Introducere în procesarea limbajului natural

În mod oficial, facem parte dintr-o lume dominată digital în care viețile noastre gravitează în jurul tehnologiei și inovațiilor sale. În fiecare secundă, lumea produce o cantitate de neînțeles de date, dintre care majoritatea sunt nestructurate. Și de când Big Data și Data Science au început să câștige acțiune atât în ​​domeniul IT, cât și în cel de afaceri, a devenit crucial să înțelegem acest tesut vast de date brute, nestructurate, pentru a stimula deciziile și inovațiile bazate pe date. Dar cum anume suntem capabili să dăm coerență datelor nestructurate?
Răspunsul este simplu – prin procesarea limbajului natural (NLP).

Procesarea limbajului natural (NLP)

În termeni simpli, NLP se referă la capacitatea computerelor de a înțelege vorbirea sau textul uman așa cum este rostit sau scris. Într-un mod mai cuprinzător, procesarea limbajului natural poate fi definită ca o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor să înțeleagă, să înțeleagă, să interpreteze și, de asemenea, să manipuleze modurile în care computerele interacționează cu oamenii și limbajele umane. Se inspiră atât din lingvistica computațională, cât și din știința informatică pentru a reduce decalajul care există între limbajul uman și înțelegerea unui computer.
Învățare profundă: scufundați-vă în lumea învățării automate!

Conceptul de procesare a limbajului natural nu este nou – în urmă cu aproape șaptezeci de ani, programatorii de computere foloseau „cartele perforate” pentru a comunica cu computerele. Acum, însă, avem asistenți personali inteligenți precum Siri și Alexa cu care putem comunica cu ușurință în termeni umani. De exemplu, dacă o întrebi pe Siri „Hei, Siri, cântă-mi melodia Careless Whisper” , Siri va răspunde rapid cu un „Ok” sau „Sigur” și va cânta melodia pentru tine! Cat de tare e asta?

Nu, nu este magie! Este posibil numai datorită NLP-ului alimentat de tehnologiile AI, ML și Deep Learning. Să o dezvăluim pentru tine – pe măsură ce vorbești în dispozitivul tău, acesta devine activat. Odată activat, execută o acțiune specifică pentru a vă procesa discursul și pentru a-l înțelege. Apoi, foarte inteligent, îți răspunde cu un răspuns bine articulat, cu o voce asemănătoare omului. Și cel mai impresionant lucru este că toate acestea se fac în mai puțin de cinci secunde!

Oportunități de carieră în procesarea limbajului natural

După cum am menționat mai sus, procesarea limbajului natural permite computerelor să interacționeze cu oamenii în propria lor limbă. Prin NLP, computerele pot auzi vorbirea și citi un text și pot interpreta și măsura simultan sentimentul din spatele acestuia pentru a răspunde în consecință. Deoarece Big Data este valorificată de majoritatea companiilor din întreaga lume, organizațiile și instituțiile din diferite sectoare ale industriei recurg la tehnici și instrumente NLP pentru a extrage informații semnificative din seturi de date masive. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET și Apache OpenNLP sunt unele dintre bibliotecile NLP cu sursă deschisă populare utilizate în cazuri și aplicații din lumea reală.
Interesul crescând în domeniul prelucrării limbajului natural creează noi oportunități de carieră pentru profesioniștii specializați în știința datelor, învățarea automată și lingvistica computațională. Organizații de renume precum Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic și Sainsbury, pentru a numi câteva, angajează experți și analiști în procesarea limbajului natural.
Rolurile postului în NLP sunt destul de variate și ramificate, cum ar fi inginer NLP, om de știință NLP, arhitect NLP, Voice Over Artist, om de știință în cercetare aplicată NLP, om de știință în date cognitive și așa mai departe. În afară de aceste roluri, unul dintre cele mai proeminente roluri de muncă în domeniul procesării limbajului natural este cel de antrenor. Numeroase companii angajează experți în NLP în scopul de a conduce performanța executivă în instituțiile lor respective.
Salariile profesioniștilor NLP sunt destul de decente . De exemplu, salariul mediu al unui inginer NLP Machine Learning în SUA variază între 119.256 USD și 169.853 USD pe an. Un om de știință în cercetare NLP, pe de altă parte, câștigă aproximativ 72.040 USD pe an.

