NLP – czym jest przetwarzanie języka naturalnego i jakie ma zastosowania?

NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego, to zaawansowana technologia, która umożliwia komputerom zrozumienie, interpretację i generowanie ludzkiego języka. Jak usprawniło to komunikację między ludźmi a maszynami oraz jakie otwiera możliwości?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest NLP i jaka jest jego historia?
• Jakie są techniki NLP?
• Jak działa NLP?
• Jakie są zastosowania NLP?
• Jakie są wyzwania NLP?
• Jakie są korzyści z NLP?

NLP – definicja i historia

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP, ang. natural language processing) to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcją między komputerami a ludzkim językiem. Celem jest umożliwienie komputerom rozumienia, interpretacji, generowania i manipulowania językiem naturalnym w sposób użyteczny i zrozumiały dla ludzi^{[1] [2]}.

NLP (przetwarzanie języka naturalnego) to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się umożliwieniem komputerom zrozumienia, przetwarzania i generowania języka ludzkiego.

Definicja NLP (przetwarzania języka naturalnego)

NLP łączy w sobie elementy lingwistyki, informatyki oraz statystyki, a także inne techniki z zakresu sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, aby przetwarzać i analizować duże zbiory danych tekstowych lub mówionych^{[3] [4]}.

Historia przetwarzania języka naturalnego sięga początków informatyki i sztucznej inteligencji, kiedy to naukowcy zaczęli badać możliwości interakcji między maszynami a ludźmi. Pierwsze próby w tej dziedzinie można odnaleźć już w latach 50. XX wieku, kiedy Alan Turing zaproponował słynny test Turinga, sugerując, że maszyna może być uznana za inteligentną, jeśli jej odpowiedzi na pytania nie będą odróżnialne od odpowiedzi człowieka^{[5] [6]}.

W tym samym okresie powstały pierwsze programy komputerowe przetwarzające język naturalny, takie jak ELIZA, stworzona w 1966 roku przez Josepha Weizenbauma. Program ten symulował rozmowę z psychoterapeutą, stosując proste reguły przetwarzania języka, które pozwalały na przekształcanie i generowanie odpowiedzi na podstawie wprowadzonych przez użytkownika zdań. Choć program nie rozumiał języka, udało mu się zademonstrować podstawowe możliwości komputerowej interakcji językowej^{[7] [8]}.

W kolejnych dekadach rozwój NLP natrafił na wyzwania związane ze złożonością języka ludzkiego. Lata 70. i 80. przyniosły rozwój algorytmów opartych na regułach, które próbowały modelować strukturę języka za pomocą gramatyk formalnych i reguł lingwistycznych. Projekty takie jak SHRDLU Terry’ego Winograda, który umożliwiał użytkownikom interakcję z wirtualnym światem za pomocą języka naturalnego, były kamieniami milowymi, ale podejścia te wymagały ręcznego tworzenia skomplikowanych zestawów reguł i były mało elastyczne^[9].

W latach 90. wraz z rosnącą popularnością podejść statystycznych, które wykorzystują duże korpusy danych do modelowania języka, nastąpiła zmiana paradygmatu w NLP. Podejścia te oparte były na analizie prawdopodobieństw i statystycznych modeli języka, takich jak modele n-gramowe. Dzięki temu możliwe stało się automatyczne tłumaczenie, ekstrakcja informacji i inne zadania, które wcześniej były zbyt złożone dla systemów operujących na regułach^[10].

W XXI wieku rozwój NLP przyspieszył dzięki postępom w uczeniu maszynowym i pojawieniu się uczenia głębokiego. Modele oparte na sieciach neuronowych, takie jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i późniejsze modele transformatorowe, takie jak BERT i GPT, pozwoliły na znacznie bardziej zaawansowaną analizę kontekstu, dzięki czemu można było stworzyć systemy, które potrafią generować i rozumieć tekst w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego^{[11] [12]}.

