Hvad er AI: Naturlig Sprogbehandling (NLP)

Det­te er sjette del i se­ri­en “Hvad er AI?”. For­må­let med se­ri­en er, at kom­me med en ud­dyb­ning af nog­le af de cen­tra­le be­gre­ber in­den­for kun­stig in­tel­li­gens og den er alt­så ikke tænkt til dig, der al­le­re­de ved alt om AI. Du kan læse femte del her.

TL;DR: Fire hovedpointer

• Naturlig sprogbehandling (NLP) fokuserer på at give maskiner evnen til at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog, hvilket anvendes i systemer som Google Translate, Siri og Alexa.
• NLP har udviklet sig fra regelbaserede systemer i 1950’erne til moderne maskinlæringsmodeller, herunder dybe neurale netværk og transformer-arkitekturer som BERT og GPT.
• NLP anvendes bredt i opgaver som automatisk oversættelse, talegenkendelse, chatbots, sentimentanalyse og intelligente søgesystemer.
• Udfordringerne for NLP inkluderer kompleksiteten i sprogvariationer, flertydighed, kontekstforståelse og risikoen for bias i træningsdata.

Naturlig sprogbehandling, eller NLP (Natural Language Processing), er en gren af kunstig intelligens (AI), der fokuserer på interaktionen mellem computere og menneskeligt sprog. Målet med NLP er at give maskiner mulighed for at forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog på en måde, der er meningsfuld og nyttig. NLP involverer mange discipliner, herunder lingvistik, datalogi og maskinlæring, og det er centralt i mange moderne AI-systemer, der arbejder med tekst og tale.

I dag anvendes NLP til en bred vifte af opgaver, såsom automatisk oversættelse, stemmegenkendelse, chatbots, og sentimentanalyse. Nogle af de mest kendte anvendelser af NLP omfatter stemmeassistenter som Siri og Alexa, Google Translate, og intelligente søgesystemer som dem, der bruges af søgemaskiner.

Historien bag naturlig sprogbehandling

NLP’s historie strækker sig over flere årtier og har rødder i både lingvistik og kunstig intelligens (AI). I de tidlige dage, tilbage i 1950’erne og 60’erne, var NLP-systemer regelbaserede og byggede på formelle grammatiske regler. Disse tidlige systemer havde dog begrænsninger i at håndtere variationerne og kompleksiteten i naturligt sprog.

I 1980’erne og 90’erne begyndte maskinlæringsmodeller at blive anvendt i NLP, hvilket gjorde det muligt at lære mønstre fra store datasæt af tekst og tale. Denne udvikling førte til mere fleksible systemer, der kunne forstå og generere menneskeligt sprog mere præcist.

I de senere år har dybe neurale netværk og modeller som transformer-arkitekturen (f.eks. BERT og GPT) revolutioneret NLP. Disse modeller har gjort det muligt at forstå kontekst og komplekse sproglige relationer på et niveau, der før var umuligt. I dag driver NLP mange af de stemmeassistenter, oversættelsesværktøjer og chatbots, som vi bruger dagligt.

For en dybere indsigt i NLP’s historie og udvikling, kan du læse mere i AI-Portalens serie ”NLP – Sprog forstået af maskiner”.

Hvordan Fungerer NLP?

NLP fungerer ved at kombinere sproglig viden med maskinlæringsalgoritmer, der kan lære af store datasæt af tekst og tale. Processen med at behandle og forstå sprog i NLP kan opdeles i flere trin:

1. Tekstforbehandling: Når en computer modtager tekst eller tale som input, skal dataene behandles, så de kan analyseres. Dette indebærer normalt at opdele teksten i mindre komponenter, såsom ord eller sætninger, fjerne uønskede tegn, og standardisere sproget (fx ved at gøre alle ord små bogstaver). Dette trin kan også omfatte fjernelse af stopord (meget almindelige ord som “og” og “det”) og lemmatisering (at reducere ord til deres grundform, fx “løber” til “løb”).

