NLP ni nini?
Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) ni sehemu ndogo ya akili bandia (AI). Huwezesha roboti kuchanganua na kuelewa lugha ya binadamu, na kuziwezesha kutekeleza shughuli zinazojirudia-rudia bila kuingiliwa na binadamu. Mifano ni pamoja na tafsiri ya mashine, muhtasari, uainishaji wa tikiti, na ukaguzi wa tahajia.
Usindikaji wa lugha asilia (NLP) ni uwezo wa kompyuta kuchanganua na kuelewa lugha ya binadamu. NLP ni kitengo kidogo cha akili bandia inayolenga lugha ya binadamu na inahusiana kwa karibu na isimu komputa, ambayo inazingatia zaidi mbinu za kitakwimu na rasmi za kuelewa lugha.
NLP kwa kawaida hutumiwa kwa muhtasari wa hati, uainishaji wa maandishi, utambuzi wa mada na ufuatiliaji, tafsiri ya mashine, utambuzi wa matamshi na mengine mengi.
Jinsi NLP Inafanya kazi?
Mifumo ya NLP hutumia algoriti za kujifunza kwa mashine ili kuchanganua kiasi kikubwa cha data isiyo na muundo na kutoa taarifa muhimu. Algoriti hufunzwa kutambua ruwaza na kufanya makisio kulingana na ruwaza hizo. Hivi ndivyo inavyofanya kazi:
- Mtumiaji lazima aingize sentensi kwenye mfumo wa Uchakataji wa Lugha Asilia (NLP).
- Mfumo wa NLP kisha hugawanya sentensi katika sehemu ndogo za maneno, zinazoitwa tokeni, na kubadilisha sauti kuwa maandishi.
- Kisha, mashine huchakata data ya maandishi na kuunda faili ya sauti kulingana na data iliyochakatwa.
- Mashine hujibu kwa faili ya sauti kulingana na data ya maandishi iliyochakatwa.
Ukubwa na Ukuaji wa Soko la NLP
Upelelezi wa Bandia unasimama kuwa jambo kuu linalofuata katika ulimwengu wa teknolojia. Kwa uwezo wake wa kuelewa tabia ya binadamu na kutenda ipasavyo, AI tayari imekuwa sehemu muhimu ya maisha yetu ya kila siku. Matumizi ya AI yamebadilika, na wimbi la hivi punde likiwa usindikaji wa lugha asilia (NLP).
Saizi ya soko la kimataifa la NLP ina thamani ya dola bilioni 15.7 mnamo 2022 na inatarajiwa kukua kwa CAGR ya zaidi ya 25% katika kipindi cha utabiri wa 2022-2027. Soko linatarajiwa kufikia dola bilioni 49.4 ifikapo 2027 kwa CAGR ya 25.7%.
Faida za NLP
Kuongezeka kwa ufanisi wa hati na usahihi
Hati inayozalishwa na NLP inatoa muhtasari wa maandishi yoyote asilia ambayo wanadamu hawawezi kutengeneza kiotomatiki. Pia, inaweza kutekeleza majukumu yanayojirudia kama vile kuchanganua sehemu kubwa za data ili kuboresha ufanisi wa binadamu.
Uwezo wa kuunda kiotomati muhtasari wa maandishi makubwa na changamano
Lugha asilia ya kuchakata inaweza kutumika kwa kazi rahisi za uchimbaji wa maandishi kama vile kutoa ukweli kutoka kwa hati, kuchanganua hisia, au kutambua huluki zilizotajwa. Usindikaji asilia pia unaweza kutumika kwa kazi ngumu zaidi, kama vile kuelewa tabia na hisia za binadamu.
Huwasha wasaidizi wa kibinafsi kama Alexa kutafsiri maneno yaliyotamkwa
NLP ni muhimu kwa wasaidizi wa kibinafsi kama vile Alexa, kuwezesha msaidizi pepe kuelewa amri za maneno. Pia husaidia kupata taarifa muhimu kwa haraka kutoka kwa hifadhidata zilizo na mamilioni ya hati kwa sekunde.
Huwasha matumizi ya chatbots kwa usaidizi wa wateja
NLP inaweza kutumika katika chatbots na programu za kompyuta zinazotumia akili ya bandia kuwasiliana na watu kupitia maandishi au sauti. Chatbot hutumia NLP kuelewa kile mtu anachoandika na kujibu ipasavyo. Pia huwezesha shirika kutoa usaidizi kwa wateja 24/7 kwenye vituo vingi.
