מה זה NLP?
NLP או Natural Language Processing כלומר, עיבוד שפה טבעית הוא תת-תחום של בינה מלאכותית
ובלשנות חישובית המתמקד באינטראקציה בין מחשבים לשפה אנושית.
זה כרוך בפיתוח מודלים ואלוגוריתמים המאפשרים למחשבים להבין, לפרש וליצור שפה אנושית באופן משמעותי ושימושי.
NLP מקיף מגוון רחב של משימות ויישומים, כולל:
סיווג טקסט: סיווג טקסט לקטגוריות או תוויות מוגדרות מראש, כגון ניתוח סנטימנטים (קביעה אם טקסט מבטא סנטימנט חיובי,
שלילי או ניטרלי).
זיהוי ישויות בשם (NER): זיהוי וסיווג של ישויות בשם בטקסט, כגון אנשים, ארגונים, מיקומים או תאריכים.
חילוץ מידע: חילוץ מידע מובנה מטקסט לא מובנה, כגון חילוץ שמות מוצרים ומחירים מסקירות מוצרים.
ניתוח סנטימנט: קביעת הסנטימנט המובע בקטע טקסט, בין אם הוא חיובי, שלילי או ניטרלי.
תרגום מכונה: תרגום אוטומטי של טקסט משפה אחת לאחרת, כגון תרגום טקסט אנגלי לצרפתית.
תשובה לשאלות: הבנת שאלות בשפה טבעית ומתן תשובות רלוונטיות, כגון עוזרים וירטואליים כמו סירי או אלקסה.
סיכום טקסט: יצירת סיכומים תמציתיים של טקסטים ארוכים יותר, כגון מאמרי חדשות או מאמרי מחקר.
יצירת שפה: יצירת טקסט דמוי אדם, כגון הפקת תיאורי מוצרים או כתיבת מאמרי חדשות.
טכניקות NLP כוללות לרוב גישות סטטיסטיות ולמידת מכונה, כולל למידה עמוקה, לעיבוד וניתוח כמויות גדולות של נתוני טקסט.
טכניקות אלו מאפשרות למחשבים ללמוד דפוסים ומבנים בשפה ולבצע תחזיות או ליצור תגובות דמויות אדם.
NLP ממלא תפקיד מכריע ביישומים שונים שבהם אינטראקציה בין אדם למחשב דורשת הבנה ויצירת שפה טבעית,
המאפשרת למחשבים לעבד ולחלץ משמעות מנתוני טקסט.
איך עובד NLP?
עיבוד שפה טבעית (NLP) כולל מספר שלבים וטכניקות לעיבוד והבנת השפה האנושית.
הנה סקירה כללית של איך זה עובד:
עיבוד מוקדם של טקסט: השלב הראשון הוא עיבוד מוקדם של נתוני הטקסט על ידי הסרת מידע לא רלוונטי, כגון תווים מיוחדים,
סימני פיסוק ומילות עצור (מילים נפוצות כמו “ה”, “ו” “יש” שאין להן משמעות רבה).
שלב זה כולל גם טוקניזציה, שמפרקת את הטקסט למילים או אסימונים בודדים.
ניתוח מורפולוגי: בשפות מסוימות, למילים יש צורות שונות על סמך התכונות הדקדוקיות שלהן (למשל, זמן, מין, מספר).
ניתוח מורפולוגי כולל זיהוי גזעי מילים והתכונות הדקדוקיות הקשורות אליהם כדי להבין את מבנה המילים.
תיוג חלקי דיבור: תיוג חלקי דיבור מקצה תגיות דקדוקיות (כגון שם עצם, פועל, שם תואר) לכל מילה במשפט.
שלב זה מסייע בהבנת המבנה התחבירי ותפקידה של כל מילה במשפט.
ניתוח וניתוח תחביר: ניתוח כולל ניתוח המבנה הדקדוקי של משפט כדי להבין כיצד מילים קשורות זו לזו.
