–
Përpunimi i gjuhës natyrore (PGJN) është një teknologji e mësimit të makinerisë që u jep kompjuterëve aftësinë për të interpretuar, manipuluar dhe kuptuar gjuhën njerëzore. Organizatat sot kanë vëllime të mëdha të të dhënave të zërit dhe tekstit nga kanale të ndryshme komunikimi si emailet, mesazhet me tekst, lajmet e mediave sociale, video, audio, e më shumë. Ata përdorin softuerin NLP për të përpunuar automatikisht këto të dhëna, për të analizuar qëllimin ose ndjenjën në mesazh dhe për t’iu përgjigjur në kohë reale komunikimit njerëzor.
Pse PGJN është e rëndësishme?
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) është kritik për të analizuar plotësisht dhe me efikasitet të dhënat e tekstit dhe të fjalës. Ajo mund të punojë përmes dallimeve në dialekte, slang, dhe parregullsi gramatikore tipike në bisedat e përditshme.
Kompanitë e përdorin atë për disa detyra të automatizuara, si:
• Përpunoni, analizoni dhe arkivoni dokumente të mëdha
• Analizoni feedback-un e klientëve ose regjistrimet e call center
• Run chatbots për shërbimin e automatizuar ndaj klientit
• Përgjigjuni kujt-çfarë-kur-ku pyetje
• Klasifikoni dhe nxirrni tekstin
Ju gjithashtu mund të integroni NLP në aplikacionet e drejtuara nga klientët për të komunikuar në mënyrë më efektive me klientët. Për shembull, një chatbot analizon dhe krion pyetjet për klientëve, duke iu përgjigjur automatikisht pyetjeve të zakonshme dhe duke ridrejtuar pyetje komplekse në mbështetjen e klientit. Ky automatizim ndihmon në uljen e kostove, kursen agjentët nga shpenzimi i kohës në pyetje të tepërta dhe përmirëson kënaqësinë e klientit.
Cilat janë rastet e përdorimit të PGJN për biznesin?
Bizneset përdorin softuerët dhe mjetet e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) për të thjeshtuar, automatizuar dhe rationalizuar operacionet në mënyrë të efektshme dhe të saktë. Ne japim disa shembuj të rasteve të përdorimit më poshtë.
Riaksioni i ndjeshëm i të dhënave
Bizneset në sektorët e sigurimeve, ligjore dhe të kujdesit shëndetësor përpunojnë, korigjon ose rifiton dhe marrin vëllime të mëdha dokumentesh të ndjeshme si të dhënat mjekësore, të dhënat financiare dhe të dhënat private. Në vend që të rishikojnë manualisht, kompanitë përdorin teknologjinë NLP për të ribërë informacione personalisht të identifikueshme dhe për të mbrojtur të dhënat sensitive. Për shembull, Chisel IA ndihmon transportuesit e sigurimeve të nxjerrin numrat e politikave, datat e skadimit dhe atributet e tjera personale të klientëve nga dokumentet e pastrukturuara me Amazon Counderstandd.
Angazhimi i klientit
Teknologjitë NLP lejojnë që bots chat dhe zë të jenë më të ngjashëm me njeriun kur bisedojnë me klientët. Bizneset përdorin chatbots për të shkallëzuar aftësitë dhe cilësinë e shërbimit ndaj klientit, duke mbajtur kostot operative në minimum. PubNub, i cili ndërton softuerin chatbot, përdor Amazon Comprehend për të futur funksionalitetin e lokalizuar të chatit për klientët e saj globalë. T-Mobile përdor NLP për të identifikuar fjalë kyçe specifike në sms-të e klientëve dhe për të ofruar rekomandime të personalizuara. Universiteti Shtetëror i Oklahomës vendos një zgjidhje chatbot Q&A për të trajtuar pyetjet e studentëve duke përdorur teknologjinë e mësimit të makinës.
