NLPtehtäville

NLPtehtäville tarkoittaa luonnollisen kielen käsittelyn tehtäviä, joissa tavoitteena on saada tietokoneet ymmärtämään, tulkitsemaan ja tuottamaan ihmiskieltä. Tyypillisiä tehtäviä ovat tekstin luokittelu, sekvenssimerkintä, syntaktinen ja semanttinen jäsentäminen, konekäännös, tiivistäminen sekä kysymys-vastaus ja vuorovaikutteiset järjestelmät.

Luokittelussa pyritään ennustamaan tekstin luokka tai kategoria (esim. sentimentti). Sekvenssimerkinnässä käsitellään sarjoja, kuten sanaluokkien tunnistus (POS) ja nimettyjen entiteettien tunnistus (NER). Jäsentäminen paljastaa lauseen rakenteen ja merkityksen sekä suhteet sanojen välillä. Generointi kattaa konekäännöksen, tiivistämisen ja muun laadukkaan tekstin tuotannon. Kysymys-vastaus ja vuorovaikutteiset järjestelmät mahdollistavat tiedonhaun, keskustelut ja automaattisen avustamisen.

Metodisesti nykyaikaiset järjestelmät nojaavat suurten neuroverkkojen ja esikoulutettujen mallien ympärille. Transformer-arkkitehtuurit, kuten BERT ja GPT-sarjat, ovat keskeisiä kehityksen kulkuaskelia. Tutkimuksessa painotetaan sekä suuria resursseja hyödyntäviä malleja että monikielisiä ja pienemmissä resursseissa toimivia vaihtoehtoja. Arviointi perustuu tehtäväkohtaisiin mittareihin, kuten tarkkuuteen ja F1-suuntautuneisiin lukuihin, sekä generoivissa tehtävissä käytettäviin BLEU- ja ROUGE-arviointeihin.

Yleisimmät julkiset datat ja benchmarkit sisältävät CoNLLin NER-tehtävät, GLUE ja SuperGLUE – kattavia arvioita tekstiluokituksesta ja monimutkaisemmista tehtävistä – sekä SQuAD-vastauskykyä mittaavat datasetit. Lisäksi käytetään kieleen ja tehtävään soveltuvia mittareita. Työkaluina ovat muun muassa Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, AllenNLP sekä PyTorch ja TensorFlow. Haasteina ovat monikielisyys, datan laatu ja eettiset sekä yhteiskunnalliset kysymykset, kuten bias ja tietosuoja.