NLP

Hva er NLP? Hvordan det fungerer, fordeler, utfordringer, eksempler

Hva er Nlp?

Hva er NLP?

Natural Language Processing (NLP) er et underfelt av kunstig intelligens (AI). Det gjør roboter i stand til å analysere og forstå menneskelig språk, slik at de kan utføre repeterende aktiviteter uten menneskelig innblanding. Eksempler inkluderer maskinoversettelse, oppsummering, billettklassifisering og stavekontroll.

Naturlig språkbehandling (NLP) er en datamaskins evne til å analysere og forstå menneskelig språk. NLP er en undergruppe av kunstig intelligens fokusert på menneskelig språk og er nært knyttet til datalingvistikk, som fokuserer mer på statistiske og formelle tilnærminger til å forstå språk.

NLP brukes vanligvis til dokumentoppsummering, tekstklassifisering, emnedeteksjon og sporing, maskinoversettelse, talegjenkjenning og mye mer.

Hvordan fungerer Nlp?

Hvordan fungerer NLP?

NLP-systemer bruker maskinlæringsalgoritmer for å analysere store mengder ustrukturerte data og trekke ut relevant informasjon. Algoritmene er opplært til å gjenkjenne mønstre og gjøre slutninger basert på disse mønstrene. Slik fungerer det:

  • Brukeren må legge inn en setning i Natural Language Processing (NLP)-systemet.
  • NLP-systemet bryter deretter ned setningen i mindre deler av ord, kalt tokens, og konverterer lyd til tekst.
  • Deretter behandler maskinen tekstdataene og lager en lydfil basert på de behandlede dataene.
  • Maskinen svarer med en lydfil basert på behandlede tekstdata.

Nlp Markedsstørrelse &Amp; Vekst

NLP Markedsstørrelse og vekst

Kunstig intelligens kommer til å bli den neste store tingen i teknologiverdenen. Med sin evne til å forstå menneskelig atferd og handle deretter, har AI allerede blitt en integrert del av vårt daglige liv. Bruken av AI har utviklet seg, med den siste bølgen naturlig språkbehandling (NLP).

Den globale NLP-markedsstørrelsen er verdsatt til USD 15.7 milliarder i 2022 og forventes å vokse med en CAGR på mer enn 25 % over prognoseperioden 2022-2027. Markedet anslås å nå 49.4 milliarder USD innen 2027 med en CAGR på 25.7 %.

Fordeler med Nlp

Fordeler med NLP

Økt dokumentasjonseffektivitet og nøyaktighet

Et NLP-generert dokument oppsummerer nøyaktig all original tekst som mennesker ikke kan generere automatisk. Den kan også utføre repeterende oppgaver som å analysere store databiter for å forbedre menneskelig effektivitet.

Evne til automatisk å lage et sammendrag av stort og komplekst tekstinnhold

Naturlig behandlingsspråk kan brukes til enkle tekstutvinningsoppgaver som å trekke ut fakta fra dokumenter, analysere følelser eller identifisere navngitte enheter. Naturlig prosessering kan også brukes til mer komplekse oppgaver, som å forstå menneskelig atferd og følelser.

Gjør det mulig for personlige assistenter som Alexa å tolke talte ord

NLP er nyttig for personlige assistenter som Alexa, slik at den virtuelle assistenten kan forstå talte ord-kommandoer. Det hjelper også å raskt finne relevant informasjon fra databaser som inneholder millioner av dokumenter på sekunder.

Aktiverer bruk av chatbots for kundehjelp

NLP kan brukes i chatbots og dataprogrammer som bruker kunstig intelligens til å kommunisere med mennesker gjennom tekst eller stemme. Chatboten bruker NLP for å forstå hva personen skriver og svare riktig. De gjør det også mulig for en organisasjon å tilby 24/7 kundestøtte på tvers av flere kanaler.

Det er enklere å utføre sentimentanalyse

Sentimentanalyse er en prosess som involverer å analysere et sett med dokumenter (som anmeldelser eller tweets) angående deres holdning eller følelsesmessige tilstand (f.eks. glede, sinne). Sentimentanalyse kan brukes til å kategorisere og klassifisere innlegg i sosiale medier eller annen tekst i flere kategorier: positiv, negativ eller nøytral.

Avansert analyseinnsikt som tidligere var utenfor rekkevidde

Den nylige spredningen av sensorer og Internett-tilkoblede enheter har ført til en eksplosjon i volumet og variasjonen av data som genereres. Som et resultat bruker mange organisasjoner NLP for å forstå dataene deres for å drive bedre forretningsbeslutninger.

Utfordringer med Nlp

Utfordringer med NLP

Stavefeil

Naturlige språk er fulle av stavefeil, skrivefeil og inkonsekvenser i stilen. For eksempel kan ordet "prosess" staves som enten "prosess" eller "behandling". Problemet forsterkes når du legger til aksenter eller andre tegn som ikke er i ordboken din.

Språkforskjeller

En engelsktalende kan si: «Jeg skal på jobb i morgen tidlig», mens en italiensktalende sier «Domani Mattina vado al lavoro». Selv om disse to setningene betyr det samme, vil ikke NLP forstå sistnevnte med mindre du oversetter det til engelsk først.

Medfødte skjevheter

Naturlige prosesseringsspråk er basert på menneskelig logikk og datasett. I noen situasjoner kan NLP-systemer utføre skjevhetene til programmererne eller datasettene de bruker. Det kan også noen ganger tolke konteksten annerledes på grunn av medfødte skjevheter, noe som fører til unøyaktige resultater.