Techniki NLP

Przetwarzanie języka naturalnego wykorzystuje do działania różnorodne techniki:

• Analiza morfologiczna to badanie struktury słów i ich składników, takich jak rdzeń, przedrostki i przyrostki. W jej ramach słowa rozkłada się na mniejsze jednostki morfologiczne, co umożliwia zrozumienie ich znaczenia i form gramatycznych. Na przykład, słowo „przetwarzający” może zostać podzielone na rdzeń „przetwarz-” oraz końcówkę „-ający”, co pomaga w identyfikacji formy czasownikowej oraz przypisaniu odpowiednich właściwości gramatycznych^[13].
• Analiza składniowa, znana również jako parsowanie, bada strukturę zdań i określa ich hierarchiczną organizacji. Dzięki temu można zidentyfikować związki między poszczególnymi słowami w zdaniu, np. które słowo jest podmiotem, a które orzeczeniem, co jest ważne dla zrozumienia, jak poszczególne elementy zdania łączą się ze sobą. Jest to niezbędne dla poprawnej interpretacji i dalszego przetwarzania języka. Istnieją różne podejścia do parsowania, w tym parsowanie zależnościowe, które koncentruje się na bezpośrednich relacjach między słowami, oraz parsowanie frazowe, które analizuje strukturę fraz^[14].
• Analiza semantyczna zajmuje się badaniem znaczenia słów, fraz i zdań, żeby zrozumieć, co dokładnie wyrażają te jednostki językowe w danym kontekście. W jej ramach identyfikuje się np. synonimy, antonimy, homonimy oraz relacje semantyczne między różnymi elementami tekstu. Zaawansowane techniki, takie jak wektory semantyczne i modele oparte na uczeniu maszynowym (np. Word2Vec, GloVe, BERT), pozwalają modelować znaczenia słów w przestrzeni wektorowej, co umożliwia porównywanie i analizę semantycznych podobieństw^[15].
• Rozpoznawanie informacji (ang. information retrieval and extraction) to proces identyfikowania i wydobywania istotnych danych z dużych zbiorów tekstów. Ekstrakcja informacji obejmuje zadania takie jak identyfikacja nazw własnych (rozpoznawanie nazwanych bytów, NER – named entity recognition), dat, miejsc, organizacji, a także relacji między tymi bytami. Na przykład, z artykułu prasowego można wydobyć informację o tym, kto co zrobił i kiedy. Rozpoznawanie i ekstrakcja informacji jest kluczowe w zadaniach takich jak automatyczne tworzenie streszczeń czy budowanie baz danych z nieustrukturyzowanych danych tekstowych^[16].
• Analiza sentymentu to proces oceny emocjonalnego wydźwięku tekstu, który może być pozytywny, negatywny lub neutralny. Jest to szczególnie użyteczne w badaniu opinii publicznej, analizy recenzji produktów, monitoringu mediów społecznościowych oraz wszędzie tam, gdzie ważne jest zrozumienie emocji i nastrojów wyrażanych przez ludzi. Analiza sentymentu może być oparta na regułach (np. słownikach sentymentów) lub na modelach uczenia maszynowego, które trenuje się na dużych zbiorach danych opatrzonych etykietami emocjonalnymi^[17].
• Tłumaczenie maszynowe polega na automatycznym przekładzie tekstu z jednego języka na inny. Początkowe podejścia w tej dziedzinie opierały się na regułach gramatycznych i słownikach, jednak współczesne systemy tłumaczeniowe najczęściej wykorzystują metody oparte na uczeniu maszynowym, zwłaszcza na modelach neuronowych, takich jak transformery. Przykładem jest Google Translate, który potrafi tłumaczyć teksty na wiele języków z dużą dokładnością dzięki modelom, które uczą się z ogromnych korpusów danych dwujęzycznych^[18].
• Generowanie języka naturalnego (ang. natural language generation, NLG) to proces tworzenia tekstu, który jest zrozumiały i naturalny dla człowieka. Systemy NLG mogą generować opisy, streszczenia, raporty oraz inne rodzaje tekstów na podstawie danych strukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych. Przykładem może być automatyczne tworzenie raportów finansowych na podstawie danych liczbowych. NLG wykorzystuje m.in. szablony tekstowe, modele statystyczne oraz modele głębokiego uczenia^[19].
• Rozpoznawanie mowy to proces przekształcania mowy na tekst, co jest niezbędne w interfejsach głosowych, asystentach wirtualnych oraz aplikacjach dla osób niepełnosprawnych. Wymaga to zaawansowanych algorytmów, które są w stanie przetworzyć dźwięk, rozpoznać słowa, a następnie przekształcić je w tekst. Nowoczesne systemy rozpoznawania mowy, takie jak te stosowane przez asystentów głosowych (np. Siri, Alexa), wykorzystują do działania głębokie sieci neuronowe, które zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych audio^[20].

