Vaikka NLP:llä on melko pitkä tutkimushistoria, joka alkoi jo vuonna 1950, sen lukuisat käyttökohteet ovat tulleet esiin vasta äskettäin. Kun Google on otettu käyttöön johtavana hakukoneena, maailmamme on digitalisoitunut yhä enemmän ja olemme yhä kiireisempiä, NLP on hiipinyt elämäämme lähes huomaamatta. Silti se on se, mikä on päivittäisen olemassaolomme moninaisten mukavuuksien takana.
Samoin kuin tekoälyasiantuntijat, myös NLP-tutkijat ja -tiedemiehet pyrkivät sisällyttämään tämän teknologian mahdollisimman moniin osa-alueisiin. Luonnollisen kielenkäsittelyn tulevaisuus näyttää valoisalta, ja dynaamisesti kehittyvän kielen ja teknologian myötä sitä hyödynnetään yhä uusilla tieteen ja liiketoiminnan aloilla.
Mitä on luonnollinen kielenkäsittely (NLP)?
Luonnollisen kielen prosessoinnissa on pohjimmiltaan kyse luonnollisen, puhutun ja keskustelukielen monimutkaisuuden jäljittelystä ja tulkinnasta. Se on laskennallisen kielitieteen ala, joka on suhteellisen uusi tiede. Vaikka tämä vaikuttaa yksinkertaiselta tehtävältä, tutkijat ovat raapineet päätään sen parissa jo lähes 70 vuotta. Kieli on nimittäin uskomattoman monimutkaista, varsinkin puhuttu kieli. Sarkasmia, asiayhteyttä, tunteita, neologismeja, slangia ja niitä yhdistäviä merkityksiä on äärimmäisen vaikea indeksoida, kartoittaa ja lopulta analysoida.
Silti NLP:stä on tullut paljon helpompaa, kun käytettävissä on valtavia määriä dataa. Mitä enemmän dataa analysoidaan, sitä paremmat algoritmit ovat. NLP:n kasvua kiihdyttää entisestään prosessointitehon jatkuva kehittyminen. Vaikka NLP on kasvanut merkittävästi vaatimattomista alkuajoistaan, alan asiantuntijoiden mukaan sen toteuttaminen on edelleen yksi vuoden 2021suurimmista big data -haasteista.
Ennen NLP:n käyttöönottoa tarvitaan dataa. Tiedonhakuohjelmistojen avulla voit kaapia suuria osia internetistä.
NLP koostuu kahdesta perustehtävästä: syntaksianalyysistä ja semanttisesta analyysistä.
Syntaksianalyysi
Syntaksianalyysin avulla määritetään merkitys tarkastelemalla lauseen taustalla olevaa kielioppia. Sitä kutsutaan myös jäsentelyksi, ja se on tekstin jäsentämistä kielen kieliopillisten konventioiden avulla. Pohjimmiltaan se koostuu lauseiden analysoinnista jakamalla ne sanojen ja lauseiden ryhmiin, jotka muodostavat oikean lauseen.
Tässä ei oteta huomioon sitä, että lauseet voivat olla merkityksettömiä, jolloin semanttinen analyysi tulee avuksi.
Semanttinen analyysi
Kielen ymmärtämyksemme perustuu vuosien kuunteluun ja asiayhteyden ja merkityksen tuntemiseen. Tietokoneet toimivat erilaisilla ohjelmointikielillä, joissa semantiikan säännöt ovat melko kiveen hakattuja. Ihmisen kieli on erilainen, sillä se on dynaamista. Koneoppimisalgoritmien keksimisen myötä tietokoneet kykenivät ymmärtämään lausumiemme merkityksen ja logiikan . Ainakin jossain määrin.
Vaikka syntaksin analysointi on paljon helpompaa saatavilla olevien leksikoiden ja vakiintuneiden sääntöjen ansiosta, semanttinen analyysi on koneille paljon vaikeampi tehtävä. Ihmiskielten merkitys on häilyvä, ja se riippuu monissa tilanteissa asiayhteydestä. Esimerkiksi Google pystyy yhä paremmin ymmärtämään hakukoneeseen syötetyn kyselyn taustalla olevan hakutarkoituksen. Se ei silti ole täydellistä. Olet varmasti kohdannut tilanteen, jossa olet syöttänyt tietyn kyselyn, mutta et silti saanut sitä, mitä etsit. NLP auttaa tässä suuressa määrin, vaikka neuroverkot voivat olla vain niin tarkkoja.
Miten NLP toimii?
Luonnollisen kielen käsittelyyn liittyy lukuisia tekniikoita. Kukin niistä on erilainen, mutta yhdessä käytettynä ne voivat tarjota korvaamattomia tietoja. Nämä tekniikat myös lyhentävät tietojen käsittelyyn kuluvaa aikaa poistamalla ja yksinkertaistamalla tiettyjä osia lauseista.
