מה זה NLP?

מה זה NLP

מה זה NLP? עיבוד שפה טבעית (NLP) היא טכנולוגיית למידת מכונה המעניקה למחשבים את היכולת לפרש, לתמרן ולהבין את השפה האנושית. לארגונים כיום יש כמויות גדולות של נתוני קול וטקסט מערוצי תקשורת שונים כמו מיילים, הודעות טקסט, ניוזפידים של מדיה חברתית, וידאו, אודיו ועוד. הם משתמשים בתוכנת NLP כדי לעבד את הנתונים האלה באופן אוטומטי, לנתח את הכוונה או הסנטימנט בהודעה ולהגיב בזמן אמת לתקשורת אנושית.

מדוע NLP חשוב?

עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא קריטי לניתוח מלא ויעיל של נתוני טקסט ודיבור. זה יכול לעבוד דרך ההבדלים בניבים, סלנג ואי סדרים דקדוקיים האופייניים בשיחות יומיומיות.

חברות משתמשות בו למספר משימות אוטומטיות, כגון:

  • עיבוד, ניתוח וארכיון מסמכים גדולים
  • ניתוח משוב מלקוחות או הקלטות מוקד טלפוני
  • הפעל צ'אט בוטים לשירות לקוחות אוטומטי
  • ענה על שאלות מי-מה-מתי-איפה
  • סיווג וחילוץ טקסט

אתה יכול גם לשלב NLP ביישומים מול לקוחות כדי לתקשר בצורה יעילה יותר עם הלקוחות. לדוגמה, צ'טבוט מנתח וממיין שאילתות לקוחות, מגיב אוטומטית לשאלות נפוצות ומפנה מחדש שאילתות מורכבות לתמיכת לקוחות. אוטומציה זו עוזרת להפחית עלויות, חוסכת לסוכנים לבזבז זמן על שאילתות מיותרות ומשפרת את שביעות רצון הלקוחות.

מהם מקרי שימוש ב-NLP לעסקים?

עסקים משתמשים בתוכנות וכלים לעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לפשט, להפוך אוטומציה ולייעל את הפעולות בצורה יעילה ומדויקת. להלן מספר מקרי שימוש לדוגמה.

עריכת נתונים רגישים

עסקים במגזרי הביטוח, המשפט והבריאות מעבדים, ממיינים ומחזירים כמויות גדולות של מסמכים רגישים כמו רשומות רפואיות, נתונים פיננסיים ונתונים פרטיים. במקום לבדוק באופן ידני, חברות משתמשות בטכנולוגיית NLP כדי לבטל מידע אישי מזהה ולהגן על נתונים רגישים. לדוגמה, Chisel AI מסייעת לספקי ביטוח לחלץ מספרי פוליסה, תאריכי תפוגה ומאפייני לקוחות אישיים אחרים ממסמכים לא מובנים עם Amazon Comprehend.

מעורבות לקוחות

טכנולוגיות NLP מאפשרות לצ'אט ולבוטים קוליים להיות יותר אנושיים כאשר משוחחים עם לקוחות. עסקים משתמשים בצ'אטבוטים כדי להגדיל את יכולת השירות והאיכות של שירות הלקוחות תוך שמירה על עלויות תפעול למינימום. PubNub, שבונה תוכנת צ'טבוט, משתמשת ב-Amazon Comprehend כדי להציג פונקציונליות צ'אט מקומית ללקוחותיה העולמיים. T-Mobile משתמשת ב-NLP כדי לזהות מילות מפתח ספציפיות בהודעות טקסט של לקוחות ולהציע המלצות מותאמות אישית. אוניברסיטת אוקלהומה סטייט פורסת פתרון צ'טבוט של שאלות ותשובות כדי לענות על שאלות סטודנטים באמצעות טכנולוגיית למידת מכונה.

ניתוח עסקי

משווקים משתמשים בכלי NLP כמו Amazon Comprehend ו- Amazon Lex כדי לקבל תפיסה מושכלת של מה הלקוחות מרגישים כלפי המוצר או השירותים של החברה. על ידי סריקה לאיתור ביטויים ספציפיים, הם יכולים לאמוד את מצבי הרוח והרגשות של הלקוחות במשוב כתוב. לדוגמה, Success KPI מספקת פתרונות עיבוד שפה טבעית המסייעים לעסקים להתמקד בתחומים ממוקדים בניתוח סנטימנטים ולסייע למרכזי קשר להפיק תובנות ניתנות לפעולה מניתוח שיחות.

