NLP

NLP ni nini? Jinsi Inavyofanya Kazi, Faida, Changamoto, Mifano

nlp ni nini?

NLP ni nini?

Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) ni kitengo kidogo cha Akili Bandia (AI) - haswa Kujifunza kwa Mashine (ML) ambayo huruhusu kompyuta na mashine kuelewa, kutafsiri, kuendesha na kuwasiliana lugha ya binadamu.

Iwe ni chaguo la kubadilisha maandishi kwa usemi ambalo lilituvutia katika miaka ya mapema ya 2000 au miundo ya GPT ambayo inaweza kufaulu Majaribio ya Turing bila matatizo, NLP imekuwa teknolojia ya msingi ambayo imekuwa ikiwezesha mageuzi ya kompyuta.

Licha ya kuwa teknolojia ambayo imekuwepo zaidi ya miaka 50, NLP imekuwa ikipata umaarufu mkubwa baada ya kuongezeka kwa data hivi karibuni. Kitaalam, NLP inajumuisha:

  • Isimu za kimahesabu zinazohusisha uundaji wa lugha kulingana na kanuni
  • Miundo ya takwimu ni sehemu ya kujifunza kwa mashine

Mojawapo ya sababu za msingi ambazo mifumo na kompyuta zimeweza kuiga mawasiliano ya binadamu kwa usahihi ni kwa sababu ya upatikanaji mwingi wa data katika mfumo wa sauti, maandishi, data ya mazungumzo kwenye chaneli za mitandao ya kijamii, video, barua pepe na zaidi. Ukuzaji wa sintaksia makini umewezesha miundo kuelewa kwa usahihi nuances katika mawasiliano ya binadamu ikiwa ni pamoja na kejeli, homonimu, ucheshi na zaidi.

Baadhi ya matumizi ya msingi ya NLP ni pamoja na:

  • Tafsiri ya lugha ya wakati halisi
  • Vichungi vya barua taka katika huduma za barua pepe
  • Wasaidizi wa sauti na chatbots
  • Muhtasari wa maandishi
  • Vipengele vya kusahihisha kiotomatiki
  • Uchambuzi wa hisia na zaidi
Jinsi nlp inavyofanya kazi?

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 wa soko la Nlp na ukuaji

Ukubwa na Ukuaji wa Soko la NLP

Soko la NLP linaonyesha ahadi kubwa na linatarajiwa kuthaminiwa karibu $156.80bn kufikia mwaka wa 2030. Ukuaji huu uko katika CAGR ya kila mwaka ya 27.55%. 

Kando na hilo, zaidi ya 85% ya mashirika makubwa yanafanya kazi ya kupitisha NLP ifikapo mwaka wa 2025. Ukuaji wa kushangaza wa NLP unachangiwa na sababu tofauti kama vile:

  • Kuongezeka kwa ujumuishaji wa AI katika bidhaa na huduma
  • Mbio za kutoa hali bora ya utumiaji kwa wateja
  • Mlipuko wa data dijitali
  • Upatikanaji wa ufumbuzi wa gharama nafuu wa msingi wa wingu
  • Kupitishwa kwa teknolojia katika tasnia anuwai ikiwa ni pamoja na afya, utengenezaji, magari na zaidi.

Kupitishwa kwa kiasi kikubwa na kupelekwa kwa NLP pia kunakuja kwa gharama, ambapo ripoti kutoka kwa McKinsey ilifunua kwamba automatisering kutoka NLP ingefanya 8% ya kazi kuwa ya kizamani. Hata hivyo, ripoti hiyo pia inadai kuwa hii itakuwa na jukumu la kuunda 9% ya majukumu mapya ya kazi. 

Linapokuja suala la usahihi wa matokeo, mifano ya kisasa ya NLP imeripoti usahihi wa 97% kwenye alama ya GLUE.

Faida za nlp

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

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.

Kazi za NLP

Kazi za NLP

"Hii inakwenda vizuri." 

Sentensi sahili yenye maneno manne kama hii inaweza kuwa na anuwai ya maana kulingana na muktadha, kejeli, sitiari, ucheshi, au hisia zozote za kimsingi zinazotumiwa kuwasilisha hili.

Ingawa kuelewa sentensi hii kwa jinsi ilivyokusudiwa kuwa huja kwa kawaida kwetu sisi wanadamu, mashine haziwezi kutofautisha kati ya hisia na hisia tofauti. Hapa ndipo kazi nyingi za NLP zinapokuja ili kurahisisha matatizo katika mawasiliano ya binadamu na kufanya data iwe rahisi kusaga, kuchakatwa na kueleweka kwa mashine.

Baadhi ya kazi kuu ni pamoja na:

Utambuzi wa Hotuba

Hii inajumuisha kubadilisha data ya sauti au sauti kuwa maandishi. Mchakato huu ni muhimu kwa utumizi wowote wa NLP unaoangazia chaguo za amri za sauti. Utambuzi wa usemi hushughulikia utofauti wa matamshi, lahaja, haraka, midomo, sauti kubwa, toni na vipengele vingine ili kufafanua ujumbe uliokusudiwa.

