Zpracování přirozeného jazyka

Rozbalit box

Obsah boxu

Zpracování přirozeného jazyka (zkráceně NLP z anglického Natural Language Processing) je multidisciplinární obor na pomezí umělé inteligence, informatiky a lingvistiky, který se zabývá interakcí mezi počítači a lidskými (přirozenými) jazyky. Hlavním cílem NLP je umožnit počítačům rozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk tak, aby s ním mohly smysluplně pracovat a vykonávat úkoly, které vyžadují porozumění textu nebo řeči.

V dnešní době, k červnu 2025, zažívá NLP obrovský rozmach díky pokrokům v oblasti strojového učení, zejména hlubokého učení a vývoji velkých jazykových modelů (LLM), které dramaticky zlepšily schopnosti systémů zpracovávajících jazyk.

---

Cíle a úkoly NLP

NLP má širokou škálu cílů, které lze rozdělit do dvou hlavních kategorií:

Porozumění přirozenému jazyku (Natural Language Understanding – NLU)

Tato část se zaměřuje na to, aby počítač dokázal pochopit význam textu nebo řeči. Zahrnuje úkoly jako:

Analýza sentimentu: Určení emocionálního tónu textu (pozitivní, negativní, neutrální), např. analýza recenzí produktů.
Rozpoznávání entit: Identifikace a klasifikace klíčových informací v textu, jako jsou jména osob, organizací, míst, datumů apod.
Shrnování textu: Automatické generování kratšího, ale informativního souhrnu delšího textu.
Klasifikace textu: Přiřazení textu do předem definovaných kategorií (např. spam, zprávy, sport).
Odpovídání na otázky: Schopnost systému najít relevantní odpověď na položenou otázku v daném textu nebo znalostní bázi.
Překlad: Převod textu z jednoho jazyka do druhého.

Generování přirozeného jazyka (Natural Language Generation – NLG)

Tato část se zabývá vytvářením koherentního a smysluplného textu počítačem. Mezi typické úkoly patří:

Generování textu: Vytváření textů od základů, např. psaní článků, popisků produktů nebo e-mailů.
Konverzační systémy: Vývoj chatbotů a hlasových asistentů, kteří dokážou vést přirozený dialog s uživatelem.
Vysvětlování dat: Převod strukturovaných dat do srozumitelného textového popisu.

---

Základní etapy zpracování jazyka

Proces zpracování přirozeného jazyka obvykle prochází několika fázemi:

1. Tokenizace: Rozdělení textu na základní jednotky (slova, interpunkční znaménka) – tzv. tokeny. 2. Lingvistická analýza:

   * Morfologická analýza: Rozbor slov na jejich základní tvary (lemmatizace) a určení jejich mluvnických kategorií (označování slovních druhů – POS tagging).
   * Syntaktická analýza (parsování): Analýza gramatické struktury věty, identifikace vztahů mezi slovy (např. podmět, přísudek, předmět).
   * Sémantická analýza: Pochopení významu slov, vět a celého textu, včetně identifikace vztahů mezi koncepty.

3. Diskurzní analýza: Zpracování vztahů mezi větami a porozumění celkové koherenci a významu delších textů.

---

Metody a přístupy v NLP

Historicky se v NLP vystřídaly různé přístupy, přičemž v současnosti dominují metody založené na strojovém učení:

Symbolické přístupy (pravidlové systémy): V počátcích NLP dominovaly přístupy založené na ručně psaných lingvistických pravidlech a lexikonech. Byly však křehké a obtížně škálovatelné pro komplexní jazykové jevy.
Statistické metody: S nárůstem dostupných dat a výpočetního výkonu se začaly prosazovat statistické modely, které se učily z velkých textových korpusů (souborů textů). Mezi ně patří například Markovovy modely nebo podpůrné vektorové stroje.
Strojové učení a hluboké učení: Revoluci v NLP přinesly neuronové sítě a zejména hluboké učení.

   * Rekurentní neuronové sítě (RNN) a LSTM: Byly průlomové pro zpracování sekvenčních dat, jako je jazyk.
   * Transformery: Architektura transformer (představená v roce 2017) s mechanismem pozornosti (attention mechanism) se stala dominantní a umožnila vznik obrovských velkých jazykových modelů (LLM) jako GPT-3, GPT-4, PaLM, Llama a dalších. Tyto modely jsou trénovány na bilionech slov textu a dokáží generovat vysoce koherentní a kontextově relevantní text.

Hybridní přístupy: Kombinují silné stránky různých metod pro optimální výsledky.

---

Aplikace NLP

Aplikace NLP jsou všudypřítomné v moderní společnosti a neustále se rozšiřují:

Strojový překlad: Systémy jako Google Překladač nebo DeepL.
Hlasoví asistenti: Siri, Amazon Alexa, Google Asistent, umožňující hlasové ovládání zařízení a získávání informací.
Chatboti a konverzační umělá inteligence: Zákaznická podpora, virtuální asistenti.
Vyhledávače: Zlepšují relevantnost výsledků vyhledávání tím, že rozumí dotazům uživatelů.
Systémy pro doporučování obsahu: Personalizují zprávy, reklamy a další obsah.
Analýza velkých dat: Zpracování obrovského množství nestrukturovaných textových dat pro získání poznatků (např. zprávy, sociální média, lékařské záznamy).
Kontrola pravopisu a gramatiky: Vylepšené nástroje pro kontrolu a korekturu textu.
Generování obsahu: Automatické psaní zpráv, marketingových textů nebo kreativního obsahu.
Dostupnost: Překlady a textové přepisy pro neslyšící nebo slabozraké uživatele.

---

Pro laiky

Představte si, že počítač je chytrý jako člověk a dokáže číst a rozumět našemu jazyku – tak jako my čteme knížky nebo si povídáme. Přesně to je Zpracování přirozeného jazyka (NLP). Je to taková super-schopnost pro počítače.

Díky NLP umí počítače spoustu věcí, které dříve byly jen pro lidi:

Umí za vás překládat texty do cizích jazyků (třeba Google Překladač).
Můžete si s nimi povídat (jako se Siri v telefonu nebo s chytrým reproduktorem).
Dokážou najít odpověď na vaši otázku v obrovském množství textů na internetu.
Zjistí, jestli je nějaká recenze na produkt pozitivní, nebo negativní, aniž by ji musel číst člověk.
Dokonce umí sami psát texty – třeba krátké zprávy nebo popisky.

Všechno to funguje tak, že se počítače učí z obrovského množství textů (jako by přečetly miliony knih). Díky tomu pochopí, jak funguje jazyk, jaké má vztahy mezi slovy a jaké věci k sobě patří. A dnes už jsou v tom tak dobří, že si s nimi můžeme povídat skoro jako s lidmi.

---

Související články

---

Externí odkazy