Natural Language Processing (NLP), czyli przetwarzanie języka naturalnego, to gałąź sztucznej inteligencji koncentrująca się na zrozumieniu, analizie i generowaniu tekstu oraz mowy przez komputery. Dzięki NLP możliwe jest automatyczne rozpoznawanie intencji w zapytaniach, analiza sentymentu wypowiedzi czy tworzenie streszczeń długich dokumentów. Techniki NLP wywodzą się z lingwistyki obliczeniowej, statystyki, uczenia maszynowego i eksploracji tekstu.
W dobie internetu firmy i instytucje dysponują ogromną ilością danych w postaci treści tekstowych (wiadomości e-mail, artykuły, recenzje, konwersacje w mediach społecznościowych). Ręczne przeglądanie i kategoryzowanie takiego materiału jest zwykle niewykonalne. NLP automatyzuje wiele zadań, takich jak:
Modele n-gramowe, metodologie oparte na częstości występowania słów czy analizie semantycznej.
Algorytmy klasyfikacji (np. SVM, Naive Bayes), sekwencyjne modele CRF, transformery (BERT, GPT).
Rozkładanie słów na tematy i końcówki, analiza struktur gramatycznych zdań.
Sieci neuronowe (RNN, LSTM, GRU) oraz wspomniane modele typu transformer do bardziej zaawansowanych zadań, takich jak tłumaczenie maszynowe czy podsumowanie tekstu.
NLP (Natural Language Processing) w Qliku to funkcjonalność, która umożliwia użytkownikom interakcję z danymi w sposób bardziej naturalny – poprzez zapytania w języku potocznym, a nie skomplikowane skrypty czy formuły. Dzięki NLP w Qlik Sense można zadawać pytania i otrzymywać odpowiedzi w formie gotowych wizualizacji, wykresów czy podsumowań danych.
Natural Language Processing pozwala firmom szybko i efektywnie przekształcać nieustrukturyzowane dane tekstowe w wartościowe informacje. Rozwiązania oparte na NLP otwierają drzwi do lepszego zrozumienia klientów, usprawnienia procesów obsługi czy zwiększenia skuteczności działań marketingowych. Wdrażanie projektów z obszaru przetwarzania języka naturalnego wymaga jednak odpowiedniego przygotowania danych, co świetnie wspierają narzędzia Talend, oraz efektywnej prezentacji i analizy wyników – tutaj w roli głównej występuje Qlik. Dzięki takiemu połączeniu możliwe jest tworzenie kompleksowych ekosystemów analitycznych, w których automatyzacja i zrozumienie języka ludzi idą w parze z nowoczesnymi modelami uczenia maszynowego.