Przetwarzanie danych języka naturalnego (Natural Language Data Processing, NLP) obejmuje zestaw metod, algorytmów i technologii umożliwiających maszynom rozumienie, analizowanie, generowanie i przetwarzanie ludzkiego języka w formie cyfrowej. Dziedzina ta, na styku lingwistyki komputerowej i sztucznej inteligencji, koncentruje się na tym, by komputery mogły pojąć złożoności języka pisanego i mówionego. W odróżnieniu od systemów przetwarzających dane strukturalne, NLP wyróżnia się zdolnością do radzenia sobie z niejednoznacznością, kontekstem, ironią i złożonością semantyczną typową dla języka naturalnego.
Zastosowania i przykłady
NLP znajduje zastosowanie w asystentach głosowych, analizie sentymentu w mediach społecznościowych, tłumaczeniach automatycznych, generowaniu tekstów, automatycznym streszczaniu dokumentów czy wykrywaniu spamu. W medycynie umożliwia analizę dokumentacji pacjentów, w finansach – ekstrakcję informacji z raportów i wiadomości. Chatboty i automatyczne systemy odpowiedzi w dużej mierze bazują na tych technikach.
Główne narzędzia, biblioteki, frameworki
Do najważniejszych narzędzi i bibliotek NLP należą: spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Transformers od Hugging Face oraz Gensim. Gotowe rozwiązania oferują także platformy chmurowe: Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend, Azure Text Analytics.
Najnowsze osiągnięcia i trendy
Ostatnie postępy zawdzięczamy dużym modelom językowym (LLM) takim jak GPT, BERT czy T5, które dzięki uczeniu głębokiemu osiągają bezprecedensową skuteczność w rozumieniu i generowaniu tekstu. Wśród trendów wyróżnia się specjalizację modeli dla konkretnych branż (medycznej, prawnej), rozwój wielojęzyczności oraz dążenie do zmniejszenia śladu węglowego. Dynamicznie rośnie także wykorzystanie NLP w systemach wbudowanych i mobilnych.