Uwekaji Tagi wa Hotuba

Sawa na jinsi tulivyofundishwa misingi ya sarufi shuleni, hii inafunza mashine kutambua sehemu za usemi katika sentensi kama vile nomino, vitenzi, vivumishi na zaidi. Hii pia hufunza mifumo ya kuelewa neno linapotumika kama kitenzi na neno lile lile linatumika kama nomino.

Utofautishaji wa Maana ya Neno

Huu ni mchakato muhimu ambao unawajibika kwa ufahamu wa maana halisi ya sentensi. Kwa kuazima mfano wetu wa awali, matumizi ya uchanganuzi wa kisemantiki katika kazi hii huwezesha mashine kuelewa ikiwa mtu alisema, "Hii inaendelea vizuri," kama maoni ya kejeli wakati wa kuvumilia shida.

Utambuzi wa Taasisi Iliyoitwa

Kunapokuwa na matukio mengi ya nomino kama vile majina, eneo, nchi, na zaidi, mchakato unaoitwa Utambuzi wa Huluki Ulioitwa hutumika. Hii inabainisha na kuainisha huluki katika ujumbe au amri na kuongeza thamani kwenye ufahamu wa mashine.

Azimio la Marejeleo Mwenza

Binadamu mara nyingi huwa wabunifu sana wakati wa kuwasiliana na ndiyo maana kuna mafumbo, tashibiha, vitenzi vya kishazi na nahau kadhaa. Utata wote unaotokana na haya unafafanuliwa na Co-reference Resolution task, ambayo huwezesha mashine kujifunza kuwa hainyeshi paka na mbwa lakini inarejelea ukubwa wa mvua.

Kizazi cha Lugha Asili

Jukumu hili linahusisha utengenezaji wa maandishi yanayofanana na binadamu kutoka kwa data. Haya yanaweza kuwa maandishi yaliyogeuzwa kukufaa kwa misimu, lugha, eneo na zaidi.

Kwa nini NLP Ni Muhimu?

Kompyuta ni ya msingi sana. Hawaelewi lugha za binadamu. Ili kuwezesha mashine kufikiria na kuwasiliana kama wanadamu wangefanya, NLP ndio ufunguo.

Ni kupitia teknolojia hii ambapo tunaweza kuwezesha mifumo kuchanganua data kwa kina na kuelewa tofauti za lugha, misimu, lahaja, tofauti za kisarufi, nuances, na zaidi.

Ingawa hii ni ya msingi, uboreshaji wa miundo iliyo na data nyingi ya mafunzo itaboresha matokeo, kuwezesha zaidi biashara kuzipeleka kwa madhumuni anuwai ikiwa ni pamoja na:

  • Kufichua maarifa muhimu kutoka kwa data ya ndani
  • Kupeleka otomatiki ili kurahisisha mtiririko wa kazi, mawasiliano na michakato
  • Ubinafsishaji na ubinafsishaji wa hali ya juu wa uzoefu
  • Utekelezaji wa vipengele vya ufikivu ili kujumuisha watu wenye uwezo tofauti katika mifumo ikolojia ya kompyuta
  • Kukuza uvumbuzi katika vikoa vya niche kama vile oncology ya kliniki, usimamizi wa meli katika ugavi, maamuzi yanayotokana na data katika magari yanayojiendesha na zaidi.
Tumia kesi

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."

Urekebishaji wa data

Mojawapo ya kesi maalum za utumiaji za NLP iko katika uwekaji upya wa data nyeti. Viwanda kama vile NBFC, BFSI na huduma ya afya hutoa data nyingi nyeti kutoka kwa fomu za bima, majaribio ya kimatibabu, rekodi za afya ya kibinafsi na zaidi.

NLP hutumwa katika vikoa kama hivyo kupitia mbinu kama vile Kitambulisho cha Huluki Iliyoitwa ili kutambua na kuunganisha vipande nyeti vya maingizo kama vile jina, maelezo ya mawasiliano, anwani na zaidi za watu binafsi. Vipengee kama hivyo vya data basi hufanywa kutotambulika kulingana na mahitaji.

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.

Biashara ya Uchambuzi

Uchanganuzi wa biashara na NLP ni ulinganifu ulioundwa mbinguni kwani teknolojia hii inaruhusu mashirika kuelewa idadi kubwa ya data ambayo haijaundwa ambayo hukaa nayo. Data kama hiyo huchanganuliwa na kuonyeshwa kama maelezo ili kufichua maarifa muhimu ya biashara kwa upeo wa uboreshaji, utafiti wa soko, uchambuzi wa maoni, urekebishaji upya wa kimkakati au hatua za kurekebisha.