הוא קובע את המבנה התחבירי של המשפט, כגון הנושא, האובייקט והשינויים, תוך שימוש בטכניקות כמו ניתוח תלות או ניתוח מחוזות.
זיהוי ישות בשם (NER): NER מזהה ומסווג ישויות בשמות (כגון שמות של אנשים, ארגונים, מיקומים, תאריכים וכו’) בטקסט.
זה עוזר לחלץ מידע מובנה מטקסט לא מובנה.
ניתוח סמנטי: ניתוח סמנטי מתמקד בהבנת המשמעות של מילים ומשפטים.
זה כרוך בטכניקות כמו ביעור חוש מילה, כאשר המשמעות הנכונה של מילה נקבעת על סמך ההקשר שבו היא מופיעה.
ניתוח סמנטי כולל גם זיהוי קשרים בין מילים או ישויות, כגון קביעה אם מילה היא תכונה או פעולה.
ניתוח סנטימנט: ניתוח סנטימנט נועד לקבוע את הסנטימנט המובע בקטע טקסט, בין אם הוא חיובי, שלילי או ניטרלי.
הוא משתמש בטכניקות כמו סיווג טקסט או אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח את המילים או הביטויים הנושאים סנטימנטים.
למידת מכונה ולמידה עמוקה: NLP משתמשת לעתים קרובות בטכניקות למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי להכשיר מודלים שיכולים
להבין ולייצר שפה אנושית.
מודלים אלה לומדים דפוסים ומבנים בנתונים באמצעות הדרכה על מערכי נתונים גדולים ויכולים לבצע תחזיות או לייצר פלטים מבוססי שפה.
יצירת שפה: במקרים מסוימים, נעשה שימוש ב-NLP ליצירת טקסט דמוי אדם.
זה כרוך בשימוש בטכניקות כמו מודל שפה, כאשר המודל מנבא את המילה או הביטוי הבאות הסבירות ביותר בהתבסס
על ההקשר ויוצר משפטים קוהרנטיים ומשמעותיים.
השלבים והטכניקות הללו משתנים בהתאם למשימת ה-NLP או ליישום הספציפיים.
מערכות NLP מאומנות על מערכי נתונים גדולים ומשופרות ומשתכללות ללא הרף באמצעות איטרציות ומשוב כדי להשיג
דיוק גבוה יותר ויכולות הבנה ויצירת שפה טובות יותר.
סוגי NLP
עיבוד שפה טבעית (NLP) כולל סוגים שונים של משימות ויישומים.
להלן כמה סוגים נפוצים של משימות NLP:
סיווג טקסט: סיווג טקסט לקטגוריות או תוויות מוגדרות מראש.
לדוגמה, סיווג הודעות דואר אלקטרוני כדואר זבל או לא כספאם, ניתוח סנטימנטים כדי לקבוע את הסנטימנט המתבטא
בטקסט (חיובי, שלילי, ניטרלי) או סיווג נושא.
זיהוי ישות בשם (NER): זיהוי וסיווג ישויות בשמות בטקסט, כגון שמות של אנשים, ארגונים, מיקומים, תאריכים או ערכים כספיים.
חילוץ מידע: חילוץ מידע מובנה מטקסט לא מובנה. לדוגמה, חילוץ שמות מוצרים, מחירים וביקורות מאתרי מסחר אלקטרוני
או חילוץ מידע רלוונטי ממאמרי חדשות.
ניתוח סנטימנט: קביעת הסנטימנט המובע בקטע טקסט, בין אם הוא חיובי, שלילי או ניטרלי.
זה יכול להיות מיושם על ניתוח סנטימנט מדיה חברתית, ביקורות לקוחות או ניתוח משוב.
תרגום מכונה: תרגום אוטומטי של טקסט משפה אחת לאחרת.
זה כולל תרגום משפטים או מסמכים משפת מקור לשפת יעד.
מענה לשאלות: הבנת שאלות בשפה טבעית ומתן תשובות רלוונטיות.