Działanie NLP

Proces przetwarzania języka naturalnego jest złożony ze względu na inherentną złożoność języka ludzkiego, który obejmuje różne poziomy abstrakcji, takie jak morfologia, składnia, semantyka i pragmatyka. Łączy to też elementy lingwistyki, informatyki oraz statystyki, aby umożliwić komputerom rozumienie, interpretację, generowanie i analizowanie tekstów lub mowy w językach naturalnych.

Cały proces zaczyna się od przedprzetwarzanie danych, co ma na celu przygotowanie surowego tekstu do dalszej analizy. Obejmuje to kilka kroków:

• Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki, zwane tokenami, które mogą być słowami, frazami lub nawet znakami interpunkcyjnymi. Pozwala na dalszą obróbkę języka na poziomie słów lub zdań.
• Interpunkcja oraz stop words (słowa o niskiej wartości informacyjnej, takie jak „i”, „w”, „na”) często są usuwane, aby skupić się na istotniejszych słowach w analizie tekstu.
• Normalizacja tekstu obejmuje techniki, takie jak zamiana wszystkich liter na małe, usuwanie liczb lub specjalnych znaków oraz przekształcanie różnych form słów do ich podstawowej postaci, np. konwersja „chodziłem” do „chodzić” (lematyzacja, sprowadzenie słów do ich formy podstawowej lub lematycznej, co umożliwia lepsze zrozumienie znaczenia w kontekście gramatycznym) lub „chodzę” do „chodz” (stemmatyzacja, skrócenie słów do ich rdzeni, co jest mniej precyzyjna niż lematyzacja).

Po wstępnym przetworzeniu danych tekstowych NLP przystępuje do analizy składniowej. Zaczyna się ona od parsowania, czyli analizy gramatycznej zdań, której celem jest stworzenie drzewa syntaktycznego, reprezentującego hierarchiczne relacje między elementami zdania (np. podmiotem, orzeczeniem, dopełnieniem). Parsowanie może być realizowane za pomocą różnych technik, w tym parsowania zależnościowego i frazowego.

Kolejnym etapem analizy składniowej jest rozpoznawanie części mowy (ang. POS tagging) – każdemu słowu w zdaniu przypisuje się kategorię gramatyczną (część mowy), taką jak rzeczownik, czasownik, przymiotnik, itp. Dzięki temu można zrozumieć rolę słów w zdaniu.

Analiza semantyczna jest kolejnym krokiem – pozwala ona zrozumieć znaczenie słów i zdań. Obejmuje ona rozpoznawanie jednostek nazwanych (ang. named entity recognition, NER), czyli proces identyfikacji i klasyfikacji nazw własnych w tekście, takich jak osoby, organizacje, miejsca, daty, itp. Stosuje się w niej też modele semantyczne (np. GloVe czy GPT), które przekształcają słowa i wyrażenia w wektory liczbowych reprezentacji (tzw. wektory osadzeń), które „chwytają” ich znaczenie w kontekście, co pozwala porównywać znaczenia słów i analizować podobieństwa semantyczne. W ramach analizy sentymentu określa się też emocjonalny ton tekstu.

Kolejnym etapem jest ekstrakcja informacji – polega ona na wydobywaniu z tekstu kluczowych danych, takich jak fakty, relacje, zdarzenia. Na tym etapie przetwarzania języka naturalnego identyfikuje się ważne elementy tekstu, np. kto, co zrobił, gdzie i kiedy, co jest przydatne np. w automatycznym tworzeniu streszczeń czy budowie baz danych. Oprócz tego dzieli się tekst na kategorie tematyczne lub klasy na podstawie treści, co stosuje się np. w filtracji wiadomości, rekomendacjach treści czy analizie dokumentów.

