Обробка природної мови (NLP) – або обробка природної мови – це галузь штучного інтелекту (ШІ), яка зосереджена на тому, щоб допомогти комп’ютерам розуміти та взаємодіяти з людською мовою. Простими словами, NLP використовує методи машинного навчання, щоб надати комп’ютерам здатність інтерпретувати, взаємодіяти та розуміти природну мову, якою ми користуємося щодня.

Це вважається однією з найскладніших задач ШІ, оскільки мова є інструментом вираження думок і дуже тонким засобом спілкування людини, що вимагає від машин «розуміти» прихований зміст у реченнях.

Природна мова тут означає людські мови, такі як українська, англійська, китайська тощо, на відміну від мов комп’ютерів. Мета NLP — програмувати комп’ютери для автоматичної обробки та розуміння цих мов, а іноді навіть створення текстів, подібних до людських.

Наприклад, коли ви спілкуєтеся з віртуальним помічником або чат-ботом, ставите запитання Siri, Alexa або перекладаєте текст за допомогою Google Перекладача — усі ці застосунки використовують технології обробки природної мови.

Чому обробка природної мови важлива?

У цифрову епоху обсяг мовних даних (текстів, аудіо, розмов) стрімко зростає з різних джерел, таких як електронна пошта, повідомлення, соціальні мережі, відео тощо. На відміну від структурованих даних (числа, таблиці), мовні дані у вигляді тексту чи аудіо є неструктурованими даними і дуже складні для автоматичної обробки без NLP.

Технологія обробки природної мови допомагає комп’ютерам ефективно аналізувати ці неструктуровані дані, розуміти наміри, контекст, емоції у людській мові. Завдяки цьому NLP стає ключем для більш інтелектуальної взаємодії та обслуговування людей.

Обробка природної мови важлива, оскільки вона відкриває можливість природної взаємодії між людиною та комп’ютером. Замість вивчення мов машин ми можемо давати команди або ставити запитання комп’ютеру рідною мовою. NLP автоматизує багато складних мовних завдань, що економить час і кошти, а також підвищує користувацький досвід у більшості сфер.

Наприклад, бізнес може використовувати NLP для автоматичного аналізу тисяч відгуків клієнтів у соціальних мережах, щоб отримати важливі інсайти, або чат-боти на основі NLP можуть цілодобово відповідати клієнтам послідовно. Правильне застосування NLP допомагає компаніям оптимізувати процеси, підвищувати продуктивність і навіть персоналізувати послуги для кожного користувача.

Насправді NLP вже присутня у нашому повсякденному житті. Пошукові системи, як Google, розуміють, що ви шукаєте, навіть якщо запит нечіткий. Віртуальні помічники (Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana) можуть слухати та відповідати користувачам, допомагаючи виконувати різні завдання — від дзвінків до відтворення музики та пошуку інформації.

Навіть функції прогнозування слів під час набору повідомлень або автоматичної перевірки орфографії базуються на NLP. Очевидно, що обробка природної мови стала ключовою технологією, яка стимулює розвиток багатьох інтелектуальних застосунків навколо нас, допомагаючи машинам краще «розуміти» мову.

Популярні застосування NLP

Завдяки здатності «розуміти» мову, NLP широко застосовується у різних сферах. Нижче наведено деякі помітні застосування обробки природної мови:

• Віртуальні помічники та чат-боти: 

NLP дозволяє створювати віртуальних помічників, таких як Siri, Alexa, або чат-ботів на вебсайтах, Facebook Messenger, які можуть розуміти запити користувачів і автоматично відповідати. Вони допомагають швидко відповідати на поширені питання, підтримувати бронювання, покупки або вирішувати проблеми клієнтів у будь-який час і в будь-якому місці.

• Аналіз відгуків та емоцій: 

Компанії використовують NLP для аналізу відгуків клієнтів у соціальних мережах, опитуваннях або оцінках продуктів. NLP-алгоритми можуть розпізнавати емоції (позитивні/негативні), ставлення або навіть іронію у текстах. Це допомагає бізнесу краще розуміти думки клієнтів та ринкові тенденції для своєчасного вдосконалення продуктів і послуг.

• Машинний переклад: 

Машинний переклад — класичне застосування NLP. Перекладацьке програмне забезпечення (наприклад, Google Перекладач) використовує NLP для перетворення тексту або мовлення з однієї мови на іншу, намагаючись зберегти правильний зміст і контекст. Завдяки NLP якість автоматичного перекладу постійно покращується, допомагаючи долати мовні бар’єри.

• Обробка голосу: 

Розпізнавання мови (speech recognition) перетворює голос у текст, дозволяючи вам давати голосові команди телефону або комп’ютеру (наприклад, функції Voice-to-text, дзвінки голосом).

Навпаки, NLP також допомагає синтезувати голос з тексту (text-to-speech), створюючи природне озвучення для аудіокниг, віртуальних помічників тощо. Системи голосового керування в автомобілях і розумних будинках базуються на цих технологіях.