זה יכול לכלול הן שאלות מבוססות עובדות (למשל, “מהי בירת צרפת?”) והן שאלות מורכבות יותר הדורשות מסקנות והיגיון.
סיכום טקסט: יצירת סיכומים תמציתיים של טקסטים ארוכים יותר, כגון מאמרי חדשות או מאמרי מחקר.
ניתן לעשות זאת על ידי חילוץ משפטים חשובים או יצירת משפטים חדשים הלוכדים את מהות הטקסט המקורי.
יצירת שפה: יצירת טקסט דמוי אדם.
זה כולל משימות כמו השלמת טקסט, שבה המודל מנבא את המילה או הביטוי הבאות הסבירות ביותר בהתבסס על ההקשר הנתון,
או יצירת תגובות קוהרנטיות ומשמעותיות בצ’אטבוטים או עוזרים וירטואליים.
זיהוי דיבור: המרת שפה מדוברת לטקסט כתוב. זה כרוך בתעתיק מילים מדוברות לצורה כתובה, ומאפשר אפליקציות
כמו עוזרות קוליות או שירותי תמלול.
סינתזת דיבור: יצירת שפה מדוברת מטקסט כתוב.
זה כולל סינתזה של דיבור בצלילים טבעיים מטקסט כתוב, מה שמאפשר יישומים כמו מערכות טקסט לדיבור או ממשקים מונחי קול.
אלו הן רק כמה דוגמאות לסוגי משימות ויישומי NLP.
NLP הוא תחום מגוון עם מספר רב של משימות משנה ויישומים מיוחדים, כל אחד עם אתגרים וטכניקות ייחודיות משלו.
למה משמש NLP?
לעיבוד שפה טבעית (NLP) יש יישומים רבים בתעשיות ובתחומים שונים.
להלן כמה מקרי שימוש נפוצים שבהם משתמשים ב-NLP:
תמיכת לקוחות וצ’טבוטים: NLP משמשת לבניית צ’אטבוטים ועוזרים וירטואליים שיכולים להבין ולהגיב לפניות לקוחות,
לספק תמיכה וסיוע אוטומטיים.
מערכות אלו יכולות לטפל בשאלות נפוצות, לפתור בעיות נפוצות ולהפנות לקוחות למשאבים רלוונטיים.
ניתוח סנטימנטים וניטור מדיה חברתית: NLP משמש לניתוח פוסטים במדיה חברתית, סקירות של לקוחות או משוב
כדי לקבוע סנטימנט ולאסוף תובנות לגבי מוצרים, מותגים או דעת קהל.
זה עוזר לחברות להבין את סנטימנט הלקוחות, לזהות מגמות ולקבל החלטות מונחות נתונים.
תרגום שפה: NLP מניע מערכות תרגום מכונה שמתרגמות טקסט אוטומטית משפה אחת לאחרת.
מערכות אלו מאפשרות תקשורת בין לשונית, מקלות על לוקליזציה של תוכן ותומכות ביישומים רב לשוניים.
מיצוי מידע וכריית טקסט: טכניקות NLP משמשות לחילוץ מידע מובנה ממקורות טקסט לא מובנים כגון מאמרי חדשות,
מסמכים או דפי אינטרנט.
זה עוזר במשימות כמו חילוץ ישויות מפתח, קשרים או אירועים, ומאפשר גילוי ידע וניתוח נתונים.
יצירת תוכן וסיכום טקסט: ניתן להשתמש ב-NLP ליצירת תוכן באופן אוטומטי, כגון תיאורי מוצרים, כתבות חדשותיות
או המלצות מותאמות אישית.
טכניקות סיכום טקסט משמשות כדי ליצור סיכומים תמציתיים של טקסטים ארוכים, מה שמקל על העיכול וההבנה
של כמויות גדולות של מידע.