Na końcu procesu NLP znajduje się generowanie języka naturalnego, które polega na tworzeniu tekstu w sposób automatyczny. W tej części procesu system generuje tekst, który ma sens i jest gramatycznie poprawny. Może np. wygenerować raport, streszczenie czy odpowiedź na pytanie na podstawie danych strukturalnych (liczbowych, tabelarycznych). W zależności od zadania generowany tekst może być dostosowywany do kontekstu, np. może być napisany różnymi stylami w zależności od odbiorcy lub specyfiki aplikacji.

Współczesne NLP w dużej mierze opiera się na metodach uczenia maszynowego, w tym na sieciach neuronowych. Modele takie jak transformery (np. BERT, GPT) są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im uogólniać i rozumieć kontekst w złożonych zadaniach językowych. Uczenie maszynowe umożliwia systemom NLP samodzielne odkrywanie wzorców w danych, co przekłada się na poprawę jakości wyników w różnych zadaniach, takich jak tłumaczenie, rozpoznawanie mowy, analiza sentymentu czy generowanie tekstu.

Zastosowania NLP

Jednym z najpowszechniejszych zastosowań NLP jest tłumaczenie maszynowe, które umożliwia automatyczne przekładanie tekstów z jednego języka na inny. Systemy takie jak Google Translate wykorzystują zaawansowane modele językowe, aby zapewnić coraz dokładniejsze i bardziej naturalne tłumaczenia, co ułatwia komunikację międzynarodową oraz dostęp do informacji w różnych językach.

Kolejnym zastosowaniem NLP jest rozpoznawanie mowy, które pozwala na przekształcanie mowy na tekst. Dzięki tej technologii działają wirtualni asystenci, którzy umożliwiają użytkownikom interakcję z urządzeniami za pomocą komend głosowych. Rozpoznawanie mowy pomaga też osobom z niepełnosprawnościami w korzystaniu z komputerów.

Analiza sentymentu za pomocą NLP pozwala ocenić emocjonalny wydźwięk tekstu, co jest szeroko stosowane w marketingu (zwłaszcza AI marketingu) i badaniach rynku do zrozumienia opinii klientów wyrażonych w recenzjach produktów, komentarzach w mediach społecznościowych czy ankietach.

Ekstrakcja informacji wykorzystywana jest nauce, medycynie czy prawie, żeby automatycznie tworzyć bazy danych z nieustrukturyzowanych dokumentów, artykułów naukowych czy aktów prawnych.

NLP pozwala także działać chatbotom, które dzięki temu są w stanie prowadzić naturalne i zrozumiałe rozmowy, odpowiadać na pytania, rozwiązywać problemy oraz oferować wsparcie klientom 24 godziny na dobę.

Dzięki NLP możliwe jest automatyczne sortowanie wiadomości e-mail, moderowanie treści na platformach społecznościowych czy organizowanie dokumentów w firmach, co znacznie usprawnia zarządzanie informacjami i zwiększa efektywność operacyjną.

Wyszukiwarki internetowe również korzystają z NLP, aby lepiej rozumieć intencje użytkowników (User Intent) oraz kontekst ich zapytań. Dzięki analizie języka naturalnego są one w stanie dostarczać trafniejsze wyniki, co zwiększa ich użyteczność i satysfakcję użytkowników. NLP pozwala na lepsze zrozumienie zapytań wieloznacznych oraz uwzględnienie kontekstu historycznego, co przekłada się na bardziej precyzyjne odpowiedzi.

Wyzwania NLP

Jednym z najważniejszych wyzwań przetwarzania języka naturalnego jest wieloznaczność językowa. Wyróżnić tu można dwa główne rodzaje:

• Wieloznaczność leksykalna odnosi się do słów, które mogą mieć różne znaczenia w zależności od kontekstu, na przykład słowo „zamek” może oznaczać zarówno budowlę obronną, jak i mechanizm zamykający. Rozpoznawanie, które znaczenie jest właściwe w danym kontekście, stanowi trudne zadanie dla systemów NLP.
• Na poziomie składniowym wieloznaczność może prowadzić do różnych interpretacji struktury zdania. Zdania mogą być gramatycznie poprawne, ale ich znaczenie może zależeć od sposobu analizy. Na przykład, zdanie „otwórz zamek” może odnosić się do polecenia otwarcia zamka w drzwiach, jak też zamku jako budowli obronnej. Rozstrzygnięcie takich przypadków wymaga zaawansowanej analizy kontekstowej.

