Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego

Jesteśmy oficjalnie częścią zdominowanego cyfrowo świata, w którym nasze życie kręci się wokół technologii i jej innowacji. W każdej sekundzie świat wytwarza niezrozumiałą ilość danych, z których większość jest nieustrukturyzowana. Odkąd Big Data i Data Science zaczęły zdobywać popularność zarówno w dziedzinie IT, jak i biznesu, kluczowe stało się zrozumienie tej ogromnej skarbnicy nieprzetworzonych, nieustrukturyzowanych danych, aby wspierać decyzje i innowacje oparte na danych. Ale jak dokładnie jesteśmy w stanie nadać spójność nieustrukturyzowanym danym?
Odpowiedź jest prosta – poprzez przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Mówiąc prościej, NLP odnosi się do zdolności komputerów do rozumienia ludzkiej mowy lub tekstu w mowie lub piśmie. W bardziej kompleksowy sposób przetwarzanie języka naturalnego można zdefiniować jako gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom chwytanie, rozumienie, interpretowanie, a także manipulowanie sposobami interakcji komputerów z ludźmi i ludzkimi językami. Czerpie inspirację zarówno z lingwistyki komputerowej, jak i informatyki, aby wypełnić lukę między ludzkim językiem a rozumieniem komputera.
Głębokie uczenie: zanurz się w świecie uczenia maszynowego!

Koncepcja przetwarzania języka naturalnego nie jest nowa – prawie siedemdziesiąt lat temu programiści komputerowi wykorzystywali „karty dziurkowane” do komunikacji z komputerami. Teraz jednak mamy inteligentnych asystentów osobistych, takich jak Siri i Alexa, z którymi możemy łatwo komunikować się po ludzku. Na przykład, jeśli poprosisz Siri „Hej, Siri, zagraj mi piosenkę Careless Whisper” , Siri szybko odpowie Ci „OK” lub „Pewnie” i odtworzy piosenkę dla Ciebie! Jakie to jest świetne?

Nie, to nie magia! Jest to możliwe wyłącznie dzięki NLP opartemu na technologiach AI, ML i Deep Learning. Zróbmy to dla Ciebie — gdy mówisz do swojego urządzenia, zostaje ono aktywowane. Po aktywacji wykonuje określoną akcję, aby przetworzyć twoją mowę i ją zrozumieć. Następnie bardzo sprytnie odpowiada ci dobrze wyartykułowaną odpowiedzią ludzkim głosem. A najbardziej imponujące jest to, że wszystko to odbywa się w mniej niż pięć sekund!

Możliwości kariery w przetwarzaniu języka naturalnego

Jak wspomnieliśmy powyżej, przetwarzanie języka naturalnego umożliwia komputerom interakcję z ludźmi w ich własnym języku. Dzięki NLP komputery mogą słyszeć mowę i czytać tekst, a także jednocześnie interpretować i mierzyć nastroje, aby odpowiednio zareagować. Ponieważ Big Data jest wykorzystywana przez większość firm na całym świecie, organizacje i instytucje z różnych sektorów przemysłu uciekają się do technik i narzędzi NLP w celu wydobywania istotnych informacji z ogromnych zbiorów danych. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET i Apache OpenNLP to niektóre z popularnych bibliotek NLP o otwartym kodzie źródłowym używanych w rzeczywistych przypadkach i aplikacjach.
Rosnące zainteresowanie dziedziną przetwarzania języka naturalnego stwarza nowe możliwości kariery dla profesjonalistów specjalizujących się w Data Science, Machine Learning i Computational Linguistics. Renomowane organizacje , takie jak Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic i Sainsbury, zatrudniają ekspertów i analityków w zakresie przetwarzania języka naturalnego.
Role zawodowe w NLP są dość zróżnicowane i rozgałęzione, takie jak inżynier NLP, naukowiec NLP, architekt NLP, Voice Over Artist, naukowiec zajmujący się badaniami stosowanymi NLP, naukowiec zajmujący się danymi kognitywnymi i tak dalej. Oprócz tych ról, jedną z najważniejszych ról zawodowych w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego jest rola trenera. Wiele firm zatrudnia ekspertów NLP w celu coachingu wykonawczego w swoich instytucjach.
Zarobki profesjonalistów NLP są całkiem przyzwoite. Na przykład średnia pensja inżyniera Machine Learning NLP w USA waha się od 119 256 USD do 169 853 USD rocznie. Z drugiej strony naukowiec zajmujący się badaniami NLP zarabia około 72.040 USD rocznie.

