Naturlig språkprosessering (NLP)

Naturlig språkprosessering (NLP) er et underfelt av kunstig intelligens (KI) som fokuserer på samspillet mellom datamaskiner og mennesker gjennom naturlig språk. Målet med NLP er å gjøre det mulig for datamaskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk på en måte som er meningsfull og nyttig. NLP kombinerer datamaskinlingvistikk—regelbasert modellering av menneskelig språk—med maskinlæring, statistiske og dype læringsmodeller.

Nøkkelaspekter ved naturlig språkprosessering (NLP)

1. Tekstbehandling og forbehandling

• Tokenisering: Deler opp tekst i mindre enheter som ord eller setninger.
• Stemming og lemmatisering: Reduserer ord til deres grunnformer.
• Fjerning av stoppord: Filtrerer ut vanlige ord som kanskje ikke har betydningsfull mening.
• Tekstnormalisering: Standardiserer tekst ved å gjøre alt til små bokstaver, fjerne tegnsetting og rette stavefeil.

2. Syntaks og parsing

• Del-av-tale (POS) tagging: Tildeler ordklasser til hvert ord i en setning (f.eks. substantiv, verb, adjektiv).
• Avhengighetsparsing: Analyserer den grammatiske strukturen i en setning for å identifisere relasjoner mellom ordene.
• Konstituentparsing: Deler opp en setning i dens bestanddeler eller fraser.

3. Semantisk analyse

• Navnegjenkjenning (NER: et sentralt KI-verktøy i NLP for å identifisere og klassifisere enheter i tekst, som forbedrer dataanalyse.): Identifiserer og klassifiserer egennavn i tekst.
• Sentimentanalyse: Bestemmer følelsene som uttrykkes i en tekst.
• Ordtydingsdiskriminering: Avklarer betydningen av et ord basert på konteksten.
• Maskinoversettelse: Oversetter tekst fra ett språk til et annet.

4. Pragmatikk og diskurs

• Koreferanseoppløsning: Fastslår når ulike ord refererer til samme enhet.
• Diskursanalyse: Forstår struktur og mening i tekst basert på større kontekst.

Hvordan fungerer naturlig språkprosessering?

NLP opererer gjennom en serie trinn for å transformere råtekst til meningsfulle data som maskiner kan forstå og handle på. Her er hovedfasene:

Datapreprosessering

Denne innledende fasen innebærer å rense og forberede tekstdata for analyse. Teknikker inkluderer tokenisering, stemming, lemmatisering og fjerning av stoppord.

Algoritmeutvikling

Denne fasen innebærer bruk av ulike maskinlærings- og dyp læringsalgoritmer for å modellere tekstdataene. Algoritmene kan være regelbaserte, statistiske eller nevrale nettverk, avhengig av kompleksiteten til oppgaven.

Bruksområder for naturlig språkprosessering (NLP)

NLP har et bredt spekter av bruksområder på tvers av ulike bransjer. Her er noen bemerkelsesverdige eksempler:

• Chatboter og virtuelle assistenter: NLP driver intelligente agenter som Siri, Alexa og Google Assistant.
• Tekstoversettelse: Tjenester som Google Translate bruker NLP for å oversette tekst mellom språk.
• Sentimentanalyse: Analysere kundeanmeldelser og tilbakemeldinger for å måle sentiment.
• Stemmegjenkjenning: Konverterer talespråk til tekst, brukt i applikasjoner som tale-til-tekst.
• Innholdssammendrag: Automatisk generering av sammendrag av store dokumenter.