Zobrazení zdroje stránky Zpracování přirozeného jazyka

{{K rozšíření}}
{{Infobox Informatika
| název = Zpracování přirozeného jazyka
| anglický_název = Natural Language Processing (NLP)
| obor = Umělá inteligence, informatika, lingvistika
| hlavní_úkoly = Rozumění jazyku, generování jazyka, překlad, shrnování, analýza sentimentu
| typické_metody = Strojové učení, hluboké učení, statistické metody, symbolické metody
| klíčové_pojmy = Lingvistická analýza, tokenizace, parsování, sémantika, syntaktika, korpus
| aplikace = Překladače, chatboti, hlasoví asistenti, vyhledávače, systémy pro analýzu textu
| související_obory = Lingvistika, kognitivní věda, statistika, data mining
| vývoj = Od symbolických přístupů k neuronovým sítím a velkým jazykovým modelům
}}

'''Zpracování přirozeného jazyka''' (zkráceně '''NLP''' z anglického ''Natural Language Processing'') je multidisciplinární obor na pomezí [[umělá inteligence|umělé inteligence]], [[informatika|informatiky]] a [[lingvistika|lingvistiky]], který se zabývá interakcí mezi počítači a lidskými (přirozenými) jazyky. Hlavním cílem NLP je umožnit počítačům '''rozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk''' tak, aby s ním mohly smysluplně pracovat a vykonávat úkoly, které vyžadují porozumění textu nebo řeči.

V dnešní době, k červnu 2025, zažívá NLP obrovský rozmach díky pokrokům v oblasti [[strojové učení|strojového učení]], zejména [[hluboké učení|hlubokého učení]] a vývoji [[velký jazykový model|velkých jazykových modelů]] (LLM), které dramaticky zlepšily schopnosti systémů zpracovávajících jazyk.

---

== Cíle a úkoly NLP ==

NLP má širokou škálu cílů, které lze rozdělit do dvou hlavních kategorií:

=== Porozumění přirozenému jazyku (Natural Language Understanding – NLU) ===
Tato část se zaměřuje na to, aby počítač dokázal pochopit význam textu nebo řeči. Zahrnuje úkoly jako:
* '''Analýza sentimentu:''' Určení emocionálního tónu textu (pozitivní, negativní, neutrální), např. analýza recenzí produktů.
* '''Rozpoznávání entit:''' Identifikace a klasifikace klíčových informací v textu, jako jsou jména osob, organizací, míst, datumů apod.
* '''Shrnování textu:''' Automatické generování kratšího, ale informativního souhrnu delšího textu.
* '''Klasifikace textu:''' Přiřazení textu do předem definovaných kategorií (např. spam, zprávy, sport).
* '''Odpovídání na otázky:''' Schopnost systému najít relevantní odpověď na položenou otázku v daném textu nebo znalostní bázi.
* '''Překlad:''' Převod textu z jednoho jazyka do druhého.

=== Generování přirozeného jazyka (Natural Language Generation – NLG) ===
Tato část se zabývá vytvářením koherentního a smysluplného textu počítačem. Mezi typické úkoly patří:
* '''Generování textu:''' Vytváření textů od základů, např. psaní článků, popisků produktů nebo e-mailů.
* '''Konverzační systémy:''' Vývoj [[chatbot|chatbotů]] a [[hlasový asistent|hlasových asistentů]], kteří dokážou vést přirozený dialog s uživatelem.
* '''Vysvětlování dat:''' Převod strukturovaných dat do srozumitelného textového popisu.

---

== Základní etapy zpracování jazyka ==

Proces zpracování přirozeného jazyka obvykle prochází několika fázemi:

1.  '''Tokenizace:''' Rozdělení textu na základní jednotky (slova, interpunkční znaménka) – tzv. tokeny.
2.  '''Lingvistická analýza:'''
    * '''Morfologická analýza:''' Rozbor slov na jejich základní tvary (lemmatizace) a určení jejich mluvnických kategorií (označování slovních druhů – POS tagging).
    * '''Syntaktická analýza (parsování):''' Analýza gramatické struktury věty, identifikace vztahů mezi slovy (např. podmět, přísudek, předmět).
    * '''Sémantická analýza:''' Pochopení významu slov, vět a celého textu, včetně identifikace vztahů mezi koncepty.
3.  '''Diskurzní analýza:''' Zpracování vztahů mezi větami a porozumění celkové koherenci a významu delších textů.

---

== Metody a přístupy v NLP ==

Historicky se v NLP vystřídaly různé přístupy, přičemž v současnosti dominují metody založené na strojovém učení:

* '''Symbolické přístupy (pravidlové systémy):''' V počátcích NLP dominovaly přístupy založené na ručně psaných lingvistických pravidlech a lexikonech. Byly však křehké a obtížně škálovatelné pro komplexní jazykové jevy.
* '''Statistické metody:''' S nárůstem dostupných dat a výpočetního výkonu se začaly prosazovat statistické modely, které se učily z velkých [[textový korpus|textových korpusů]] (souborů textů). Mezi ně patří například [[Markovovy modely|Markovovy modely]] nebo [[podpůrné vektorové stroje|podpůrné vektorové stroje]].
* '''Strojové učení a hluboké učení:''' Revoluci v NLP přinesly neuronové sítě a zejména [[hluboké učení|hluboké učení]].
    * '''Rekurentní neuronové sítě (RNN) a LSTM:''' Byly průlomové pro zpracování sekvenčních dat, jako je jazyk.
    * '''Transformery:''' Architektura '''transformer''' (představená v roce 2017) s mechanismem pozornosti (attention mechanism) se stala dominantní a umožnila vznik obrovských [[velký jazykový model|velkých jazykových modelů]] (LLM) jako [[GPT-3]], [[GPT-4]], [[PaLM]], [[Llama]] a dalších. Tyto modely jsou trénovány na bilionech slov textu a dokáží generovat vysoce koherentní a kontextově relevantní text.
* '''Hybridní přístupy:''' Kombinují silné stránky různých metod pro optimální výsledky.

---

== Aplikace NLP ==

Aplikace NLP jsou všudypřítomné v moderní společnosti a neustále se rozšiřují:

* '''Strojový překlad:''' Systémy jako [[Google Překladač]] nebo [[DeepL]].
* '''Hlasoví asistenti:''' [[Siri]], [[Amazon Alexa]], [[Google Asistent]], umožňující hlasové ovládání zařízení a získávání informací.
* '''Chatboti a konverzační umělá inteligence:''' Zákaznická podpora, virtuální asistenti.
* '''Vyhledávače:''' Zlepšují relevantnost výsledků vyhledávání tím, že rozumí dotazům uživatelů.
* '''Systémy pro doporučování obsahu:''' