Procesarea automată a limbajului natural (NLP) cuprinde ansamblul metodelor și tehnologiilor care permit mașinilor să înțeleagă, să genereze, să interpreteze sau să manipuleze limbajul uman sub formă de text sau vorbire. Aflată la intersecția lingvisticii, informaticii și inteligenței artificiale, NLP urmărește să ofere calculatoarelor abilități lingvistice, luând în considerare complexitatea, ambiguitatea și bogăția limbilor naturale. Acest domeniu se distinge de sistemele ce tratează limbaje formale (precum limbajele de programare), deoarece trebuie să gestioneze ambiguitatea semantică, polisemia, sintaxa variabilă și contextualizarea implicită a limbajului uman.

Cazuri de utilizare și exemple

NLP este folosită în numeroase domenii: analiză de sentiment pe rețelele sociale, traducere automată (Google Translate, DeepL), generare de text (chatbot-uri, asistenți vocali), rezumarea automată a documentelor, extragere de informații (motoare de căutare, monitorizare automată), corectare gramaticală, recunoaștere și sinteză vocală.

De exemplu, sistemele automate de răspuns la e-mail utilizează NLP pentru a înțelege conținutul mesajelor și a sugera răspunsuri adecvate. Companiile folosesc NLP pentru a analiza feedback-ul clienților și a detecta tendințe sau probleme emergente.

Principalele instrumente software, biblioteci, framework-uri

Printre framework-urile și bibliotecile utilizate în NLP se numără NLTK (Python), spaCy, Stanford NLP, OpenNLP și CoreNLP. Pentru învățarea profundă, Transformers (Hugging Face), Fairseq (Facebook), BERT, GPT și T5 sunt esențiale. Recunoașterea vocală folosește adesea Kaldi, DeepSpeech și Wav2Vec. Pentru traducere automată, MarianNMT și OpenNMT sunt populare.

Dezvoltări recente, evoluții și tendințe

Progresele recente se bazează pe modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), precum GPT-4, BERT sau LLaMA, capabile să abordeze sarcini complexe de înțelegere, generare și traducere a textelor la un nivel apropiat de cel uman. Tendințele actuale includ integrarea NLP în sisteme multimodale (text, imagine, audio), optimizarea modelelor pentru eficiență a resurselor și îmbunătățirea robusteții împotriva erorilor și bias-urilor lingvistice. De asemenea, personalizarea NLP pentru domenii precum sănătatea, dreptul sau finanțele devine tot mai răspândită.