"Język to nie tylko słowa. To kultura, tradycja, jednoczenie społeczności, cała historia, która określa, czym społeczność jest. Wszystko to jest odzwierciedlone w języku."
— Noam Chomsky
Wyobraź sobie hipotetyczną osobę, Jana Kowalskiego. Jest on dyrektorem ds. technologii w szybko rozwijającym się start-upie. Pewnego dnia Jan budzi się i odbywa następującą rozmowę ze swoim asystentem cyfrowym:
Jan: „Jaka jest dziś pogoda?”.
Asystent cyfrowy: „Na zewnątrz jest 27 stopni i nie pada”.
Jan: „Jakie są moje plany na dziś?”.
Asystent cyfrowy: „Masz zebranie strategiczne o 16.00 i konferencję o 17.30. Zważywszy na sytuację na drogach, powinieneś wyjechać do biura najpóźniej o 8.15”.
Kiedy Jan się ubiera, pyta swojego asystenta o dobór ubrań.
Jan: „Co powinienem dziś założyć?”.
Asystent cyfrowy: „Biały wydaje się dobrym pomysłem”.
Być może prowadziłeś podobne rozmowy z inteligentnymi asystentami, takimi jak Amazon Alexa, Google Home lub Apple Siri. Mówimy do nich nie w języku programowania, ale w języku naturalnym — tym, w którym komunikujemy się na co dzień. Język naturalny jest podstawowym środkiem komunikacji między ludźmi od niepamiętnych czasów. Komputery jednak przetwarzają tylko dane binarne, tzn. zera i jedynki. Choć możemy reprezentować dane językowe w postaci binarnej, jak sprawić, żeby maszyny rozumiały język?
Tu na scenę wkracza przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language processing — NLP). Jest to dziedzina informatyki zajmująca się metodami analizowania, modelowania i rozumienia ludzkiego języka. Każda inteligentna aplikacja sterowana ludzkim językiem wykorzystuje jakąś postać NLP. Wyjaśnimy, czym jest NLP i jak używać go do budowania i skalowania inteligentnych aplikacji. Ze względu na otwartą naturę problemów NLP istnieją dziesiątki alternatywnych rozwiązań każdego problemu. Książka "Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP" pomoże Ci poruszać się po labiryncie dostępnych opcji i wybrać tę, która najlepiej pasuje do danego problemu.
Celem tego rozdziału jest krótkie omówienie NLP, zanim zaczniemy zagłębiać się w praktyczną implementację rozwiązań opartych na NLP. Zaczniemy od przeglądu licznych aplikacji NLP w rzeczywistych scenariuszach, a następnie omówimy różne zadania, które stanowią podstawę budowania aplikacji NLP. Potem spróbujemy zrozumieć język z perspektywy NLP i wyjaśnić, dlaczego NLP jest trudne. Następnie powiemy kilka słów o heurystyce, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim, po czym przedstawimy kilka algorytmów powszechnie używanych w NLP. Wreszcie opiszemy elementy typowej aplikacji NLP. Rozdział zakończymy przeglądem pozostałych tematów z książki.
Na rysunku pokazano organizację rozdziałów według rozmaitych zadań i zastosowań NLP.
Zacznijmy od przyjrzenia się popularnym aplikacjom, których używamy na co dzień i których istotnym składnikiem jest jakaś forma NLP.
"Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP"
Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcą budować, rozwijać i skalować systemy NLP w środowisku biznesowym, a także dostosowywać je do swojej branży. Opisuje tworzenie rzeczywistych aplikacji NLP. Omawia pełny cykl życia typowego projektu NLP, od zbierania danych po wdrożenie i monitorowanie modelu. Przedstawia studia przypadków i przewodniki dziedzinowe, pozwalające na zbudowanie systemu NLP od podstaw. Wyczerpująco wyjaśnia, w jaki sposób adaptować rozwiązania do potrzeb różnych branż, takich jak opieka zdrowotna, handel detaliczny i media społecznościowe. Prezentuje szeroką gamą zadań, od klasyfikacji tekstu poprzez odpowiadanie na pytania po ekstrahowanie informacji i systemy dialogowe. Poszczególne zagadnienia są zilustrowane fragmentami kodu, ułatwiającymi zrozumienie logiki omawianych systemów.
W książce między innymi:
🦜 najważniejsze koncepcje związane z NLP
🦜 implementowanie aplikacji NLP z wykorzystaniem uczenia maszynowego
🦜 dostrajanie rozwiązań NLP do konkretnych problemów biznesowych
🦜 skuteczne techniki wydawania, wdrażania i rozwijania systemów NLP
🦜 najlepsze praktyki i strategie NLP dla liderów biznesowych
