Behandling af naturligt sprog (NLP)

Behandling af naturligt sprog (NLP) er et underområde af kunstig intelligens (AI), der fokuserer på interaktionen mellem computere og mennesker via naturligt sprog. Målet med NLP er at gøre computere i stand til at forstå, fortolke og generere menneskesprog på en meningsfuld og brugbar måde. NLP kombinerer beregningslingvistik — regelbaseret modellering af menneskesprog — med maskinlæring, statistiske og dybe læringsmodeller.

Centrale aspekter af behandling af naturligt sprog (NLP)

1. Tekstbehandling og forbehandling

• Tokenisering: Opdeling af tekst i mindre enheder som ord eller sætninger.
• Stemming og lemmatisering: Reduktion af ord til deres grundform.
• Stopord-fjernelse: Filtrering af almindelige ord, som ikke har væsentlig betydning.
• Tekstnormalisering: Standardisering af tekst ved at konvertere til små bogstaver, fjerne tegnsætning og rette stavefejl.

2. Syntaks og parsning

• Ordklassemærkning (POS-tagging): Tildeling af ordklasser til hvert ord i en sætning (fx navneord, udsagnsord, tillægsord).
• Afhængighedsparsing: Analyse af den grammatiske struktur i en sætning for at identificere relationer mellem ordene.
• Konstituentparsning: Opdeling af en sætning i dens bestanddele eller fraser.

3. Semantisk analyse

• Navngiven entitetsgenkendelse (NER: et centralt AI-værktøj i NLP til at identificere og klassificere entiteter i tekst, hvilket styrker dataanalyse.): Identifikation og klassificering af egennavne i tekst.
• Sentimentanalyse: Bestemmelse af den stemning, der udtrykkes i en tekst.
• Ordbetydningsdiskrimination: Bestemmelse af et ords betydning baseret på kontekst.
• Maskinoversættelse: Oversættelse af tekst fra ét sprog til et andet.

4. Pragmatiske og diskursmæssige aspekter

• Koreference-opløsning: Bestemmelse af, hvornår forskellige ord henviser til samme entitet.
• Diskursanalyse: Forståelse af struktur og betydning af tekst baseret på en større sammenhæng.

Hvordan fungerer behandling af naturligt sprog?

NLP fungerer gennem en række stadier for at omdanne rå tekst til meningsfulde data, som maskiner kan forstå og handle på. Her er hovedfaserne:

Datapreprocessing

Denne indledende fase indebærer rengøring og forberedelse af tekstdata til analyse. Teknikker omfatter tokenisering, stemming, lemmatisering og fjernelse af stopord.

Udvikling af algoritmer

Denne fase involverer anvendelse af forskellige maskinlærings- og dybe læringsalgoritmer til at modellere tekstdata. Algoritmerne kan være regelbaserede, statistiske eller neurale netværksbaserede, alt efter opgavens kompleksitet.

Anvendelser af behandling af naturligt sprog (NLP)

NLP har et bredt anvendelsesområde på tværs af mange brancher. Her er nogle bemærkelsesværdige eksempler:

• Chatbots og virtuelle assistenter: NLP driver intelligente agenter som Siri, Alexa og Google Assistant.
• Tekstoversættelse: Tjenester som Google Translate bruger NLP til at oversætte tekst mellem sprog.
• Sentimentanalyse: Analyse af kundeanmeldelser og feedback for at måle stemning.
• Talegenkendelse: Konvertering af talt sprog til tekst, brugt i applikationer som tale-til-tekst.
• Indholdssummering: Automatisk generering af resuméer af store dokumenter.