NLP

מה זה NLP? איך זה עובד, יתרונות, אתגרים, דוגמאות

מה זה nlp?

מה זה NLP?

עיבוד שפה טבעית (NLP) היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI) - במיוחד למידת מכונה (ML) המאפשרת למחשבים ולמכונות להבין, לפרש, לתמרן ולתקשר שפה אנושית.

בין אם זו אפשרות הטקסט לדיבור שהסעירה את דעתנו בתחילת שנות ה-2000 או דגמי ה-GPT שיכלו לעבור בצורה חלקה את מבחני טיורינג, NLP הייתה הטכנולוגיה הבסיסית שאיפשרה את האבולוציה של המחשבים.

למרות היותה טכנולוגיה שקיימת למעלה מ-50 שנה, ה-NLP צובר בולטות משמעותית לאחר פריחת הנתונים האחרונה. מבחינה טכנית, NLP כולל:

  • בלשנות חישובית הכוללת מודלים מבוססי כללים של שפות
  • מודלים סטטיסטיים חלק מלמידת מכונה

אחת הסיבות העיקריות לכך שמערכות ומחשבים הצליחו לחקות במדויק תקשורת אנושית היא בגלל הזמינות הרבה של נתונים בצורת אודיו, טקסטים, נתוני שיחה בערוצי מדיה חברתית, סרטונים, מיילים ועוד. הפיתוח של תחבירים מדוקדקים אפשרו למודלים להבין במדויק ניואנסים בתקשורת אנושית כולל סרקזם, מילים הומוניות, הומור ועוד.

כמה מהיישומים הבסיסיים ביותר של NLP כוללים:

  • תרגום שפה בזמן אמת
  • מסנני דואר זבל בשירותי דואר אלקטרוני
  • עוזרי קול וצ'טבוטים
  • סיכום טקסט
  • תכונות תיקון אוטומטי
  • ניתוח סנטימנטים ועוד
איך nlp עובד?

איך עובד NLP?

מערכות NLP משתמשות באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח כמויות גדולות של נתונים לא מובנים ולחלץ מידע רלוונטי. האלגוריתמים מאומנים לזהות דפוסים ולהסיק מסקנות על סמך אותם דפוסים. ככה זה עובד:

  • על המשתמש להזין משפט למערכת עיבוד השפה הטבעית (NLP).
  • לאחר מכן מערכת ה-NLP מפרקת את המשפט לחלקים קטנים יותר של מילים, הנקראים אסימונים, וממירה אודיו לטקסט.
  • לאחר מכן, המכונה מעבדת את נתוני הטקסט ויוצרת קובץ שמע המבוסס על הנתונים המעובדים.
  • המכשיר מגיב עם קובץ שמע המבוסס על נתוני טקסט מעובדים.

גודל שוק Nlp וצמיחה

גודל וצמיחה של שוק NLP

שוק ה-NLP מפגין הבטחה פנומנלית וצפוי להיות מוערך בסביבות 156.80 מיליארד דולר עד שנת 2030. צמיחה זו היא ב-CAGR שנתי של 27.55%. 

חוץ מזה, למעלה מ-85% מהארגונים הגדולים עובדים על אימוץ NLP עד שנת 2025. הצמיחה המדהימה של NLP מונעת מסיבות מגוונות כגון:

  • שילוב מוגבר של AI במוצרים ובשירותים
  • המירוץ לספק את חווית הלקוח הטובה ביותר
  • פיצוץ של נתונים דיגיטליים
  • הזמינות של פתרונות מבוססי ענן בעלות נמוכה
  • אימוץ הטכנולוגיות בתעשיות מגוונות כולל שירותי בריאות, ייצור, רכב ועוד

אימוץ ופריסה כה מסיבית של NLP גובה גם מחיר, כאשר דוח של מקינזי חשף כי אוטומציה מ-NLP תגרום ל-8% מהמשרות למיושנות. עם זאת, הדו"ח גם טוען שזה יהיה אחראי ליצירת 9% מתפקידי העבודה החדשים. 

בכל הנוגע לדיוק התוצאות, דגמי NLP מתקדמים דיווחו על דיוק של 97% במדד ה-GLUE.

היתרונות של nlp

היתרונות של NLP

יעילות ודיוק בתיעוד מוגברים

מסמך שנוצר ב-NLP מסכם במדויק כל טקסט מקורי שבני אדם לא יכולים ליצור באופן אוטומטי. כמו כן, הוא יכול לבצע משימות חוזרות כמו ניתוח נתחים גדולים של נתונים כדי לשפר את היעילות האנושית.

