NLP, czyli Natural Language Processing, to jedna z najszybciej rozwijających się obszarów, w których stosowana jest sztuczna inteligencja. Wiele najtęższych umysłów pracuje nad tym, jak umożliwić płynne i spontaniczne rozmowy z maszynami. Chodzi tutaj bowiem nie tylko o narzędzia umożliwiające przekształcanie mowy w pisany tekst, czy o digitalizację dokumentów. Stawka to rozumienie intencji zawartych w kontekstowych pytaniach, automatyczne tłumaczenie oddające styl autora, głosowa obsługa maszyn, a nawet teksty tworzone samodzielnie przez sztuczną inteligencję.

Co to jest NLP – omówione zagadnienia:

  1. Wstęp
  2. NLP, czyli co?
  3. Obszary współdziałania AI i NLP
  4. Podsumowanie

Wstęp

 

Po co systemom wyposażonym w sztuczną inteligencję możliwość rozumienia tekstu i mowy? To właśnie kluczowe pytanie określające zadania NLP, czyli Natural Language Processing z punktu widzenia biznesu. Od tego, jaki jest cel przetwarzania języka zależy bowiem stopień technologicznego zaawansowania całego procesu.

Cele NLP mogą być bowiem tak różne jak:

  • automatyczne przetwarzanie dokumentów,
  • monitorowanie mediów społecznościowych,
  • inteligentna lokalizacja produktów i usług,
  • obsługa czatbotów i wirtualnych asystentów.

Na czym jednak polega NLP?

NLP czyli co?

 

Najprościej rzecz ujmując, Natural Language Processing (NLP ), czyli przetwarzanie języka naturalnego musi bazować na jego rozumieniu. Jednak to, jak bardzo pełne i złożone będzie to rozumienie, zależy od planowanego zastosowania modelu.

Najważniejsze różnice w funkcjonowaniu AI obsługującej NLP zależą od formy danych wejściowych i danych wyjściowych, czyli tego, w jaki sposób komunikujemy się ze sztuczną inteligencją a ona z nami. A także od tego, jak bardzo niepowtarzalne czy naturalnie brzmiące wyniki chcemy uzyskać.

Jeśli AI zajmuje się przetwarzaniem wniosków kredytowych, jej zdolności językowe nie muszą być duże. Wystarczy, że nauczy się przeszukiwania różnego rodzaju templatek i formularzy oraz odnajdywania w nich pól zawierających potrzebne dane.

Jeśli natomiast AI ma nauczyć się obsługi czatu lub tłumaczenia, zadanie staje się znacznie bardziej skomplikowane. Obejmuje ono bowiem problem rozumienia słów, ich zbiorów i podzbiorów, ale przede wszystkim, rozumienia zależności pomiędzy słowami.

Jako punkt wyjścia do tworzenia rozumienia języka najczęściej wykorzystywana jest otwarta akademicka sieć WordNet. Zawiera ona największą na świecie konstelację słów uporządkowanych według znaczenia. Jednak, jak już wspomnieliśmy, darmowy WordNet jest dopiero punktem wyjścia dla sztucznej inteligencji uczącej się posługiwania językiem.

Drugą jej część stanowi jeden z wielu dostępnych modeli sztucznej inteligencji. Niektóre z nich można pobrać – nawet za darmo – ze stron fundacji zajmujących się tworzeniem przyszłościowych rozwiązań. Sztuczna inteligencja uczy się języka tworząc sieci parametrów, czyli połączeń pomiędzy słowami i innymi danymi. Model uczenia się nazywany jest modelem czarnej skrzynki – jak powstają i przebiegają tworzone przez AI powiązania nie wiedzą nawet sami twórcy.

Największą trudność stanowi połączenie tych dwóch obszarów, innymi słowy, nauczenie AI języka oraz posługiwania się nim w określonym celu. Dlatego tak ważną usługą, a zarazem zawodem przyszłości będzie trener botów. Będzie to osoba, która nie tylko przeprowadzi nową sztuczną inteligencję przez proces uczenia się znaczeń słów. Co najważniejsze, trener botów nauczy AI trafnego reagowania na językowe bodźce, odpowiednich zachowań, gdy brakuje danych – na przykład z powodu złej jakości połączenia głosowego – oraz podejmowania decyzji.

Obszary współdziałania AI i NLP

 

Choć definicyjnym obszarem działania NLP jest język naturalny, niebagatelną różnicą jest to, czy AI ma do czynienia z:

  • utrwalonymi dokumentami czy z żywym językiem przetwarzanym w czasie rzeczywistym,
  • z językiem mówionym czy pisanym, a w końcu
  • z jednym językiem narodowym, czy kilkoma różnymi językami.

Korzystając z tej siatki rozróżnień, możemy wyróżnić przykładowe biznesowe zastosowania wynikające ze współdziałania AI i NLP:

Co to jest NLP

Wymienione zastosowania to tylko przykłady już istniejących rozwiązań. Jakie natomiast możliwości pojawią się przy zastosowaniu ich kombinacji oraz aplikacji do różnych dziedzin biznesu – pokaże przyszłość.

Podsumowanie

 

Przetwarzanie języka naturalnego, czyli NLP, to jedna z najbardziej złożonych gałęzi współczesnej technologii. Najczęściej definiuje się ją jako technologię, gdzie zarówno na wejściu, jak i na wyjściu otrzymujemy wypowiedź w języku naturalnym – w formie pisanej bądź mówionej.

W połączeniu ze sztuczną inteligencją, NLP daje możliwość naturalnego porozumiewania się z cyfrowym światem, komunikacji uwzględniającej niuanse znaczenia, intencje oraz emocje, a także automatyzację wielu zadań, których wykonywanie wymaga nierzadko współdziałania różnych aplikacji lub specjalistów z kilku dziedzin.

Przeczytaj także: Zastosowania AI w biznesie

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie | AI in business #5 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
  5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
  6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
  7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
  8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
  9. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji