Ljudski jezici predstavljaju izazov za mašine zbog svoje kompleksnosti koja uključuje mnoge skraćenice, višestruka značenja, podrazumevane konotacije, gramatička pravila, kontekst, sleng i brojne druge aspekte.
Međutim, mnogi poslovni procesi i operacije oslanjaju se na mašine i zahtevaju interakciju između ljudi i mašina.
Stoga je naučnicima bila neophodna tehnologija koja bi pomogla mašinama da dešifruju ljudske jezike i olakšala njihovo učenje.
Tako je nastala obrada prirodnog jezika, ili NLP algoritmi. Oni su omogućili kompjuterskim programima da razumeju različite ljudske jezike, bilo da su reči napisane ili izgovorene.
NLP koristi raznovrsne algoritme za obradu jezika. Sa uvođenjem NLP algoritama, tehnologija je postala ključni deo veštačke inteligencije (AI), pojednostavljujući rad sa nestrukturiranim podacima.
U ovom tekstu ću detaljnije objasniti šta je NLP i predstaviti neke od najčešće korišćenih NLP algoritama.
Započnimo!
Šta je NLP?
Obrada prirodnog jezika (NLP) je grana računarstva, lingvistike i veštačke inteligencije koja se bavi interakcijom između ljudskog jezika i računara. Ona pomaže u programiranju mašina da analiziraju i obrađuju velike količine podataka koji su povezani sa prirodnim jezicima.
Drugim rečima, NLP je moderna tehnologija, odnosno mehanizam koji mašine koriste da razumeju, analiziraju i tumače ljudski jezik. Omogućava mašinama da razumeju pisane tekstove i govorni jezik ljudi. Uz pomoć NLP-a, mašine mogu obavljati poslove kao što su prevođenje, prepoznavanje govora, sumiranje, segmentaciju tema i mnoge druge zadatke, umesto programera.
Najbolja stvar kod NLP-a je što obavlja sve zadatke u realnom vremenu, koristeći različite algoritme, što ga čini veoma efikasnim. Ova tehnologija kombinuje mašinsko učenje, duboko učenje i statističke modele sa kompjuterskim modeliranjem koje se zasniva na lingvističkim pravilima.
NLP algoritmi omogućavaju računarima da obrade ljudski jezik putem tekstualnih ili glasovnih podataka i dešifruju njihovo značenje za različite svrhe. Sposobnost tumačenja kod kompjutera je evoluirala do te mere da mašine mogu čak da razumeju ljudske emocije i nameru koja stoji iza teksta. NLP takođe može predvideti reči ili rečenice koje će korisnik verovatno napisati ili izgovoriti.
Ova tehnologija postoji već decenijama, a tokom vremena je poboljšana i postigla veću preciznost u svojim procesima. NLP ima svoje korene u oblasti lingvistike, a čak je pomogao programerima da kreiraju pretraživače za internet. Kako je tehnologija napredovala, tako se proširila i upotreba NLP-a.
Danas se NLP primenjuje u različitim oblastima, od finansija, pretraživača i poslovne inteligencije, do zdravstva i robotike. Štaviše, NLP je duboko integrisan u savremene sisteme; koristi se u mnogim popularnim aplikacijama kao što su GPS sa glasovnom kontrolom, čet-botovi za korisničku podršku, digitalni asistenti, pretvaranje govora u tekst i mnogim drugim.
Kako NLP funkcioniše?
NLP je dinamična tehnologija koja koristi različite metode za prevođenje složenog ljudskog jezika za mašine. Najčešće koristi veštačku inteligenciju za obradu i prevođenje pisanih ili izgovorenih reči na način da ih računari mogu razumeti.
Kao što ljudi imaju mozak za obradu svih ulaza, računari koriste specijalizovan program koji im pomaže da obrade ulaz u razumljiv izlaz. NLP funkcioniše u dve faze tokom konverzije, gde je jedna obrada podataka, a druga razvoj algoritma.
Obrada podataka predstavlja prvu fazu, gde se ulazni tekstualni podaci pripremaju i čiste kako bi ih mašina mogla analizirati. Podaci se obrađuju na način da se istaknu sve karakteristike ulaznog teksta i da budu pogodni za kompjuterske algoritme. U suštini, faza obrade podataka priprema podatke u obliku koji mašina može da razume.