יכולת ליצור באופן אוטומטי סיכום של תוכן טקסטואלי גדול ומורכב

ניתן להשתמש בשפת עיבוד טבעית למשימות פשוטות של כריית טקסט כגון חילוץ עובדות ממסמכים, ניתוח סנטימנטים או זיהוי ישויות בשם. עיבוד טבעי יכול לשמש גם למשימות מורכבות יותר, כגון הבנת התנהגויות ורגשות אנושיים.

מאפשר לעוזרים אישיים כמו אלקסה לפרש מילים מדוברות

NLP שימושי עבור עוזרים אישיים כגון Alexa, המאפשר לעוזרת הוירטואלית להבין פקודות במילה מדוברת. זה גם עוזר למצוא במהירות מידע רלוונטי ממאגרי מידע המכילים מיליוני מסמכים תוך שניות.

מאפשר שימוש בצ'אט בוטים לסיוע ללקוחות

ניתן להשתמש ב-NLP בצ'אט בוטים ובתוכנות מחשב המשתמשות בבינה מלאכותית כדי לתקשר עם אנשים באמצעות טקסט או קול. הצ'אטבוט משתמש ב-NLP כדי להבין מה האדם מקליד ולהגיב כראוי. הם גם מאפשרים לארגון לספק תמיכת לקוחות 24/7 במספר ערוצים.

ביצוע ניתוח סנטימנט פשוט יותר

ניתוח סנטימנט הוא תהליך הכולל ניתוח של אוסף מסמכים (כגון ביקורות או ציוצים) הנוגעים לגישה או למצבם הרגשי (למשל, שמחה, כעס). ניתן להשתמש בניתוח סנטימנטים לסיווג וסיווג פוסטים במדיה חברתית או טקסט אחר למספר קטגוריות: חיוביות, שליליות או ניטרליות.

תובנות ניתוח מתקדמות שבעבר לא היו בהישג יד

ההתפשטות האחרונה של חיישנים ומכשירים המחוברים לאינטרנט הובילה לפיצוץ בנפח ובמגוון הנתונים שנוצרו. כתוצאה מכך, ארגונים רבים ממנפים את NLP כדי להבין את הנתונים שלהם כדי להניע החלטות עסקיות טובות יותר.

אתגרים עם nlp

אתגרים עם NLP

שגיאות כתיב

שפות טבעיות מלאות בשגיאות כתיב, שגיאות הקלדה וחוסר עקביות בסגנון. לדוגמה, ניתן לאיית את המילה "תהליך" כ"תהליך" או "עיבוד". הבעיה מתעצמת כאשר אתה מוסיף מבטאים או תווים אחרים שאינם במילון שלך.

הבדלי שפה

דובר אנגלית עשוי לומר, "אני הולך לעבודה מחר בבוקר", בעוד שדובר איטלקית היה אומר, "Domani Mattina vado al lavoro." למרות ששני המשפטים האלה אומרים אותו דבר, NLP לא יבין את האחרון אלא אם תתרגם אותו קודם לאנגלית.

הטיות מולדות

שפות עיבוד טבעיות מבוססות על היגיון אנושי ועל מערכי נתונים. במצבים מסוימים, מערכות NLP עשויות לבצע את ההטיות של המתכנתים שלהן או מערכי הנתונים שבהם הם משתמשים. זה גם יכול לפעמים לפרש את ההקשר בצורה שונה בגלל הטיות מולדות, מה שמוביל לתוצאות לא מדויקות.

מילים בעלות משמעויות מרובות

NLP מבוסס על ההנחה שהשפה היא מדויקת וחד משמעית. במציאות, השפה אינה מדויקת ואינה חד משמעית. למילים רבות יש משמעויות מרובות וניתן להשתמש בהן בדרכים שונות. לדוגמה, כאשר אנו אומרים "נביחה", זה יכול להיות נביחה של כלב או נביחה של עץ.

אי ודאות ונקודות חיוביות כוזבות

חיוביות כוזבות מתרחשות כאשר ה-NLP מזהה מונח שאמור להיות מובן אך לא ניתן להשיב עליו כראוי. המטרה היא ליצור מערכת NLP שתוכל לזהות את מגבלותיה ולנקות בלבול באמצעות שאלות או רמזים.