עוזרי קול וזיהוי דיבור: NLP משמש בעוזרות קוליות כמו Siri, Alexa או Google Assistant, מה שמאפשר למשתמשים
ליצור אינטראקציה עם מכשירים ומערכות באמצעות פקודות שפה טבעית.
טכניקות NLP מעצימות מערכות זיהוי דיבור הממירות שפה מדוברת לטקסט כתוב, ומאפשרות יישומים ושירותים נשלטי קול.
חיפוש ואחזור מידע: NLP מועסק במנועי חיפוש כדי לשפר את הרלוונטיות והדיוק של תוצאות החיפוש.
זה עוזר להבין שאילתות משתמשים, לבצע חיפוש סמנטי ולאחזר מידע רלוונטי מכמויות אדירות של נתונים טקסטואליים.
יישומים רפואיים ויישומים ביו-רפואיים: NLP משמש בתחומי רפואה ובריאות עבור משימות כמו ניתוח מסמכים קליניים,
עיבוד רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR), קידוד רפואי, חילוץ מידע מספרות רפואית וניתוח נתוני מטופלים.
הוא תומך במחקר רפואי, בקבלת החלטות קלינית ובאופטימיזציה של מערכת הבריאות.
אבטחה וזיהוי הונאות: ניתן להשתמש בטכניקות NLP כדי לנתח נתוני טקסט, כגון מיילים או הודעות משתמשים,
כדי לזהות פעילויות הונאה או איומי אבטחה פוטנציאליים.
זה עוזר לזהות דפוסים, חריגות או התנהגות חשודה במקורות נתונים טקסטואליים.
משפטי ותאימות: NLP משמש בתעשייה המשפטית לניתוח ועיבוד מסמכים משפטיים, חוזים או תיקי תיקים.
זה מסייע במשימות כמו סיווג מסמכים, ניתוח חוזים, מחקר משפטי או ניטור תאימות.
אלו הן רק כמה דוגמאות לאופן יישום NLP בתעשיות ובתחומים שונים.
הרבגוניות של NLP מאפשרת את השימוש בו ביישומים רבים שבהם הבנת השפה האנושית ויצירתה הם חיוניים.
יישומי תוכנה מבוססי NLP
ישנן יישומי תוכנה רבים המבוססים על Natural Language Processing (NLP), תחום של בינה מלאכותית המתמקד
באינטראקציה בין מחשבים לשפה אנושית.
להלן כמה דוגמאות ליישומי תוכנה המבוססים על NLP:
סיווג טקסט וניתוח סנטימנטים: תוכנת NLP יכולה לסווג טקסט לקטגוריות שונות או לקבוע את הסנטימנט המובע בטקסט.
זה שימושי עבור משימות כגון זיהוי דואר זבל, ניתוח סנטימנטים של פוסטים במדיה חברתית או סיווג נושאים של מאמרי חדשות.
זיהוי ישויות בשם (NER): תוכנה מבוססת NLP יכולה לזהות ולחלץ ישויות בשם, כגון שמות של אנשים, ארגונים, מיקומים ומידע חשוב אחר,
ממסמכי טקסט.
NER משמש ביישומים כמו חילוץ מידע, מערכות המלצות וניתוח נתונים.
תרגום מכונה: תוכנת NLP מאפשרת תרגום אוטומטי של טקסט משפה אחת לאחרת.
יישומי תרגום מכונה משתמשים בטכניקות כמו תרגום מכונה סטטיסטי או תרגום מכונה עצבי כדי לספק תרגום מדויק ושוטף.
זיהוי דיבור: תוכנת זיהוי דיבור מבוססת NLP ממירה שפה מדוברת לטקסט כתוב.
הוא משמש בעוזרות קוליות, בשירותי תמלול, במערכות בשליטה קולית ובאפליקציות הדורשות המרת דיבור לטקסט.
צ’טבוטים ועוזרים וירטואליים: טכניקות NLP מופעלות באפליקציות צ’טבוט ועוזר וירטואלי כדי לאפשר אינטראקציות דמויות אדם
עם משתמשים.