Analitika e biznesit
Marketers përdorin mjete NLP si Amazon Counderstandend dhe Amazon Lex për të fituar një perceptim të arsimuar të asaj që klientët ndjejnë ndaj produktit apo shërbimeve të një kompanie. Duke skanuar për fraza specifike, ata mund të vlerësojnë gjendjen shpirtërore dhe emocionet e klientëve në feedback-un e shkruar.
Për shembull, Success KPI ofron zgjidhje të përpunimit të gjuhës natyrore që ndihmojnë bizneset të përqendrohen në fushat e synuara në analizën e ndjenjave dhe të ndihmojnë qendrat e kontaktit të nxjerrin njohuri të veprimueshme nga analitika e thirrjeve.
Si funksionon PGJN?
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) kombinon linguistikën kompjuterike, mësimin e makinës dhe modelet e mësimit të thellë për të përpunuar gjuhën njerëzore.
Gjuhësia kompjuterike
Gjuhësia kompjuterike është shkenca e të kuptuarit dhe ndërtimit të modeleve të gjuhës njerëzore me kompjuterë dhe mjete softuerike. Studiuesit përdorin metoda gjuhësore kompjuterike, të tilla si analiza sintaksore dhe semantike, për të krijuar korniza që ndihmojnë makinat të kuptojnë gjuhën biseduese njerëzore. Veglat si përkthyesit e gjuhës, sintetizuesit e tekstit në të folur dhe softueri i njohjes së të folurit bazohen në gjuhësinë kompjuterike.
Mësimi i makinerive
Machine learning është një teknologji që trajnon një kompjuter me të dhëna mostrash për të përmirësuar efikasitetin e tij. Gjuha njerëzore ka disa veçori si sarkazma, metaforat, variacionet në strukturën e fjalive, plus gramatikën dhe përjashtimet e përdorimit që u duhen njerëzve vite për të mësuar. Programuesit përdorin metodat e mësimit të makinerisë për të mësuar aplikacionet NLP për të njohur dhe kuptuar me saktësi këto veçori që nga fillimi.
Mësimi i thellë
Mësimi i thellë është një fushë specifike e mësimit të makinës e cila u mëson kompjuterëve të mësojnë dhe të mendojnë si njerëzit. Ajo përfshin një rrjet neuronal që përbëhet nga nyjet e përpunimit të të dhënave të strukturuara për t’i përngjarë trurit të njeriut. Me mësimin e thellë, kompjuterët njohin, klasifikojnë dhe bashkëlidhin modele komplekse në të dhënat hyrëse.
Hapat e zbatimit të PGJN
Zakonisht, zbatimi i PGJN fillon duke mbledhur dhe përgatitur të dhëna të pastrukturuara të tekstit ose të fjalës nga burime si magazinat e të dhënave cloud, sondazhet, emailet, apo aplikacionet e procesit të brendshëm të biznesit.
Para-përpunimi
Softueri PGJN përdor teknika të parapërpunimit si tokenizimi, frenimi, lemmatizimi dhe ndalimi i heqjes së fjalëve për të përgatitur të dhënat për aplikacione të ndryshme.
Ja një përshkrim i këtyre teknikave:
- Tokenization thyen një fjali në njësi individuale të fjalëve ose frazave.
- Frenimi dhe lemmatizimi thjeshtojnë fjalët në formën e tyre rrënjësore. Për shembull, këto procese e shndërrojnë “fillimin” në “fillim“.
- Stop heqjes së fjalëve siguron që fjalët që nuk i shtojnë kuptim domethënës një fjalie, të tilla si “për” dhe “me“, të hiqen.
Trajnim
Studiuesit përdorin të dhënat e para-përpunuara dhe mësimin e makinerisë për të trajnuar modelet PGJN për të kryer aplikime specifike bazuar në informacionin tekstual të dhënë. Trajnimi i algoritmeve PGJN kërkon ushqyerjen e softuerit me mostra të mëdha të dhënash për të rritur saktësinë e algoritmeve.
