Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) to zbiór metod i technologii umożliwiających maszynom rozumienie, interpretowanie, przetwarzanie i generowanie ludzkiego języka. NLP znajduje się na styku lingwistyki, informatyki i sztucznej inteligencji i odróżnia się od tradycyjnego przetwarzania tekstu zdolnością do analizy semantyki, składni oraz kontekstu, wykraczając poza czystą analizę statystyczną. Wyzwania obejmują m.in. wieloznaczność, polisemię czy rozumienie znaczeń ukrytych. NLP działa na bazie modeli matematycznych i algorytmicznych—często opartych na uczeniu maszynowym lub głębokim—które przekształcają tekst w reprezentacje przetwarzalne przez komputer.
Zastosowania i przykłady użycia
NLP znajduje zastosowanie w asystentach wirtualnych, chatbotach, wyszukiwarkach, analizie sentymentu, tłumaczeniu maszynowym, klasyfikacji dokumentów, wykrywaniu fake newsów oraz automatycznym streszczaniu tekstów. Przykładowo, dział obsługi klienta może zautomatyzować obsługę zgłoszeń dzięki analizie semantycznej, a platforma monitorująca może automatycznie wydobywać trendy z dużych zbiorów artykułów.
Główne narzędzia, biblioteki i frameworki
Do kluczowych narzędzi należą biblioteki Python (NLTK, spaCy, TextBlob) do analizy językowej; frameworki deep learningu, takie jak TensorFlow czy PyTorch z wyspecjalizowanymi modułami (Hugging Face Transformers); kompletne rozwiązania jak Stanford NLP czy CoreNLP oraz usługi chmurowe, np. Google Cloud Natural Language API czy AWS Comprehend.
Najświeższe trendy i rozwój
NLP dynamicznie się rozwija dzięki pojawieniu się dużych modeli językowych (LLM), takich jak BERT, GPT czy T5, które poszerzają granice rozumienia i generacji tekstu. Współczesne badania skupiają się na zwiększaniu odporności, redukowaniu biasów, wsparciu wielojęzyczności i interpretowalności modeli. Rosnąca integracja NLP w procesach przemysłowych idzie w parze ze wzrostem nacisku na kwestie etyki i odpowiedzialności.