Tekst i język naturalny

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to szeroki termin, który obejmuje modele i techniki sztucznej inteligencji, aby zrozumieć język. NLP jest podstawą, na której są budowane duże generatywne modele językowe sztucznej inteligencji (LLM).

Chociaż obecnie wiele scenariuszy przetwarzania języka naturalnego jest obsługiwanych przez generowanie modeli sztucznej inteligencji, istnieją typowe przypadki użycia analizy tekstu, w których prostsze modele językowe NLP mogą być bardziej ekonomiczne.

• Klasyfikacja tekstu — przypisywanie dokumentu do określonej kategorii; uwzględnienie analizy tonacji w celu określenia, czy treść tekstu jest pozytywna, negatywna czy neutralna.
• Wyodrębnianie kluczowych terminów i wykrywanie jednostek — identyfikowanie kluczowych słów lub fraz w dokumencie oraz znajdowanie wzmianek o jednostkach, takich jak osoby, miejsca, organizacje.
• Podsumowanie — zmniejszanie ilości tekstu, a jednocześnie hermetyzowanie głównych punktów.

Scenariusze analizy tekstu

Typowe zastosowania technologii NLP do analizy tekstu obejmują:

• Analizowanie dokumentów lub transkrypcji połączeń i spotkań w celu określenia kluczowych tematów i zidentyfikowania konkretnych wspomnień o osobach, miejscach, organizacjach, produktach lub innych jednostkach.
• Analizowanie wpisów w mediach społecznościowych, przeglądów produktów lub artykułów w celu oceny tonacji i opinii.
• Implementowanie czatbotów, które mogą odpowiadać na często zadawane pytania lub organizować przewidywalne dialogi konwersacyjne, które nie wymagają złożoności generatywnej sztucznej inteligencji.