Natural Language Processing, czyli turbodoładowanie dla biznesu
Natural Language Processing (przetwarzanie języka naturalnego) to coraz gorętszy temat w dobie rosnącej popularności sztucznej inteligencji – choć lingwistyka komputerowa liczy już sobie kilkadziesiąt lat. Co to jest NLP i w jaki sposób wykorzystuje się je w życiu codziennym i zastosowaniach biznesowych? Jak dokładnie działa technologia przetwarzania języka naturalnego? Dowiesz się już zaraz, czytając dalej.
Czym jest Natural Language Processing (NLP)?
Co to znaczy NLP? Natural Language Processing, czyli przetwarzanie języka naturalnego, to krótko mówiąc umiejętność rozumienia ludzkiego języka przez program komputerowy – przy czym może to być język pisany albo mówiony. Jest to pojęcie z dziedziny sztucznej inteligencji.
Przetwarzanie języka naturalnego pozwala komputerom nie tylko na jego rozumienie (Natural Language Understanding, NLU), ale także tworzenie (Natural Language Generation, NLG).
Obecnie wiele technologii i rozwiązań dostępnych w biznesie i życiu codziennym bazuje na tej technologii. Przykładem mogą być wirtualni asystenci tekstowi i głosowi, tacy jak chatboty i voiceboty, które załatwiają sprawy rozmawiających z nimi klientów (a także asystenci „mieszkający” w naszych telefonach, tacy jak Siri czy Alexa), ChatGPT, filtrowanie spamu, wyszukiwarka internetowa podpowiadająca nam powiązane terminy czy też automatyczne tłumaczenie tekstu lub sprawdzanie gramatyki.
NLP stosowane jest też w poczcie e-mail, gdzie podpowiada sugerowaną odpowiedź na wiadomość na bazie tego, co napisane jest w mailu. Wiele firm posiada bazy nieustrukturyzowanych danych tekstowych, które można skutecznie przetworzyć tylko dzięki przetwarzaniu języka naturalnego.
Natural Language Processing (NLP) jest używane w wielu branżach i gałęziach biznesu, o czym ze szczegółami opowiemy później.
Najpierw jednak powiedzmy kilka słów o tym, jak działa technologia, która stoi za NLP.
Jak działa przetwarzanie języka naturalnego?
NLP sprawia, że komputery rozumieją język naturalny – podobnie, jak ludzie. Pobierają dane wejściowe za pomocą programów do odczytu tekstu i mikrofonów (podobnie jak ludzie wykorzystują do tego swoje zmysły). Następnie dane wejściowe są zamieniane na kod, który rozumie komputer.
Rozwój metod przetwarzania języka naturalnego
Historia Natural Language Processing zaczęła się już w latach 50 dwudziestego wieku, od testu Turinga, który miał za zadanie sprawdzić, czy komputer potrafi być naprawdę inteligentny – warunkiem udanego przeprowadzenia testu było rozumienie i generowanie języka naturalnego.
Aż do lat 90 przetwarzanie języka naturalnego oparte było na zestawie reguł lingwistycznych, które – ściśle przestrzegane – pozwalały komputerom zrozumieć strukturę i znaczenie ludzkiego języka.
W latach 90 to podejście zaczęło być wypierane przez uczenie maszynowe – algorytmy, które korzystają z metod statystycznych. Uczą się wykonywać zadania na bazie danych treningowych, które otrzymują i same dostosowują swoje metody wraz z napływem nowych danych – generując przewidywania na bazie generalizacji podanych przykładów.
System taki korzysta z tak zwanych sieci neuronowych i uczenia głębokiego, dzięki czemu jego działanie przypomina w pewnym sensie działanie ludzkiego mózgu, a algorytmy – odkrywając kolejne prawidłowości i wzory w danych – są w stanie się uczyć i doskonalić swoje działanie.
Ważne jest jednak, by danych językowych było wystarczająco dużo – możliwość taką zapewnia na przykład wyszukiwarka, do której ludzie na całym świecie nieustannie wpisują zapytania. Warto podać przykład związany z analizą sentymentu – algorytm otrzymuje przykłady zdań nacechowanych pozytywnie, negatywnie lub neutralnie i na tej podstawie klasyfikuje inne przykłady.
Od roku 2000 przetwarzanie języka naturalnego zyskiwało na popularności. Wraz z odkryciami w dziedzinie informatyki, zyskało także szereg praktycznych zastosowań. Dzisiaj podejście do NLP obejmuje połączenie klasycznej lingwistyki i metod statystycznych, z coraz większą przewagą tych drugich.