2. Syntaktisk Analyse (Parsing): Dette trin indebærer at analysere ordenes grammatiske struktur og forhold i en sætning. Parsing kan bruges til at forstå, hvilke roller forskellige ord spiller i en sætning, såsom subjekt, objekt eller verb, og hvordan ordene hænger sammen.

3. Semantisk Analyse: Dette handler om at forstå den faktiske betydning af ordene og sætningerne. Semantisk analyse er en stor udfordring i NLP, da den skal tage højde for kontekst, flertydighed og betydningsnuancer. For eksempel kan ordet “bank” betyde en finansiel institution eller bredden af en flod, afhængigt af konteksten.

4. Maskinlæringsmodeller: Moderne NLP-systemer anvender avancerede maskinlæringsmodeller som neurale netværk, især dybe neurale netværk, til at lære komplekse mønstre i sprogdata. Disse modeller trænes på store mængder tekst for at forstå kontekster, relationer mellem ord og meningsdannelse. Transformers-modeller, som BERT og GPT (Generative Pre-trained Transformer), er særligt effektive til at håndtere sekvenser af tekst og har revolutioneret NLP’s præcision i opgaver som tekstgenerering og oversættelse.

Anvendelser af NLP

NLP har en bred vifte af praktiske anvendelser, der gør det til en vigtig teknologi i mange af vores daglige interaktioner med maskiner:

1. Automatisk Oversættelse: Tjenester som Google Translate bruger NLP til at oversætte sætninger og tekster fra et sprog til et andet. I dag anvendes avancerede maskinlæringsmodeller som transformer-arkitekturen til at producere oversættelser med høj nøjagtighed.

2. Talegenkendelse: Talegenkendelsessystemer som Siri, Alexa og Google Assistant bruger NLP til at forstå talte kommandoer, omdanne dem til tekst og derefter udføre passende handlinger. Dette kræver avancerede modeller til at fortolke lyddata som ord og sætninger.

3. Chatbots og Virtuelle Assistenter: NLP gør det muligt for chatbots og virtuelle assistenter at forstå spørgsmål fra brugerne og give relevante svar. Disse systemer anvendes bredt i kundeservice og support, hvor de hjælper med at håndtere forespørgsler på en automatiseret måde.

4. Sentimentanalyse: Virksomheder bruger NLP til at analysere store mængder tekstdata, som anmeldelser, sociale medier, eller kundefeedback, for at forstå folks holdninger eller følelser omkring et produkt, brand eller emne. Sentimentanalyse klassificerer tekst som positiv, negativ eller neutral.

5. Intelligente Søgesystemer: Søgemaskiner som Google bruger NLP til at forstå brugerforespørgsler og levere de mest relevante resultater. NLP hjælper med at fortolke søgninger, der ikke nødvendigvis er stavet korrekt, og forstå forespørgsler, der indeholder flertydige eller komplekse ord.

Udfordringer i NLP

Selvom NLP har gjort enorme fremskridt, er der stadig flere udfordringer, der gør sproglig forståelse kompliceret for maskiner:

Sprog er komplekst og varieret på tværs af kulturer, regioner og tid. Maskiner skal lære at håndtere dialekter, idiomer, sarkasme og ironi, hvilket kan være svært at fange i en model.

Mange ord har flere betydninger, afhængigt af konteksten. Maskiner skal lære at skelne mellem disse betydninger, hvilket kræver komplekse modeller til at forstå konteksten korrekt.

Mennesker bruger ofte implicit information i samtaler, hvor betydningen afhænger af tidligere sætninger eller kulturel forståelse. Maskiner har svært ved at håndtere denne type kontekst, hvilket gør fuld forståelse af komplekse samtaler udfordrende.

NLP-modeller trænes ofte på store datasæt, som kan indeholde indbyggede skævheder (bias). Hvis træningsdataene indeholder stereotype eller diskriminerende sprogbrug, kan modellerne afspejle disse mønstre, hvilket kan føre til uretfærdige eller upassende resultater.