Ord med flere betydninger

NLP er basert på antakelsen om at språket er presist og entydig. I virkeligheten er språket verken presist eller entydig. Mange ord har flere betydninger og kan brukes på forskjellige måter. For eksempel, når vi sier "bark", kan det enten være hundebark eller trebjeff.

Usikkerhet og falske positiver

Falske positive oppstår når NLP oppdager et begrep som burde være forståelig, men som ikke kan besvares riktig. Målet er å lage et NLP-system som kan identifisere sine begrensninger og rydde opp i forvirring ved å bruke spørsmål eller hint.

Treningsdata

En av de største utfordringene med naturlig prosesseringsspråk er unøyaktige treningsdata. Jo mer treningsdata du har, jo bedre blir resultatene dine. Hvis du gir systemet uriktige eller partiske data, vil det enten lære feil ting eller lære ineffektivt.

Nlp eksempel

Eksempel på NLP

Natural Language oversettelse dvs. Google Translate

Google Translate er en gratis nettbasert oversettelsestjeneste som støtter over 100 språk og kan oversette innholdet ditt automatisk til disse språkene. Tjenesten har to moduser: oversettelse og oversettelsesforslag.

Tekstbehandlere dvs. MS Word & Grammarly bruker NLP for å sjekke grammatiske feil

Tekstbehandlere som MS Word og Grammarly bruker NLP for å sjekke tekst for grammatiske feil. De gjør dette ved å se på konteksten til setningen din i stedet for bare ordene i seg selv.

Talegjenkjenning / IVR-systemer som brukes i kundesentre

Talegjenkjenning er et utmerket eksempel på hvordan NLP kan brukes til å forbedre kundeopplevelsen. Det er et veldig vanlig krav for bedrifter å ha IVR-systemer på plass slik at kunder kan samhandle med produktene og tjenestene deres uten å måtte snakke med en levende person. Dette lar dem håndtere flere samtaler, men bidrar også til å kutte kostnader.

Personlige digitale assistenter, dvs. Google Home, Siri, Cortana og Alexa

Bruken av NLP har blitt mer utbredt de siste årene etter hvert som teknologien har utviklet seg. Personal Digital Assistant-applikasjoner som Google Home, Siri, Cortana og Alexa har alle blitt oppdatert med NLP-funksjoner. Disse enhetene bruker NLP for å forstå menneskelig tale og svare på riktig måte.

Bruk saker

Bruk saker

Intelligent dokumentbehandling

Denne brukssaken innebærer å trekke ut informasjon fra ustrukturerte data, som tekst og bilder. NLP kan brukes til å identifisere de mest relevante delene av disse dokumentene og presentere dem på en organisert måte.

Sentiment Analyse

Sentimentanalyse er en annen måte selskaper kan bruke NLP i sin virksomhet. Programvaren vil analysere innlegg på sosiale medier om en bedrift eller et produkt for å finne ut om folk tenker positivt eller negativt om det.

Oppdagelse av svindel

NLP kan også brukes til svindeloppdagelse ved å analysere ustrukturerte data som e-post, telefonsamtaler osv., og forsikringsdatabaser for å identifisere mønstre eller uredelige aktiviteter basert på nøkkelord.

Språkgjenkjenning

NLP brukes til å oppdage språket i tekstdokumenter eller tweets. Dette kan være nyttig for innholdsmoderering og innholdsoversettelsesselskaper.

Conversational AI / Chatbot

En konversasjons-AI (ofte kalt en chatbot) er en applikasjon som forstår naturlig språkinntasting, enten muntlig eller skriftlig, og utfører en spesifisert handling. Et samtalegrensesnitt kan brukes til kundeservice, salg eller underholdningsformål.

Tekstoppsummering

Et NLP-system kan trenes til å oppsummere teksten mer lesbar enn originalteksten. Dette er nyttig for artikler og andre lange tekster der brukere kanskje ikke vil bruke tid på å lese hele artikkelen eller dokumentet.

Tekstoversettelse

NLP brukes til å automatisk oversette tekst fra ett språk til et annet ved hjelp av dyplæringsmetoder som tilbakevendende nevrale nettverk eller konvolusjonelle nevrale nettverk.

Spørsmål-svar

Spørsmålssvar (QA) er en oppgave i naturlig språkbehandling (NLP) som mottar et spørsmål som input og returnerer svaret. Den enkleste formen for spørsmålssvar er å finne en samsvarende oppføring i kunnskapsbasen og returnere innholdet, kjent som "dokumentinnhenting" eller "informasjonsinnhenting."

Navngitt enhetsgjenkjenning

Navngitt enhetsgjenkjenning er en kjernefunksjon i Natural Language Processing (NLP). Det er en prosess for å trekke ut navngitte enheter fra ustrukturert tekst til forhåndsdefinerte kategorier. Eksempler på navngitte enheter inkluderer personer, organisasjoner og steder.

Social Media Monitoring

Overvåkingsverktøy for sosiale medier kan bruke NLP-teknikker for å trekke ut omtale av et merke, et produkt eller en tjeneste fra innlegg på sosiale medier. Når de er oppdaget, kan disse omtalene analyseres for sentiment, engasjement og andre beregninger. Denne informasjonen kan deretter informere markedsføringsstrategier eller evaluere effektiviteten deres.

Prediktiv tekst

Den prediktive teksten bruker NLP til å forutsi hvilket ord brukere vil skrive neste basert på hva de har skrevet i meldingen. Dette reduserer antallet tastetrykk som trengs for at brukere skal fullføre meldingene sine og forbedrer brukeropplevelsen ved å øke hastigheten de kan skrive og sende meldinger med.

Sosial Share