Tehnike koje se koriste u ovoj fazi su:
Izvor: Amazinum
- Tokenizacija: Ulazni tekst se deli na manje jedinice kako bi bio pogodan za NLP obradu.
- Uklanjanje stop reči: Ova tehnika uklanja sve uobičajene reči iz teksta i pretvara ga u oblik koji zadržava sve važne informacije u minimalnom obliku.
- Lematizacija i stemming: Ove tehnike svode reči na njihov osnovni oblik, kako bi ih mašine lakše obrađivale.
- Označavanje delova govora: Ulazne reči se obeležavaju na osnovu njihove funkcije u rečenici (imenice, pridevi, glagoli) i zatim se obrađuju.
Nakon što ulazni podaci prođu prvu fazu, mašina razvija algoritam koji može obraditi podatke. Među svim NLP algoritmima koji se koriste za obradu prethodno obrađenih reči, sistemi zasnovani na pravilima i mašinskom učenju se široko koriste:
- Sistemi zasnovani na pravilima: Ovde sistem koristi lingvistička pravila za finalnu obradu reči. Ovo je stariji algoritam koji se i dalje koristi u velikoj meri.
- Sistemi zasnovani na mašinskom učenju: Ovo je napredniji algoritam koji kombinuje neuronske mreže, duboko učenje i mašinsko učenje kako bi se odlučilo o sopstvenom pravilu za obradu reči. Pošto koristi statističke metode, algoritam odlučuje kako će obraditi reči na osnovu podataka za obuku i vrši izmene kako napreduje.
Različite kategorije NLP algoritama
NLP algoritmi su algoritmi ili uputstva zasnovana na mašinskom učenju (ML) koja se koriste prilikom obrade prirodnih jezika. Oni se bave razvojem protokola i modela koji omogućavaju mašini da tumači ljudske jezike.
NLP algoritmi mogu da modifikuju svoj oblik u skladu sa pristupom veštačke inteligencije, kao i podacima za obuku kojima su ‘hranjen’. Glavni zadatak ovih algoritama je da koriste različite tehnike za efikasnu transformaciju konfuznih ili nestrukturiranih ulaznih podataka u informacije iz kojih mašina može da uči.
Zajedno sa svim tehnikama, NLP algoritmi koriste principe prirodnog jezika kako bi ulazne podatke učinili razumljivijim za mašinu. Oni su odgovorni da pomognu mašini da razume kontekstualnu vrednost datog ulaza; u suprotnom, mašina neće moći da izvrši zahtev.
NLP algoritmi su podeljeni u tri osnovne kategorije, a AI modeli biraju bilo koju od kategorija u zavisnosti od pristupa data naučnika. Te kategorije su:
#1. Simbolički algoritmi
Simbolički algoritmi služe kao jedan od temelja NLP algoritama. Oni su odgovorni za analizu značenja svakog ulaznog teksta i zatim ga koriste za uspostavljanje odnosa između različitih koncepata.
Simbolički algoritmi koriste simbole da predstave znanje, kao i odnos između koncepata. Pošto ovi algoritmi koriste logiku i dodeljuju značenje rečima na osnovu konteksta, mogu se postići visoka preciznost.
Grafikoni znanja takođe igraju ključnu ulogu u definisanju koncepata ulaznog jezika, zajedno sa odnosom između tih koncepata. Zbog svoje sposobnosti da pravilno definišu koncepte i lako razumeju kontekst reči, ovaj algoritam pomaže u izgradnji XAI (Explainable AI).
Međutim, simbolički algoritmi imaju ograničenja u proširivanju skupa pravila zbog različitih ograničenja.
#2. Statistički algoritmi
Statistički algoritmi olakšavaju rad mašinama tako što analiziraju tekstove, razumeju svaki od njih i pronalaze značenje. Ovo je veoma efikasan NLP algoritam jer pomaže mašinama da uče o ljudskom jeziku prepoznavanjem obrazaca i trendova u nizu ulaznih tekstova. Ova analiza pomaže mašinama da predvide koja reč će verovatno biti napisana posle trenutne reči u realnom vremenu.
