Czym jest przetwarzanie języka naturalnego i jak działają systemy typu ChatGPT?

Choć termin “przetwarzanie języka naturalnego” lub jego bardziej popularne angielskie tłumaczenie “natural language processing” może brzmieć dla Was zagadkowo, to nie mamy wątpliwości, że mieliście już do czynienia z rozwiązaniami wykorzystującymi tę technologię. To właśnie na niej opierają się m.in. systemy nawigacji głosowej, oprogramowanie do dyktowania tekstu mowy, chatboty, wyszukiwarki internetowe, a nawet ChatGPT. 

Chcecie dowiedzieć się więcej? W tym artykule wyjaśnimy m.in. czym dokładnie jest NLP, jak działa, jakie są jego przykładowe zastosowania oraz przede wszystkim – jakie korzyści może przynieść Twojemu biznesowi. Czytaj dalej, aby odkryć potencjał tej potężnej technologii!

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?

Tradycyjnie, zacznijmy od definicji. W dużym uproszczeniu, technologię tę można opisać w następujący sposób:

Przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która łączący ze sobą elementy programowania i lingwistyki w celu umożliwienia komputerom rozumienia ludzkiego języka. 

NLP wykorzystuje zaawansowane technologie, takie jak lingwistyka komputerowa czy zaawansowane modele uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby umożliwić komputerom przetwarzanie ludzkiego języka – zarówno w formie tekstu, jak i innych form, takich jak nagrania głosowe. Głównym celem rozwiązań wykorzystujących NLP jest nie tylko zrozumienie znaczenia poszczególnych słów, ale całej wypowiedzi, uwzględniając przy tym kontekst, intencje, a nawet emocje osoby, której wypowiedź jest przetwarzana. 

Jak działa przetwarzanie języka naturalnego?

Aby lepiej zrozumieć czym jest NLP, warto zapoznać się z tym, jak – krok po kroku – wygląda ten proces.

1. Zbieranie Danych

Podstawowym elementem każdego rozwiązania opartego na modelach uczenia maszynowego są dane. W przypadku NLP, nasz system musi otrzymać korpus, czyli ogromny zbiór danych językowych. Na przykład, system taki jak ChatGPT w wersji GPT3 został 'nakarmiony’ aż 570 GB danych uzyskanych z książek, tekstów internetowych, Wikipedii, artykułów i innych tekstów w Internecie, co dało w sumie 300 miliardów słów.

2. Przetwarzanie ludzkiego języka na język zrozumiały dla komputera 

Po zebraniu danych, system musi przekonwertować je na liczby, czyli na taką formę, która jest dla niego zrozumiała i umożliwia dalsze przetwarzanie. W zależności od danych wyjściowych (tekstu czy pliku audio), używa do tego różnych zaawansowanych technik, które mu w tym pomogą. Na przykład, w przypadku danych głosowych wyodrębnia się informacje o częstotliwościach składowych w kolejnych chwilach nagrania.

3. Zrozumienie Komunikatu

Pamiętajmy, że chociaż słowa i zdania mają oczywiste znaczenie dla ludzi, to dla komputerów są to tylko ciągi znaków. Aby system był w stanie coś z nich zrozumieć, inżynierowie specjalizujący się w AI czy bezpośrednio NLP muszą odpowiednio wytrenować system w taki sposób, aby był w stanie rozumieć język i znaczenie wypowiedzi. 

W tym momencie rozpoczyna się proces o nazwie NLU (Natural Language Understanding), polegający na przetwarzaniu danych wejściowych i nadawania sensu zdaniom w języku naturalnym.

Zazwyczaj odbywa się on przy użyciu różnorodnych technik przetwarzania języka naturalnego, takich jak tokenizacja (dzielenie tekstu na mniejsze części), etykietowanie części mowy, czy stemming (redukcja słów do ich podstawowej formy). 

Takie dzielenie i kategoryzowanie indywidualnych słów umożliwiają algorytmom poznanie zasad rządzących ludzkim językiem, a następnie na zrozumienie struktury i znaczenia zdań.

Na tym etapie jest sporo wyzwań, chociażby z tzw. homonimami, czyli słowami o identycznej pisowni lub wymowie, które mają inne znaczenie. Kiedy w naszej bazie pojawi się taki wyraz, system musi zrozumieć ich kontekst poprzez analizę całej wypowiedzi.

4. Generowanie odpowiedzi

Kiedy już nasz system jest w stanie zrozumieć, jakie pytanie lub polecenie od nas otrzymał, czas na wygenerowanie adekwatnej odpowiedzi. W tym celu, wykorzystuje algorytmy uczenia głębokiego, które pozwalają mu nie tylko czytać i rozumieć wypowiedzi, ale także tworzyć własne. Ten proces nosi nazwę NLG (Natural Language Generation) i polega przekształceniu ustrukturyzowanych dane (czyli takich, które są zrozumiałe dla komputera) – w dane wyjściowe w języku naturalnym, który jest zrozumiały dla człowieka. 

