Автоматична обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP) — це сукупність методів і технологій, які дозволяють машинам розуміти, генерувати, інтерпретувати та обробляти людську мову у вигляді тексту чи мовлення. Ця галузь знаходиться на перетині лінгвістики, інформатики та штучного інтелекту й спрямована на надання комп’ютерам мовних можливостей з урахуванням складності, багатозначності та багатства природних мов. На відміну від систем, що працюють із формальними мовами (наприклад, мовами програмування), NLP повинна вирішувати питання семантичної неоднозначності, багатозначності, змінної синтаксису та неявної контекстуалізації властивих людській мові.

Варіанти використання та приклади

NLP застосовується у багатьох сферах: аналіз настроїв у соціальних мережах, машинний переклад (Google Translate, DeepL), генерація тексту (чат-боти, голосові помічники), автоматичне резюмування документів, витяг інформації (пошукові системи, автоматизований моніторинг), граматична корекція, розпізнавання та синтез мовлення.

Наприклад, системи автоматичної відповіді на електронні листи використовують NLP для розуміння змісту повідомлень і пропозиції відповідних відповідей. Компанії застосовують NLP для аналізу зворотного зв’язку клієнтів і виявлення нових тенденцій чи проблем.

Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки

Серед основних фреймворків і бібліотек у сфері NLP — NLTK (Python), spaCy, Stanford NLP, OpenNLP, CoreNLP. Для глибокого навчання використовуються Transformers (Hugging Face), Fairseq (Facebook), BERT, GPT, T5. Для розпізнавання мовлення застосовують Kaldi, DeepSpeech, Wav2Vec. Для машинного перекладу — MarianNMT й OpenNMT.

Останні розробки, тенденції та еволюція

Останні прориви пов'язані з використанням великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4, BERT або LLaMA, які здатні виконувати складні завдання з розуміння, генерації та перекладу тексту майже на людському рівні. Поточні тренди — інтеграція NLP у мультимодальні системи (текст, зображення, аудіо), оптимізація моделей для ефективного використання ресурсів і підвищення стійкості до мовних упереджень та помилок. Також стає все більш популярною адаптація NLP для конкретних галузей (медицина, право, фінанси).