Natuurlijke taalverwerking, de kerntechnologie van kunstmatige intelligentie, is een technologie die computers in staat stelt menselijke taal te begrijpen en ermee te communiceren, spraak te herkennen en betekenis te begrijpen om nauwkeurige antwoorden te geven en taken uit te voeren. Deze technologie wordt gebruikt op verschillende gebieden, zoals het zoeken, analyseren van informatie en het leveren van diensten op maat, en wordt ontwikkeld met als doel vrije communicatie tussen AI en mensen mogelijk te maken en de kwaliteit van leven te verbeteren.
Conversationele AI, die niet alleen vragen zoekt en beantwoordt, maar ook verschillende taken uitvoert op basis van de bedoeling van de woorden van de gebruiker, heeft de wereld verrast. Apple's Siri, Samsung's S Voice, LG's Q Voice en vele andere bedrijven hebben op AI gebaseerde interactieve applicaties geïntroduceerd, en onlangs heeft Naver Naver i onthuld, die de spraakherkenningstechnologie van Google overtreft, en veel IT-bedrijven ontwikkelen conversatie-AI. Natuurlijke taalverwerking (NLP) is de sleutel tot deze technologie. Om de functies van conversationele AI verder te verbeteren, is geavanceerde natuurlijke taalverwerkingstechnologie vereist, dus internationale bedrijven doen onderzoek op dit gebied. Hoe zorgt natuurlijke taalverwerking ervoor dat computers menselijke spraak kunnen begrijpen, en waarom is het zo'n belangrijke technologie dat bedrijven zich haasten om deze te ontwikkelen?
Natuurlijke taalverwerking is de technologie waarmee computers natuurlijke taal of menselijke spraak kunnen begrijpen. Terwijl spraakherkenningstechnologie menselijke spraak simpelweg in tekst vertaalt, omvat natuurlijke taalverwerking het bepalen van de betekenis of intentie van de spraak. Als een computer natuurlijke taal wil begrijpen, lijkt het een beetje op het samenstellen van een puzzel. Ten eerste herkent de computer menselijke spraak in lettergrepen en combineert deze om morfemen te vormen. Als u bijvoorbeeld zegt: 'Ik wil een appel', wordt 'appel+' herkend als de meest geschikte morfeemcombinatie van 'appel' en 'appel+' of 'appel+' en 'appel+'. De morfemen worden geanalyseerd om hun respectievelijke woordsoorten te bepalen, dwz 'appel' is een zelfstandig naamwoord en 'aan' is een lidwoord. Vervolgens worden de morfemen gecombineerd op basis van hun woordsoorten, en wordt de rol van de gecombineerde zin in de zin bepaald, dwz of 'appel' het onderwerp of het object is. Ten slotte begrijpt het de betekenis en bedoeling van de zin door de semantische relatie tussen de zinnen te identificeren en reageert of voert dienovereenkomstig een actie uit.
Dit proces van natuurlijke taalverwerking speelt een belangrijke rol bij het helpen van machines om menselijke taal te begrijpen en te gebruiken. Dit komt omdat taal niet alleen een combinatie van symbolen is, maar begrip van de cultuur en context vereist om correct te kunnen worden geïnterpreteerd. De zin 'Het waait' kan bijvoorbeeld eenvoudigweg het weer beschrijven, maar kan ook een poëtische of metaforische betekenis hebben. Wil een computer deze contextuele betekenis begrijpen, dan heeft hij een enorme hoeveelheid gegevens en complexe algoritmen nodig. Dit is waar deep learning-technologie om de hoek komt kijken en er worden systemen gebouwd waarmee computers zelfstandig kunnen leren en evolueren.
Hoewel het op het eerste gezicht misschien eenvoudig lijkt, is het niet eenvoudig om dubbelzinnige en dubbelzinnige natuurlijke taal te vertalen naar machinetaal die door de context ondubbelzinnig wordt gemaakt. Zelfs een simpele zin als 'Ik hou van heerlijke peren' vormt een probleem voor de natuurlijke taalverwerking. We begrijpen meteen dat een peer een vrucht is, maar in werkelijkheid kan het een transportmiddel of een lichaamsdeel zijn. Om een computer de bovenstaande zin op natuurlijke wijze te laten begrijpen, zou hij moeten concluderen dat peren een vrucht zijn uit de semantische relatie met de voorgaande zinsnede ‘heerlijk’, gebaseerd op de wetenschap dat peren worden gegeten en dat veel mensen ze heerlijk vinden. . Natuurlijke taalverwerking van dubbelzinnige zinnen zoals hierboven ontbreekt nog steeds, en natuurlijke taalverwerkingstechnologie moet verder worden ontwikkeld om dit probleem op te lossen.