Vendosja dhe inferenca
Ekspertët e mësimit të makinerisë pastaj e vendosin modelin ose e integrojnë atë në një mjedis ekzistues prodhimi. Modeli PGJN merr hyrje dhe parashikon një dalje për rastin e përdorimit specifik për të cilin modeli është projektuar. Ju mund të ekzekutoni aplikacionin PGJN në të dhëna live dhe të merrni daljen e kërkuar.
Cilat janë detyrat e PGJN?
Teknikat e përpunimit të gjuhës natyrore (PGJN), ose detyrat PGJN, thyejnë tekstin ose të folurin e njeriut në pjesë më të vogla që programet kompjuterike mund t’i kuptojnë lehtësisht. Aftësitë e zakonshme të përpunimit dhe analizimit të tekstit në PGJN janë dhënë më poshtë.
Tagging pjesë-f-fjalim
Ky është një proces ku softueri PGJN etiketon fjalët individuale në një fjali sipas përdorimeve kontekstuale, të tilla si emrat, foljet, mbiemrat ose adverbët. Ndihmon kompjuterin të kuptojë se si fjalët formojnë marrëdhënie domethënëse me njëra-tjetrën.
Mosmarrëveshja e kuptimit të fjalëve
Disa fjalë mund të kenë kuptime të ndryshme kur përdoren në skenarë të ndryshëm. Për shembull, fjala “lakuriq nate”do të thotë gjëra të ndryshme në këto fjali:
- Lakuriqi i natës është një krijesë e natës.
- Lojtarët e bejsbollit përdorin një shkop për të goditur topin.
Me disambiguacionin e kuptimit të fjalëve, softueri PGJN identifikon kuptimin e synuar të një fjale, qoftë duke trajnuar modelin e saj gjuhësor ose duke iu referuar përkufizimeve të fjalorit.
Njohja e të folurit
Njohja e të folurit i kthen të dhënat e zërit në tekst. Procesi përfshin thyerjen e fjalëve në pjesë më të vogla dhe understandingaccents, slurs, intonacion, dhe përdorimin jostandard gramatikor në bisedën e përditshme. Një zbatim kyç i njohjes së fjalës është transkriptimi, i cili mund të bëhet duke përdorur shërbime të fjalës në tekst si Amazon Transcribe.
Përkthimi i makinës
Softueri i përkthimit të makinës përdor përpunimin e gjuhës natyrore për të konvertuar tekstin ose të folurin nga një gjuhë në tjetrën, duke ruajtur saktësinë kontekstuale. Shërbimi AWS që mbështet përkthimin e makinerive është Amazon Translate.
Njohja e njësisë me emër
Ky proces identifikon emra unik për njerëzit, vendet, ngjarjet, kompanitë dhe më shumë. Softueri PGJN përdor njohjen e njësisë së emëruar për të përcaktuar marrëdhëniet midis njësive të ndryshme në një fjali.
Shqyrtoni shembullin vijues: «Xhejni shkoi me pushime në Francë dhe u kënaq me kuzhinat vendëse.»
Softueri PGJN do të zgjedhë “Jane” dhe “Francë”si njësi të posaçme në fjali. Kjo mund të zgjerohet më tej me anë të zgjidhjes së bashkë-referencës, duke përcaktuar nëse fjalë të ndryshme përdoren për të përshkruar të njëjtën njësi. Në shembullin e mësipërm, si “Jane” ashtu edhe “ajo”treguan të njëjtin person.
Analiza e ndjenjave
Analiza e ndjenjave është një qasje e bazuar në inteligjencën artificiale për të interpretuar emocionin e përcjellë nga të dhënat tekstuale. PGJN software analizon tekstin për fjalët ose frazat që tregojnë pakënaqësi, lumturi, dyshim, keqardhje dhe emocione të tjera të fshehura.
Cilat janë qasjet për përpunimin e gjuhës natyrore?
Ne japim disa qasje të përbashkëta për përpunimin e gjuhës natyrore (PGJN) më poshtë.
