Обробка даних природної мови (Natural Language Data Processing, NLP) — це сукупність методів, алгоритмів і технологій, що дозволяють машинам розуміти, аналізувати, генерувати та обробляти людську мову в цифровій формі. Ця галузь на перетині комп'ютерної лінгвістики та штучного інтелекту спрямована на те, щоб комп'ютери могли розуміти нюанси написаної або усної мови. На відміну від систем обробки структурованих даних, NLP вирізняється здатністю працювати з багатозначністю, контекстом, іронією та семантичною складністю, властивими природній мові.
Використання та приклади
NLP лежить в основі таких застосувань, як голосові асистенти, аналіз тональності в соцмережах, автоматичний переклад, генерація тексту, автоматичне резюмування документів та виявлення спаму. У медицині його використовують для аналізу історій хвороб, а у фінансах — для витягу інформації з новин і звітів. Чат-боти та автоматизовані системи відповідей значною мірою залежать від цих технологій.
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
До основних інструментів та бібліотек для NLP належать: spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Transformers від Hugging Face та Gensim. Готові рішення також пропонують хмарні платформи: Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend, Azure Text Analytics.
Останні розробки, еволюція та тенденції
Останні досягнення пов'язані з великими мовними моделями (LLM), такими як GPT, BERT чи T5, які завдяки глибокому навчанню досягають унікальних результатів у розумінні та генерації тексту. Сучасні тенденції — це спеціалізація моделей для галузей (медицина, право), покращення багатомовності та зменшення вуглецевого сліду. Інтеграція NLP у вбудовані та мобільні системи швидко розвивається.