6 idei interesante de proiecte de învățare automată pentru începători

Procesarea limbajului natural în lumea reală

Astăzi, procesarea limbajului natural este folosită în principal pentru extragerea de text, traducerea automată și răspunsul automat la întrebări. De fapt, NLP și-a găsit aplicațiile în numeroase cazuri de utilizare din lumea reală, inclusiv rezumarea automată a textului, etichetarea părților de vorbire, extragerea subiectelor, analiza sentimentelor, recunoașterea entităților numite, extragerea relațiilor, stemming și multe altele.
Iată cum procesarea limbajului natural este folosită de companii din nenumăratele paralele ale industriei:
Caracteristica „Verificare ortografică” a Microsoft Word este una dintre cele mai de bază aplicații ale NLP. apoi, din nou, tehnicile NLP sunt în plină desfășurare în motoarele de căutare populare și anume Google și Bing. Aceste motoare de căutare folosesc tehnici NLP pentru a identifica și extrage cuvinte cheie din text pentru a analiza interogările de căutare și pentru a completa indici de căutare pe site-ul lor.
Companiile folosesc tehnica NLP, analiza sentimentelor, pentru a înțelege și interpreta modul în care clienții lor reacționează la produsele și serviciile lor. Prin descoperirea perspectivei emoționale și a răspunsului clienților, analiza sentimentelor permite companiilor să-și îmbunătățească produsele și serviciile în funcție de gusturile și preferințele clienților lor.
Royal Bank of Scotland a fost unul dintre cei mai mari susținători ai analizei textului. Folosind analiza textului , banca a reușit să dezvăluie modele și tendințe importante prin scufundări în datele de feedback ale clienților din e-mailuri, sondaje, precum și apeluri pentru reclamații. Analizând și interpretând aceste date prin analize de text, banca este capabilă să înțeleagă nemulțumirile clienților săi și să le îmbunătățească.
În sectorul financiar, companiile aplică tehnici NLP pentru a extrage informații semnificative și relevante din textele simple și, folosind datele astfel obținute, pot elabora decizii și strategii de tranzacționare bazate pe date.
Deși acestea sunt în principiu tehnici și aplicații NLP bazate pe text, procesarea limbajului natural s-a extins și la recunoașterea vocii și a vorbirii. După cum am menționat la începutul acestei postări, NLP este folosit în asistenții personali inteligenți, cum ar fi Siri de la Apple, Cortana de la Microsoft și Alexa de la Amazon. Acești asistenți virtuali pot îndeplini tot felul de sarcini – de la sarcini simple, cum ar fi schimbarea luminii camerei și furnizarea de actualizări meteo, până la altele mai complicate, cum ar fi cumpărăturile online pentru tine.

Abilități necesare pentru a deveni expert ML și NLP

Deoarece procesarea limbajului natural face legătura între cele două lumi ale lingvisticii și computerelor, necesită un anumit grad de expertiză în ambele domenii.

Lingvistică

Trebuie să fiți capabil să înțelegeți aspectele și conceptele de bază ale lingvisticii, cum ar fi recunoașterea vorbirii, extragerea informațiilor, fragmentarea propozițiilor, părțile de vorbire și așa mai departe.

Programare

Inginerii ML NLP sau cercetătorii NLP trebuie să posede abilități bune de programare. Ar trebui să cunoașteți cel puțin un limbaj de programare, fie el Python sau Java sau Ruby, sau orice alt limbaj de nivel înalt. De asemenea, ar trebui să posezi conceptele fundamentale ML (clasificare, regresie, estimare a probabilității, integrare a datelor, arbori de decizie etc.) și NLP (sintaxă, semantică, recunoaștere a vorbirii etc.).
Pe lângă aceste abilități, trebuie să aveți cunoștințe de bază despre probabilitate și statistică și rețele neuronale recursive (RNN). Acestea sunt componentele esențiale ale multor domenii de cercetare și NLP nu face excepție.
De 6 ori inteligența artificială a uimit lumea

Pe măsură ce tehnologiile AI și ML continuă să progreseze, dă naștere la noi și interesante perspective de muncă în sfera procesării limbajului natural. În 2016, procesarea limbajului natural a fost cea mai populară abilitate de pe piața globală a locurilor de muncă pe Upwork. Acest lucru arată că cererea de profesioniști calificați și instruiți, care pot jongla atât cu abilitățile de programare pe computer, cât și cu abilitățile de procesare a limbajului natural, va crește considerabil în viitorul apropiat.