoittaneet viestiinsä. Tämä vähentää näppäinpainallusten määrää, jota käyttäjät tarvitsevat viestiensä viimeistelyyn, ja parantaa heidän käyttökokemustaan lisäämällä nopeutta, jolla he voivat kirjoittaa ja lähettää viestejä.
