NLP

Beth yw NLP? Sut mae'n Gweithio, Manteision, Heriau, Enghreifftiau

Beth yw nlp?

Beth yw NLP?

Mae Prosesu Iaith Naturiol (NLP) yn is-set o Ddeallusrwydd Artiffisial (AI) - yn benodol Dysgu Peiriant (ML) sy'n caniatáu i gyfrifiaduron a pheiriannau ddeall, dehongli, trin a chyfathrebu iaith ddynol.

P'un ai'r opsiwn testun-i-leferydd a chwythodd ein meddyliau yn y 2000au cynnar neu'r modelau GPT a allai basio Profion Turing yn ddi-dor, NLP yw'r dechnoleg sylfaenol sydd wedi bod yn galluogi esblygiad cyfrifiaduron.

Er ei fod yn dechnoleg sydd wedi bodoli dros 50 mlynedd, mae NLP wedi bod yn ennill amlygrwydd sylweddol ar ôl y ffyniant data diweddar. Yn dechnegol, mae NLP yn cynnwys:

  • Ieithyddiaeth gyfrifiadol sy'n cynnwys modelu ieithoedd ar sail rheolau
  • Mae modelau ystadegol yn rhan o ddysgu peirianyddol

Un o'r prif resymau y mae systemau a chyfrifiaduron wedi gallu dynwared cyfathrebu dynol yn union yw oherwydd bod digonedd o ddata ar gael ar ffurf sain, testunau, data sgwrsio ar sianeli cyfryngau cymdeithasol, fideos, e-byst, a mwy. Mae datblygiad cystrawennau manwl wedi galluogi modelau i ddeall yn gywir arlliwiau mewn cyfathrebu dynol gan gynnwys coegni, homonymau, hiwmor, a mwy.

Mae rhai o gymwysiadau mwyaf sylfaenol NLP yn cynnwys:

  • Cyfieithu iaith amser real
  • Hidlyddion sbam mewn gwasanaethau e-bost
  • Cynorthwywyr llais a chatbots
  • Crynhoi testun
  • Nodweddion awtogywiro
  • Dadansoddiad teimlad a mwy
Sut mae nlp yn gweithio?

Sut Mae NLP yn Gweithio?

Mae systemau NLP yn defnyddio algorithmau dysgu peirianyddol i ddadansoddi symiau mawr o ddata anstrwythuredig a thynnu gwybodaeth berthnasol. Mae'r algorithmau wedi'u hyfforddi i adnabod patrymau a gwneud casgliadau yn seiliedig ar y patrymau hynny. Dyma sut mae'n gweithio:

  • Rhaid i'r defnyddiwr fewnbynnu brawddeg i'r system Prosesu Iaith Naturiol (NLP).
  • Yna mae'r system NLP yn rhannu'r frawddeg yn rhannau llai o eiriau, a elwir yn docynnau, ac yn trosi sain yn destun.
  • Yna, mae'r peiriant yn prosesu'r data testun ac yn creu ffeil sain yn seiliedig ar y data wedi'i brosesu.
  • Mae'r peiriant yn ymateb gyda ffeil sain yn seiliedig ar ddata testun wedi'i brosesu.

Maint a thwf marchnad Nlp

Maint a Thwf y Farchnad NLP

Mae'r farchnad NLP yn dangos addewid aruthrol a rhagwelir y bydd yn werth tua $156.80bn erbyn y flwyddyn 2030. Mae'r twf hwn ar CAGR blynyddol o 27.55%. 

Yn ogystal, mae dros 85% o'r sefydliadau mawr yn gweithio ar fabwysiadu NLP erbyn y flwyddyn 2025. Mae twf syfrdanol NLP yn cael ei ysgogi gan resymau amrywiol megis:

  • Mwy o ymgorffori AI mewn cynhyrchion a gwasanaethau
  • Y ras i ddarparu'r profiad cwsmer gorau
  • Ffrwydrad o ddata digidol
  • Argaeledd datrysiadau cost isel yn seiliedig ar gwmwl
  • Mabwysiadu'r technolegau ar draws diwydiannau amrywiol gan gynnwys gofal iechyd, gweithgynhyrchu, modurol a mwy

Mae cost mabwysiadu a defnyddio NLP mor enfawr hefyd, lle datgelodd adroddiad gan McKinsey y byddai awtomeiddio gan NLP yn golygu bod 8% o swyddi'n ddarfodedig. Ond mae’r adroddiad hefyd yn honni y byddai hyn yn gyfrifol am greu 9% o’r swyddi newydd. 