איך עובד NLP?

עיבוד שפה טבעית (NLP) משלב מודלים של בלשנות חישובית, למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי לעבד את השפה האנושית.

בלשנות חישובית

בלשנות חישובית היא מדע ההבנה והבנייה של מודלים של שפה אנושית באמצעות מחשבים וכלי תוכנה. חוקרים משתמשים בשיטות בלשנות חישובית, כגון ניתוח תחבירי וסמנטי, כדי ליצור מסגרות המסייעות למכונות להבין את השפה האנושית השיחתית. כלים כמו מתרגמי שפות, סינתיסייזרים טקסט לדיבור ותוכנות זיהוי דיבור מבוססים על בלשנות חישובית.

למידת מכונה

למידת מכונה היא טכנולוגיה המאמנת מחשב עם נתונים לדוגמה כדי לשפר את היעילות שלו. לשפה האנושית יש כמה תכונות כמו סרקזם, מטפורות, וריאציות במבנה המשפט, בתוספת חריגים בדקדוק ושימוש שלוקח לבני אדם שנים ללמוד. מתכנתים משתמשים בשיטות למידת מכונה כדי ללמד יישומי NLP לזהות ולהבין במדויק את התכונות הללו מההתחלה.

למידה עמוקה

למידה עמוקה היא תחום ספציפי של למידת מכונה המלמדת מחשבים ללמוד ולחשוב כמו בני אדם. היא כוללת רשת עצבית המורכבת מצמתים לעיבוד נתונים המובנים כך שהם מזכירים את המוח האנושי. בעזרת למידה עמוקה, מחשבים מזהים, מסווגים ומתחברים יחד עם דפוסים מורכבים בנתוני הקלט.

שלבי יישום NLP

בדרך כלל, הטמעת NLP מתחילה באיסוף והכנה של נתוני טקסט או דיבור לא מובנים ממקורות כמו מחסני נתונים בענן, סקרים, מיילים או יישומי תהליכים עסקיים פנימיים.

עיבוד מקדים

תוכנת ה-NLP משתמשת בטכניקות עיבוד מקדים כגון טוקניזציה, stemming, lemmatization ועצירת הסרת מילים כדי להכין את הנתונים ליישומים שונים.

להלן תיאור של טכניקות אלה:

טוקניזציה מפרקת משפט ליחידות בודדות של מילים או ביטויים.
גזע ולמטיזציה מפשטים מילים לצורת השורש שלהן. לדוגמה, תהליכים אלו הופכים את ה"התחלה" ל"התחלה".
הסרת מילים עצור מבטיחה שמילים שאינן מוסיפות משמעות משמעותית למשפט, כגון "עבור" ו"עם", יוסרו.
הַדְרָכָה

חוקרים משתמשים בנתונים המעובדים מראש ובלימוד המכונה כדי לאמן מודלים של NLP לביצוע יישומים ספציפיים על סמך המידע הטקסטואלי שסופק. אימון אלגוריתמי NLP דורש הזנת התוכנה בדגימות נתונים גדולות כדי להגביר את דיוק האלגוריתמים.

פריסה והסקת מסקנות

לאחר מכן מומחי למידת מכונה פורסים את המודל או משלבים אותו בסביבת ייצור קיימת. מודל ה-NLP מקבל קלט ומנבא פלט עבור מקרה השימוש הספציפי אליו תוכנן המודל. אתה יכול להפעיל את אפליקציית NLP על נתונים חיים ולקבל את הפלט הנדרש.

מהן משימות NLP?

טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP), או משימות אן אל פי, מפרקות טקסט אנושי או דיבור לחלקים קטנים יותר שתוכנות מחשב יכולות להבין בקלות. יכולות עיבוד וניתוח טקסט נפוצות ב-NLP ניתנות להלן.

תיוג חלק-ו-דיבור

זהו תהליך שבו תוכנת NLP מתייגת מילים בודדות במשפט לפי שימושים הקשריים, כגון שמות עצם, פעלים, שמות תואר או תואר. זה עוזר למחשב להבין כיצד מילים יוצרות מערכות יחסים משמעותיות זו עם זו.

