„Star Wars“ fanovi bi trebali biti upoznati sa zlatnim robotom C-3PO i dok se „Star Wars“ možda odvija u dalekoj galaksiji, stvarnost da mašine govore i odgovaraju nam na način sličan ljudima već je stvarnost koja postaje sve realnija iz dana u dan.
Ljudi koje pitate za upite na veb stranicama, vaši pametni asistenti, čak i pozivi putem interneta, svi imaju jednu zajedničku stvar – nijedan od njih zapravo nije čovek. Sada se možda pitate, ako nisu ljudi, kako uspevaju da zvuče i izgledaju gotovo indetično kao ljudi? Kako tako inteligentno odgovaraju i kako su tako artikulisani? Ovo, dragi moji, jeste čarolija obrade prirodnog jezika.
Šta je NLP (obrada prirodnog jezika)?
NLP je kombinacija lingvističkih, statističkih i tehnika mašinskog učenja (Machine Learning) koje omogućavaju obradu ogromnih količina podataka. Ovo omogućava računarima da shvate nijanse ljudskog jezika, razumeju kontekst i reaguju na njega na smislen način. Drugim rečima, NLP algoritmi imaju za cilj da premoste ljudsku komunikaciju sa AI.
Obrada prirodnog jezika ili NLP odnosi se na granu veštačke inteligencije koja daje mašinama sposobnost čitanja, razumevanja i izvođenja značenja iz ljudskih jezika. NLP kombinuje oblast lingvistike i računarske nauke kako bi dešifrovao jezičku strukturu i smernice i stvorio modele koji mogu shvatiti, analizirati i izdvajati značajne informacije iz teksta i govora.
Svaki dan ljudi međusobno komuniciraju putem javnih društvenih medija, razmenjujući ogromne količine slobodno dostupnih podataka. Ovi podaci su izuzetno korisni za razumevanje ljudskog ponašanja i navika potrošača. Analitičari podataka i stručnjaci za mašinsko učenje koriste ove podatke kako bi mašinama dali sposobnost imitiranja ljudskog jezičkog ponašanja. Ovo pomaže u štednji miliona u smislu radne snage i vremena, jer vam nije uvek potrebna osoba sa druge strane telefona.
NLP je takođe mnogo rasprostranjeniji nego što možda shvatate – koristite ga svakodnevno u situacijama koje se čine normalnim i nevažnim. Ne znate kako ispravno napisati reč? Autokorektor je tu da pomogne. Trebate da proverite hoće li vaš članak ili teza biti označeni zbog kršenja autorskih prava? To je u redu, ekstenzija za proveru plagijata će pretraživati internet i pronaći bilo koje slučajeve objavljenih dokumenata koji se mogu podudarati s vašim radom stih po stih.
Razlike između NLU-a i NLG-a
Istražujući dalje prirodu NLP-a, treba pomenuti njegove osnovne ciljeve za razumevanje i interakciju sa ljudskim jezikom. Shodno tome, razlikujemo: Razumevanje prirodnog jezika (NLU), koji se bavi izdvajanjem značenja i generaciju prirodnog jezika (NLG), koja se bavi proizvodnjom ljudskih odgovora iz podataka.
NLU pomaže da se razumeju zamršenosti i nijanse pisanog i govornog jezika, baveći se nejasnoćama i kontekstualnim varijacijama. Na primer, NLU je zgodan za razlikovanje akcenta ili razumevanje slenga.
Koristeći statističke metode i jezičke modele za analizu velikih količina podataka, NLG pomaže da se „odgovori“ na upite korisnika na način razgovora. Takođe se bavi sažimanjem teksta, mašinskim prevođenjem i kreiranjem sadržaja.
NLP je jednostavan za učenje
I dok se NLP čini zaista „kul“, inovativnom i komplikovanom tehnološkom koncepcijom, zapravo je prilično jednostavno naučiti. Počinjete sa dokumentom ili člankom kako biste algoritmu omogućili razumevanje onoga što se događa u njemu. Ovo nije drugačije od učenja deteta čitanju po prvi put.
