Zrozumieć NLP
Czym dokładnie jest przetwarzanie języka naturalnego? Jaką technologią się posługuje? I wreszcie, jak można z niego skorzystać? NLP łączy w sobie lingwistykę obliczeniową (dziedzinę zajmującą się rozumieniem języka naturalnego w kontekście informatycznym) oraz tłumaczenie maszynowe, dzięki czemu komputery są w stanie przetwarzać naszą mowę, a nawet dokonywać analizy gramatycznej. Technologia ta jest szeroko wykorzystywana w programach komputerowych do tłumaczenia, nawigacji GPS i rozpoznawaniu mowy. Z kolei w środowisku biznesowym, znajduje zastosowanie w obszarze obsługi klienta (asystenci głosowi) oraz wewnętrznych operacjach przedsiębiorstwa.
Rodzaje zadań NLP
Istnieją 4 główne segmenty przetwarzania języka naturalnego: TTS, STT, STS i TTT. Czym są te enigmatyczne skróty? Ich rozwinięcie i zastosowanie przedstawię poniżej.
Text to speech (TTS) - przekształcenie tekstu na mowę
Zacznijmy od techniki NLP, która generuje dane tekstowe w postaci mówionej na podstawie dokumentów cyfrowych, takich jak maile, wiadomości tekstowe, dokumentacja medyczna czy artykuły badawcze. Za pomocą modeli uczenia głębokiego, algorytmy TTS analizują zaproponowany tekst i generują pełne zdania. Czasami tekst jest w stylu robotycznym, a innym razem posiada znaczną płynność i ekspresję, co utrudnia ocenę, czy to człowiek czy maszyna. Oprogramowanie do przekształcania tekstu na mowę znajduje zastosowanie w platformach do nauki języków, wirtualnych asystentach, botach głosowych oraz w narzędziach dostępności dla osób niewidomych. Jesteś ciekawy, jak to działa? Możesz przetestować to samodzielnie na swoim smartfonie – większość z nich ma zdolność odczytywania zaznaczonego tekstu.
Speech to text (STT) - przekształcenie mowy na tekst
Technologia STT (Speech-to-Text) przekształca mowę na tekst przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego, zachowując kontekst mówcy i uwzględniając analizę sentymentu. Znanym przykładem jest technologia Siri firmy Apple lub jakiekolwiek narzędzie do dyktowania na smartfonie. Metody uczenia maszynowego w takiej technologii są również szeroko stosowane do generowania automatycznych napisów wideo na platformach takich jak YouTube. Ich największą zaletą jest przede wszystkim wygoda – przetwarzanie mowy na tekst umożliwia nam korzystanie z wielu różnych urządzeń bez użycia rąk. STT zrewolucjonizowało sposób, w jaki komunikujemy się z maszynami, czyniąc je bardziej dostępnymi dla wszystkich użytkowników.
PS. Gorąco polecam wypróbowanie funkcji dyktowania na telefonie. Od kiedy to odkryłam, zawsze korzystam z niej przy pisaniu dłuższych wiadomości czy przemówień. Niektóre słowa mogą być nieco przekręcone, ale można je sprawnie poprawić.
Speech to speech (STS) - przekształcenie mowy na mowę
Istnieje spore prawdopodobieństwo, że ten model językowy już znajduje się w Twoim domu. Mowa o uwielbianych przez wielu i budzących strach u niektórych osobistych asystentach takich jak Alexa, Apple HomePod, Google Home i wiele innych. Wszystkie one wykorzystują moc przetwarzania języka i danych głosowych. Na podstawie poleceń głosowych użytkownika asystent przetwarza język ludzki, wykonuje automatyczną interpretację, a następnie udziela odpowiedzi, tak aby komunikacja była jak najbardziej zbliżona do rozmowy z człowiekiem. Innym przykładem jest Google Translator, gdzie wejściowym językiem może być na przykład angielski, a po automatycznym przetłumaczeniu otrzymujemy wynik w języku chińskim.
Warto zauważyć, że technicznie cały proces to STT (przetwarzanie mowy na tekst), przetwarzanie danych wejściowych i TTS (przetwarzanie tekstu na mowę), ponieważ w celu przetworzenia mówionego języka najpierw musi być on przekształcony w tekst cyfrowy, poddany analizie, a następnie ponownie przetworzony w mowę.
Text to text (TTT) - przekształcenie tekstu na tekst
Jeżeli kiedykolwiek podróżowaliście za granicę i przeprowadzaliście rozmowę z osobą z innego kraju za pomocą tłumacza, była to jedna z technik NLP i czwarty omawiany dzisiaj model językowy – tłumaczenie tekstu na tekst (TTT).
Przykładami TTT są powszechnie stosowane programy tłumaczeniowe online, takie jak DeepL czy Google Translate, które konwertują tekst pisany prawie natychmiastowo dzięki algorytmom NLP, wykorzystującym uczenie głębokie i metody statystyczne. Wszystko to po to, aby uchwycić analizę semantyczną tekstu i generować dokładne tłumaczenia dokumentów, a nawet całych stron internetowych. Innym zastosowaniem tej techniki jest wykorzystanie jej w narzędziach sztucznej inteligencji online, które automatycznie podsumowują lub parafrazują tekst.
Jak NLP może służyć Twojej firmie?
Po przeanalizowaniu przykładów zastosowań NLP dotyczących języka naturalnego, czas porozmawiać o tym, jak można wykorzystać tę technologię w Twojej firmie.
Boty głosowe
Asystenci głosowi mogą pomóc Twoim klientom w wykonywaniu powtarzalnych zadań, przetwarzając język naturalny i rozwiązując problemy według dostarczonego skryptu. Boty głosowe działają w wielu dziedzinach, takich jak bankowość, przemysł taksówkarski, czy nawet kliniki medyczne. Często są pierwszym punktem kontaktu z klientem, zwiększając efektywność pracowników i oszczędzając koszty.
Wykrywanie spamu
Ten przykład może nie być tak oczywisty, ale narzędzia NLP potrafią klasyfikować dane tekstowe i mówione w celu wykrywania ryzykownych wiadomości phishingowych lub spamowych. Wskaźnikami są tutaj pojedyncze słowa z błędami ortograficznymi, groźne sformułowania lub podejrzane natężenie treści. Pierwszym celem ataków ransomware na firmę jest często pracownik, a wdrożenie tego rodzaju technologii może pomóc w uniknięciu nieprzyjemnych sytuacji.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja daje nam szereg przeróżnych możliwości, a technologia NLP na stałe zagościła w naszym codziennym życiu. Jej zaletą jest to, że dzięki własnym danym treningowym i wykwalifikowanemu zespołowi możesz dostosować własny zestaw narzędzi do przetwarzania języka dostosowany ściśle do potrzeb Twojej firmy.
