Naturlig Språkprossesering (NLP)

For interaksjoner mellom mennesker og datamaskiner

Hva er Naturlig Språkprosessering?

Språkprosessering, eller Natural Language Processing (NLP) på engelsk er en gren av Kunstig Intelligens som hjelper datamaskiner å lese, forstå og tolke menneskelig kommunikasjon. Teknologien bruker språktolkning til å forenkle og tilrettelegge interaksjoner mellom mennesker og datamaskiner.

Opprinnelsen til NLP kan spores tilbake til begynnelsen av 1950-tallet da hullkort ble brukt til å kommunisere med de første datamaskinene Dette var en av de tidligste interaksjonene mellom maskiner og mennesker. Siden da har mye utviklet seg, med nyere og smartere teknologi har det nå blitt betydelig enklere å hjelpe maskiner med å forstå språk.

Naturlig Språkprosessering gjør menneskelig språk meningsfylt og forståelig for maskiner.

Natural language Processing

Interpret

Visste du at…

Et av de tidligste og suksessfulle tilfellene av en maskin som forstod menneskelig kommunikasjon var i begynnelsen av 60-tallet gjennom ELIZA (et gammelt NLP program)

ELIZA var i stand til å simulere menneskelignende svar som var banebrytende på den tiden og kom overraskende på forskerne.

Bruksområder for Naturlig Språkprosessering

Bruk av Språkteknologi er vanlig der tekst er i hovedfokus. NLP fungerer som et sømløst brukergrensesnitt som knytter kommunikasjon mellom mennesker og maskiner ved hjelp av språklig intelligens og kjennskap.

Noen eksempler på oppgaver håndtert av NLP inkluderer Tekst-til-Tale, Talegjenkjenning, Optisk Tegngjenkjenning (OCR), Ordsegmentering, og Talesegmentering.

Tilrettelegge samtaler mellom maskin og mennesker

Lese og behandle Dokumenter

Besvare ofte stilte spørsmål

Naturlig Språkgenerering

Naturlig Språkforståelse

Grammatiske feilrettinger

Utfordringer ved bruk av NLP-teknologi

Vi mennesker kommuniserer med følelser som ofte avgjør betydningen av språket som blir brukt. Det er vanskelig å formidle de samme følelsene til en maskin for at den skal forstå det underliggende i samtaler og få riktig respons.
Ikke-bokstavelig kommunikasjon som vi bruker kan virke abstrakt for en datamaskin som for eksempel sarkasme og metaforer.
Ord som endrer betydning i flertall, eller har flere betydninger i ulik kontekst.

Eksempler på teknikker innenfor Språkprosessering

Syntaktisk analyse

Syntaktisk analyse er prosessen med håndtering av ord i setninger for å gi grammatisk betydning.

I NLP brukes denne analysen til å avgjøre hvordan menneskelig språk kan gi grammatisk betydning for en maskin å forstå.

Spesifikke algoritmer er utviklet for å bruke grammatikkregler på ordene som mates inn datamaskinen slik at den får bedre utbytte av dem.

Semantisk analyse

Som en av de vanskeligste faktorene assosiert med NLP teknikker, håndterer semantisk forståelsen av meningen hentet fra tekst eller tale.

Akkurat som syntaktisk analyse, benytter denne metoden seg av spesialkonfigurerte algoritmer for hente ut mening fra ord som er grammatisk riktig for å kunne forstå feilstavede ord.

Semantisk er et område der det fortsatt er behov for utvikling i de fleste teknologier som bruker NLP for behandling av informasjon.

Morfologisk analyse

Morfologisk analyse handler fortrinnsvis å identifisere ordets opprinnelse. En veltrent NLP med denne denne teknikken kan identifisere ord som stammer fra latinsk eller andre eldre språk som bidrar til riktig tolkning.

For eksempel ved å analysere tekst som inneholder ord som «løper» og «løp», vil morfologiske algoritmer analysere og identifisere roten av disse ordene som «løpe» og dermed få maskinen til å forså konteksten bedre.

Hvordan brukes NLP i Simplifais AI-løsninger?

Vi utvikler AI-løsninger i form av Digitale Medarbeidere der vi bruker vi Kunstig Intelligens-teknologi som NLP og Intelligent Prosessautomasjon i våre produkter til å forstå språk.

Vi bruker NLP-teknikker for å trene vår Emailbot, Documentbot og Chatbot til å lese, tolke, analysere og forstå menneskelig språk for å respondere og utføre riktige handlinger.

I våre løsninger er det en regelmotor knyttet til flere ulike språk hjelper bottene med å dissekere tekst helt ned til sin enkleste form og tagge riktige typer intenter og entiteter.

Med disse handlingene kan botten automatisere videre handlinger som korrespondanse, arkivering, systemoppdateringer, besvarelser, med mer. Ønsket resultat skjer i løpet av kort tid på sekunder og maks få minutter.

Customer Service Digital Employee

Vår språkbehandlingsteknologi kan oppnå høyere enn 90% automasjonsgrad.

Les mer om Digitale Medarbeidere

Vil du vite mer?

Kontakt oss for å vite mer om hvordan vi bruker naturlig språkprosessering i våre løsninger og hvordan det kan brukes til å automatisere dine arbeidsprosesser med ustrukturert tekst.