מערכות אלו משתמשות באלגוריתמים של הבנת שפה טבעית ויצירת כדי להבין שאילתות משתמשים ולספק תשובות רלוונטיות.
סיכום טקסט: תוכנת NLP יכולה ליצור באופן אוטומטי סיכומים של מסמכים או מאמרים גדולים.
זה שימושי לחילוץ מהיר של מידע מפתח מטקסט ארוך, סיוע באחזור מידע ואצור תוכן.
מערכות תשובות לשאלות: מערכות תשובות לשאלות מבוססות NLP שואפות להבין שאילתות משתמשים ולספק תשובות מדויקות.
מערכות אלו משתמשות בטכניקות כגון אחזור מידע, דירוג מעברים והבנת שפה טבעית כדי לספק תגובות מדויקות.
חילוץ מידע: תוכנת NLP יכולה לחלץ מידע מובנה מטקסט לא מובנה, כגון חילוץ שמות, תאריכים, מיקומים או אירועים ממאמרי חדשות
או דפי אינטרנט.
מיצוי מידע משמש ביישומים שונים כמו כריית נתונים, בניית גרפי ידע וניתוח תוכן.
יצירת טקסט: טכניקות NLP משמשות ליצירת טקסט דמוי אדם, כולל כתיבה יצירתית, תיאורי מוצרים והמלצות מותאמות אישית.
ניתן לאמן מודלים של יצירת טקסט על קורפוסי טקסט גדולים כדי לייצר טקסט קוהרנטי ורלוונטי מבחינה הקשרית.
אלו הן רק כמה דוגמאות ליישומי תוכנה המבוססים על NLP.
NLP הוא תחום המתפתח במהירות, והיישומים שלו מתרחבים על פני תחומים שונים, מחולל מהפכה באופן שבו
אנו מתקשרים עם השפה ומאפשרים מגוון רחב של משימות עיבוד שפה אינטליגנטיות.
פיתוח NLP
פיתוח אפליקציות או מערכות המבוססות על עיבוד שפה טבעית (NLP) כרוך במספר שלבים מרכזיים.
להלן סקירה כללית של התהליך הטיפוסי:
הגדר את המטרה: זהה בבירור את הבעיה או המטרה שמערכת ה-NLP שואפת לטפל בה.
קבע את המשימה הספציפית, כגון ניתוח סנטימנטים, תרגום שפה או פיתוח צ’אטבוט.
איסוף נתונים: אסוף מערך נתונים שרלוונטי למשימה שלפניך.
זה עשוי להיות כרוך באיסוף נתונים מסומנים (נתונים עם הערות מוגדרות מראש) עבור למידה בפיקוח או איסוף נתונים לא מתויגים
עבור גישות למידה לא מפוקחת או מפוקחת למחצה.
מערך הנתונים צריך להיות מייצג של תחום היעד ולכסות מגוון רחב של דפוסי שפה וגרסאות.
עיבוד מוקדם של נתונים: נקה ועבד מראש את הנתונים שנאספו.
זה כולל הסרת מידע לא רלוונטי, אסימונים של הטקסט למילים או ליחידות של מילות משנה, טיפול בסימני פיסוק,
נרמול הטקסט והתמודדות עם בעיות ספציפיות למשימה שעל הפרק (למשל, הסרת מילות עצירה לניתוח סנטימנטים).
בחירת מודל: בחר מודל NLP מתאים או ארכיטקטורה שמתיישרת עם המשאבים האובייקטיביים והזמינים.
זה יכול לנוע בין מודלים מסורתיים של למידת מכונה (למשל, Naive Bayes, Support Vector Machines)
ועד למודלים מתקדמים יותר של למידה עמוקה (למשל, Recurrent Neural Networks, מודלים של טרנספורמרים כמו BERT או GPT).
אימון מודל: אמן את המודל שנבחר באמצעות הנתונים המעובדים מראש.