Wróćmy do przykładu ChatGPT. To właśnie na tym etapie, system tworzy odpowiedź na podstawie wpisanej przez użytkownika komendy. W tym celu wykorzystuje miliardy poznanych wcześniej słów i reguł językowych oraz zgromadzonej wiedzy. W praktyce polega to na prognozowaniu kolejnych fragmentów tekstu, które powinny następować po danej wskazówce, wykorzystując znane wzorce językowe.

Na poniższym obrazku znajdziesz przykład odpowiedzi ChatGPT na pytanie: “Co warto zobaczyć w Polsce w listopadzie?”

5. Ciągłe szkolenie i dostrajanie modelu

Aby system AI, wciąż działał na najwyższym poziomie, musi być stale udoskonalany. Im więcej danych otrzymuje, tym dokładniejszy się staje. Również w przypadku rozwiązań NLP, ważne jest, aby model wciąż był “karmiony” nowymi danymi, jak również wciąż doskonalony w oparciu o otrzymywane informacje zwrotne. Dzięki temu staje się coraz bardziej precyzyjny i efektywny w rozumieniu oraz odpowiadaniu na pytania zadane przez użytkowników.

Przykładowo, jeśli chcesz, aby ChatGPT miał wiedzę o aktualnych przepisach obowiązujących w danym miejscu – musi być dostrajany o nowe, aktualne dane, które pozwolą mu uzyskać te informacje.

Przykłady zastosowania NLP

Przejdźmy do przykładów. Tak jak wspominaliśmy na początku, większość z nas od dawna korzysta z rozwiązań opartych na NLP, czasem nie nawet wiedząc, że ma do czynienia właśnie z tą technologią. O jakich rozwiązaniach mowa? Poniżej zebraliśmy kilka przykładów:

• Asystenci Głosowi: NLP jest kluczowym elementem działania asystentów głosowych, takich jak Siri, Alexa czy Google Assistant. Pozwala rozumieć zapytania głosowe użytkowników i odpowiadać na nie w naturalny sposób, wykonując różnorodne zadania, od ustawiania alarmów po przeszukiwanie informacji online.
• Translatory: Narzędzia takie jak Google Translate czy DeepL wykorzystują NLP do tłumaczenia tekstów na różne języki w czasie rzeczywistym.
• Funkcja dyktowania tekstu: Opcja dyktowania tekstu, dostępna m.in. w smartfonach pozwala użytkownikom dyktować tekst, który następnie jest transkrybowany na pisany. 
• Analiza Sentymentu: Firmy korzystają z NLP do analizowania opinii i recenzji klientów, co pozwala im zrozumieć ogólne nastawienie konsumentów do ich produktów lub usług. Dzięki temu mogą lepiej dostosowywać swoje strategie marketingowe i usprawniać obsługę klienta.
• Chatboty: Chatboty używane na stronach internetowych czy w aplikacjach wykorzystują moc NLP, aby móc udzielać szybkich odpowiedzi na pytania klientów.
• Wyszukiwarki internetowe: Zaawansowane wyszukiwarki internetowe (tzw. wyszukiwarki semantyczne) wykorzystują NLP do interpretowania zamiaru i kontekstu zapytań. Pozwala to na zrozumienie złożonych zapytań i dostarczanie odpowiedzi opartych na zrozumieniu pełnego znaczenia treści wyszukiwania, a nie tylko na dopasowaniu słów.

Jakie branże korzystają z przetwarzania języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego znajduje zastosowanie w różnych branżach, takich jak:

• Turystyka – NLP w turystyce może pomóc m.in. w znalezieniu idealnych ofert podróży. Przykładowym rozwiązaniem tego typu jest wyszukiwarka turystyczna Qtravel Search, która doskonale zrozumie zapytania użytkowników, będąc w stanie dopasować najlepsze oferty turystyczne, hotele czy atrakcje, opierając się na dokładnej analizie zapytań.
• Opieka Zdrowotna: NLP stosowane jest również do analizy dokumentacji medycznej, co pomaga w szybszym diagnozowaniu i personalizacji opieki nad pacjentami. Systemy oparte na tej technologii mogą analizować historię choroby, notatki lekarskie oraz publikacje medyczne, dostarczając lekarzom kluczowych informacji.
• Finanse: Przetwarzanie języka naturalnego może pomóc w analizie rynkowej i wykrywaniu oszustw. Mogą przeglądać ogromne ilości danych finansowych, w tym raporty i aktualności rynkowe, a następnie generować wskazówki inwestycyjne lub wykrywać nietypowe wzorce transakcji sugerujące oszustwa.
• Edukacja: W edukacji, NLP stosowane jest do tworzenia spersonalizowanych programów nauczania i narzędzi pomagających np. w nauce języków obcych. NLP może analizować odpowiedzi uczniów, dostosowując materiały dydaktyczne do ich indywidualnego poziomu zrozumienia i stylu uczenia się.
• Księgowość: NLP umożliwia automatyzację wprowadzania danych księgowych poprzez ekstrakcję kluczowych informacji z faktur, rachunków i innych dokumentów finansowych. Dzięki temu, procesy takie jak księgowanie faktur stają się szybsze i mniej podatne na błędy.