Sieci neuronowe są obecnie szkolone ogromnymi ilościami dostępnych danych, co mogłoby by rodzić obawy związane ze zbytnim obciążeniem, jednak znalazł się na to sposób – algorytm uczy się początkowo na dużym zbiorze danych, a następnie jest precyzyjnie dostrajany na bazie mniejszego zbioru, ściśle związanego z danym zadaniem.
Techniki Natural Language Processing
Aby przetwarzać język naturalny, należy go ustrukturyzować w elementy zrozumiałe dla komputerów. Na początek trzeba wstępnie przygotować i „wyczyścić” dane tekstowe (lub mowę przekonwertowaną na tekst), by maszyna mogła je przeanalizować – uprościć do wersji, która będzie zrozumiała dla komputera. Następnie język jest dalej przetwarzany z zastosowaniem kolejnych technik i poprzez rozwój algorytmu.
Na początek stosowana jest tokenizacja – w tym przypadku tekst jest rozbijany na mniejsze fragmenty – tak zwane tokeny, czyli na przykład słowa, ich części (przedrostki, przyrostki) lub sekwencje słów. Często są to powtarzające się sekwencje, które potem służą jako jednostki do dalszego przetwarzania.
Stosuje się także usunięcie słów ze stop listy: jest to usunięcie tokenów, które podczas przetwarzania będą ignorowane. Chodzi tu o krótkie i często występujące słowa, przykładowo „że” albo „i”, które nie niosą dużej wartości znaczeniowej. Pozwala to na skrócenie czasu przetwarzania, chociaż technika ta nie zawsze jest stosowana, ponieważ jej użycie prowadzi do pominięcia subtelnych różnic znaczeniowych.
Warto wspomnieć tu także o modelach „worka słów”, które – choć stanowią nieuporządkowane zbiory tokenów – mogą być przydatne jako wydajne, proste narzędzie do wstępnej analizy dużej ilości informacji.
W ramach Natural Language Processing stosowane są zaawansowane techniki lingwistyczne, które pozwalają przetworzyć ludzki język. Dwie główne grupy technik to syntaks i analiza semantyczna.
Syntaks polega na ułożeniu słów w zdanie, które ma sens z punktu widzenia gramatyki. W ramach tej metody można wykorzystać między innymi:
- Parsowanie, czyli gramatyczną analizę zdania;
- Segmentację słów, czyli analizę tego, w jaki sposób tekst podzielony jest na słowa;
- Przerwanie zdania, czyli rozbicie tekstu na zdania, podzielone na przykład za pomocą kropek;
- Segmentację morfologiczną, czyli podział słów na mniejsze cząstki – morfemy;
- Steming i lematyzację – sprowadzenie słów do ich podstawowej postaci i pogrupowanie, co pozwala jeszcze lepiej uporządkować tekst;
- Znakowanie części mowy, czyli oznaczenie każdego słowa zgodnie z częścią mowy, którą reprezentuje (przykładowo: rzeczownik, czasownik, przymiotnik).
Techniki analizy semantycznej z kolei skupiają się na kontekstualnym znaczeniu słów. Są one na tyle skomplikowane, że pozostają wciąż w fazie rozwoju. To na przykład:
- Ujednoznacznienie sensu słowa – ustalenie, jakie jest znaczenie słowa ze względu na kontekst, w którym zostało użyte (w odniesieniu do homonimów, czyli identycznych słów o różnych znaczeniach);
- Rozpoznawanie nazwanych jednostek – czyli na przykład odróżnienie, które z wystąpień identycznego słowa jest nazwiskiem, a które nazwą miejscowości.
To tylko krótkie przedstawienie najważniejszych technik dowodzące, że temat Natural Language Processing (NLP) jest złożony, co jednak przekłada się na to, że technologia ta przydatna jest w wielu branżach i obszarach. Spójrzmy, jak można praktycznie skorzystać z zalet przetwarzania języka naturalnego.
W jakich zastosowaniach sprawdzi się Natural Language Processing?
Przetwarzanie języka naturalnego sprawdzi się w wielu obszarach – oto wybrane najciekawsze i najpopularniejsze zastosowania.
Voiceboty i czatboty
To automatyczni asystenci głosowi lub tekstowi, którzy mają możliwość rozmowy z człowiekiem w języku naturalnym. Dzięki temu rozmowa przypomina tę prowadzoną z żywym człowiekiem, a inteligentne maszyny są w stanie załatwić z klientem właściwie każdą sprawę. Wykorzystywane są między innymi w obsłudze klienta, w kampaniach marketingowych, w sklepach internetowych, w rekrutacji, do rezerwacji i w wielu innych zastosowaniach.