O ran cywirdeb canlyniadau, mae modelau NLP blaengar wedi nodi cywirdeb o 97% ar feincnod GLUE.

Manteision nlp

Manteision NLP

Gwell effeithlonrwydd a chywirdeb dogfennaeth

Mae dogfen a gynhyrchwyd gan NLP yn crynhoi'n gywir unrhyw destun gwreiddiol na all bodau dynol ei gynhyrchu'n awtomatig. Hefyd, gall gyflawni tasgau ailadroddus fel dadansoddi darnau mawr o ddata i wella effeithlonrwydd dynol.

Y gallu i greu crynodeb o gynnwys testunol mawr a chymhleth yn awtomatig

Gellir defnyddio iaith brosesu naturiol ar gyfer tasgau cloddio testun syml fel tynnu ffeithiau o ddogfennau, dadansoddi teimlad, neu nodi endidau a enwir. Gellir defnyddio prosesu naturiol hefyd ar gyfer tasgau mwy cymhleth, megis deall ymddygiadau ac emosiynau dynol.

Yn galluogi cynorthwywyr personol fel Alexa i ddehongli geiriau llafar

Mae NLP yn ddefnyddiol ar gyfer cynorthwywyr personol fel Alexa, gan alluogi'r cynorthwyydd rhithwir i ddeall gorchmynion gair llafar. Mae hefyd yn helpu i ddod o hyd i wybodaeth berthnasol yn gyflym o gronfeydd data sy'n cynnwys miliynau o ddogfennau mewn eiliadau.

Yn galluogi defnyddio chatbots ar gyfer cymorth cwsmeriaid

Gellir defnyddio NLP mewn chatbots a rhaglenni cyfrifiadurol sy'n defnyddio deallusrwydd artiffisial i gyfathrebu â phobl trwy destun neu lais. Mae'r chatbot yn defnyddio NLP i ddeall beth mae'r person yn ei deipio ac ymateb yn briodol. Maent hefyd yn galluogi sefydliad i ddarparu cymorth cwsmeriaid 24/7 ar draws sawl sianel.

Mae perfformio dadansoddiad teimlad yn symlach

Mae Dadansoddi Teimlad yn broses sy'n cynnwys dadansoddi set o ddogfennau (fel adolygiadau neu drydariadau) sy'n ymwneud â'u hagwedd neu gyflwr emosiynol (ee llawenydd, dicter). Gellir defnyddio dadansoddiad teimlad ar gyfer categoreiddio a dosbarthu postiadau cyfryngau cymdeithasol neu destun arall i sawl categori: cadarnhaol, negyddol neu niwtral.

Mewnwelediadau dadansoddeg uwch a oedd allan o gyrraedd yn flaenorol

Mae'r toreth diweddar o synwyryddion a dyfeisiau sy'n gysylltiedig â'r Rhyngrwyd wedi arwain at ffrwydrad yng nghyfaint ac amrywiaeth y data a gynhyrchir. O ganlyniad, mae llawer o sefydliadau yn trosoledd NLP i wneud synnwyr o'u data i ysgogi gwell penderfyniadau busnes.

Heriau gyda nlp

Heriau gyda NLP

Camsillafu

Mae ieithoedd naturiol yn llawn camsillafiadau, teipiau, ac anghysondebau o ran arddull. Er enghraifft, gellir sillafu'r gair “proses” naill ai fel “proses” neu “prosesu.” Gwaethygir y broblem pan fyddwch yn ychwanegu acenion neu nodau eraill nad ydynt yn eich geiriadur.

Gwahaniaethau Iaith

Gallai siaradwr Saesneg ddweud, “Rydw i'n mynd i weithio bore fory,” tra byddai siaradwr Eidaleg yn dweud, “Domani Mattina vado al lavoro.” Er bod y ddwy frawddeg hyn yn golygu'r un peth, ni fydd NLP yn deall yr olaf oni bai eich bod chi'n ei chyfieithu i'r Saesneg yn gyntaf.

