A mesterséges intelligencia egyik legdinamikusabban fejlődő területe a természetes nyelvfeldolgozás (Natural Language Processing, NLP). Na de mit jelent ez pontosan, és hogyan képes egy gép megérteni az emberi nyelvet, amely tele van szlenggel, kétértelmű kifejezéssel és kulturális utalásokkal? Ebben a cikkben részletesen kitárgyaljuk az NLP alapjait, működési elvét, algoritmusait, gyakorlati alkalmazásait és a modern AI rendszerek, például a ChatGPT működését!
Mi az a természetes nyelvfeldolgozás (NLP)?
A természetes nyelvfeldolgozás lehetővé teszi a gépek számára, hogy értelmezzék és generálják az emberi nyelvet. Az NLP célja, hogy a gépek képesek legyenek szövegek olvasására, értelmezésére és releváns válaszok adására. Kulcsszó a megértés, de érdemes tudni, hogy a gép nem úgy gondolkodik, mint az ember. Statisztikai és neurális modellek segítségével próbálja modellezni az emberi nyelvet.
Néhány kulcsfogalom:
Tokenizálás: a szöveg darabolása kisebb egységekre (jellemzően szavakra)
Lemmatizálás és szótőre hozás: a szavak alapformájának meghatározása (ragok, toldalékok eltávolítása)
Szófaji elemzés: a szavak nyelvtani szerepének meghatározása
Entitásfelismerés: tulajdonnevek azonosítása (személyek, helyek)
Szintaktikai és szemantikai elemzés: a mondatok szerkezetének és jelentésének elemzése.
Hogyan érti meg az AI az emberi nyelvet?
Az AI nyelvi feldolgozásának alapja az adat és a mintázatok felismerése. A modern NLP rendszerek, mint a GPT modellek, hatalmas mennyiségű szöveges adatot dolgoznak fel, és különböző algoritmusok segítségével tanulják meg:
Milyen szavak gyakran fordulnak elő egymás után?
Milyen kontextusban jelennek meg bizonyos kifejezések?
Mi a szó vagy mondat mögötti jelentés?
Milyen hangulatú a szöveg?
Tokenizálás
A tokenizálás az NLP egyik alapvető lépése. Lényege, hogy a hosszú, összefüggő szöveget kisebb egységekre bontjuk: szavakra, mondatokra, vagy akár karakterekre. Ez a feldolgozás alapja, mert a gép nem tudja értelmezni a teljes szöveget egyszerre.
Vegyük például ezt a mondatot:
„Az AI forradalmasítja az egészségügyet.”
Tokenizálás után:
["Az", "AI", "forradalmasítja", "az", "egészségügyet", "."]
Szó-tokenizálást használtunk, tehát minden szó külön elem. Ezen kívül létezik még mondat-tokenizálás, illetve karakter-tokenizálás is.
A tokenizálás struktúrát ad a szövegnek, amelyet már a gép is képes feldolgozni, és lehetővé teszi a szófaji elemzést, lemmatizálást és embeddingek létrehozását.
Szavak vektorizálása
A nyelvi feldolgozás során a számítógép embeddingeket hoz létre: a szavakat és mondatokat matematikai vektorokká alakítja, amelyeket a gép már képes feldolgozni és összehasonlítani.
Az embedding lényege, hogy minden szót egy többdimenziós vektor reprezentál. A vektorokban a geometriai távolságok tükrözik a szavak jelentésbeli hasonlóságát.
Példa:
„király” =[0.21, -0.34, 0.56, …]
„női uralkodó” = [0.19, -0.30, 0.60, …]
A hasonló jelentésű szavak vektorai közel esnek egymáshoz a multidimenziós térben.
Ha a modell megtanulta az embeddingeket, képes felismerni, hogy:
"Budapest" és "Párizs" : városok
"kutya" és "macska" : állatok
Így az AI kontextus alapján tud szövegeket generálni vagy osztályozni.
Lemmatizálás/szótőre hozás
A nyelvben egy szó több formában is előfordulhat. A lemmatizálás vagy szótőre hozás az alapformára vezeti vissza a szavakat.
Példa:
„futott”, „futás”, „futok” alapformája: „fut”
Ez segít a modellnek egységesíteni a jelentést és javítja a predikció pontosságát.
Szófaji elemzés és Named Entity Recognition (NER)
Szófaji elemzés (POS tagging): A szavakat nyelvtani kategóriákba sorolja: főnév, ige, melléknév, határozószó, stb.
Példa:
„Az AI forradalmasítja az egészségügyet.”
POS-tag:[Az/DET, AI/NOUN, forradalmasítja/VERB, az/DET, egészségügyet/NOUN, ./PUNCT]
Named Entity Recognition (NER): Az AI képes felismerni tulajdonneveket, dátumokat és egyéb entitásokat.
Példa:
„A Google 2025-ben új AI modellt jelentett be.”
NER:[Szervezet: Google], [Dátum: 2025]
A modern NLP: neurális hálózatok és transformer modellek
Neurális hálózatok
Többrétegű modellek, amelyek mintázatokat tanulnak az embeddingekből.
A rejtett rétegek lehetővé teszik a komplex összefüggések felismerését, például a szövegek hangulatát vagy összefüggéseket.
Részletesebben a neurális hálózatokról szóló cikkünkben olvashatsz a témáról.
Transformer architektúra
A transformer modellek (BERT, GPT) a figyelemmechanizmus (attention) révén a teljes kontextust figyelembe veszik egyszerre, nem csak a közeli szavakat.
Példa:
„A kutya kergeti a macskát, mert az…”
A modell az egész mondatot figyelembe veszi, hogy az „az” a „macska”-ra utal, nem pedig a „kutya”-ra.
Hogyan működik ez az egész gyakorlatban?
Első lépés a tokenizálás: a szöveg felbontása szavakra vagy karakterekre. Ezután a szavakat vektorokká alakítjuk, melyek alapján a neurális hálózat feldolgozza a szöveget: mintázatokat és kontextust keres. Ezután már jöhet az adott feladat: predikció, szöveggenerálás, fordítás, stb.
Gyakorlati példa ChatGPT-vel:
Bemenet: „Mi a legjobb módja a NLP tanulásának?”
Tokenizálás -> embedding -> transformer rétegek -> következő szó predikció -> válasz generálása…
Összegzés:
A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) az AI egyik olyan területe, amely napjainkabn már legtöbbünknél a mindennapok szerves része. Lehetővé teszi a gépek számára az emberi nyelv megértését, elemzését és generálását. A tokenizálás, vektorizálás, embeddingek, neurális hálózatok és transformer modellek mind szükségesek ahhoz, hogy a számítógép képes legyen értelmes válaszokat adni, szöveget osztályozni és összefoglalni. A modern LLM-ek, mint a GPT is ezt a technológiát használják arra, hogy interaktív és intelligens nyelvi rendszereket hozzanak létre.
