Czym jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w AI?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) stało się wszechobecne – jest wykorzystywane w filtrowaniu e-maili, asystentach głosowych, agentach AI, wyszukiwarkach, przewidywaniu tekstu i chatbotach AI.

Firmy wykorzystują systemy NLP do usprawniania swoich działań, a osoby prywatne korzystają z nich na co dzień w domu.

Chociaż NLP jest wszędzie, to jednak jest to złożony proces, o którym rzadko myślimy, korzystając z tłumacza online czy gdy telefon podpowiada nam kolejne słowo.

Pierwszym krokiem do zrozumienia NLP jest wyjaśnienie, czym ono właściwie jest. Zaczynajmy!

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na interakcji między komputerami a ludźmi za pomocą naturalnego języka.

Pozwala maszynom rozumieć, interpretować i generować ludzki język w sposób użyteczny i sensowny.

Dlaczego warto korzystać z NLP?

Popularność NLP nie jest przypadkowa – korzystają z niego zarówno firmy, jak i osoby prywatne. Oto kilka najczęstszych powodów, dla których warto wdrożyć NLP:

Automatyzacja oszczędzająca koszty

Systemy NLP często służą do automatyzacji zadań, takich jak obsługa klienta, filtrowanie e-maili czy klasyfikacja dokumentów. Jak każda automatyzacja, pozwala to firmom oszczędzać czas i zasoby.

Analiza danych

Firmy mogą wykorzystywać systemy NLP do analizy danych i wykrywania trendów. Analizując duże ilości tekstów zebranych przez chatboty firmowe – takich jak opinie klientów, recenzje czy posty w mediach społecznościowych – NLP pomaga ulepszać produkty i usługi.

Optymalizacja wyszukiwania

Wyszukiwanie informacji stało się coraz lepsze – częściowo dzięki NLP.

NLP umożliwia uzyskiwanie trafniejszych wyników wyszukiwania, zarówno głosowo, jak i tekstowo, co pozwala szybciej znaleźć potrzebne informacje. Widzimy to za każdym razem, gdy wpisujemy coś w Google, prosimy Siri o zamówienie taksówki czy opisujemy chatbotowi w sklepie, jakiego produktu szukamy.

Personalizacja

Ponieważ systemy NLP analizują indywidualne wzorce językowe i preferencje, ich odpowiedzi mogą być dostosowane do każdej interakcji.

Na przykład chatbot obsługi klienta może przeprosić lub zaproponować rabat zdenerwowanemu klientowi, a asystent AI zasugerować markę ubrań zgodną z wcześniejszymi wyborami użytkownika.

Różnica między NLU, NLP i NLG

NLP to szeroka dziedzina obejmująca różne podobszary, w tym rozumienie języka naturalnego (NLU) oraz generowanie języka naturalnego (NLG).

NLP to nadrzędny obszar, a NLU i NLG to jego wyspecjalizowane części. Wynika to z faktu, że przetwarzanie języka naturalnego musi obejmować zarówno rozumienie, jak i generowanie podczas rozmowy.

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

NLU jest niezbędne do wydobycia znaczenia z wypowiedzi użytkownika.

Jako część NLP, NLU skupia się na rozumieniu języka. Jego głównym celem jest umożliwienie maszynom zrozumienia i interpretacji ludzkiej mowy w sensowny sposób.

NLU polega na analizie tekstu w celu określenia intencji, rozpoznania jednostek oraz zrozumienia kontekstu wypowiedzi.

Na przykład, gdy użytkownik mówi: „Zarezerwuj stolik w restauracji”, NLU rozpoznaje, że intencją jest rezerwacja, a „restauracja” to miejsce, gdzie ma się odbyć akcja.

Generowanie języka naturalnego (NLG)

NLG natomiast odpowiada za tworzenie wypowiedzi. Po zrozumieniu wypowiedzi użytkownika (dzięki NLU), NLG generuje spójną i odpowiednią odpowiedź.

Na przykład, jeśli użytkownik pyta chatbota: „Jaka będzie jutro pogoda?”, system NLG może odpowiedzieć: „Jutro będzie słonecznie, temperatura do 24°C.”

NLG polega na doborze odpowiednich słów, poprawnym budowaniu zdań i dbaniu o to, by odpowiedź brzmiała naturalnie. To kluczowy element NLP, który przekłada zrozumienie maszyny na komunikatywny język.

11 elementów NLP

Przetwarzanie języka naturalnego to złożony proces, na który składa się wiele powiązanych elementów.

Aby lepiej zrozumieć, jak działa NLP, warto poznać 11 elementów, które pokazują złożoność tego procesu.

Aby to wyjaśnić, posłużę się przykładem: CMO prosi wewnętrznego chatbota: Proszę zaplanować spotkanie z zespołem marketingu na jutro na godzinę 15:00.

1. Wypowiedzi

Wypowiedź to dokładna fraza wypowiedziana lub wpisana przez użytkownika. W tym przypadku to: „Zaplanuj spotkanie z zespołem marketingu na jutro na 15:00.”