נתוני הדרכה

אחד האתגרים הגדולים ביותר עם שפת עיבוד טבעית הוא נתוני אימון לא מדויקים. ככל שיש לך יותר נתוני אימון, כך התוצאות שלך יהיו טובות יותר. אם תמסור למערכת נתונים שגויים או מוטים, היא תלמד את הדברים הלא נכונים או תלמד בצורה לא יעילה.

משימות Nlp

משימות NLP

"זה הולך מצוין." 

למשפט פשוט בן ארבע מילים כמו זה יכול להיות מגוון של משמעות המבוססת על הקשר, סרקזם, מטפורות, הומור או כל רגש בסיסי המשמש להעברת זאת.

בעוד שהבנת המשפט הזה בצורה שבה הוא נועד להיות באה לנו בני האדם באופן טבעי, מכונות אינן יכולות להבחין בין רגשות ותחושות שונות. זה בדיוק המקום שבו נכנסות מספר משימות NLP כדי לפשט סיבוכים בתקשורת אנושית ולהפוך את הנתונים לעיכול, לעיבוד ומובן יותר עבור מכונות.

כמה משימות ליבה כוללות:

זיהוי דיבור

זה כולל המרת נתוני קול או אודיו לטקסטים. תהליך זה חיוני עבור כל יישום של NLP הכולל אפשרויות פקודה קולית. זיהוי דיבור נותן מענה לגיוון בהגייה, בניבים, חיפזון, עילגות, עוצמה, טון וגורמים אחרים כדי לפענח את המסר המיועד.

תיוג דיבור

בדומה לאופן שבו לימדו אותנו יסודות דקדוק בבית הספר, זה מלמד מכונות לזהות חלקי דיבור במשפטים כמו שמות עצם, פעלים, שמות תואר ועוד. זה גם מלמד מערכות להבין מתי מילה משמשת כפועל ואותה מילה משמשת כשם עצם.

אמביגציה לחוש מילים

זהו תהליך מכריע שאחראי על הבנת המשמעות האמיתית של המשפט. בהשאלה הדוגמה הקודמת שלנו, השימוש בניתוח סמנטי במשימה זו מאפשר למכונה להבין אם אדם אמר "זה הולך מצוין", כהערה סרקסטית כאשר הוא סובל משבר.

זיהוי ישויות בשם

כאשר ישנם מופעים מרובים של שמות עצם כגון שמות, מיקום, מדינה ועוד, נפרס תהליך שנקרא זיהוי ישות בשם. זה מזהה ומסווג ישויות בהודעה או בפקודה ומוסיף ערך להבנת המכונה.

החלטה בהתייחסות משותפת

בני אדם הם לעתים קרובות מאוד יצירתיים תוך כדי תקשורת וזו הסיבה שיש כמה מטפורות, דימות, פעלים ביטוייים וניבים. כל העמימות הנובעות מאלה מובהרות באמצעות משימה Co-reference Resolution, המאפשרת למכונות ללמוד שממש לא יורד גשם של חתולים וכלבים אלא מתייחס לעוצמת הגשם.

דור שפה טבעית

משימה זו כוללת יצירת טקסט דמוי אדם מנתונים. זה יכול להיות טקסט מותאם אישית לסלנג, לינגוס, אזור ועוד.

מדוע NLP חשוב?

מחשבים הם בסיסיים מאוד. הם לא מבינים שפות אנושיות. כדי לאפשר למכונות לחשוב ולתקשר כפי שבני אדם היו עושים, NLP הוא המפתח.

באמצעות טכנולוגיה זו אנו יכולים לאפשר למערכות לנתח נתונים באופן ביקורתי ולהבין הבדלים בשפות, סלנגים, דיאלקטים, הבדלים דקדוקיים, ניואנסים ועוד.

למרות שזה בסיסי, חידוד של מודלים עם שפע של נתוני הכשרה ייעל את התוצאות, ויאפשר עוד יותר לעסקים לפרוס אותם למטרות מגוונות, כולל:

  • חשיפת תובנות קריטיות מנתונים פנימיים
  • פריסת אוטומציה כדי לפשט זרימות עבודה, תקשורת ותהליכים
  • התאמה אישית והיפר-פרסונליזציה של חוויות
  • הטמעת תכונות נגישות כדי לכלול אנשים בעלי יכולות שונות במערכות אקולוגיות מחשוב
  • תדלוק חדשנות בתחומי נישה כמו אונקולוגיה קלינית, ניהול צי בשרשרת האספקה, קבלת החלטות מונעות נתונים במכוניות אוטונומיות ועוד
מקרי שימוש

השתמש במקרים

עיבוד מסמכים חכם

מקרה שימוש זה כולל חילוץ מידע מנתונים לא מובנים, כגון טקסט ותמונות. ניתן להשתמש ב-NLP כדי לזהות את החלקים הרלוונטיים ביותר של אותם מסמכים ולהציג אותם בצורה מאורגנת.

