O technologii na głos – Odcinek 73: Z ludzkiego na komputerowy. O języku
💡Jak komputer „rozumie” język ludzki? Jak widzi słowa? Dlaczego ChatGPT robi się coraz bardziej grzeczny i zachowawczy? Jak on w ogóle działa?
💡 O Natural Language Processing, czyli przetwarzaniu języka naturalnego, Małgorzata Lamperska rozmawia z Dominiką Grajewską, Data Scientist z Łukasiewicz – Poznańskiego Instytutu Technologicznego. To drugi odcinek w naszym cyklu #AI od podstaw.
Tłumaczenie mowy ludzkiej na język komputerowy: jak działają modele NLP?
W dzisiejszym cyfrowym świecie, w którym sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej powszechna, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) odgrywa kluczową rolę w umożliwianiu maszynom rozumienia i interpretowania ludzkiej mowy. W tym artykule zagłębimy się w fascynujący świat NLP, zbadamy, w jaki sposób komputery uczą się języka i omówimy niektóre z najnowocześniejszych zastosowań tej przełomowej technologii.
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na umożliwieniu maszynom rozumienia, interpretowania i generowania ludzkiego języka. Obejmuje szeroki zakres technik i algorytmów, które pozwalają komputerom analizować i wyodrębniać znaczenie z danych tekstowych i mowy.
Jak komputery uczą się języka?
W przeciwieństwie do ludzi, którzy naturalnie nabywają język poprzez ekspozycję i interakcję, komputery wymagają wyraźnych instrukcji i ogromnych ilości danych, aby nauczyć się języka. Modele NLP są szkolone na dużych zbiorach danych tekstowych, takich jak książki, artykuły i strony internetowe, aby zidentyfikować wzorce i relacje między słowami i frazami.
Kluczowe pojęcia w NLP
- Tokenizacja: Proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy.
- Znakowanie części mowy: Identyfikacja części mowy (np. rzeczownik, czasownik, przymiotnik) każdego słowa w zdaniu.
- Nazwana ekstrakcja encji: Identyfikacja i kategoryzacja nazwanych encji (np. osób, organizacji, lokalizacji) w tekście.
- Analiza sentymentów: Określenie emocjonalnego zabarwienia tekstu (np. pozytywnego, negatywnego, neutralnego).
- Tłumaczenie maszynowe: Automatyczne tłumaczenie tekstu z jednego języka na inny.
Zastosowania NLP
NLP zrewolucjonizowało różne branże, umożliwiając szeroki zakres zastosowań, w tym:
- Wirtualni asystenci: Asystenci głosowi, tacy jak Siri i Alexa, wykorzystują NLP do rozumienia i odpowiadania na polecenia użytkownika.
- Chatboty: Programy komputerowe, które symulują ludzkie rozmowy, często wykorzystują NLP do zapewniania obsługi klienta lub odpowiadania na zapytania.
- Analiza sentymentów w mediach społecznościowych: Firmy mogą wykorzystywać NLP do analizowania opinii klientów i identyfikowania trendów w mediach społecznościowych.
- Wykrywanie spamu: Filtry spamu wykorzystują NLP do identyfikowania i blokowania niechcianych wiadomości e-mail.
- Tłumaczenie językowe: Narzędzia do tłumaczenia maszynowego, takie jak Tłumacz Google, wykorzystują NLP do tłumaczenia tekstu między językami
W Łukasiewicz - PIT projektujemy i wdrażamy AI w biznesie
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
22 lutego 2024
O technologii na głos – Odcinek 75: Jak się mieszka w smart home?
7 marca 2024
O technologii na głos – Odcinek 76: Między sztuką a technologią
25 stycznia 2024
O technologii na głos – Odcinek 71: AI: jak to działa?
11 stycznia 2024
O technologii na głos – Odcinek 70: Wodór – paliwo przyszłości
WSZYSTKIE PODCASTY