Wypowiedź jest wejściem, które system NLP analizuje, aby określić intencję i wyodrębnić odpowiednie jednostki.

2. Jednostki

Jednostki w tym zdaniu to szczegóły związane z intencją.

Na przykład jedną z jednostek jest „zespół marketingu”, bo określa, z kim ma być spotkanie. Kolejną jest „jutro na 15:00”, bo wskazuje czas i datę spotkania.

Jednostki dostarczają chatbotowi informacji potrzebnych do prawidłowego zaplanowania spotkania.

3. Intencje

W naszym przykładzie intencją jest cel użytkownika: zaplanowanie spotkania.

Interfejs konwersacyjny, taki jak chatbot AI, rozpozna, że użytkownik chce ustawić spotkanie.

4. Tokenizacja

Tokenizacja to etap procesu NLP, w którym zdanie jest dzielone na mniejsze części, zwane tokenami – mogą to być pojedyncze słowa, frazy lub znaki interpunkcyjne.

Na przykład nasza wypowiedź może zostać podzielona na tokeny: „Zaplanuj”, „spotkanie”, „zespół marketingu”, „15:00”, „jutro”.

To pozwala systemowi NLP skuteczniej analizować każdą część zdania, lepiej rozumieć całość i trafniej odpowiadać.

5. Stemming i lematyzacja

Stemming i lematyzacja to techniki, które mogą być stosowane przez systemy NLP do uproszczenia słów do ich podstawowej formy. Stemming skraca słowo do rdzenia – np. „planowanie” do „planować”.

Lematyzacja zamienia słowa na ich podstawowe, słownikowe wersje. Zamiast tylko usuwać końcówki, lematyzacja może zamienić np. „wowza” czy „super” na „dobry”.

Dzięki tym technikom system NLP rozpoznaje, że słowa o różnych końcówkach lub formach mogą mieć to samo znaczenie.

6. Tagowanie części mowy

Na tym etapie system NLP oznacza każde słowo w zdaniu jego funkcją gramatyczną:

• Zaplanuj (czasownik)
• a (określnik)
• spotkanie (rzeczownik)
• z (przyimek)
• the (określnik)
• marketing (przymiotnik)
• team (rzeczownik)
• na (przyimek)
• 3 (liczebnik)
• PM (rzeczownik)
• jutro (rzeczownik)

Tagowanie części mowy (PoS) pomaga systemowi NLP lepiej zrozumieć strukturę zdania i relacje między słowami.

7. Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)

System identyfikuje konkretne jednostki w zdaniu, takie jak „zespół marketingowy” (organizacja lub grupa) i „jutro o 15:00” (wyrażenie czasu). NER pomaga systemowi zrozumieć, z kim jest spotkanie i kiedy powinno się odbyć.

8. Analiza sentymentu

Analiza sentymentu ocenia ton wypowiedzi.

Gdyby CMO powiedział: „Zaplanuj kolejne spotkanie z zespołem marketingu, zanim wyrwę sobie włosy”, system NLP rozpoznałby negatywny wydźwięk tej wypowiedzi.

Gdy zostanie rozpoznany nastrój, system NLP może odpowiednio zareagować – na przykład uspokoić CMO lub przeprosić. Analiza sentymentu jest szczególnie przydatna, gdy interfejs konwersacyjny kontaktuje się z klientami, ponieważ pozwala mierzyć, ilu z nich jest zadowolonych, a ilu sfrustrowanych.

9. Rozumienie kontekstu

Systemy NLP wykorzystują rozumienie kontekstu, aby interpretować znaczenie słów i zwrotów na podstawie otaczającego je tekstu. Oznacza to analizę nie tylko pojedynczych słów, ale także ich wzajemnych relacji w zdaniu lub rozmowie.

10. Uczenie maszynowe

Systemy NLP poprawiają swoje zdolności rozumienia i generowania języka dzięki modelowi uczenia maszynowego (ML).

Model ML jest trenowany na dużym zbiorze zdań, co pozwala mu prawidłowo rozpoznawać intencje (np. „Umów spotkanie”), identyfikować jednostki (takie jak „zespół marketingowy” czy „jutro o 15:00”) i generować odpowiednie odpowiedzi.

11. Menedżer dialogu

Zarządzanie dialogiem w systemach NLP polega na śledzeniu kontekstu rozmowy, aby zapewnić spójne odpowiedzi na podstawie wcześniejszych wypowiedzi.

Jeśli CMO rano wspomniał, że musi spotkać się z zespołem marketingowym, może później powiedzieć: „Umów to spotkanie na 15:00.” System zapamięta i potwierdzi, że chodziło o spotkanie z zespołem marketingowym.

Przykłady NLP w praktyce

Jeśli korzystasz z technologii na co dzień, prawdopodobnie masz styczność z systemami NLP każdego dnia. Oto kilka popularnych przykładów wykorzystania przetwarzania języka naturalnego.

Wirtualni asystenci

Prawdopodobnie masz go w kieszeni: inteligentni asystenci tacy jak Siri, Alexa czy Google Assistant wykorzystują NLP, aby rozumieć i odpowiadać na polecenia głosowe.

