Обробка природної мови (ОПМ) надає комп’ютерам можливість аналізувати та інтерпретувати людську мову, перетворюючи її на інструкції, які вони можуть виконувати. Давайте розглянемо, як це працює і як ОПМ впливає на наше повсякденне життя.
Що являє собою обробка природної мови?
Голосові помічники, такі як Alexa, Siri, Google Assistant, Bixby чи Cortana, стали невід’ємною частиною сучасних смартфонів та смарт-колонок. З кожним роком їх здатність розуміти наші команди стає все кращою. Але чи задумувались ви, як саме ці помічники обробляють людську мову? Секрет криється в обробці природної мови, скорочено ОПМ.
Традиційно, програмне забезпечення могло реагувати лише на чітко заданий набір команд. Наприклад, натискання кнопки “Відкрити” викликало відкриття файлу, а електронна таблиця виконувала обчислення на основі конкретних формул та символів. Програма “спілкувалася” мовою програмування, на якій її було створено, і видавала відповідний результат, коли отримувала розпізнавані вхідні дані. В цьому випадку слова були схожі на набір механічних важелів, кожен з яких гарантував очікуваний результат.
Людська мова, на відміну від цього, є складною, неструктурованою та сповненою різноманітних значень, що залежать від структури речень, інтонації, акценту, часу, розділових знаків та контексту. Обробка природної мови – це напрям штучного інтелекту, який намагається подолати розрив між тим, що комп’ютер сприймає як вхідні дані, та людською мовою. Мета ОПМ полягає в тому, щоб, коли ми говоримо або друкуємо природною мовою, машина видавала відповідний результат.
Для цього аналізується велика кількість даних, щоб розшифрувати значення різних елементів людської мови, включаючи не лише значення слів. Цей процес тісно пов’язаний з концепцією машинного навчання, завдяки якому комп’ютери навчаються та вдосконалюються в міру отримання нових даних. Саме тому більшість систем обробки природної мови, з якими ми взаємодіємо, з часом стають точнішими та ефективнішими.
Щоб краще зрозуміти цей процес, розглянемо дві основні методики, що використовуються в ОПМ для обробки мови та інформації.
Токенізація
Токенізація – це процес поділу мови на окремі слова або речення. Кожен такий фрагмент тексту називається токеном, і ці токени виникають під час обробки мовлення. На перший погляд це може здатися простим, але насправді це досить складний процес.
Наприклад, якщо ви використовуєте програму для синтезу мовлення, як-от клавіатура Google, щоб надіслати повідомлення другу: “Зустрінемось у парку”. Ваш телефон записує цей текст і обробляє його за допомогою алгоритму перетворення тексту на мову. Google має розділити ваше висловлювання на токени, а саме: “зустрінемось”, “у”, “парку”.
Інтервали між словами можуть варіюватися, а в деяких мовах проміжки між словами можуть бути малопомітними. Тому, процес токенізації залежить від мови та її діалектів.
Стеммінг і лематизація
Стеммінг і лематизація – це процеси видалення закінчень та варіантів кореневого слова, щоб машина могла його розпізнати. Це допомагає забезпечити узгодженість інтерпретації різних слів, які мають однакове значення, що прискорює обробку ОПМ.
Стеммінг – це швидкий і грубий процес, який полягає у видаленні афіксів (додаткових елементів слова, що приєднуються до кореня) з кореневого слова. Це перетворює слово на просту базову форму, просто відкидаючи закінчення. Наприклад:
«Прогулянка» перетворюється на «прогулянк»
«Швидше» перетворюється на «швидш»
«Суворість» перетворюється на «суворіст»
Як бачимо, стеммінг може мати негативний ефект, змінюючи значення слова. «Суворість» і «суворий» мають різне значення, але суфікс «ість» було видалено під час стеммінгу.
Лематизація є складнішим процесом, який зводить слово до його базової форми, що називається лемою. При цьому враховується контекст слова та його вживання в реченні. Це також передбачає пошук слова в базі даних та відповідних лем. Наприклад:
«Є» перетворюється на «бути»
«Операція» перетворюється на «операція»
«Суворість» перетворюється на «суворий»
У цьому випадку лематизація успішно перетворила «суворість» на «суворий», що є лемою та коренем цього слова.
Застосування ОПМ та майбутнє
Наведені вище приклади лише поверхнево описують можливості обробки природної мови. ОПМ має широкий спектр застосувань, багато з яких використовуються в нашому щоденному житті. Ось кілька прикладів того, де ОПМ вже використовується:
Автозаповнення тексту: коли ви набираєте повідомлення на смартфоні, він автоматично пропонує слова, які доповнюють речення або які ви вже використовували.
Машинний переклад: такі популярні сервіси, як Google Translate, використовують ОПМ для обробки мови та її перекладу.
Чат-боти: ОПМ є основою для інтелектуальних чат-ботів, особливо у сфері обслуговування клієнтів, де вони можуть допомагати користувачам та обробляти їхні запити до того, як залучатимуться оператори.
Це лише початок. ОПМ активно розробляється та застосовується у таких сферах, як ЗМІ, медичні технології, управління робочим простором та фінанси. Цілком можливо, що в майбутньому ми зможемо вести повноцінні діалоги з роботами.
Якщо ви зацікавлені у вивченні ОПМ, ви можете знайти багато корисних ресурсів на сайті Блогу Towards Data Science або на сайті Групи обробки природної мови Стенфордського університету.