Sentimenttianalyysi tai mielipiteiden louhinta
Sentimenttianalyysi on lausuntojen tutkimista niiden – kuten nimikin kertoo – sentimentin kannalta. Pohjimmiltaan siinä määritetään, suhtautuuko tekstin osa myönteisesti, kielteisesti vai neutraalisti tiettyyn aiheeseen.
Nyt kehittyneemmät algoritmit pystyvät erottamaan lausuman taustalla olevat tunteet. Surullisuus, viha, onnellisuus, ahdistus, negatiivisuus – voimakkaat tunteet voidaan tunnistaa. Sitä käytetään laajalti markkinoinnissa, kun halutaan selvittää suhtautumista tuotteisiin, tapahtumiin, ihmisiin, tuotemerkkeihin jne. Data science -palvelut ovat innokkaita kehittämään tunneanalyysia, sillä se on yksi suosituimmista NLP:n käyttötapauksista.
Parsing
Parsing tarkoittaa lauseen jakamista osiin sen merkityksen selvittämiseksi. Tarkastelemalla tiettyjen sanojen välisiä suhteita algoritmit pystyvät määrittämään tarkalleen, mikä niiden rakenne on.
Stemming ja lemmatisointi
Stemming on menetelmä, jolla vähennetään prosessointitehon käyttöä ja lyhennetään näin analyysiin kuluvaa aikaa. Stemming muuttaa sanat niiden juuriksi, esimerkiksi ”ostaminen” muutetaan sanaksi ”ostaa”. Tarkastellaan lauseita ”Ostan kenkiä” ja ”Ostan kenkiä”. Niillä on sama merkitys, joten algoritmi pelkistää ensimmäisen infinitiivin kantasanaksi, mikä vähentää analysoitavan tiedonmäärää.
Lemmatisointi eroaa hieman kantojen muodostamisesta siinä, että se pelkistää sanat niiden perusmuotoihin.
Kuvittele, että tarkastelet teratavuja tietoa kerätäksesi oivalluksia. Tällaisia tilanteita esiintyy melko usein, ja säästämäsi ajan määrä on merkittävä.
Nimettyjen entiteettien tunnistus
Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER) on prosessi, jossa nimettyjä entiteettejä sovitetaan yhteen ennalta määriteltyjen luokkien kanssa. Siinä ensin havaitaan nimetty entiteetti ja sen jälkeen sille yksinkertaisesti osoitetaan luokka. Joitakin yleisimmin käytettyjä luokituksia ovat esimerkiksi ihmiset, yritykset, aika ja paikat. NER on hyödyllinen silloin, kun tarvitaan yleiskatsaus valtavasta kirjoitusmäärästä.
Relationship Extraction
Relationship Extraction -prosessi ottaa tekstistä nimettyjä entiteettejä ja tunnistaa sitten niiden väliset suhteet. Voit esimerkiksi kysyä Googlelta: ”kuka on Intelin puheenjohtaja”, ja RE:n avulla algoritmi yhdistää ”puheenjohtajan” ja ”Intelin” välisen suhteen ja antaa sinulle oikean vastauksen. RE:tä voitaisiin käyttää myös analysoitaessa suuria osia asiakaspalvelukyselyistä. Sen avulla voidaan havaita tietyt suhteet ja luokitella ne tärkeysjärjestykseen. Tämä puolestaan helpottaa tukitehtäviäsi ja parantaa asiakaskokemusta.
Aihepiirien mallintaminen ja luokittelu
Aihealuemallinnusta käytetään yleisimmin avainsanojen ryhmittelyyn niiden mallien ja samankaltaisten ilmaisujen perusteella. Kyseessä on täysin automaattinen ja valvomaton tekniikka, mikä tarkoittaa, että se ei vaadi ennalta määriteltyjä ehtoja eikä inhimillisiä kykyjä. Toisaalta aihealueluokittelussa algoritmille on annettava joukko tekstissä olevia aiheita ennen analyysia. Vaikka mallintaminen on kätevämpää, se ei anna yhtä tarkkoja tuloksia kuin luokittelu.
Lopetussanojen poisto
Yksi NLP:n olennaisista elementeistä, Stop Words Removal (pysäytyssanojen poisto) poistaa sanat, joilla on vain vähän semanttista arvoa. Yleensä se poistaa prepositiot ja konjunktiot, mutta myös sellaiset sanat kuin ”on”, ”minun”, ”minä” jne.
NLP:n käyttö tietotekniikassa
NLP:llä on paljon käyttömahdollisuuksia datatieteen alalla, mikä näkyy myös muilla aloilla, erityisesti liiketoiminnan kannalta.
Puheentunnistus
NLP on puheentunnistuksen taustalla. Analysoimalla puhekuvioita, sanojen merkityksiä, suhteita ja luokittelua algoritmi pystyy kokoamaan lausuman täydelliseksi lauseeksi. Syväoppimisen avulla voit myös ”opettaa” koneen tunnistamaan aksenttisi tai puhehäiriösi, jotta se olisi tarkempi. Lisäksi Interactive Voice Response -nimisen teknologian avulla vammaiset ihmiset voivat kommunikoida koneiden kanssa paljon helpommin.