תהליך ההכשרה כולל אופטימיזציה של הפרמטרים של המודל כדי למזער את ההבדל בין התפוקות החזויות לבין תוויות האמת.
שלב זה דורש בדרך כלל משאבי חישוב גדולים ועשוי לכלול טכניקות כמו אופטימיזציה של ירידה בשיפוע או התפשטות לאחור.
הערכת מודל: הערכת הביצועים של המודל המאומן.
השתמש במדדי הערכה מתאימים למשימה הספציפית, כגון דיוק, דיוק, זכירה, ציון F1 או תמיהה.
הערך את המודל על מערך אימות נפרד כדי לאמוד את יכולת ההכללה שלו ולבצע התאמות לפי הצורך.
שיפור איטרטיבי: איטרציה וחדד את המודל על ידי התאמת הפרמטרים, שינוי הארכיטקטורה או שילוב נתונים נוספים.
תהליך זה עשוי לכלול כוונון עדין של המודל, יישום טכניקות רגוליזציה למניעת התאמת יתר, או חקירת למידה
בהעברה ממודלים שהוכשרו מראש לשיפור הביצועים.
פריסה: לאחר שהמודל משיג ביצועים משביעי רצון, פרוס אותו בסביבת ייצור.
זה כרוך בשילוב מודל ה-NLP באפליקציה או מערכת שבה ניתן להשתמש בו כדי לעבד ולנתח נתוני טקסט בזמן אמת או אצווה.
ניטור ותחזוקה: ניטור רציף של מערכת ה-NLP הפרוסה כדי להבטיח שהביצועים שלה יישארו אופטימליים.
אסוף משוב של משתמשים וטפל בכל בעיה או מגבלה.
תחזק את המערכת על ידי אימון מחדש או עדכון של המודל מעת לעת כדי להתחשב בהפצות הנתונים המשתנות
או בדרישות המשתמש המתפתחות.
אופטימיזציה: ככל שמערכת ה-NLP צוברת משתמשים ומטפלת בכמויות גדולות יותר של נתונים, שקול טכניקות מדרגיות
ואופטימיזציה כדי להבטיח זמני עיבוד ותגובה יעילים.
זה עשוי לכלול חישובים מקבילים, אופטימיזציה של אלגוריתמים או מינוף מסגרות מחשוב מבוזרות.
לאורך תהליך הפיתוח, חיוני להיות בעל הבנה עמוקה של טכניקות וכלים NLP, כמו גם הדרישות והאילוצים הספציפיים
של המשימה והתחום.
זה עשוי להיות כרוך גם במינוף ספריות ומסגרות NLP קיימות, כגון NLTK, SpaCy, TensorFlow או PyTorch,
כדי לזרז את תהליך הפיתוח.
שאלות ותשובות בנושא NLP
ש: במה שונה NLP מהבנת שפה טבעית (NLU) ויצירת שפה טבעית (NLG)?
ת: NLP הוא מונח רחב יותר המקיף גם את NLU וגם NLG.
NLU מתמקדת בהבנת השפה האנושית על ידי מחשבים, ומאפשרת להם להבין ולחלץ משמעות מטקסט או דיבור.
NLG, לעומת זאת, עוסקת ביצירת שפה דמוית אדם על ידי מחשבים, המאפשרת להם לייצר טקסט או דיבור קוהרנטיים
ומשמעותיים כפלט.
ש: מהם האתגרים ב-NLP כאשר מתמודדים עם שפה לא רשמית או לא סטנדרטית?
ת: שפה לא רשמית או לא סטנדרטית, כגון סלנג, דיאלקטים או שפת מדיה חברתית, מציבה אתגרים ב-NLP.
צורות שפה אלו חורגות לעתים קרובות מכללי דקדוק ומאוצר מילים סטנדרטי, מה שמקשה על מודלים המאומנים
בשפה פורמלית להבין או ליצור טקסט בצורה מדויקת.