ביעור מובן של מילה

למילים מסוימות עשויות להיות משמעויות שונות כאשר משתמשים בהן בתרחישים שונים. לדוגמה, המילה "עטלף" פירושה דברים שונים במשפטים הבאים:

עטלף הוא יצור לילי.
שחקני בייסבול משתמשים במחבט כדי לפגוע בכדור.
עם ביעור חוש מילים, תוכנת NLP מזהה את המשמעות המיועדת של מילה, בין אם על ידי אימון מודל השפה שלה או בהתייחסות להגדרות מילון.

זיהוי דיבור

זיהוי דיבור הופך נתונים קוליים לטקסט. התהליך כולל פירוק מילים לחלקים קטנים יותר והבנת הדגשים, השמצות, אינטונציה ושימוש בדקדוק לא תקני בשיחה יומיומית. יישום מרכזי של זיהוי דיבור הוא תמלול, שניתן לעשות באמצעות שירותי דיבור לטקסט כמו Amazon Transcribe.

מכונת תרגום

תוכנת תרגום מכונה משתמשת בעיבוד שפה טבעית כדי להמיר טקסט או דיבור משפה אחת לאחרת תוך שמירה על דיוק הקשר. שירות AWS התומך בתרגום מכונה הוא Amazon Translate.

זיהוי ישות בשם

תהליך זה מזהה שמות ייחודיים לאנשים, מקומות, אירועים, חברות ועוד. תוכנת NLP משתמשת בזיהוי ישויות בשם כדי לקבוע את הקשר בין ישויות שונות במשפט.

חשבו על הדוגמה הבאה: "ג'יין נסעה לחופשה בצרפת, והיא התפנקה עם המטבחים המקומיים."

תוכנת ה-NLP תבחר ב"ג'יין" ו"צרפת" כישויות המיוחדות במשפט. ניתן להרחיב זאת עוד יותר על ידי רזולוציית הפניה משותפת, תוך קביעה אם מילים שונות משמשות לתיאור אותה ישות. בדוגמה שלמעלה, גם "ג'יין" וגם "היא" הצביעו על אותו אדם.

ניתוח הסנטימנט

ניתוח סנטימנטים הוא גישה מבוססת בינה מלאכותית לפירוש הרגש המועבר על ידי נתונים טקסטואליים. תוכנת NLP מנתחת את הטקסט עבור מילים או ביטויים המראים חוסר שביעות רצון, אושר, ספק, חרטה ורגשות נסתרים אחרים.

מהן הגישות לעיבוד שפה טבעית?

להלן מספר גישות נפוצות לעיבוד שפה טבעית (NLP).

  • NLP מפוקח – שיטות אן אל פי מפוקחות מאמנות את התוכנה עם קבוצה של קלט ופלט מסומנים או ידועים. התוכנה מעבדת תחילה כמויות גדולות של נתונים ידועים ולומדת כיצד להפיק את הפלט הנכון מכל קלט לא ידוע. לדוגמה, חברות מאמנות כלי NLP לסווג מסמכים לפי תוויות ספציפיות.
  • NLP ללא פיקוח – אן אל פי ללא פיקוח משתמש במודל שפה סטטיסטי כדי לחזות את הדפוס המתרחש כאשר הוא מוזן בקלט שאינו מתויג. לדוגמה, תכונת ההשלמה האוטומטית בהודעות טקסט מציעה מילים רלוונטיות שהגיוניות עבור המשפט על ידי ניטור תגובת המשתמש.
  • הבנת שפה טבעית – הבנת שפה טבעית (NLU) היא תת-קבוצה של NLP המתמקדת בניתוח המשמעות מאחורי משפטים. NLU מאפשרת לתוכנה למצוא משמעויות דומות במשפטים שונים או לעבד מילים בעלות משמעויות שונות.
  • יצירת שפה טבעית -יצירת שפה טבעית (NLG) מתמקדת בהפקת טקסט שיחה כמו שבני אדם עושים בהתבסס על מילות מפתח או נושאים ספציפיים. לדוגמה, צ'אט בוט אינטליגנטי עם יכולות NLG יכול לשוחח עם לקוחות בדרכים דומות לאנשי תמיכה בלקוחות.