Od prepoznavanja govora, analize osećanja i mašinskog prevođenja, do predloga teksta, statistički algoritmi se koriste za mnoge primene. Glavni razlog njihove široke upotrebe je taj što mogu raditi sa velikim skupovima podataka.
Štaviše, statistički algoritmi mogu otkriti da li su dve rečenice u paragrafu slične po značenju i koju od njih koristiti. Međutim, glavni nedostatak ovog algoritma je što delimično zavisi od kompleksnog inženjeringa karakteristika.
#3. Hibridni algoritmi
Ova vrsta NLP algoritma kombinuje prednosti simboličkih i statističkih algoritama kako bi se postigao efikasan rezultat. Fokusirajući se na glavne prednosti i karakteristike, lako može eliminisati slabosti svakog pristupa, što je neophodno za postizanje visoke preciznosti.
Postoji mnogo načina na koje se oba pristupa mogu koristiti:
- Simbolička podrška mašinskom učenju
- Mašinsko učenje podržava simbolički pristup
- Simboličko i mašinsko učenje rade paralelno
Simbolički algoritmi mogu podržati mašinsko učenje tako što pomažu da se model obuči na takav način da je potrebno manje napora da sam nauči jezik. Iako mašinsko učenje podržava simboličke metode, ML model može kreirati početni skup pravila za simboliku i uštedeti vreme data naučnicima da ga ručno prave.
Međutim, kada simboličko i mašinsko učenje rade zajedno, to dovodi do boljih rezultata jer može osigurati da modeli ispravno razumeju određeni tekst.
Najbolji NLP algoritmi
Postoje brojni NLP algoritmi koji pomažu računaru da imitira ljudski jezik radi razumevanja. Ovo su neki od najboljih NLP algoritama koje možete koristiti:
#1. Modeliranje tema
Izvor slike: Scaler
Modeliranje tema je jedan od algoritama koji koriste statističke NLP tehnike kako bi se otkrile teme ili glavne teme iz ogromne količine tekstualnih dokumenata.
U suštini, pomaže mašinama da pronađu predmet koji se može koristiti za definisanje određenog skupa teksta. Pošto svaki korpus tekstualnih dokumenata sadrži brojne teme, ovaj algoritam koristi bilo koju odgovarajuću tehniku da bi otkrio svaku temu procenom određenih skupova rečnika.
Latentna Dirichletova alokacija (Latent Dirichlet Allocation) je popularan izbor kada je u pitanju korišćenje najbolje tehnike za modeliranje tema. To je nenadzirani ML algoritam i pomaže u akumuliranju i organizovanju arhiva velike količine podataka, što nije moguće ljudskim beleškama.
#2. Sumiranje teksta
Ovo je veoma zahtevna NLP tehnika gde algoritam sažima tekst na kratak i tečan način. To je brz proces jer sumiranje pomaže u izdvajanju svih vrednih informacija bez čitanja svake reči.
Sumiranje se može obaviti na dva načina:
- Sumiranje zasnovano na ekstrakciji: Mašina izdvaja samo ključne reči i fraze iz dokumenta bez izmena originalnog teksta.
- Sumiranje zasnovano na apstrakciji: U ovom procesu, nove reči i fraze se kreiraju iz tekstualnog dokumenta, prikazujući sve informacije i nameru.
#3. Analiza osećanja
Ovo je NLP algoritam koji pomaže mašini da shvati značenje ili nameru koja stoji iza teksta koji je korisnik napisao. Široko je popularan i koristi se u različitim AI poslovnim modelima jer pomaže kompanijama da razumeju šta kupci misle o njihovim proizvodima ili uslugama.
Razumevanjem namere kupčevih tekstualnih ili glasovnih podataka na različitim platformama, AI modeli mogu otkriti osećanja kupaca i pomoći vam da im pristupite na odgovarajući način.
#4. Ekstrakcija ključnih reči
Ekstrakcija ključnih reči je još jedan popularan NLP algoritam koji pomaže u izdvajanju velikog broja ciljanih reči i fraza iz ogromnog skupa podataka koji su bazirani na tekstu.
Postoje različiti algoritmi za ekstrakciju ključnih reči, uključujući popularne nazive kao što su TextRank, Term Frequency i RAKE. Neki od algoritama mogu koristiti dodatne reči, dok drugi mogu pomoći u izdvajanju ključnih reči na osnovu sadržaja datog teksta.