Technologie voor natuurlijke taalverwerking speelt een belangrijke rol in de ontwikkeling van AI tot het punt waarop deze met mensen kan communiceren. Natuurlijke taalverwerking is echter niet alleen bedoeld voor AI om met mensen te communiceren. Natuurlijke taalverwerking wordt op alle gebieden van AI gebruikt, met name bij zoek- en informatieanalyse. Bij het zoeken kan natuurlijke taalverwerking gebruikers helpen de informatie die ze zoeken efficiënt te vinden. Natuurlijke taalverwerking identificeert nauwkeurig de bedoeling van de zoekopdracht van de gebruiker en analyseert een groot aantal natuurlijke taalmaterialen in de database om de meest geschikte resultaten te verkrijgen. Als u bijvoorbeeld zoekt naar 'restaurants in Seoul National University', zoekt AI niet alleen naar die woorden in de database, maar begrijpt ook de bedoeling van wat u uit de zoekopdracht wilt halen en geeft informatie zoals locatie, prijs bereik en sfeer.
Net als in het bovenstaande voorbeeld is het belangrijk dat AI de kenmerken van de gebruiker begrijpt om geoptimaliseerde informatie te kunnen bieden. Om dit te doen analyseert AI gebruikersinformatie zoals zoekgeschiedenis, en natuurlijke taalverwerking speelt op dit gebied een grote rol. Data-analyse wordt niet alleen gebruikt om gebruikers te helpen soepel te zoeken, maar ook om beoordelingen en meningen van gebruikers te analyseren en AI te helpen zichzelf te verbeteren. Deze data-analysetechnieken kunnen op verschillende gebieden worden gebruikt, waaronder de gezondheidszorg, financiën en onderwijs. Op medisch gebied kan het bijvoorbeeld worden gebruikt om patiëntendossiers te analyseren om een behandeling op maat te bieden, of op financieel gebied kan het worden gebruikt om markttrends te analyseren om investeringsstrategieën te helpen ontwikkelen. Als zodanig is natuurlijke taalverwerking een belangrijke technologie die de effectiviteit van AI op verschillende gebieden kan maximaliseren.
Tot nu toe hebben AI en mensen gescheiden geleefd, net als buitenlanders, omdat ze verschillende talen spreken. Slechts een paar mensen met gespecialiseerde vaardigheden konden met AI omgaan, en de meesten van ons konden er alleen via hen mee communiceren. Nu slaat natuurlijke taalverwerking echter een brug tussen beide. AI en mensen kunnen communiceren via menselijke taal zonder afhankelijk te zijn van een ander medium. Natuurlijke taalverwerking heeft het mogelijk gemaakt om AI van het rijk van verre sciencefictionfilms naar het rijk van interactieve toepassingen zoals de hierboven genoemde te brengen. Uiteraard heeft de tot nu toe ontwikkelde conversationele AI nog niet het stadium bereikt waarin deze naadloos met mensen kan communiceren. Omdat de wereld echter het belang van natuurlijke taalverwerkingstechnologie erkent en er zwaar in investeert, wordt verwacht dat de dag zal komen waarop AI natuurlijke gesprekken met mensen zal kunnen voeren. In een dergelijke toekomst zullen AI en mensen vrij kunnen communiceren en zich samen kunnen ontwikkelen. Bovendien zullen deze technologieën een belangrijke rol spelen bij het verbeteren van de kwaliteit van het menselijk leven en het oplossen van complexe problemen. AI kan bijvoorbeeld complexe juridische documenten analyseren en begrijpen via geavanceerde natuurlijke taalverwerking, waardoor juridische diensten toegankelijker worden voor het grote publiek. In de onderwijssector heeft natuurlijke taalverwerking het potentieel om op veel gebieden een revolutie teweeg te brengen, zoals het analyseren van de leerstijlen van studenten om op maat gemaakte onderwijsprogramma's aan te bieden.
