מה זה NLP?
עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא תת-תחום של בינה מלאכותית (AI). זה מאפשר לרובוטים לנתח ולהבין את השפה האנושית, ומאפשר להם לבצע פעילויות חוזרות ונשנות ללא התערבות אנושית. דוגמאות כוללות תרגום מכונה, סיכום, סיווג כרטיסים ובדיקת איות.
עיבוד שפה טבעית (NLP) היא היכולת של מחשב לנתח ולהבין את השפה האנושית. NLP היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת בשפה אנושית וקשורה קשר הדוק לבלשנות חישובית, המתמקדת יותר בגישות סטטיסטיות ופורמליות להבנת שפה.
NLP משמש בדרך כלל לסיכום מסמכים, סיווג טקסט, זיהוי ומעקב אחר נושאים, תרגום מכונה, זיהוי דיבור ועוד.
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 וצמיחה של שוק NLP
בינה מלאכותית עומדת להיות הדבר הגדול הבא בעולם הטכנולוגיה. עם יכולתו להבין התנהגות אנושית ולפעול בהתאם, AI כבר הפך לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו. השימוש ב-AI התפתח, כאשר הגל האחרון הוא עיבוד שפה טבעית (NLP).
גודל שוק ה-NLP העולמי מוערך ב-15.7 מיליארד דולר בשנת 2022 וצפוי לצמוח ב-CAGR של יותר מ-25% בתקופת התחזית 2022-2027. השוק צפוי להגיע ל-49.4 מיליארד דולר עד 2027 ב-CAGR של 25.7%.
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
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.
דוגמה ל-NLP
תרגום שפה טבעית כלומר, Google Translate
Google Translate הוא שירות תרגום מבוסס אינטרנט בחינם התומך ביותר מ-100 שפות ויכול לתרגם את התוכן שלך באופן אוטומטי לשפות אלו. לשירות שני מצבים: תרגום והצעות תרגום.
מעבדי תמלילים כלומר, MS Word & Grammarly משתמשים ב-NLP כדי לבדוק שגיאות דקדוקיות
מעבדי תמלילים כמו MS Word ו- Grammarly משתמשים ב-NLP כדי לבדוק טקסט עבור שגיאות דקדוקיות. הם עושים זאת על ידי התבוננות בהקשר של המשפט שלך במקום רק במילים עצמן.
מערכות זיהוי דיבור / IVR המשמשות במוקדים טלפוניים
זיהוי דיבור הוא דוגמה מצוינת לאופן שבו ניתן להשתמש ב-NLP כדי לשפר את חווית הלקוח. זוהי דרישה נפוצה מאוד לעסקים לקיים מערכות IVR כך שלקוחות יוכלו ליצור אינטראקציה עם המוצרים והשירותים שלהם מבלי לדבר עם אדם חי. זה מאפשר להם להתמודד עם יותר שיחות אבל גם עוזר לצמצם עלויות.
עוזרים דיגיטליים אישיים, כלומר, Google Home, Siri, Cortana, ואלקסה
השימוש ב-NLP נעשה נפוץ יותר בשנים האחרונות ככל שהטכנולוגיה התקדמה. אפליקציות Personal Digital Assistant כגון Google Home, Siri, Cortana ואלקסה עודכנו כולם עם יכולות NLP. מכשירים אלה משתמשים ב-NLP כדי להבין דיבור אנושי ולהגיב כראוי.
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".
זיהוי ישויות בשם
זיהוי ישויות בשם הוא יכולת ליבה בעיבוד שפה טבעית (NLP). זהו תהליך של חילוץ ישויות בשם מטקסט לא מובנה לקטגוריות מוגדרות מראש. דוגמאות לישויות עם שם כוללות אנשים, ארגונים ומיקומים.
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.
טקסט חזוי
הטקסט החזוי משתמש ב-NLP כדי לחזות איזו מילה המשתמשים יקלידו בהמשך על סמך מה שהם הקלידו בהודעה שלהם. זה מפחית את מספר ההקשות הנדרשות למשתמשים להשלמת ההודעות שלהם ומשפר את חווית המשתמש שלהם על ידי הגדלת המהירות שבה הם יכולים להקליד ולשלוח הודעות.