Svaki od algoritama za ekstrakciju ključnih reči koristi sopstvene teorijske i fundamentalne metode. Ovo je korisno za mnoge organizacije jer pomaže u skladištenju, pretraživanju i pronalaženju sadržaja iz značajnih nestrukturiranih skupova podataka.
#5. Grafikoni znanja
Kada je u pitanju izbor najboljeg NLP algoritma, mnogi uzimaju u obzir algoritme grafikona znanja. Ovo je odlična tehnika koja koristi trojke za čuvanje informacija.
Ovaj algoritam je u osnovi mešavina tri stvari – subjekta, predikata i entiteta. Međutim, kreiranje grafikona znanja nije ograničeno na jednu tehniku; umesto toga, zahteva više NLP tehnika da bi bile efikasnije i detaljnije. Subjektni pristup se koristi za izdvajanje uređenih informacija iz gomile nestrukturiranih tekstova.
#6. TF-IDF
TF-IDF je statistički NLP algoritam koji je važan u proceni važnosti reči za određeni dokument koji pripada velikoj kolekciji. Ova tehnika uključuje množenje karakterističnih vrednosti, a to su:
- Učestalost termina: Vrednost učestalosti termina vam daje ukupan broj pojavljivanja reči u određenom dokumentu. Stop reči uglavnom imaju visoku učestalost u dokumentu.
- Inverzna učestalost dokumenta: Inverzna učestalost dokumenta, s druge strane, ističe termine koji su veoma specifični za dokument ili reči koje se ređe javljaju u čitavom korpusu dokumenata.
#7. Oblak reči
Oblak reči je jedinstven NLP algoritam koji uključuje tehnike za vizualizaciju podataka. U ovom algoritmu, važne reči su istaknute i zatim prikazane u tabeli.
Važne reči u dokumentu su štampane većim slovima, dok su manje važne reči prikazane malim fontom. Ponekad se manje važne stvari ne vide ni na tabeli.
Resursi za učenje
Pored navedenih informacija, ako želite da naučite više o obradi prirodnog jezika (NLP), možete razmotriti sledeće kurseve i knjige.
#1. Nauka o podacima: Obrada prirodnog jezika u Python-u
Ovaj kurs na platformi Udemy ima visoke ocene polaznika, a kreirao ga je Lazy Programmer Inc. On podučava sve o NLP-u i NLP algoritmima, kao i kako napisati analizu sentimenta. Uz ukupno trajanje od 11 sati i 52 minuta, ovaj kurs vam daje pristup do 88 predavanja.
#2. Obrada prirodnog jezika: NLP sa transformatorima u Python-u
Uz ovaj popularni Udemy kurs, ne samo da ćete naučiti o NLP-u sa modelima transformatora, već ćete takođe dobiti mogućnost da kreirate fino podešene modele transformatora. Ovaj kurs vam daje potpuno pokrivanje NLP-a sa svojih 11,5 sati video materijala i 5 članaka. Pored toga, naučićete o tehnikama izgradnje vektora i prethodnoj obradi tekstualnih podataka za NLP.
#3. Obrada prirodnog jezika pomoću transformatora
Ova knjiga je prvi put objavljena 2017. godine i imala je za cilj da pomogne data naučnicima i koderima da nauče o NLP-u. Kada počnete da čitate knjigu, moći ćete da napravite i optimizujete modele transformatora za mnoge NLP zadatke. Takođe ćete naučiti kako možete da koristite transformatore za višejezično transferno učenje.
#4. Praktična obrada prirodnog jezika
Kroz ovu knjigu, autori su objasnili zadatke, probleme i pristupe rešavanju problema u NLP-u. Ova knjiga takođe uči o primeni i evaluaciji različitih NLP aplikacija.
Zaključak
NLP je sastavni deo savremenog sveta veštačke inteligencije koji pomaže mašinama da razumeju ljudske jezike i tumače ih. NLP algoritmi su korisni za različite aplikacije, od pretraživača i IT-a, do finansija, marketinga i šire.
Pored navedenih detalja, predstavio sam i neke od najboljih NLP kurseva i knjiga koje će vam pomoći da unapredite svoje znanje o NLP-u.