Bearbetning av naturligt språk

  • 4 minuter

Viktiga punkter att förstå om bearbetning av naturligt språk (NLP) är:

  • NLP-funktioner baseras på modeller som har tränats att utföra vissa typer av textanalyser.
  • Många scenarier för bearbetning av naturligt språk hanteras av generativa AI-modeller idag, men det finns många vanliga användningsfall för textanalys där enklare NLP-språkmodeller kan vara mer kostnadseffektiva.
  • Vanliga NLP-uppgifter är:
    • Entitetsextrahering – identifiera omnämnanden av entiteter som personer, platser, organisationer i ett dokument
    • Textklassificering – tilldela dokument till en specifik kategori.
    • Attitydanalys – avgöra om en texttext är positiv, negativ eller neutral och härleder åsikter.
    • Språkidentifiering – identifiera språket där texten skrivs.

Anmärkning

I den här modulen har vi använt termen bearbetning av naturligt språk (NLP) för att beskriva AI-funktioner som härleder mening från "vanligt" mänskligt språk. Du kan också se detta område av artificiell intelligens kallas naturlig språkförståelse (NLU).

Scenarier för bearbetning av naturligt språk

Vanliga användningsområden för NLP-tekniker är:

  • Analysera dokument eller avskrifter av samtal och möten för att fastställa viktiga ämnen och identifiera specifika omnämnanden av personer, platser, organisationer, produkter eller andra entiteter.
  • Analysera inlägg på sociala medier, produktrecensioner eller artiklar för att utvärdera sentiment och åsikter.
  • Implementera chattrobotar som kan svara på vanliga frågor eller orkestrera förutsägbara konversationsdialogrutor som inte kräver komplexiteten i generativ AI.