Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP) — це галузь штучного інтелекту (AI), що поєднує лінгвістику та обчислювальні технології для аналізу, розуміння, інтерпретації та генерації людської мови.
NLP використовується для обробки тексту та мовлення, що дозволяє комп’ютерам взаємодіяти з людьми за допомогою природної мови. Це основа таких технологій, як розпізнавання мовлення, машинний переклад, чат-боти, аналіз настроїв і пошукові системи.
🔹 Основні складові NLP
1️⃣ Морфологічний аналіз
Аналізує структуру слів, визначає корені, префікси, суфікси та частини мови.
✅ Приклад:
Слово «бігти» → корінь: «біг», основа: «біг», граматичні особливості: дієслово.
2️⃣ Синтаксичний аналіз (Parsing)
Визначає структуру речення, зв’язки між словами та граматичні правила.
✅ Приклад:
Речення: «Кіт сидить на підвіконні.»
→ «Кіт» (іменник) — підмет
→ «сидить» (дієслово) — присудок
→ «на підвіконні» (прийменниковий зворот) — обставина місця.
3️⃣ Семантичний аналіз
Розуміння значення слів, фраз і речень.
✅ Приклад:
Фраза «розбите серце» не означає фізичне руйнування серця, а є метафорою емоційного стану.
4️⃣ Прагматичний аналіз
Аналізує контекст, наміри та прихований сенс у висловлюваннях.
✅ Приклад:
Фраза: «Можеш відчинити вікно?»
→ Комп’ютер повинен зрозуміти, що це не просто запитання, а прохання виконати дію.
5️⃣ Дискурсивний аналіз
Аналізує зв’язок між реченнями у тексті для розуміння змісту в контексті.
✅ Приклад:
«Я втомився. Мені треба відпочити.»
→ Друге речення пояснює перше, що дає змогу машині зрозуміти логіку тексту.
🔹 Методи обробки природної мови
1️⃣ Правила та лінгвістичні підходи
Використовують заздалегідь визначені правила та шаблони для аналізу тексту.
📌 Недолік: важко створити правила для всіх можливих випадків.
2️⃣ Статистичні методи
Використовують ймовірнісні моделі, навчені на великих обсягах тексту.
📌 Приклад: моделі на основі N-грам, які передбачають наступне слово в реченні.
3️⃣ Глибоке навчання (Deep Learning)
Використовує нейронні мережі для навчання контекстуальних залежностей між словами.
📌 Приклад: GPT, BERT, T5 – сучасні NLP-моделі, що розуміють контекст і можуть генерувати текст.
🔹 Приклади використання NLP
📌 1. Машинний переклад
Системи на кшталт Google Translate або DeepL перекладають тексти, аналізуючи їхній контекст.
📌 2. Голосові помічники
Siri, Alexa, Google Assistant – розпізнають голос, інтерпретують запити та відповідають.
📌 3. Чат-боти
Віртуальні помічники в компаніях, що автоматизують обслуговування клієнтів.
📌 4. Аналіз настроїв
Визначає, чи текст має позитивний, негативний або нейтральний тон.
🔥 Використовується в маркетингу, соціальних мережах та службах підтримки.
📌 5. Автоматичне резюмування текстів
Скорочує великі статті до основних думок (наприклад, у журналістиці та аналітиці).
🔹 Висновок
Обробка природної мови (NLP) – це потужний інструмент, що допомагає комп’ютерам розуміти людську мову, автоматизувати рутинні завдання та покращувати комунікацію між людиною і машиною. Завдяки розвитку нейромереж і глибокого навчання, NLP досягло високого рівня, і тепер його застосування стає дедалі ширшим у різних сферах життя. 🚀