6 ciekawych pomysłów na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

Przetwarzanie języka naturalnego w świecie rzeczywistym

Obecnie przetwarzanie języka naturalnego jest wykorzystywane przede wszystkim do eksploracji tekstu, tłumaczenia maszynowego i automatycznego odpowiadania na pytania. W rzeczywistości NLP znalazło swoje zastosowanie w wielu rzeczywistych przypadkach użycia, w tym w automatycznym podsumowaniu tekstu, znakowaniu części mowy, wyodrębnianiu tematów, analizie tonacji, rozpoznawaniu nazwanych jednostek, wyodrębnianiu relacji, tworzeniu tematów i wielu innych.
Oto, w jaki sposób przetwarzanie języka naturalnego jest wykorzystywane przez firmy w niezliczonych odpowiednikach w branży:
Funkcja „Sprawdzanie pisowni” programu Microsoft Word jest jedną z najbardziej podstawowych aplikacji NLP. z drugiej strony techniki NLP są w pełnym rozkwicie w popularnych wyszukiwarkach, a mianowicie Google i Bing. Wyszukiwarki te wykorzystują techniki NLP do identyfikowania i wyodrębniania słów kluczowych z tekstu w celu analizowania zapytań wyszukiwania i wypełniania indeksów wyszukiwania w swojej witrynie.
Firmy wykorzystują technikę NLP, analizę sentymentu, aby zrozumieć i zinterpretować, jak ich klienci reagują na ich produkty i usługi. Odkrywając emocjonalne perspektywy i reakcje klientów, analiza sentymentu pozwala firmom ulepszać swoje produkty i usługi zgodnie z gustem i preferencjami klientów.
Royal Bank of Scotland był jednym z największych orędowników analizy tekstu. Korzystając z analizy tekstu , bank był w stanie odkryć ważne wzorce i trendy, zagłębiając się w dane zwrotne od klientów z e-maili, ankiet, a także połączeń reklamacyjnych. Analizując i interpretując te dane za pomocą analizy tekstu, bank jest w stanie zrozumieć żale swoich klientów i je poprawić.
W sektorze finansowym firmy stosują techniki NLP w celu wyodrębnienia znaczących i istotnych informacji ze zwykłych tekstów, a korzystając z uzyskanych w ten sposób danych, mogą tworzyć oparte na danych decyzje i strategie handlowe.
Chociaż są to zasadniczo techniki i aplikacje NLP oparte na tekście, przetwarzanie języka naturalnego rozszerzyło się również na rozpoznawanie głosu i mowy. Jak wspomnieliśmy na początku tego postu, NLP jest używane w inteligentnych asystentach osobistych, takich jak Siri firmy Apple, Cortana firmy Microsoft i Alexa firmy Amazon. Ci wirtualni asystenci mogą wykonywać wszelkiego rodzaju zadania – od prostych, takich jak zmiana oświetlenia w pokoju i dostarczanie aktualizacji pogody, po bardziej skomplikowane, takie jak zakupy online.

Umiejętności wymagane, aby zostać ekspertem ML i NLP

Ponieważ przetwarzanie języka naturalnego łączy dwa światy – językoznawstwo i komputery – wymaga pewnego stopnia wiedzy w obu tych dziedzinach.

Językoznawstwo

Musisz być w stanie zrozumieć podstawowe aspekty i koncepcje językoznawcze, takie jak rozpoznawanie mowy, ekstrakcja informacji, fragmentacja zdań, części mowy i tak dalej.

Programowanie

Inżynierowie ML NLP lub naukowcy zajmujący się badaniami NLP muszą posiadać dobre umiejętności programowania. Powinieneś być dobrze zorientowany w co najmniej jednym języku programowania, czy to Pythonie, Javie, Ruby, czy jakimkolwiek innym języku wysokiego poziomu. Ponadto powinieneś znać podstawowe pojęcia ML (klasyfikacja, regresja, szacowanie prawdopodobieństwa, integracja danych, drzewa decyzyjne itp.) oraz NLP (składnia, semantyka, rozpoznawanie mowy itp.).
Oprócz tych umiejętności, musisz mieć podstawową wiedzę z zakresu prawdopodobieństwa i statystyki oraz rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN). Są to podstawowe elementy wielu dziedzin badawczych i NLP nie jest wyjątkiem.
6 razy sztuczna inteligencja zaskoczyła świat

Ponieważ technologie AI i ML wciąż się rozwijają, otwierają się nowe i ekscytujące perspektywy pracy w sferze przetwarzania języka naturalnego. W 2016 r. przetwarzanie języka naturalnego zostało uznane za najgorętszą umiejętność na globalnym rynku pracy na Upwork. Pokazuje to, że zapotrzebowanie na wykwalifikowanych i przeszkolonych specjalistów, którzy potrafią żonglować zarówno umiejętnościami programowania komputerów, jak i przetwarzania języka naturalnego, z pewnością znacznie wzrośnie w najbliższej przyszłości.