Gdy zapytasz: „Jaka dziś pogoda?”, asystent AI przetwarza Twoją wypowiedź, rozpoznaje intencję, pobiera dane pogodowe i odpowiada odpowiednią informacją.

Chatboty AI

Wiele firm korzysta z chatbotów opartych na NLP do obsługi zapytań klientów. Na przykład, jeśli zapytasz chatbota na stronie e-commerce: „Gdzie jest moje zamówienie?”, bot zinterpretuje Twoje pytanie, sprawdzi status przesyłki i przekaże Ci aktualizację.

Tłumaczenie języków

NLP jest podstawą usług tłumaczeniowych, umożliwiając użytkownikom tłumaczenie tekstu lub mowy z jednego języka na inny.

Systemy te analizują strukturę i znaczenie oryginalnego języka, a następnie generują równoważny tekst w języku docelowym. Oznacza to, że za każdym razem, gdy korzystasz z Google Translate, korzystasz z NLP.

Aplikacje zamiany mowy na tekst

Aplikacje zamieniające mowę na tekst, takie jak Siri czy narzędzia do dyktowania, przekształcają wypowiedzi na tekst pisany dzięki NLP.

Gdy korzystasz z pisania głosowego w telefonie lub transkrybujesz nagranie ze spotkania, NLP rozbija dźwięki na słowa, rozpoznaje wzorce w mowie i generuje dokładny tekst.

Filtrowanie spamu w e-mailach

Choć nie zawsze kojarzymy to ze sztuczną inteligencją, filtrowanie spamu w e-mailach to jedno z powszechnych zastosowań NLP.

Systemy NLP analizują treść wiadomości e-mail, wyszukując określone wzorce, zwroty lub zachowania świadczące o spamie lub phishingu – na przykład konkretne słowa kluczowe, nietypowe linki czy dziwny format.

Streszczanie i generowanie tekstu

Tego typu narzędzia skracają długie artykuły, raporty lub dokumenty do krótkich, łatwych do przyswojenia podsumowań – i robią to dzięki NLP.

Każdy student w erze ChatGPT korzystał już z generatora tekstu. Takie generatory NLP potrafią często tworzyć spójne i sensowne treści – od rymowanego wiersza, przez esej po angielsku, po opisy produktów.

Wdróż chatbota NLP w przyszłym miesiącu

Jeśli chcesz wykorzystać NLP do automatyzacji, analiz lub lepszej obsługi klientów, to najlepszy moment.

Botpress to nieograniczenie rozbudowywalna platforma do budowania botów stworzona z myślą o przedsiębiorstwach. Nasz stack umożliwia deweloperom tworzenie chatbotów i agentów AI o dowolnych możliwościach, jakich możesz potrzebować.

Nasz zaawansowany pakiet zabezpieczeń gwarantuje, że dane klientów są zawsze chronione i w pełni kontrolowane przez Twój zespół deweloperski.

Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.

Lub skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży, aby dowiedzieć się więcej.

Najczęstsze pytania

Czym NLP różni się od tradycyjnego przetwarzania języka opartego na regułach?

Tradycyjne systemy oparte na regułach polegają na ręcznie tworzonych zasadach językowych, przez co są sztywne i czasochłonne w utrzymaniu. Z kolei NLP wykorzystuje metody statystyczne i uczenie maszynowe do nauki wzorców językowych z danych, co zapewnia większą elastyczność i skalowalność.

Czym NLP różni się od ogólnego uczenia maszynowego?

NLP to wyspecjalizowana dziedzina AI, która stosuje uczenie maszynowe do rozumienia i generowania języka naturalnego, podczas gdy ogólne uczenie maszynowe obejmuje szerszy zakres typów danych, takich jak obrazy, liczby czy sygnały.

Jaka jest różnica między modelem NLP dostosowanym do konkretnej dziedziny a modelem ogólnego przeznaczenia?

Model NLP dostosowany do konkretnej dziedziny jest trenowany na tekstach z określonej branży, np. prawa czy medycyny, dzięki czemu lepiej rozumie specjalistyczne słownictwo i kontekst. Modele ogólnego przeznaczenia są bardziej uniwersalne, ale mogą być mniej precyzyjne w wąskich lub technicznych dziedzinach.

Jak małe firmy mogą skorzystać z technologii NLP?

Małe firmy mogą wykorzystać NLP do automatyzacji obsługi klienta za pomocą chatbotów, ulepszenia wyszukiwania na stronie, analizy opinii klientów pod kątem sentymentu oraz wsparcia przy tworzeniu treści, co usprawnia działanie nawet bez dużego zespołu technicznego.

Czy wiadomo o etycznych problemach lub uprzedzeniach w modelach NLP?

Tak, modele NLP mogą nieumyślnie przejmować i wzmacniać uprzedzenia obecne w danych treningowych, co może prowadzić do niesprawiedliwych lub szkodliwych rezultatów. Dlatego ważne jest odpowiedzialne szkolenie i regularne audyty takich modeli.