Wyszukiwarki
NLP może poprawić jakość wyszukiwania, lepiej rozumiejąc i przewidując, o co chodzi korzystającemu z narzędzia człowiekowi. Algorytm, otrzymując wciąż nowe informacje oparte na wyszukiwaniach użytkowników, może coraz lepiej dopasowywać się do ich potrzeb. Przykładowo, może zasugerować poprawienie błędu w wyszukiwaniu, dopowiedzieć frazę albo zaproponować synonimy. Dotyczy to nie tylko ogólnodostępnych wyszukiwarek, ale także baz danych przeznaczonych dla specjalistów, np. lekarzy czy prawników.
Organizowanie dokumentów
Przetwarzanie języka naturalnego może być użytecznym sposobem na zorganizowanie zdigitalizowanych dokumentów w bazie danych – szczególnie gdy jest ich tak dużo, że ręczne przetworzenie byłoby niemożliwe. Można je przeszukiwać i grupować na bazie algorytmu.
Media społecznościowe
NLP może pomóc zanalizować opinie i komentarze użytkowników, oceniając je jako pozytywne, negatywne i neutralne, co pozwala mierzyć sentyment w czasie rzeczywistym i odpowiednio zareagować. Algorytm może także wykryć konkretne problemy zgłaszane przez użytkowników, co pozwoli dopasować ofertę i komunikację do ich potrzeb. Algorytm AI pozwala również moderować treści, usuwając komentarze zawierające niedozwolone słowa lub mowę nienawiści.
Tłumaczenie maszynowe i tworzenie treści
Tekst jest automatycznie tłumaczony na bazie milionów wcześniejszych tłumaczeń dostarczanych przez użytkowników języka. Dzięki temu tłumaczenie jest płynne i uwzględnia niuanse językowe. Tłumaczenie takie może być traktowane jako wstępne, a następnie poprawione przez profesjonalnego tłumacza. Dzięki Natural Language Processing można także generować artykuły i teksty, co ułatwia pracę copywritera, a także wykryć plagiat w gotowym tekście.
W jakich branżach można wykorzystać przetwarzanie języka naturalnego?
Trudno znaleźć branżę, która obecnie nie korzysta z zalet Natural Language Processing. NLP pozwala zautomatyzować wiele procesów biznesowych, które wcześniej wymagały żmudnej, ręcznej pracy ludzi, a realizacja ich w takiej skali była właściwie niemożliwa.
Spójrzmy na wybrane branże, w których stosuje się przetwarzanie języka naturalnego.
Zasoby ludzkie
w rekrutacji mamy zazwyczaj do czynienia z dużą liczbą CV, które dzięki algorytmowi mogą być szybko przejrzane i zakwalifikowane do odpowiednich kategorii. Pomocne mogą okazać się również HR voiceboty, które przeprowadzą wstępną rozmowę kwalifikacyjną ze wszystkimi kandydatami, zadając im podstawowe pytania, oraz „odsieją” niezainteresowane lub niespełniające głównych kryteriów osoby. Tak przygotowaną bazą kandydatów mogą następnie zająć się rekruterzy, którzy oszczędzają dzięki temu miesiące pracy na wstępnym etapie.
Obsługa klienta
W branży tej coraz częściej mamy do czynienia z czatbotami i voicebotami do obsługi klienta, które odpowiadają na najczęściej zadawane pytania oraz załatwiają standardowe sprawy, takie jak na przykład odzyskanie hasła do konta, sprawdzenie statusu zamówienia czy złożenie reklamacji. Ich praca pozwala odciążyć biuro obsługi klienta od powtarzalnych zadań. Dzięki NLP czatboty i voiceboty rozmawiają z klientami w języku naturalnym, to znaczy podobnie do tego, w jaki sposób przebiega rozmowa z człowiekiem. Voiceboty są w stanie rozpoznawać słowa wypowiadane z różnymi akcentami i w różnych językach, dlatego obsługa międzynarodowych klientów nie stanowi dla nich problemu.
Opieka zdrowotna
Systemy ochrony zdrowia na całym świecie opierają się na elektronicznej dokumentacji medycznej, która zawiera duże ilości nieustrukturyzowanych i rozproszonych danych. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego można przeanalizować te dane i wyciągnąć wnioski przydatne w leczeniu pacjentów – na przykład przewidzieć pojawienie się choroby lub jej zapobiec. W placówkach medycznych sprawdzą się także voiceboty, dzięki którym w dowolnym czasie można umówić lub odwołać wizytę z lekarzem.