בניית מודלים שיכולים להתמודד עם וריאציות כאלה ולהסתגל לסגנונות לשוניים שונים היא תחום מחקר מתמשך ב-NLP.
ש: האם NLP יכול להבין את הניואנסים וההקשר התרבותי בשפה?
ת: מערכות NLP נאבקות בהבנת ניואנסים והקשר תרבותי בשפה.
השפה נושאת לעתים קרובות משמעות מרומזת, התייחסויות תרבותיות או וריאציות אזוריות שקשה לתפוס במדויק.
הטיות תרבותיות ופרשנויות תלויות הקשר עלולות להוות קשיים עבור מודלים של NLP.
השגת הבנה מעמיקה יותר של ניואנסים תרבותיים נותרה אתגר מתמשך בתחום.
ש: מהן הדוגמאות מהעולם האמיתי של NLP?
ת: NLP נמצא בשימוש נרחב ביישומים שונים בעולם האמיתי.
דוגמאות כוללות עוזרות קוליות כמו Siri או Alexa, שירותי תרגום לשפות כמו Google Translate, צ’טבוטים לתמיכת לקוחות,
כלים לניתוח סנטימנטים לניטור מדיה חברתית, מערכות המלצות המנתחות ביקורות משתמשים ואלגוריתמים לסיכום תוכן
המשמשים בפלטפורמות צבירת חדשות.
ש: איך NLP מטפל בשפות עם מבנים דקדוקיים מורכבים?
ת: גישות NLP מטפלות בשפות עם מבנים דקדוקיים מורכבים על ידי מינוף טכניקות כגון תיוג חלקי דיבור, ניתוח וניתוח תחבירי.
טכניקות אלו מסייעות בהבנת היחסים הדקדוקיים בין מילים, זיהוי הנושא והאובייקט, ותפיסת המבנה ההיררכי של משפטים.
עם זאת, היעילות של טכניקות NLP עשויה להשתנות בין השפות בהתאם לזמינות המשאבים ולמורכבות הדקדוק.
ש: האם NLP יכול להבין ולעבד נתונים לא מובנים כמו אודיו או וידאו?
ת: NLP מתמקדת בעיקר בנתונים טקסטואליים, אך ניתן להרחיב אותו לעיבוד נתונים לא מובנים כמו אודיו או וידאו באמצעות
טכניקות כמו זיהוי דיבור ותעתוק אודיו.
טכניקות אלו ממירות שפה מדוברת לטקסט כתוב, אשר לאחר מכן ניתן לעיבוד באמצעות שיטות NLP.
שילוב NLP עם טכנולוגיות אחרות, כמו ראייה ממוחשבת לניתוח תכני וידאו, מאפשר הבנה מקיפה יותר של נתונים
מולטי-מודאליים.
ש: אילו משאבי קוד פתוח זמינים לפיתוח NLP?
ת: ישנם מספר משאבי קוד פתוח זמינים לפיתוח NLP.
כמה פופולריים כוללים את ערכת הכלים לשפה טבעית (NLTK), SpaCy, Gensim, AllenNLP, TensorFlow ו- PyTorch.
ספריות אלו מספקות פונקציונליות מובנים מראש, מודלים ומערכים שניתן להשתמש בהם עבור משימות NLP שונות.
ש: האם ניתן להשתמש ב-NLP עבור שפות עם משאבים כתובים מוגבלים, כמו שפות ילידים לא כתובות?
ת: פיתוח NLP לשפות עם משאבים כתובים מוגבלים מציב אתגרים.
מכיוון שמודלי NLP מסתמכים במידה רבה על כמויות גדולות של נתונים מוערים, לשפות עם משאבים כתובים מוגבלים
עשויות להיות נתוני הכשרה דלים או לא קיימים.
עם זאת, נעשים מאמצים לפתח כלים ומשאבים של NLP עבור שפות בעלות משאבים נמוכים, כגון מינוף טכניקות
כמו למידת העברה או שימוש במיקור המונים ליצירת הערות לשוניות.