Tueddiadau Cynhenid

Mae ieithoedd prosesu naturiol yn seiliedig ar resymeg ddynol a setiau data. Mewn rhai sefyllfaoedd, gall systemau NLP gyflawni rhagfarnau eu rhaglenwyr neu'r setiau data y maent yn eu defnyddio. Weithiau gall hefyd ddehongli'r cyd-destun yn wahanol oherwydd rhagfarnau cynhenid, gan arwain at ganlyniadau anghywir.

Geiriau ag iddynt Ystyron Lluosog

Mae NLP yn seiliedig ar y rhagdybiaeth bod iaith yn fanwl gywir ac yn ddiamwys. Mewn gwirionedd, nid yw iaith yn fanwl gywir nac yn ddiamwys. Mae gan lawer o eiriau ystyron lluosog a gellir eu defnyddio mewn gwahanol ffyrdd. Er enghraifft, pan rydyn ni'n dweud “rhisgl,” gall naill ai fod yn rhisgl ci neu'n rhisgl coed.

Ansicrwydd a Gau Bositif

Mae positifau ffug yn digwydd pan fydd yr NLP yn canfod term a ddylai fod yn ddealladwy ond na ellir ei ateb yn iawn. Y nod yw creu system NLP a all nodi ei chyfyngiadau a chlirio dryswch trwy ddefnyddio cwestiynau neu awgrymiadau.

Data Hyfforddi

Un o'r heriau mwyaf gydag iaith brosesu naturiol yw data hyfforddi anghywir. Po fwyaf o ddata hyfforddi sydd gennych, y gorau fydd eich canlyniadau. Os rhowch ddata anghywir neu ragfarnllyd i'r system, bydd naill ai'n dysgu'r pethau anghywir neu'n dysgu'n aneffeithlon.

Nlp tasgau

Tasgau NLP

“Mae hyn yn mynd yn wych.” 

Gall brawddeg syml â phedwar gair fel hon gael ystod o ystyr yn seiliedig ar gyd-destun, coegni, trosiadau, hiwmor, neu unrhyw emosiwn sylfaenol a ddefnyddir i gyfleu hyn.

Er bod deall y frawddeg hon yn y ffordd yr oedd i fod i fod yn dod yn naturiol i ni fel bodau dynol, ni all peiriannau wahaniaethu rhwng gwahanol emosiynau a theimladau. Dyma'n union lle mae sawl tasg NLP yn dod i mewn i symleiddio cymhlethdodau mewn cyfathrebu dynol a gwneud data'n fwy treuliadwy, prosesadwy a dealladwy ar gyfer peiriannau.

Mae rhai tasgau craidd yn cynnwys:

Cydnabyddiaeth Araith

Mae hyn yn golygu trosi data llais neu sain yn destunau. Mae'r broses hon yn hanfodol ar gyfer unrhyw gais o NLP sy'n cynnwys opsiynau gorchymyn llais. Mae adnabod lleferydd yn mynd i'r afael â'r amrywiaeth mewn ynganu, tafodieithoedd, brys, aneglurder, cryfder, tôn a ffactorau eraill i ddehongli'r neges a fwriedir.

Tagio Lleferydd

Yn debyg i'r ffordd y dysgwyd hanfodion gramadeg i ni yn yr ysgol, mae hwn yn dysgu peiriannau i adnabod rhannau ymadrodd mewn brawddegau fel enwau, berfau, ansoddeiriau a mwy. Mae hyn hefyd yn dysgu systemau i ddeall pryd mae gair yn cael ei ddefnyddio fel berf a'r un gair yn cael ei ddefnyddio fel enw.

Gwahaniaethu Synnwyr Gair

Mae hon yn broses hollbwysig sy'n gyfrifol am ddeall gwir ystyr brawddeg. Gan fenthyg ein hesiampl flaenorol, mae defnyddio dadansoddiad semantig yn y dasg hon yn galluogi peiriant i ddeall a ddywedodd unigolyn, “Mae hyn yn mynd yn wych,” fel sylw coeglyd wrth ddioddef argyfwng.