Kufanya uchanganuzi wa hisia ni rahisi zaidi
Uchambuzi wa Hisia ni mchakato unaohusisha kuchanganua seti ya hati (kama vile hakiki au tweets) kuhusu mtazamo wao au hali ya hisia (kwa mfano, furaha, hasira). Uchambuzi wa hisia unaweza kutumika kwa kuainisha na kuainisha machapisho ya mitandao ya kijamii au maandishi mengine katika kategoria kadhaa: chanya, hasi, au kisichoegemea upande wowote.
Maarifa ya hali ya juu ya uchanganuzi ambayo hapo awali hayakuweza kufikiwa
Kuongezeka kwa hivi majuzi kwa vitambuzi na vifaa vilivyounganishwa kwenye Intaneti kumesababisha mlipuko wa sauti na aina mbalimbali za data zinazozalishwa. Kwa hivyo, mashirika mengi hutumia NLP kupata maana ya data zao ili kuendesha maamuzi bora ya biashara.
Changamoto za NLP
Makosa ya tahajia
Lugha asilia zimejaa makosa ya tahajia, chapa, na kutofautiana kwa mtindo. Kwa mfano, neno "mchakato" linaweza kuandikwa kama "mchakato" au "usindikaji." Tatizo huchangiwa unapoongeza lafudhi au vibambo vingine ambavyo haviko kwenye kamusi yako.
Tofauti za Lugha
Mzungumzaji wa Kiingereza anaweza kusema, “Nitaenda kazini kesho asubuhi,” huku mzungumzaji wa Kiitaliano akisema, “Domani Mattina vado al lavoro.” Ingawa sentensi hizi mbili zinamaanisha kitu kimoja, NLP haitaelewa la pili isipokuwa ukitafsiri kwa Kiingereza kwanza.
Upendeleo wa Asili
Lugha za usindikaji asilia zinatokana na mantiki ya binadamu na seti za data. Katika hali zingine, mifumo ya NLP inaweza kutekeleza upendeleo wa watayarishaji wao wa programu au seti za data wanazotumia. Pia wakati mwingine inaweza kutafsiri muktadha kwa njia tofauti kutokana na upendeleo wa asili, unaosababisha matokeo yasiyo sahihi.
Maneno Yenye Maana Nyingi
NLP inategemea dhana kwamba lugha ni sahihi na isiyo na utata. Kiuhalisia, lugha si sahihi wala haina utata. Maneno mengi yana maana nyingi na yanaweza kutumika kwa njia tofauti. Kwa mfano, tunaposema "bweka," inaweza kuwa gome la mbwa au gome la mti.
Kutokuwa na uhakika na Chanya za Uongo
Chanya za uwongo hutokea NLP inapotambua neno ambalo linafaa kueleweka lakini haliwezi kujibiwa ipasavyo. Lengo ni kuunda mfumo wa NLP ambao unaweza kutambua mapungufu yake na kuondoa mkanganyiko kwa kutumia maswali au vidokezo.
Takwimu za Mafunzo
Mojawapo ya changamoto kubwa katika lugha asilia ya uchakataji ni data ya mafunzo isiyo sahihi. Kadiri unavyopata data nyingi za mafunzo, ndivyo matokeo yako yatakavyokuwa bora. Ukiupa mfumo data isiyo sahihi au yenye upendeleo, itajifunza mambo yasiyofaa au itajifunza vibaya.
Mfano wa NLP
Tafsiri ya Lugha Asilia yaani, Google Tafsiri
Google Tafsiri ni huduma isiyolipishwa ya utafsiri inayotegemea wavuti ambayo inasaidia zaidi ya lugha 100 na inaweza kutafsiri maudhui yako kiotomatiki katika lugha hizi. Huduma ina njia mbili: mapendekezo ya tafsiri na tafsiri.
Vichakataji vya Neno yaani, MS Word & Grammarly hutumia NLP kuangalia makosa ya kisarufi
Vichakataji vya Neno kama vile MS Word na Grammarly hutumia NLP kuangalia maandishi kwa makosa ya kisarufi. Wanafanya hivyo kwa kuangalia muktadha wa sentensi yako badala ya maneno yenyewe tu.
Mifumo ya utambuzi wa usemi/IVR inayotumika katika vituo vya simu
Utambuzi wa usemi ni mfano bora wa jinsi NLP inaweza kutumika kuboresha uzoefu wa wateja. Ni hitaji la kawaida kwa biashara kuwa na mifumo ya IVR ili wateja waweze kuingiliana na bidhaa na huduma zao bila kulazimika kuzungumza na mtu anayeishi. Hii inawaruhusu kushughulikia simu zaidi lakini pia husaidia kupunguza gharama.