Markkina-analyysi
NLP:n avulla yritykset voivat määrittää nykyisiä suuntauksia analysoimalla suuria määriä saatavilla olevaa dataa. Aihealueluokittelun avulla kone voi selvittää, mitkä luokat ovat yleisimpiä. Sosiaalisen median analyysin avulla voit esimerkiksi saada toimialaa, tuotetta tai tuotemerkkiä koskevia oivalluksia suoraan kuluttajien näkökulmasta, mikä parantaa liiketoimintasi älykkyyttä. Saat selville, mikä on sentimentti, mistä aiheista puhutaan tavallisimmin, mikä on mielipide kilpailijoistasi, viimeisimmät trendit ja niin edelleen. Ja mikä olisikaan parempi tietolähde kuin yleisösi?
Hakutulokset
NLP:n avulla hakukoneet voivat määrittää kunkin kyselyn taustalla olevan tarkoituksen. Google hyödyntää tätä tekniikkaa tarjotakseen sinulle parhaat mahdolliset tulokset. Kun BERT otettiin käyttöön vuonna 2019, Google on parantanut huomattavasti tarkoituksen tunnistamista ja kontekstia. Tämä on erityisen hyödyllistä äänihaussa, koska sillä tavoin syötetyt kyselyt ovat yleensä paljon keskustelevampia ja luonnollisempia. Google on ottanut BERTin käyttöön pääasiassa siksi, että jopa 15 prosenttia päivittäin syötetyistä kyselyistä ei ole koskaan aiemmin käytetty. Algoritmilla ei siis ole paljoa tietoa näistä kyselyistä, ja NLP auttaa valtavasti tarkoituksen määrittämisessä.
Ennakoiva teksti
NLP:lle on käyttöä päivittäisessä viestinnässä, sillä se antaa meille ennusteita siitä, mitä haluamme kirjoittaa. Sen avulla sovellukset oppivat kirjoittamistapamme ja parantavat toiminnallisuutta antamalla meille tarkkoja suosituksia seuraavista sanoista.
Kielten kääntäminen
Verkkokääntäjät eivät olisi mahdollisia ilman NLP:tä. Muistatko, kun muutama vuosi sitten ohjelmistot pystyivät kääntämään tarkasti vain lyhyitä lauseita ja yksittäisiä sanoja? Se on nyt historiaa. Esimerkiksi Google Translate pystyy kääntämään kokonaisia sivuja melko oikein lähes mille tahansa kielelle ja mistä tahansa kielestä.
Taudin ennustaminen
NLP:tä käytetään laajalti terveydenhuollossa työkaluna mahdollisten sairauksien ennustamiseen. NLP-algoritmit voivat antaa lääkäreille tietoa etenevistä sairauksista, kuten masennuksesta tai skitsofreniasta, tulkitsemalla puhemalleja. Psykiatria ei kuitenkaan ole ainoa lääketieteen ala, jolla NLP:tä käytetään. Sairauskertomukset ovat valtava tietolähde, ja lääkärit käyttävät NLP:tä havaitakseen sairauksia, parantaakseen potilaiden ymmärtämistä, helpottaakseen hoidon antamista ja vähentääkseen kustannuksia.
Hakukoneoptimointi
NLP:n ja BERT:n kytkeytyessä toisiinsa koko hakukoneoptimoinnin ala on kokenut huomattavia muutoksia vuoden 2019 päivityksen jälkeen. Konteksti, hakuaikomus ja tunne ovat tällä hetkellä paljon tärkeämpiä kuin aiemmin. BERT on vaikuttanut noin 10 prosenttiin kaikista kyselyistä, mikä on valtava määrä. Tämä vaikutus on siirtänyt hakuaikomusta niiden taakse suurelta osin, mikä tekee optimointiprosessista ja avainsanatutkimuksesta erilaista.
NLP:n tulevaisuus
Kun käytettävissä olevan tiedon koko kasvaa jatkuvasti ja kun käytössä on yhä kehittyneempiä ja tarkempia algoritmeja, NLP:n suosio tulee varmasti kasvamaan. Se muuttaa ihmisten ja koneiden välistä vuorovaikutusta. Aiemmin mainitut NLP:n käyttökohteet ovat todiste siitä, että kyseessä on teknologia, joka parantaa elämänlaatuamme huomattavasti.
Jopa 80 prosenttia meitä ympäröivästä tiedosta on jäsentymätöntä. Tästä syystä NLP on yksi datatieteen suurimmista aloista . Tämän tiedon järjestäminen on huomattava haaste, johon lukemattomat tutkijat tarttuvat päivittäin. NLP:n alalla tapahtuu jatkuvaa edistystä, ja voimme odottaa sen vaikuttavan yhä useammalla elämänalueellamme.