Cydnabod Endid a Enwyd

Pan fo achosion lluosog o enwau fel enwau, lleoliad, gwlad, a mwy, defnyddir proses o'r enw Cydnabod Endid a Enwir. Mae hyn yn nodi ac yn dosbarthu endidau mewn neges neu orchymyn ac yn ychwanegu gwerth at ddealltwriaeth peiriant.

Datrysiad Cydgyfeirio

Mae bodau dynol yn aml yn greadigol iawn wrth gyfathrebu a dyna pam mae yna nifer o drosiadau, cyffelybiaethau, berfau ymadrodd, ac idiomau. Mae'r holl amwyseddau sy'n codi o'r rhain yn cael eu hegluro gan dasg Datrysiad Cydgyfeirio, sy'n galluogi peiriannau i ddysgu nad yw'n rhoi glaw i gathod a chwn yn llythrennol ond yn cyfeirio at ddwyster y glawiad.

Cynhyrchu Iaith Naturiol

Mae'r dasg hon yn cynnwys cynhyrchu testun tebyg i ddynol o ddata. Gallai hyn fod yn destun addasu i slang, lingos, rhanbarth, a mwy.

Pam Mae NLP yn Bwysig?

Mae cyfrifiaduron yn sylfaenol iawn. Nid ydynt yn deall ieithoedd dynol. Er mwyn galluogi peiriannau i feddwl a chyfathrebu fel y byddai bodau dynol yn ei wneud, NLP yw'r allwedd.

Trwy'r dechnoleg hon y gallwn alluogi systemau i ddadansoddi data'n feirniadol a deall gwahaniaethau mewn ieithoedd, bratiaith, tafodieithoedd, gwahaniaethau gramadegol, arlliwiau, a mwy.

Er bod hyn yn elfennol, bydd mireinio modelau gyda data hyfforddi helaeth yn sicrhau’r canlyniadau gorau posibl, gan alluogi busnesau i’w defnyddio at ddibenion amrywiol gan gynnwys:

  • Darganfod mewnwelediadau beirniadol o ddata mewnol
  • Defnyddio awtomeiddio i symleiddio llifoedd gwaith, cyfathrebu a phrosesau
  • Personoli a gor-bersonoli profiadau
  • Rhoi nodweddion hygyrchedd ar waith i gynnwys pobl â gallu gwahanol mewn ecosystemau cyfrifiadurol
  • Tanio arloesedd mewn meysydd arbenigol fel oncoleg glinigol, rheoli fflyd yn y gadwyn gyflenwi, gwneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata mewn ceir ymreolaethol a mwy
Defnyddio achosion

Defnyddiwch Achosion

Prosesu dogfennau deallus

Mae'r achos defnydd hwn yn ymwneud â thynnu gwybodaeth o ddata anstrwythuredig, megis testun a delweddau. Gellir defnyddio NLP i nodi'r rhannau mwyaf perthnasol o'r dogfennau hynny a'u cyflwyno mewn modd trefnus.

Dadansoddiad Sentiment

Mae dadansoddi teimlad yn ffordd arall y gallai cwmnïau ddefnyddio NLP yn eu gweithrediadau. Byddai'r feddalwedd yn dadansoddi postiadau cyfryngau cymdeithasol am fusnes neu gynnyrch i benderfynu a yw pobl yn meddwl yn gadarnhaol neu'n negyddol amdano.

Canfod twyll

Gellir defnyddio NLP hefyd ar gyfer canfod twyll trwy ddadansoddi data anstrwythuredig fel e-byst, galwadau ffôn, ac ati, a chronfeydd data yswiriant i nodi patrymau neu weithgareddau twyllodrus yn seiliedig ar eiriau allweddol.

Canfod iaith

Defnyddir NLP i ganfod iaith dogfennau testun neu drydariadau. Gallai hyn fod yn ddefnyddiol i gwmnïau cymedroli cynnwys a chyfieithu cynnwys.

