Procesarea limbajului natural (NLP)

Procesarea limbajului natural (NLP) este o ramură a inteligenței artificiale (AI) care se concentrează pe interacțiunea dintre computere și oameni prin limbaj natural. Scopul NLP este de a permite computerelor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbaj uman într-un mod semnificativ și util. NLP combină lingvistica computațională — modelarea bazată pe reguli a limbajului uman — cu modele de învățare automată, statistică și învățare profundă.

Aspecte cheie ale procesării limbajului natural (NLP)

1. Procesarea și preprocesarea textului

• Tokenizare: Împărțirea textului în unități mai mici, cum ar fi cuvinte sau propoziții.
• Stemming și lematizare: Reducerea cuvintelor la formele lor de bază.
• Eliminarea cuvintelor de legătură (stopwords): Filtrarea cuvintelor comune care nu au semnificație importantă.
• Normalizarea textului: Standardizarea textului prin transformare în litere mici, eliminarea semnelor de punctuație și corectarea greșelilor de ortografie.

2. Sintaxă și analiză sintactică

• Etichetarea părților de vorbire (POS tagging): Atribuirea părților de vorbire fiecărui cuvânt dintr-o propoziție (ex: substantiv, verb, adjectiv).
• Analiza dependențelor: Analizarea structurii gramaticale a unei propoziții pentru a identifica relațiile dintre cuvinte.
• Analiza constituentă: Împărțirea unei propoziții în părțile sau frazele componente.

3. Analiză semantică

• Recunoașterea entităților numite (NER: un instrument cheie AI în NLP pentru identificarea și clasificarea entităților din text, îmbunătățind analiza datelor.): Identificarea și clasificarea numelor proprii din text.
• Analiza sentimentului: Determinarea sentimentului exprimat într-un text.
• Dezambiguizarea sensului cuvintelor: Stabilirea sensului unui cuvânt pe baza contextului.
• Traducere automată: Traducerea textului dintr-o limbă în alta.

4. Pragmatică și analiză a discursului

• Rezolvarea coreferenței: Determinarea momentului când cuvinte diferite se referă la aceeași entitate.
• Analiza discursului: Înțelegerea structurii și semnificației textului pe baza contextului său extins.

Cum funcționează procesarea limbajului natural?

NLP operează printr-o serie de etape pentru a transforma textul brut în date semnificative pe care mașinile le pot înțelege și utiliza. Iată principalele faze:

Preprocesarea datelor

Această fază inițială implică curățarea și pregătirea datelor textuale pentru analiză. Tehnicile includ tokenizarea, stemming-ul, lematizarea și eliminarea cuvintelor de legătură.

Dezvoltarea algoritmilor

Această etapă presupune aplicarea diverselor algoritmi de învățare automată și învățare profundă pentru a modela datele textuale. Algoritmii pot fi bazați pe reguli, statistici sau rețele neuronale, în funcție de complexitatea sarcinii.

Aplicații ale procesării limbajului natural (NLP)

NLP are o gamă largă de aplicații în diferite industrii. Iată câteva exemple notabile:

• Chatboți și asistenți virtuali: NLP alimentează agenți inteligenți precum Siri, Alexa și Google Assistant.
• Traducere de text: Servicii precum Google Translate utilizează NLP pentru a traduce texte între limbi.
• Analiză a sentimentului: Analiza recenziilor și feedback-ului clienților pentru a evalua sentimentul.
• Recunoaștere vocală: Conversia limbajului vorbit în text, folosită în aplicații precum speech-to-text.
• Sumarizare de conținut: Generarea automată a rezumatelor pentru documente voluminoase.