• Класифікація та вилучення інформації: 

NLP може автоматично класифікувати тексти за темами (наприклад, розподіл електронної пошти на спам/не спам, класифікація новин за галузями) та витягувати важливу інформацію. У бізнесі NLP використовується для організації документів і файлів; у медицині — для вилучення даних із медичних карт; у юриспруденції — для фільтрації мільйонів сторінок документів.

• Автоматичне створення контенту: 

Новим кроком NLP є здатність генерувати природну мову — тобто створювати тексти, схожі на людські. Сучасні мовні моделі (наприклад, GPT-3, GPT-4) можуть писати статті, складати електронні листи, вірші, програмний код на основі запитів користувачів.

Це відкриває багато цікавих застосувань, таких як підтримка створення контенту, автоматичні відповіді у службах підтримки клієнтів або навіть написання чорновиків студентських робіт. Звісно, створений машинами контент потребує контролю людиною для забезпечення точності та етики.

Загалом, будь-яке завдання, пов’язане з природною мовою (текстом, мовленням), може використовувати NLP для автоматизації або підвищення ефективності. Від пошуку інформації, відповідей на запитання, аналізу документів до підтримки освіти (наприклад, автоматичне оцінювання робіт, віртуальні репетитори) — обробка природної мови відіграє ключову роль.

Як працює NLP?

Щоб комп’ютер міг розуміти людську мову, NLP поєднує різні техніки інформатики та лінгвістики. Загалом, система NLP проходить такі основні етапи обробки мови:

Попередня обробка мови: 

Спочатку текст або голос перетворюються у сирі дані для комп’ютера. Наприклад, для тексту NLP виконує розбиття на речення та слова (токенізація), приводить усі символи до нижнього регістру, видаляє розділові знаки та стоп-слова (такі як «the», «is», які не несуть значущого змісту).

Далі застосовують стемінг/лематизацію — приведення слів до базової форми (наприклад, «running» до «run»). Для аудіо спочатку виконується розпізнавання голосу для отримання тексту. Результатом цього етапу є очищені та стандартизовані мовні дані, готові для машинного навчання.

Виділення ознак (feature extraction): 

Комп’ютер не розуміє слова напряму, тому NLP перетворює мову у числові представлення. Цей етап конвертує текст у числові ознаки або вектори.

Популярні методи включають моделі Bag of Words, TF-IDF (оцінка частоти слів) або сучасніші word embedding (наприклад, Word2Vec, GloVe), які призначають кожному слову вектор, що відображає його значення. Ці вектори допомагають алгоритмам розуміти семантичні зв’язки між словами (наприклад, «король» ближче до «королева», ніж до «автомобіль» у векторному просторі).

Аналіз і розуміння контексту: 

Після отримання числових даних система використовує моделі та алгоритми машинного навчання для синтаксичного (syntax) та семантичного (semantics) аналізу.

Наприклад, синтаксичний аналіз визначає роль слова у реченні (хто є підметом, присудком, додатком тощо), а семантичний аналіз допомагає зрозуміти значення речення у конкретному контексті. Сучасні NLP-моделі використовують глибоке навчання (deep learning) для виконання цих завдань, що дозволяє комп’ютерам поступово розуміти значення речень майже як людина.

Генерація мови або дій: 

Залежно від мети, останній етап — це надання результату користувачу. Наприклад, на запитання система NLP може знайти відповідь у базі даних і надати її у вигляді тексту або голосу. Або за командою NLP активує певну дію на пристрої (наприклад, увімкнути музику за командою «Play music»).

У випадку машинного перекладу цей етап створює перекладений текст. Для чат-ботів це момент формування природної відповіді на основі попередніх кроків.

Насправді процес може бути значно складнішим, а етапи не завжди чітко розділені. Багато сучасних NLP-систем використовують end-to-end моделі, тобто нейронні мережі, які навчаються повністю від вхідних даних до виходу, замість послідовної обробки. Проте таке поділ допомагає краще уявити, як працює NLP — перетворення людської мови у форму, зрозумілу комп’ютеру, і надання відповідної реакції.

Підходи в NLP

За історію розвитку Обробки природної мови було кілька поколінь методів. З 1950-х років можна виділити три основні підходи у NLP:

Правила (Rule-based) NLP

Це перший підхід. Програмісти писали набір мовних правил у форматі if-then (якщо-то), щоб машина обробляла текст.

Наприклад, перші системи автоматичних відповідей могли реагувати лише на заздалегідь запрограмовані шаблони. Цей підхід не використовує машинне навчання, тому має обмеження — система розуміє лише те, що жорстко закодовано, і не може самостійно навчатися. Rule-based NLP вимагає від експертів знань лінгвістики для написання правил і важко масштабувати через різноманітність мов.

Статистичний NLP

З початку 1990-х NLP перейшло до статистичного машинного навчання. Замість ручного написання правил використовують алгоритми машинного навчання, щоб машина сама вивчала мовні моделі на основі даних. Цей підхід дозволяє обробляти природну мову більш гнучко та точно, оскільки машина обчислює ймовірності вибору значення слова чи речення залежно від контексту.