PGJN e mbikëqyrur
Metodat e mbikëqyrura PGJN e trajnojnë softuerin me një sërë hyrjesh dhe daljesh të etiketuara ose të njohura. Programi së pari përpunon vëllime të mëdha të të dhënave të njohura dhe mëson se si të prodhojë daljen e saktë nga çdo hyrje e panjohur. Për shembull, kompanitë trajnojnë mjetet PGJN për të kategorizuar dokumentet sipas etiketave specifike.
PGJN e pa mbikëqyrur
PGJN e pa mbikëqyrur përdor një model të gjuhës statistikore për të parashikuar modelin që ndodh kur ushqehet me një hyrje jo të etiketuar. Për shembull, veçoria autokomplete në mesazhet me tekst sugjeron fjalë përkatëse që kanë kuptim për fjalinë duke monitoruar përgjigjen e përdoruesit.
Kuptimi natyror i gjuhës
Kuptimi i gjuhës natyrore (KNGJ) është një nën-grup i PGJN që fokusohet në analizimin e kuptimit prapa fjalive. KNGJ lejon softuerin të gjejë kuptime të ngjashme në fjali të ndryshme ose të përpunojë fjalë që kanë kuptime të ndryshme.
Brezi i gjuhës natyrore
Brezi i gjuhës natyrore (KNGJ) fokusohet në prodhimin e tekstit bisedor siç bëjnë njerëzit bazuar në fjalë kyçe ose tema specifike. Për shembull, një chatbot inteligjent me aftësi KNGJ mund të bisedojë me klientët në mënyra të ngjashme me personelin mbështetës tocustomer.
Si mund të ndihmojë AWS me detyrat tuaja PGJN?
AWS ofron grupin më të gjerë dhe më të plotë të shërbimeve të inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive (AI/ML) për klientët e të gjitha niveleve të ekspertizës. Këto shërbime janë të lidhura me një grup të plotë burimesh të dhënash.
Për klientët që nuk kanë aftësi ML, kanë nevojë për kohë më të shpejtë për të tregtuar, ose duan të shtojnë inteligjencën në një proces ekzistues ose në një aplikacion, AWS ofron një sërë shërbimesh gjuhësore të bazuara në ML. Këto u lejojnë kompanive të shtojnë lehtësisht inteligjencën në aplikacionet e tyre të IA nëpërmjet API-ve të para-trajnuara për të folur, transkriptim, përkthim, analizë teksti dhe funksionalitet chatbot.
Ja një listë e shërbimeve gjuhësore të bazuara në AWS ML:
- Amazon Counderstandend ndihmon në zbulimin e mendjehollësive dhe marrëdhënieve në tekst
- Amazon Transcribe kryen njohjen automatike të të folurit
- Amazon Translate rrjedhshëm përkthen tekstin
- Amazon Polly e kthen tekstin në një fjalim që tingëllon natyrshëm
- Amazon Lex ndihmon në ndërtimin e chatbots për t’u angazhuar me klientët
- Amazon Kendra bën një kërkim inteligjent të sistemeve të ndërmarrjeve për të gjetur shpejt përmbajtjen që po kërkon
Për klientët që duan të krijojnë një zgjidhje standarde të përpunimit të gjuhës natyrore (PGJN) në të gjithë biznesin e tyre, konsideroni Amazon SageMaker. SageMaker e bën të lehtë përgatitjen e të dhënave dhe ndërtimin, trajnimin dhe vendosjen e modeleve ML për çdo rast përdorimi me infrastrukturë, mjete dhe workflow plotësisht të menaxhuara, duke përfshirë ofertat pa kod për analistët e biznesit.
Me Hugging Face on Amazon SageMaker, ju mund të vendosni dhe të rregulloni modele të para-trajnuara nga Hugging Face, një ofrues me burim të hapur i modeleve të PGJN të njohura si Transformers. Kjo zvogëlon kohën që duhet për të vendosur dhe përdorur këto modele PGJN nga javë në minuta.
Filloni me PGJN duke krijuar një llogari AWS sot.
–
Referenca
What is NLP? – Natural Language Processing Explained – AWS (amazon.com)
–