Prawo
Prawnicy często pracują na bazie tysięcy dokumentów pochodzących z obecnej i dawnych spraw. Wykorzystanie Natural Language Processing pozwala im przygotować się do rozprawy, pomagając szybko zanalizować dane i uzyskać pożądane informacje. To pozwala zautomatyzować najbardziej żmudną część pracy prawnika i zaoszczędzić jego czas.
Finanse
Świat finansów to miejsce, w którym powstają ogromne ilości danych o rynku i konkurencji. Dzięki NLP inwestorzy mogą osiągnąć przewagę konkurencyjną, docierając do trudno dostępnych informacji i otrzymując ich szybkie wstępne interpretacje. Na tej podstawie mogą podejmować bardziej świadome decyzje inwestycyjne, oparte na danych, a nie przypuszczeniach.
E-commerce
Sklepy internetowe zdominowały handel, dając właścicielom wiele możliwości wykorzystania technologii do zwiększania zysku. Mając dostęp do milionów informacji o klientach i ich opinii, dzięki przetwarzaniu języka naturalnego można poddać je analizie i proponować konsumentom bardziej spersonalizowane działania. Ważną rolę odgrywają tu voiceboty, które potrafią zadzwonić ze spersonalizowaną ofertą oraz na przykład ze specjalną zniżką w sytuacji, gdy klient porzuci koszyk, skutecznie go przywracając. Natural Language Processing w e-commerce przekłada się na większą lojalność konsumentów i rosnące zyski dla sklepu.
Reklama
Dzięki Natural Language Processing (NLP) można dokonać dokładnego i przyjaznego dla odbiorcy targetowania opartego o informacje, które posiadamy o zachowaniach i preferencjach każdego konsumenta. Za pomocą rozmawiającego w języku naturalnym voicebota można także wstępnie sklasyfikować leady w kampanii reklamowej, dzwoniąc do wszystkich osób natychmiast po zostawieniu przez nie kontaktu, co pozwala optymalizować kampanię pod kątem finansowym.
Wyzwania związane z Natural Language Processing
Choć techniki i algorytmy przetwarzania języka naturalnego z dnia na dzień stają się coraz doskonalsze, istnieją wciąż związane z nimi wyzwania. Pierwszym z nich jest precyzja – język zależy od tak wielu zmiennych, na przykład slangu czy dialektów regionalnych lub kontekstu społecznego.
Maszyny jeszcze nie zawsze umieją wyczuć niuanse i ironię, co jednak z czasem będzie się zmieniać. Kolejnym problemem jest, że komputer nie zawsze rozumie ton głosu (który może się dodatkowo różnić w zależności od akcentu), niosący dodatkowe informacje o przekazie komunikatu.
Warto spojrzeć także na ewolucję języka – ten używany przez ludzi nieustannie się zmienia. Ograniczone zasady, na bazie których działa komputer, mogą nie być wystarczające, by zrozumieć człowieka. Dlatego ważne jest, by wciąż „karmić” algorytmy nowymi danymi. Należy jednak zwrócić uwagę na jedną kwestię – algorytm, który bazuje na popularnej wiedzy, często wybiera najbardziej rozpowszechnione w ramach otrzymanych danych odpowiedzi, niekoniecznie te prawdziwe – dlatego należy wprowadzać mechanizmy weryfikacji jakości pracy sztucznej inteligencji.
Przetwarzanie języka naturalnego – podsumowanie
Teraz wiesz już dokładnie, co to jest NLP. Techniki Natural Language Processing przynoszą korzyści biznesowi i ludziom. Przede wszystkim ułatwiają komunikację pomiędzy maszynami a ludźmi, którzy nie muszą operować kodem, by wykonać pożądane zadania – dzięki temu współpraca taka jest dużo bardziej intuicyjna. Sprawdzają się w wielu branżach, automatyzując wiele procesów i ułatwiając pracę ludziom. To szczególnie ważne w czasach, gdy mamy coraz więcej danych i informacji – Natural Language Processing pozwala je ustrukturyzować i wyciągnąć z nich wartość biznesową.
Istnieje wielu dostawców, którzy oferują przeszkolone modele uczenia maszynowego, dopasowane do różnych zadań, dlatego każda firma może znaleźć rozwiązanie właściwe względem swoich potrzeb. Jednym z tych rozwiązań są voiceboty – zarówno wstępnie wytrenowane, jak i przygotowywane na potrzeby konkretnego procesu biznesowego.