Kolejnym wyzwaniem jest modelowanie kontekstu. Język naturalny jest silnie zależny od kontekstu, który może zmieniać znaczenie słów i zdań. Modele językowe muszą uwzględniać informacje z otaczającego tekstu, a nawet z zewnętrznych źródeł wiedzy, aby poprawnie interpretować treść. Uwzględnienie kontekstu wymaga zdolności do przetwarzania i przechowywania dużych ilości informacji oraz ich dynamicznej interpretacji w różnych sytuacjach.

Przetwarzanie języka naturalnego boryka się też z problemem różnorodności językowej. Języki różnią się nie tylko w zakresie słownictwa, gramatyki i składni, ale również w zakresie kulturowych odniesień, idiomów oraz subtelności emocjonalnych. Tworzenie systemów NLP, które są w stanie efektywnie działać w wielu językach, jest zadaniem wymagającym ogromnych zasobów danych oraz złożonych modeli.

NLP napotyka także na trudności związane z przetwarzaniem danych nieustrukturyzowanych, takich jak teksty pisane w stylu potocznym, zawierające błędy językowe, skróty, slang czy emotikony. Teksty generowane przez użytkowników w mediach społecznościowych często odbiegają od standardowego języka, co utrudnia ich automatyczną analizę.

Systemy NLP mają też problemy z aspektami pragmatycznymi, czyli interpretacjami intencji mówiącego oraz odniesieniem ich do rzeczywistego świata. Przykładowo, ironia, sarkazm lub humor mogą być trudne do wykrycia przez modele NLP, ponieważ często wymagają one zrozumienia kontekstu społecznego lub kulturowego, który może nie być wyrażony wprost w tekście.

Trzeba też pamiętać, że systemy przetwarzania języka naturalnego, szczególnie te stosowane w analizie dużych zbiorów danych, mogą naruszać prywatność użytkowników, zwłaszcza gdy dane osobowe są analizowane bez odpowiedniego kontekstu lub zgody. Ponieważ modele NLP są zależne od danych treningowych, mogą nieświadomie wzmacniać istniejące uprzedzenia społeczne i kulturowe, jeśli dane będą takowe zawierać.

Jednym z najtrudniejszych wyzwań jest skalowalność i efektywność modeli NLP. Wraz z rozwojem bardziej złożonych modeli, takich jak transformery, rosną także wymagania dotyczące mocy obliczeniowej i zasobów. Ich trening i wdrażanie na dużą skalę wymaga znacznych inwestycji w infrastrukturę techniczną oraz optymalizacji, aby były one efektywne i dostępne w praktycznych zastosowaniach.

Korzyści z NLP

Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego można przekształcać surowe, nieustrukturyzowane dane tekstowych w uporządkowaną informację. Dzięki temu organizacje mogą szybko wyciągać wnioski z dużych ilości danych (np. komentarzy klientów), co pozwala im lepiej rozumieć potrzeby odbiorców, identyfikować trendy rynkowe oraz przewidywać przyszłe zachowania konsumentów.

NLP umożliwia również automatyzację wielu procesów – systemy automatycznego tłumaczenia językowego pozwalają łatwo komunikować się z zagranicznymi partnerami (choć trzeba pamiętać, że czasami tłumacz poradzi sobie lepiej), a chatboty wykorzystujące NLP mogą obsługiwać ogromne ilości zapytań klientów w czasie rzeczywistym.

NLP może też pomagać w edukacji – systemy przetwarzania języka naturalnego mogą analizować teksty uczniów, identyfikując błędy gramatyczne, stylistyczne czy logiczne, a następnie dostarczać szczegółowe informacje zwrotne. W kontekście badań naukowych NLP daje narzędzia do analizy ogromnych ilości tekstów, takich jak publikacje naukowe, patenty czy raporty techniczne.

Przetwarzanie języka naturalnego wspiera także rozwój systemów wyszukiwania informacji – wyszukiwarki korzystające z NLP potrafią lepiej rozumieć intencje użytkowników, co prowadzi do bardziej trafnych wyników wyszukiwania i zwiększa efektywność korzystania z Internetu.