Prelucrarea limbajului natural (NLP) permite computerelor să interpreteze și să execute comenzile exprimate verbal. Descoperă mecanismele de bază și aplicațiile sale pentru îmbunătățirea vieții noastre.
Ce este, de fapt, prelucrarea limbajului natural?
Indiferent că vorbim despre Alexa, Siri, Google Assistant, Bixby sau Cortana, aproape fiecare posesor de smartphone sau difuzor inteligent beneficiază astăzi de un asistent vocal. An de an, acești asistenți devin tot mai abili în a decodifica și a îndeplini cerințele noastre verbale. Dar, te-ai întrebat vreodată cum reușesc să interpreteze cuvintele pe care le rostim? Această performanță este posibilă datorită prelucrării limbajului natural sau NLP.
În mod tradițional, software-ul putea răspunde doar la un set limitat de comenzi prestabilite. Un fișier se deschidea la un clic pe „Deschidere”, iar o foaie de calcul executa o formulă pe baza unor simboluri și denumiri specifice. Un program comunică prin intermediul limbajului de programare în care a fost creat și produce o anumită ieșire atunci când primește o intrare recunoscută. În acest context, cuvintele funcționează ca niște pârghii mecanice care generează întotdeauna rezultatul dorit.
Această abordare este diferită de limbajul uman, care este complex, ambiguu și prezintă multiple sensuri în funcție de structura propoziției, intonație, accent, ritm, punctuație și context. Prelucrarea limbajului natural este o ramură a inteligenței artificiale care urmărește să construiască o punte între ceea ce un computer recunoaște ca intrare și limbajul uman. Astfel, atunci când vorbim sau scriem în mod natural, dispozitivul reacționează în acord cu intenția noastră.
Acest proces se realizează prin analiza unor volume mari de date, pentru a înțelege diferitele aspecte ale limbajului uman, dincolo de sensul propriu al cuvintelor. Acest proces este strâns legat de conceptul de învățare automată, care permite computerelor să-și îmbunătățească performanțele pe măsură ce sunt expuse la mai multe date. De aceea, majoritatea sistemelor de prelucrare a limbajului natural cu care interacționăm par să devină mai performante odată cu utilizarea.
Pentru o înțelegere mai clară, vom analiza două dintre tehnicile esențiale utilizate în NLP pentru a prelucra limbajul și informațiile.
Tokenizarea
Tokenizarea constă în divizarea unui text în cuvinte sau propoziții. Fiecare segment de text reprezintă un simbol (token), iar aceste simboluri sunt generate atunci când limbajul tău este analizat. Deși sună simplu, în practică este un proces complex.
Să presupunem că utilizezi un software de transformare a textului în vorbire, precum tastatura Google, pentru a trimite un mesaj. Vrei să transmiți: „Ne vedem în parc”. Când telefonul tău înregistrează și prelucrează această comandă prin algoritmul Google, acesta trebuie să împartă fraza în simboluri. Aceste simboluri ar fi „ne”, „vedem”, „în”, „parc”.
Oamenii fac pauze de diferite durate între cuvinte, iar unele limbi nu au pauze vizibile între cuvinte. Procesul de tokenizare variază semnificativ între limbi și dialecte.
Stemming și lematizarea
Stemming și lematizarea includ procesul de eliminare a terminațiilor sau variațiilor unui cuvânt, pentru a fi recunoscut de mașină. Acest proces are rolul de a standardiza interpretarea limbajului, prin asocierea cuvintelor cu sens similar, făcând astfel prelucrarea NLP mai eficientă.
Stemming este un proces rapid care elimină afixele unui cuvânt, adică terminațiile adăugate la începutul sau la sfârșitul cuvântului. Prin această simplificare, cuvântul este redus la forma de bază, prin eliminarea pur și simplu a unor litere. De exemplu:
„Mergând” se transformă în „merg”
„Mai rapid” se transformă în „rapid”
„Severitatea” se transformă în „sever”
După cum observăm, stemming poate altera sensul unui cuvânt. „Severitate” și „sever” nu au același înțeles, dar sufixul „itate” a fost eliminat în timpul procesului.
Pe de altă parte, lematizarea este un proces mai sofisticat, care reduce cuvântul la forma sa de bază, numită lemă. Acest proces ține cont de contextul în care este folosit cuvântul într-o propoziție. De asemenea, implică căutarea termenului într-o bază de date de cuvinte și a lemei sale corespunzătoare. De exemplu:
„Sunt” se transformă în „a fi”
„Operare” se transformă în „operare”
„Severitatea” se transformă în „sever”
În acest caz, lematizarea a transformat corect „severitatea” în „sever”, care este forma sa lemă și cuvântul rădăcină.
Aplicații ale NLP și perspective de viitor
Exemplele de mai sus sunt doar o introducere în lumea prelucrării limbajului natural. Aceasta include o gamă variată de aplicații, dintre care multe fac parte din viața noastră cotidiană. Iată câteva domenii în care NLP este utilizat în prezent:
Text predictiv: Când scriem un mesaj pe smartphone, sistemul ne sugerează cuvinte care se potrivesc în context sau pe care le-am folosit anterior.
Traducere automată: Serviciile de traducere disponibile publicului, cum ar fi Google Translate, utilizează forme avansate de NLP pentru a prelucra și traduce limbajul.
Chatbots: NLP este fundamentul chatbot-urilor inteligente, utilizate în special în serviciul clienți, unde pot asista utilizatorii și procesa cererile înainte de a implica un operator uman.
Și lista continuă. Aplicațiile NLP sunt în continuă dezvoltare și sunt implementate în diverse domenii precum media, tehnologia medicală, managementul resurselor umane și finanțe. În viitor, este posibil să avem conversații sofisticate cu roboții.
Dacă dorești să aprofundezi subiectul NLP, poți găsi multe resurse utile pe blogul Towards Data Science sau pe pagina Grupului național de procesare a limbii Standford.