Procesarea datelor de limbaj natural (Natural Language Data Processing, NLP) reprezintă ansamblul de metode, algoritmi și tehnologii care permit mașinilor să înțeleagă, să analizeze, să genereze și să manipuleze limbajul uman în format digital. Acest domeniu, aflat la intersecția lingvisticii computaționale și a inteligenței artificiale, vizează ca calculatoarele să poată interpreta nuanțele limbajului, fie el scris sau vorbit. Spre deosebire de sistemele de procesare a datelor structurate, NLP se remarcă prin capacitatea de a gestiona ambiguitatea, contextul, ironia și complexitatea semantică specifică limbajului natural.
Cazuri de utilizare și exemple
NLP este esențial pentru aplicații precum asistenți vocali, analiza sentimentelor în rețele sociale, traducerea automată, generarea de texte, sumarizarea automată a documentelor și detecția de spam. În domeniul medical, facilitează analiza fișelor pacienților, iar în finanțe ajută la extragerea de informații din rapoarte și știri. Chatboții și sistemele de răspuns automat se bazează pe aceste tehnologii.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Instrumente și librării populare pentru NLP includ: spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Transformers de la Hugging Face și Gensim. Platforme cloud precum Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend și Azure Text Analytics oferă soluții gata de utilizare.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
Cele mai recente progrese sunt conduse de mari modele lingvistice (LLM) precum GPT, BERT sau T5, care folosesc învățarea profundă pentru performanțe remarcabile în înțelegerea și generarea textului. Tendințele actuale includ specializarea modelelor pe domenii (medical, juridic), îmbunătățirea multilingvismului și reducerea amprentei de carbon. Integrarea NLP în sisteme embedded și mobile se dezvoltă rapid.