Beth yw NLP?
Mae Prosesu Iaith Naturiol (NLP) yn is-faes deallusrwydd artiffisial (AI). Mae'n galluogi robotiaid i ddadansoddi a deall iaith ddynol, gan eu galluogi i gyflawni gweithgareddau ailadroddus heb ymyrraeth ddynol. Mae enghreifftiau yn cynnwys cyfieithu peirianyddol, crynhoi, dosbarthu tocynnau, a gwirio sillafu.
Prosesu iaith naturiol (NLP) yw gallu cyfrifiadur i ddadansoddi a deall iaith ddynol. Mae NLP yn is-set o ddeallusrwydd artiffisial sy'n canolbwyntio ar iaith ddynol ac mae ganddo gysylltiad agos ag ieithyddiaeth gyfrifiadol, sy'n canolbwyntio mwy ar ddulliau ystadegol a ffurfiol o ddeall iaith.
Defnyddir NLP fel arfer ar gyfer crynhoi dogfennau, dosbarthu testun, canfod ac olrhain pynciau, cyfieithu peirianyddol, adnabod lleferydd, a llawer mwy.
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 y Farchnad NLP
Mae deallusrwydd artiffisial yn sefyll i fod y peth mawr nesaf yn y byd technoleg. Gyda'i allu i ddeall ymddygiad dynol a gweithredu'n unol â hynny, mae AI eisoes wedi dod yn rhan annatod o'n bywydau bob dydd. Mae'r defnydd o AI wedi esblygu, a'r don ddiweddaraf yw prosesu iaith naturiol (NLP).
Mae maint y farchnad NLP fyd-eang yn cael ei brisio ar USD 15.7 biliwn yn 2022 a disgwylir iddo dyfu ar CAGR o fwy na 25% dros y cyfnod a ragwelir 2022-2027. Rhagwelir y bydd y farchnad yn cyrraedd 49.4 biliwn USD erbyn 2027 ar CAGR o 25.7%.
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
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.
Enghraifft NLP
Cyfieithu Iaith Naturiol h.y., Google Translate
Mae Google Translate yn wasanaeth cyfieithu rhad ac am ddim ar y we sy'n cefnogi dros 100 o ieithoedd a gall gyfieithu'ch cynnwys yn awtomatig i'r ieithoedd hyn. Mae gan y gwasanaeth ddau fodd: awgrymiadau cyfieithu a chyfieithu.
Mae Proseswyr Geiriau hy, MS Word a Grammarly yn defnyddio NLP i wirio gwallau gramadegol
Mae proseswyr geiriau fel MS Word a Grammarly yn defnyddio NLP i wirio testun am wallau gramadegol. Maen nhw'n gwneud hyn trwy edrych ar gyd-destun eich brawddeg yn lle dim ond y geiriau eu hunain.
Systemau adnabod lleferydd / IVR a ddefnyddir mewn canolfannau galwadau
Mae adnabod lleferydd yn enghraifft wych o sut y gellir defnyddio NLP i wella profiad y cwsmer. Mae'n ofyniad cyffredin iawn i fusnesau gael systemau IVR yn eu lle fel y gall cwsmeriaid ryngweithio â'u cynhyrchion a'u gwasanaethau heb orfod siarad â pherson byw. Mae hyn yn caniatáu iddynt drin mwy o alwadau ond hefyd yn helpu i dorri costau.
Cynorthwywyr Digidol Personol hy, Google Home, Siri, Cortana, a Alexa
Mae'r defnydd o NLP wedi dod yn fwy cyffredin yn y blynyddoedd diwethaf wrth i dechnoleg ddatblygu. Mae cymwysiadau Cynorthwyydd Digidol Personol fel Google Home, Siri, Cortana, a Alexa i gyd wedi'u diweddaru gyda galluoedd NLP. Mae'r dyfeisiau hyn yn defnyddio NLP i ddeall lleferydd dynol ac ymateb yn briodol.
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.”
Cydnabod Endid a Enwyd
Mae cydnabyddiaeth endid a enwir yn allu craidd mewn Prosesu Iaith Naturiol (NLP). Mae'n broses o echdynnu endidau a enwir o destun anstrwythuredig i gategorïau rhagosodol. Mae enghreifftiau o endidau a enwir yn cynnwys pobl, sefydliadau, a lleoliadau.
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.
Testun Rhagfynegol
Mae'r testun rhagfynegol yn defnyddio NLP i ragfynegi pa eiriau y bydd defnyddwyr yn eu teipio nesaf yn seiliedig ar yr hyn y maent wedi'i deipio yn eu neges. Mae hyn yn lleihau nifer y trawiadau bysell sydd eu hangen i ddefnyddwyr gwblhau eu negeseuon ac yn gwella eu profiad defnyddiwr trwy gynyddu'r cyflymder y gallant deipio ac anfon negeseuon.