Wasaidizi wa Kibinafsi wa Dijiti yaani, Google Home, Siri, Cortana, na Alexa
Matumizi ya NLP yameenea zaidi katika miaka ya hivi karibuni kadiri teknolojia inavyoendelea. Programu za Msaidizi wa Kibinafsi wa Dijiti kama vile Google Home, Siri, Cortana, na Alexa zote zimesasishwa na uwezo wa NLP. Vifaa hivi hutumia NLP kuelewa matamshi ya binadamu na kujibu ipasavyo.
Tumia Nyakati
Usindikaji wa hati wenye akili
Kesi hii ya utumiaji inahusisha kutoa maelezo kutoka kwa data isiyo na muundo, kama vile maandishi na picha. NLP inaweza kutumika kutambua sehemu muhimu zaidi za hati hizo na kuziwasilisha kwa njia iliyopangwa.
Uchanganuzi wa sentensi
Uchambuzi wa hisia ni njia nyingine ambayo kampuni zinaweza kutumia NLP katika shughuli zao. Programu inaweza kuchanganua machapisho ya mitandao ya kijamii kuhusu biashara au bidhaa ili kubaini ikiwa watu wanaifikiria vyema au vibaya kuihusu.
Utambuzi wa udanganyifu
NLP pia inaweza kutumika kutambua ulaghai kwa kuchanganua data ambayo haijaundwa kama vile barua pepe, simu, n.k., na hifadhidata za bima ili kutambua mifumo au shughuli za ulaghai kulingana na manenomsingi.
Utambuzi wa lugha
NLP inatumika kugundua lugha ya hati za maandishi au tweets. Hii inaweza kuwa muhimu kwa makampuni ya udhibiti wa maudhui na utafsiri wa maudhui.
Mazungumzo ya AI / Chatbot
AI ya mazungumzo (ambayo mara nyingi huitwa chatbot) ni programu ambayo inaelewa ingizo la lugha asilia, inayozungumzwa au iliyoandikwa, na kutekeleza kitendo mahususi. Kiolesura cha mazungumzo kinaweza kutumika kwa huduma kwa wateja, mauzo, au madhumuni ya burudani.
Muhtasari wa maandishi
Mfumo wa NLP unaweza kufunzwa kufanya muhtasari wa maandishi kwa urahisi zaidi kuliko maandishi asili. Hii ni muhimu kwa makala na maandishi mengine marefu ambapo watumiaji hawataki kutumia muda kusoma makala au hati nzima.
Tafsiri ya maandishi
NLP inatumika kutafsiri maandishi kiotomatiki kutoka lugha moja hadi nyingine kwa kutumia mbinu za kujifunza kwa kina kama vile mitandao ya neva inayojirudia mara kwa mara au mitandao ya neva.
Swali-Kujibu
Kujibu maswali (QA) ni kazi katika usindikaji wa lugha asilia (NLP) ambayo hupokea swali kama ingizo na kurudisha jibu lake. Njia rahisi zaidi ya kujibu swali ni kupata ingizo linalolingana katika msingi wa maarifa na kurudisha yaliyomo, inayojulikana kama "kurejesha hati" au "kurejesha habari."
Utambuzi wa Taasisi Iliyoitwa
Utambuzi wa huluki uliopewa jina ni uwezo mkuu katika Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP). Ni mchakato wa kutoa huluki zilizotajwa kutoka kwa maandishi ambayo hayajaundwa hadi kategoria zilizoainishwa. Mifano ya huluki zilizotajwa ni pamoja na watu, mashirika na maeneo.
Ufuatiliaji wa Media Jamii
Zana za ufuatiliaji wa mitandao ya kijamii zinaweza kutumia mbinu za NLP kutaja majina ya chapa, bidhaa au huduma kutoka kwa machapisho ya mitandao ya kijamii. Baada ya kutambuliwa, mtaji huu unaweza kuchanganuliwa kwa hisia, ushiriki na vipimo vingine. Habari hii inaweza kisha kufahamisha mikakati ya uuzaji au kutathmini ufanisi wao.
Maandishi ya Kutabiri
Maandishi ya ubashiri hutumia NLP kutabiri ni neno gani ambalo watumiaji wataandika kulingana na walichoandika kwenye ujumbe wao. Hii inapunguza idadi ya mibofyo ya vitufe inayohitajika ili watumiaji wakamilishe ujumbe wao na kuboresha utumiaji wao kwa kuongeza kasi ambayo wanaweza kuandika na kutuma ujumbe.