AI / Chatbot sgwrsio

Mae AI sgyrsiol (a elwir yn aml yn chatbot) yn gymhwysiad sy'n deall mewnbwn iaith naturiol, naill ai ar lafar neu'n ysgrifenedig, ac yn cyflawni gweithred benodol. Gellir defnyddio rhyngwyneb sgyrsiol at ddibenion gwasanaeth cwsmeriaid, gwerthu neu adloniant.

Crynhoi testun

Gellir hyfforddi system NLP i grynhoi'r testun yn haws ei ddarllen na'r testun gwreiddiol. Mae hyn yn ddefnyddiol ar gyfer erthyglau a thestunau hir eraill lle efallai na fydd defnyddwyr eisiau treulio amser yn darllen yr erthygl neu'r ddogfen gyfan.

Cyfieithiad Testun

Defnyddir NLP ar gyfer cyfieithu testun yn awtomatig o un iaith i'r llall gan ddefnyddio dulliau dysgu dwfn fel rhwydweithiau niwral cylchol neu rwydweithiau niwral convolutional.

Cwestiwn-Ateb

Mae ateb cwestiynau (SA) yn dasg mewn prosesu iaith naturiol (NLP) sy'n derbyn cwestiwn fel mewnbwn ac yn dychwelyd ei ateb. Y dull symlaf o ateb cwestiynau yw dod o hyd i gofnod cyfatebol yn y gronfa wybodaeth a dychwelyd ei gynnwys, a elwir yn “adfer dogfennau” neu “adfer gwybodaeth.”

Golygu Data

Un o'r achosion defnydd mwy arbenigol o NLP yw golygu data sensitif. Mae diwydiannau fel NBFC, BFSI, a chartrefi gofal iechyd yn cynnwys llawer iawn o ddata sensitif o ffurflenni yswiriant, treialon clinigol, cofnodion iechyd personol, a mwy.

Mae NLP yn cael ei ddefnyddio mewn parthau o'r fath trwy dechnegau fel Cydnabod Endid a Enwir i nodi a chlystyru darnau sensitif o gofnodion fel enw, manylion cyswllt, cyfeiriadau, a mwy o unigolion. Yna gwneir pwyntiau data o'r fath yn anadnabyddadwy yn seiliedig ar ofynion.

Monitro Cyfryngau Cymdeithasol

Gall offer monitro cyfryngau cymdeithasol ddefnyddio technegau NLP i dynnu cyfeiriadau at frand, cynnyrch neu wasanaeth o bostiadau cyfryngau cymdeithasol. Ar ôl eu canfod, gellir dadansoddi'r cyfeiriadau hyn ar gyfer teimlad, ymgysylltiad, a metrigau eraill. Gall y wybodaeth hon wedyn lywio strategaethau marchnata neu werthuso eu heffeithiolrwydd.

Analytics Busnes

Mae dadansoddeg busnes a NLP yn cyfateb i'r nefoedd gan fod y dechnoleg hon yn caniatáu i sefydliadau wneud synnwyr o'r symiau digrif o ddata anstrwythuredig sy'n perthyn iddynt. Yna caiff data o'r fath ei ddadansoddi a'i ddelweddu fel gwybodaeth i ddatgelu mewnwelediadau busnes hanfodol ar gyfer cwmpas gwelliant, ymchwil marchnad, dadansoddi adborth, ail-raddnodi strategol, neu fesurau cywiro.

Diwydiannau trosoledd nlp

Diwydiannau sy'n defnyddio NLP

Gofal Iechyd

Mae NLP yn cynnig buddion gwerth chweil i'r diwydiant gofal iechyd fel:

  • y mewnwelediadau echdynnu o gofnodion meddygol a dadansoddi data anstrwythuredig
  • Gwella a phersonoli systemau cefnogi penderfyniadau clinigol
  • Optimeiddio ymatebion gan chatbots ar gyfer profiadau gofal cleifion di-dor
  • Monitro, rhagfynegi a lliniaru adweithiau niweidiol i gyffuriau a gweithredu strategaethau gwyliadwriaeth ffarmac a mwy

Fintech

Mae goblygiadau NLP mewn technoleg ariannol yn hollol wahanol, gan gynnig buddion fel:

  • Prosesu a gosod dogfennau di-dor
  • Optimeiddio rheoli risg a chanfod twyll
  • Asesiad o deilyngdod credyd unigolion ar gyfer ariannu
  • Personoli cynhyrchion ariannol o ran deiliadaethau a phremiymau a mwy

Cyfryngau a Hysbysebu

Mae NLP yn dod â thro creadigol i mewn i weithwyr proffesiynol y cyfryngau a hysbysebu, gan eu cynorthwyo i:

  • Personoli cynnwys a chyflwyno cynnwys brodorol
  • Dadansoddi a thargedu defnyddwyr yn fanwl gywir 
  • Ymchwil i'r farchnad ar dueddiadau, pynciau, a sgyrsiau am gyfleoedd amserol
  • Datblygu copi hysbyseb ac optimeiddio lleoliadau a mwy

manwerthu

Mae NLP yn cynnig buddion i gwsmeriaid a busnesau yn y gofod manwerthu trwy:

  • Peiriannau argymhelliad manwl gywir
  • Optimeiddio chwiliad llais
  • Awgrymiadau gwasanaeth seiliedig ar leoliad
  • Hysbysebion wedi'u targedu fel rhaglenni teyrngarwch, gostyngiadau defnyddwyr tro cyntaf a mwy

gweithgynhyrchu

Mae diwydiant 4.0 yn cael ei ategu'n anhygoel gan ymgorffori modelau NLP trwy:

  • Monitro iechyd peiriannau awtomataidd a chanfod diffygion
  • Dadansoddiad proses amser real
  • Optimeiddio llwybrau dosbarthu ac amserlenni gan gynnwys rheoli fflyd
  • Gwell diogelwch gweithwyr a gweithleoedd trwy ddadansoddeg ragfynegol a mwy

Darganfod Dyfodol NLP

Er bod llawer eisoes yn digwydd yn y gofod hwn, mae selogion technoleg eisoes yn cael eu codi'n fawr am y posibiliadau gyda'r dechnoleg hon yn y blynyddoedd i ddod. O'r holl annibendod o gwmpas y sgyrsiau ar ddyfodol NLP, un sy'n amlwg yw Esboniad NLP.

XNLP

Wrth i benderfyniadau busnes hanfodol a strategaethau profiad cwsmeriaid ddechrau deillio fwyfwy o benderfyniadau a bwerir gan NLP, daw'r cyfrifoldeb i esbonio'r rhesymeg y tu ôl i gasgliadau a chanlyniadau hefyd. 

Dyma beth fydd Esboniad NLP yn ei olygu, gan sicrhau ymhellach atebolrwydd a meithrin ymddiriedaeth ynghylch datrysiadau AI a datblygu ecosystem dryloyw o frawdoliaeth AI.

Ar wahân i XNLP, byddai dyfodol y dechnoleg hefyd yn cynnwys:

  • Meistrolaeth werinol
  • Integreiddio â thechnolegau arbenigol megis gweledigaeth gyfrifiadurol a roboteg
  • Defnyddio NLP i fynd i'r afael â phryderon byd-eang gan gynnwys cynaliadwyedd, addysg, newid hinsawdd a mwy

Casgliad

NLP yw'r ffordd ymlaen i fentrau ddarparu cynhyrchion a gwasanaethau yn well yn yr Oes Wybodaeth. Gyda chymaint o amlygrwydd a buddion hefyd yn cyrraedd y galw am fethodolegau hyfforddi aerglos. Gan fod cyflwyno canlyniadau miniog a mireinio'r un peth yn dod yn hanfodol i fusnesau, mae yna wasgfa hefyd o ran y data hyfforddi sydd ei angen i wella algorithmau a modelau.

Mae rheoleiddio a lliniaru rhagfarn yn flaenoriaeth uchel hefyd. 

Dyma lle mae Shaip yn dod i mewn i'ch helpu i fynd i'r afael â'r holl bryderon o ran gofyn am ddata hyfforddi ar gyfer eich modelau. Gyda methodolegau moesegol a phwrpasol, rydym yn cynnig setiau data hyfforddi i chi mewn fformatau sydd eu hangen arnoch.

Archwiliwch ein cynigion i ddarganfod mwy amdanom ni. 

Cyfran Gymdeithasol