ניתוח הסנטימנט

ניתוח סנטימנטים הוא דרך נוספת שחברות יכולות להשתמש ב-NLP בפעילותן. התוכנה תנתח פוסטים במדיה חברתית על עסק או מוצר כדי לקבוע אם אנשים חושבים על כך חיובי או שלילי.

גילוי הונאה

ניתן להשתמש ב-NLP גם לזיהוי הונאה על ידי ניתוח נתונים לא מובנים כמו מיילים, שיחות טלפון וכו', ומסדי נתונים של ביטוח כדי לזהות דפוסים או פעילויות הונאה המבוססות על מילות מפתח.

זיהוי שפה

NLP משמש לזיהוי שפת מסמכי טקסט או ציוצים. זה יכול להיות שימושי עבור חברות ניהול תוכן ותרגום תוכן.

AI לשיחה / צ'טבוט

AI שיחה (המכונה לעתים קרובות צ'טבוט) הוא אפליקציה שמבינה קלט שפה טבעית, מדוברת או כתובה, ומבצעת פעולה מוגדרת. ניתן להשתמש בממשק שיחה למטרות שירות לקוחות, מכירות או בידור.

סיכום טקסט

ניתן לאמן מערכת NLP לסכם את הטקסט בצורה קריאה יותר מהטקסט המקורי. זה שימושי עבור מאמרים וטקסטים ארוכים אחרים שבהם המשתמשים עשויים שלא להקדיש זמן לקריאת המאמר או המסמך כולו.

תרגום טקסטים

NLP משמש לתרגום אוטומטי של טקסט משפה אחת לאחרת תוך שימוש בשיטות למידה עמוקה כמו רשתות עצביות חוזרות או רשתות עצביות קונבולוציוניות.

שאלה-תשובה

תשובה לשאלות (QA) היא משימה בעיבוד שפה טבעית (NLP) שמקבלת שאלה כקלט ומחזירה את התשובה שלה. הצורה הפשוטה ביותר של תשובה לשאלות היא למצוא ערך תואם במאגר הידע ולהחזיר את תוכנו, המכונה "שליפת מסמכים" או "אחזור מידע".

חיתוך נתונים

אחד ממקרי השימוש היותר מיוחדים של NLP טמון בעיבוד של נתונים רגישים. תעשיות כמו NBFC, BFSI ושירותי בריאות מכילים נפחים רבים של נתונים רגישים מטפסי ביטוח, ניסויים קליניים, רשומות בריאות אישיות ועוד.

NLP נפרס בתחומים כאלה באמצעות טכניקות כמו זיהוי ישות בשם כדי לזהות ולקבץ חלקים רגישים כאלה של ערכים כגון שם, פרטי קשר, כתובות ועוד של אנשים. לאחר מכן, נקודות נתונים כאלה נעשות ניתנות לביטול זיהוי בהתבסס על דרישות.

ניטור מדיה חברתית

כלי ניטור מדיה חברתית יכולים להשתמש בטכניקות NLP כדי לחלץ אזכורים של מותג, מוצר או שירות מפוסטים במדיה חברתית. לאחר זיהוי, ניתן לנתח אזכורים אלה עבור סנטימנט, מעורבות ומדדים אחרים. מידע זה יכול להודיע ​​על אסטרטגיות שיווק או להעריך את יעילותן.

ניתוח עסקי

ניתוח עסקי ו-NLP הם התאמה משמיים, שכן טכנולוגיה זו מאפשרת לארגונים להבין את הכמויות העצומות של נתונים לא מובנים שנמצאים איתם. לאחר מכן, נתונים כאלה מנותחים ומוצגים כמידע כדי לחשוף תובנות עסקיות קריטיות עבור היקף השיפור, מחקר שוק, ניתוח משוב, כיול מחדש אסטרטגי או אמצעים מתקינים.