Počinjete izvođenjem segmentacije, što znači razbijanje celog dokumenta na njegove sastavne rečenice. To možete postići segmentacijom članka duž interpunkcijskih znakova poput tačaka i zareza kako bi algoritam razumeo ove rečenice. Zatim uzimamo reči u rečenici i objašnjavamo ih pojedinačno našem algoritmu. Ovo se naziva tokenizacija, gde svaku reč nazivamo tokenom.
Možemo ubrzati proces učenja tako da se oslobodimo nebitnih reči koje ne dodaju mnogo značenja našem izjavi i koje su tu samo da bi naša izjava zvučala koherentnije. Ove reči poput „su“ i „the“ (u engleskom jeziku), nazivaju se stop rečima.
Sada kada imamo osnovni oblik našeg dokumenta, trebamo ga objasniti našem uređaju. Prvo počinjemo sa objašnjavanjem da neke reči poput „skakanje“, „skakanje“ i „skakao“ predstavljaju istu reč s dodatim prefiksima i sufiksima. Ovo se naziva stemizacija.
Takođe identifikujemo osnovne reči za različite oblike reči poput vremena, raspoloženja, roda itd. Ovo se naziva lematizacija, dolazi od osnovne reči leme. Zatim objašnjavamo koncepte imenica, glagola, članova i drugih delova govora uređaju dodajući oznake tim rečima. Ovo se naziva označavanje vrste reči.
Zatim uvodimo naš uređaj u pop-kulturne reference i svakodnevna imena dodajući oznake imena filmova, važnih ličnosti ili lokacija koje se mogu pojaviti u dokumentu. Ovo se naziva označavanje imenovanih entiteta.
Kada imamo osnovne reči i oznake, koristimo algoritam mašinskog učenja poput Naivnog Bejsovog klasifikatora da naučimo naš model ljudskom sentimentu i govoru.
Na kraju dana, većina tehnika koje se koriste u NLP-u su jednostavne gramatičke tehnike koje smo učili u školi.
Budućnost ljudske komunikacije sa veštačkom inteligencijom
Razvoj NLP-a otvara nove perspektive za komunikaciju između ljudi i veštačke inteligencije (AI). Ključni trendovi obuhvataju učenje pre obuke i transfer, gde napredni modeli kao što je GPT-4 pružaju efikasne rezultate i mogućnosti transfera znanja na različite zadatke.
Multimodalni NLP predstavlja identifikaciju izazova teksta, govora, videa i slika. Ovo se primenjuje u različitim oblastima, uključujući video titlove i autonomna vozila, omogućujući precizniju analizu raspoloženja.
Konverzacijski AI teži prirodnijoj interakciji između ljudi i AI, poput glasovnih asistenata za pametne kuće. Višejezični NLP takođe stremi ka globalnoj komunikaciji i povećanom pristupu informacijama.
Objašnjiva i pouzdana AI postaje ključna, posebno u osetljivim oblastima kao što su zdravstvo i pravo, kako bi se izgradilo poverenje i odgovornost. Istraživači takođe akcentuju etičke aspekte NLP-a, fokusirajući se na pristrasnost, pravednost i rešavanje etičkih problema, kao što je otkrivanje dubokog lažiranja.
Koncept NLP-a je revolucionisao interakcije čoveka i mašine, tako što je preoblikovao način pristupa informacijama i komunikaciju. Kroz integraciju veštačke inteligencije sa dubokim učenjem (deep learning), računari su dobili mogućnost da čitaju tekstove, tumače govor, analiziraju razgovore, određuju osećanja i još mnogo toga, dokazujući moć NLP-a u izvlačenju vrednih uvida iz podataka.
Danas vidimo beskrajne mogućnosti NLP-a, u rasponu od četbotova i virtuelnih asistenata do analize osećanja do prevoda jezika. Oni su već transformisali mnoge industrije i poboljšali korisničko iskustvo. Ali tekuća istraživanja i razvoj u NLP-u obećavaju još svetliju budućnost obeleženu više napretka i trendova. Ovo ima potencijal da komunikaciju učini neprimetnijom i inkluzivnijom nego ikada ranije.