Korzyści stosowania przetwarzania języka naturalnego w biznesie

Nadal macie wątpliwości, czy NLP to technologia, której potrzebuje Wasza firma? Jeśli tak, to zapraszamy do zapoznania się z kluczowymi korzyściami, jakie może przynieść:

• Oszczędność czasu: NLP umożliwia automatyzację monotonnych zadań, takich jak m.in. sortowanie e-maili w dziale obsługi klienta czy analiza danych rynkowych w dziale marketingu, co skutkuje znaczną oszczędnością czasu pracowników.
• Zwiększenie satysfakcji klientów: Dzięki szybkim i dokładnym odpowiedziom dostarczanym przez rozwiązania NLP, takie jak chatboty czy wyszukiwarki semantyczne firmy mogą oferować wyższą jakość obsługi, co przekłada się na zwiększenie zadowolenia klientów.
• Lepsze zrozumienie preferencji klientów: Analiza opinii i recenzji klientów za pomocą NLP pozwala na głębsze zrozumienie potrzeb i preferencji klientów, co umożliwia lepsze dostosowanie oferty do ich oczekiwań.
• Podejmowanie lepszych decyzji biznesowych: Analiza danych za pomocą NLP umożliwia bardziej dokładny wgląd w trendy rynkowe, preferencje klientów i wyniki działalności, co pomaga w podejmowaniu bardziej świadomych, opartych na danych decyzji biznesowych.
• Zwiększenie konwersji i sprzedaży: Zastosowanie NLP w marketingu i sprzedaży pomaga w precyzyjnym targetowaniu reklam i personalizacji ofert, co prowadzi do wyższych wskaźników konwersji i sprzedaży.

Słowniczek pojęć związanych z NLP

• Tokenizacja (Tokenization): Podziału tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa, frazy lub tokeny.
• Analiza Morfologiczna (Morphological Analysis): Analiza struktury słów, w tym ich korzeni, końcówek i innych elementów morfologicznych.
• Tagowanie Części Mowy (Part-of-Speech Tagging): Proces przypisywania części mowy, takich jak rzeczownik, czasownik, przymiotnik, do każdego słowa w tekście.
• Stemming: Redukcja słów do ich podstawowej formy (np. „bieganie” do „bieg”).
• Analiza Składniowa (Syntactic Analysis): Badanie struktury gramatycznej zdania, identyfikacja relacji między słowami.
• Analiza Semantyczna (Semantic Analysis): Proces zrozumienia znaczenia i interpretacji zdań.
• Rozpoznawanie Bytów Nazwanych (Named Entity Recognition, NER): Proces identyfikacji i klasyfikacji kluczowych informacji w tekście, takich jak nazwy osób, miejsc, organizacji.
• Model Językowy (Language Model): System służący do przewidywania kolejności słów lub zdania, oparty na wcześniejszych przykładach.
• Ekstrakcja Informacji (Information Extraction): Wyodrębnienie istotnych informacji z tekstu, takich jak daty, liczby, nazwy produktów itp.
• Klasyfikacja Tekstów (Text Classification): Przyporządkowanie tekstu do określonych kategorii lub etykiet na podstawie jego treści.
• Rozumienie Języka Naturalnego (Natural Language Understanding, NLU): Proces, w którym maszyna interpretuje, rozumie i przetwarza ludzką mowę lub tekst, aby wydobyć z niego znaczenie.
• Generowanie Języka Naturalnego (Natural Language Generation, NLG): Proces automatycznego generowania przez komputer tekstu, który jest zrozumiały dla ludzi.

Podsumowanie

Mamy nadzieję, że ten artykuł pozwolił Wam lepiej zrozumieć, na czym polega działanie przetwarzania języka naturalnego oraz odkryć jego nieoceniony potencjał w biznesie. 

Jeśli chcecie wdrożyć rozwiązanie oparte na NLP w swojej firmie – zapraszamy do kontaktu z naszym zespołem. Opowiemy Ci jak działa nasza innowacyjna wyszukiwarka oparta na tej technologii i pokażemy, w jaki sposób jej wdrożenie może zrewolucjonizować Twój biznes.