תעשיות הממנפות nlp

תעשיות הממנפות NLP

בריאות

NLP מציע הטבות מתגמלות לתעשיית הבריאות כגון:

  • חילוץ התובנות מהרשומות הרפואיות וניתוח נתונים לא מובנים
  • שפר והתאמה אישית של מערכות תמיכה להחלטות קליניות
  • בצע אופטימיזציה של תגובות מצ'אט בוטים לחווית טיפול חלקה בחולים
  • מעקב, חיזוי והפחתת תגובות שליליות של תרופות ויישום אסטרטגיות מעקב תרופתי ועוד

Fintech

ההשלכות של NLP בפינטק שונות לחלוטין, ומציעות יתרונות כמו:

  • עיבוד מסמכים ושילוב חלקים
  • מטב את ניהול הסיכונים וזיהוי הונאות
  • הערכת כושר האשראי של אנשים פרטיים למימון
  • התאמה אישית של מוצרים פיננסיים מבחינת קביעות ופרמיות ועוד

פרסום במדיה

NLP מביאה טוויסט יצירתי לאנשי מקצוע בתחום המדיה והפרסום, ומסייעת להם ב:

  • התאמה אישית של תוכן ואספקת תוכן עממי
  • ניתוח מדויק ומיקוד של פרסונות משתמשים 
  • מחקר שוק על מגמות, נושאים ושיחות להזדמנויות אקטואליות
  • פיתוח עותק מודעות ואופטימיזציה של מיקומים ועוד

קניות

NLP מציעה הטבות הן ללקוחות והן לעסקים בתחום הקמעונאי באמצעות:

  • מנועי המלצה מדויקים
  • אופטימיזציה של חיפוש קולי
  • הצעות שירות מבוססות מיקום
  • פרסום ממוקד כגון תוכניות נאמנות, הנחות למשתמשים לראשונה ועוד

ייצור

Industry 4.0 מושלמת בצורה יוצאת דופן על ידי שילוב מודלים של NLP באמצעות:

  • ניטור אוטומטי של תקינות המכונה וזיהוי פגמים
  • ניתוח תהליכים בזמן אמת
  • אופטימיזציה של מסלולי משלוח ולוחות זמנים כולל ניהול צי
  • בטיחות טובה יותר של עובדים ומקום עבודה באמצעות ניתוח חזוי ועוד

לחזות את עתיד ה-NLP

בעוד הרבה כבר קורה במרחב הזה, חובבי הטכנולוגיה כבר מוגזמים על האפשרויות עם הטכנולוגיה הזו בשנים הבאות. מכל העומס סביב השיחות על עתיד ה-NLP, אחד הבולט הוא ה-NLP המסביר.

XNLP

ככל שהחלטות עסקיות חיוניות ואסטרטגיות חווית לקוח מתחילות לנבוע יותר ויותר מהחלטות המופעלות על ידי NLP, מגיעה גם האחריות להסביר את ההיגיון מאחורי המסקנות והתוצאות. 

זה מה שיעסוק ב-Explainable NLP, ויבטיח עוד יותר אחריות וטיפוח אמון סביב פתרונות בינה מלאכותית ופיתוח מערכת אקולוגית שקופה של אחוות בינה מלאכותית.

מלבד XNLP, עתיד הטכנולוגיה יכלול גם:

  • שליטה עממית
  • אינטגרציה עם טכנולוגיות מיוחדות כגון ראייה ממוחשבת ורובוטיקה
  • שימוש ב-NLP בטיפול בדאגות גלובליות כולל קיימות, חינוך, שינויי אקלים ועוד

סיכום

NLP היא הדרך קדימה עבור ארגונים לספק מוצרים ושירותים טובים יותר בעידן המידע. עם בולטות ויתרונות כאלה מגיעה גם הדרישה למתודולוגיות אימון אטומות. מכיוון שהמסירה חדה כתער של התוצאות והחידוד שלהן הופכים מכריעים עבור עסקים, ישנה משבר במונחים של נתוני אימון הנדרשים לשיפור האלגוריתמים והמודלים.

הסדרת והפחתת הטיה היא גם בעדיפות גבוהה. 

זה המקום שבו שייפ בא לעזור לך להתמודד עם כל החששות בדרישת נתוני אימון עבור הדגמים שלך. עם מתודולוגיות אתיות ומותאמות אישית, אנו מציעים לך מערכי הדרכה בפורמטים שאתה צריך.

חקור את ההיצע שלנו כדי לגלות עלינו עוד. 

שתף חברתי