Naturalspråksbearbetning

Naturalspråksbearbetning, ofta förkortat NLP (från engelskans Natural Language Processing), är ett tvärvetenskapligt område som kombinerar datavetenskap, artificiell intelligens och lingvistik för att möjliggöra för datorer att förstå, tolka och generera mänskligt språk. Målet är att bygga system som kan bearbeta och analysera stora mängder text och taldata, vilket öppnar upp för en mängd olika applikationer.

NLP involverar en rad tekniker och metoder. Dessa inkluderar tokenisering, där text delas upp i mindre enheter som ord eller meningar; stemming och lemmatisering, som reducerar ord till deras grundform; part-of-speech tagging, som identifierar ordklasser; och namngiven enhetsigenkänning, som identifierar specifika entiteter som personer, platser och organisationer. Mer avancerade tekniker omfattar sentimentanalys för att förstå känslomässig ton, maskinöversättning för att omvandla text mellan språk, och frågesvarssystem för att hämta information från text.

Användningsområdena för naturalspråksbearbetning är breda och fortsätter att expandera. Exempelvis används det i virtuella assistenter som Siri och Alexa, i spamfilter för e-post, i automatisk sammanfattning av dokument, och för att analysera kundrecensioner för att förstå marknadstrender. Utvecklingen inom maskininlärning och djupinlärning har dramatiskt förbättrat NLP:s förmåga att hantera språkets komplexitet och nyanser, vilket leder till alltmer sofistikerade och användbara applikationer.