Industries leveraging nlp

Industries Leveraging NLP

Afya

NLP inatoa faida za kuridhisha kwa tasnia ya huduma ya afya kama vile:

  • maarifa ya uchimbaji kutoka kwa rekodi za matibabu na uchambuzi wa data isiyo na muundo
  • Boresha na ubinafsishe mifumo ya usaidizi wa maamuzi ya kimatibabu
  • Boresha majibu kutoka kwa chatbots kwa uzoefu wa utunzaji wa wagonjwa
  • Fuatilia, tabiri, na punguza athari mbaya za dawa na utekeleze mikakati ya uangalizi wa dawa na zaidi

Fintech

Athari za NLP katika fintech ni tofauti kabisa, ikitoa faida kama vile:

  • Uchakataji wa hati bila mshono na uwashaji
  • Boresha udhibiti wa hatari na ugunduzi wa ulaghai
  • Tathmini ya kustahili mikopo ya watu binafsi kwa ajili ya ufadhili
  • Kubinafsisha bidhaa za kifedha kulingana na muda na malipo na zaidi

Vyombo vya habari na Utangazaji

NLP inaleta mabadiliko ya kibunifu kwa wanahabari na wataalamu wa utangazaji, na kuwasaidia katika:

  • Ubinafsishaji wa maudhui na uwasilishaji wa maudhui ya lugha za kienyeji
  • Uchambuzi wa usahihi na ulengaji wa watu binafsi 
  • Utafiti wa soko juu ya mitindo, mada, na mazungumzo kwa fursa za mada
  • Ukuzaji wa nakala ya tangazo na uboreshaji wa uwekaji na zaidi

Rejareja

NLP inatoa faida kwa wateja na biashara katika nafasi ya rejareja kupitia:

  • Injini za mapendekezo sahihi
  • Uboreshaji wa utafutaji wa sauti
  • Mapendekezo ya huduma kulingana na eneo
  • Utangazaji unaolengwa kama vile programu za uaminifu, mapunguzo ya mara ya kwanza kwa watumiaji na zaidi

viwanda

Sekta ya 4.0 inakamilishwa sana na ujumuishaji wa mifano ya NLP kupitia:

  • Ufuatiliaji wa afya ya mashine otomatiki na kugundua kasoro
  • Uchambuzi wa mchakato wa wakati halisi
  • Kuboresha njia na ratiba za uwasilishaji ikijumuisha usimamizi wa meli
  • Usalama bora wa mfanyakazi na mahali pa kazi kupitia uchanganuzi wa ubashiri na zaidi

Kuangazia Mustakabali wa NLP

Ingawa mengi tayari yanafanyika katika nafasi hii, wapenda teknolojia tayari wamechajiwa zaidi kwa uwezekano wa teknolojia hii katika miaka ijayo. Kati ya machafuko yote yanayozunguka mazungumzo juu ya mustakabali wa NLP, moja ambayo ni maarufu ni NLP Inayoelezeka.

XNLP

Huku maamuzi muhimu ya biashara na mikakati ya uzoefu wa mteja inavyozidi kuanza kutokana na maamuzi yanayoendeshwa na NLP, kunakuja wajibu wa kueleza sababu nyuma ya hitimisho na matokeo pia. 

Hivi ndivyo NLP Inayoweza Kufafanuliwa itakavyohusu, kuhakikisha zaidi uwajibikaji na kukuza uaminifu karibu na suluhisho za AI na kukuza mfumo wa ikolojia wa uwazi wa udugu wa AI.

Kando na XNLP, mustakabali wa teknolojia hiyo pia utahusisha:

  • Ustadi wa kienyeji
  • Kuunganishwa na teknolojia maalum kama vile maono ya kompyuta na robotiki
  • Matumizi ya NLP katika kushughulikia maswala ya kimataifa ikiwa ni pamoja na uendelevu, elimu, mabadiliko ya hali ya hewa na zaidi

Hitimisho

NLP ndiyo njia ya mbele kwa makampuni ya biashara kutoa bidhaa na huduma bora katika Enzi ya Taarifa. Kwa umashuhuri na faida kama hizo pia hufika mahitaji ya mbinu za mafunzo ya hewa. Kwa kuwa uwasilishaji wa matokeo kwa wembe na uboreshaji sawa unakuwa muhimu kwa biashara, pia kuna shida katika suala la data ya mafunzo inayohitajika ili kuboresha kanuni na miundo.

Kudhibiti na kupunguza upendeleo ni jambo la kipaumbele pia. 

Hapa ndipo Shaip anapokuja kukusaidia kushughulikia masuala yote katika kuhitaji data ya mafunzo ya miundo yako. Kwa mbinu za kimaadili na zilizothibitishwa, tunakupa seti za data za mafunzo katika miundo unayohitaji.

Chunguza matoleo yetu ili kujua zaidi kutuhusu. 

Kushiriki kwa Jamii