Наприклад, алгоритм позначення частин мови (POS tagging) навчається на розмічених даних, щоб визначати ймовірність, що слово є іменником чи дієсловом у конкретному контексті. Статистичний NLP допоміг створити такі застосунки, як перевірка орфографії та підказки слів (наприклад, T9 на старих телефонах), які працюють досить ефективно.

Глибинне навчання (Deep learning) у NLP

З кінця 2010-х років глибинне навчання з використанням нейронних мереж стало провідним методом у NLP. Завдяки величезним обсягам текстових даних в Інтернеті та зростанню обчислювальної потужності, моделі deep learning можуть автоматично навчатися абстрактним мовним представленням на дуже високому рівні.

Модель Transformer (представлена у 2017 році) стала проривом: вона вивчає семантичні зв’язки між словами у реченні через механізм self-attention, що дозволяє краще розуміти контекст. Google представив модель BERT на основі Transformer для значного покращення якості пошуку.

Далі з’явилися авторегресивні моделі, такі як GPT-2, GPT-3, які навчаються прогнозувати наступне слово, відкриваючи можливість генерації плавного тексту, що раніше була недосяжною. Сьогодні завдяки deep learning ми маємо великі мовні моделі (LLM), як GPT-4, LLaMA, PaLM тощо, які можуть розуміти та створювати природну мову на рівні, близькому до людського.

Також сучасною тенденцією є використання фундаментальних моделей (foundation models) — великих ШІ-моделей, попередньо навчених на мільярдах слів. Ці моделі (наприклад, GPT-4 від OpenAI чи Granite від IBM) можна швидко адаптувати для різних NLP-завдань — від генерації змістовних текстів до глибокого вилучення інформації.

Використання готових моделей економить час навчання і підвищує ефективність, а також відкриває нові методи, як-от генерація з доступом до зовнішніх даних (retrieval-augmented generation) для покращення точності відповідей. Це свідчить про динамічний розвиток і постійні технічні інновації у NLP.

Виклики та нові тенденції в NLP

Незважаючи на численні досягнення, обробка природної мови все ще стикається з суттєвими викликами. Мова людини надзвичайно багата і різноманітна: одне й те саме речення може мати багато значень залежно від контексту, не кажучи вже про жаргон, ідіоми, каламбури, іронію. Допомогти комп’ютеру правильно розуміти людську мову у всіх випадках — завдання не з легких.

Наприклад, речення «Яблуко недалеко падає від дерева» — машина має зрозуміти, що це ідіома з переносним значенням, а не про справжнє яблуко. Щоб правильно відповідати на запити, NLP-система повинна мати досить широкий фоновий запас знань і певні навички логічного мислення, а не лише розуміти окремі слова.

Ще один виклик — регіональні мови та багатомовність. Кожна мова має свої особливості (українська відрізняється від англійської за алфавітом, структурою речень; японська, китайська не мають розділення слів тощо).

NLP має адаптуватися до кожної мови. Сьогодні тенденція — розробка багатомовних моделей або навіть мультимодальних (multimodal NLP — обробка тексту, зображень, аудіо одночасно), щоб машина могла краще розуміти мову у ширшому контексті.

Щодо тенденцій, сучасне NLP прагне створювати системи, які є розумнішими та більш «усвідомленими». Великі мовні моделі (з більшою кількістю параметрів і більшими навчальними даними), як GPT-4, GPT-5 тощо, очікується, що продовжать покращувати розуміння та генерацію природної мови.

Водночас дослідники звертають увагу на те, щоб NLP було пояснюваним (explainable NLP) — тобто щоб ми могли розуміти, на основі яких мовних особливостей машина приймає рішення, а не працювала як «чорний ящик». Це особливо важливо для застосувань у чутливих сферах, як медицина чи право, де потрібно знати підстави рішень.

Ще одна помітна тенденція — інтеграція реальних знань у NLP. Нові моделі можуть поєднувати обробку мови з базами знань або зовнішніми даними для кращого розуміння контексту.

Наприклад, системи запитань-відповідей можуть шукати інформацію у Вікіпедії або в інтернеті в режимі реального часу для точних відповідей, а не лише покладатися на вивчені дані. NLP також наближається до загального штучного інтелекту завдяки міждисциплінарним дослідженням у галузі когнітивних наук та нейронаук, що моделюють справжнє розуміння мови людиною.

>>> Чи знаєте ви:

Що таке машинне навчання?

Що таке глибинне навчання?

Підсумовуючи, Обробка природної мови була, є і буде ключовою галуззю ШІ з великим потенціалом. Від допомоги комп’ютерам розуміти людську мову до автоматизації численних мовних завдань, NLP має глибокий вплив на всі аспекти життя і технологій.

З розвитком глибинного навчання та великих даних ми можемо очікувати появу ще розумніших машин, які природніше спілкуватимуться з людьми у найближчому майбутньому. Обробка природної мови — це ключ до подолання розриву між людиною і комп’ютером, наближаючи технології до життя людини більш природним і ефективним способом.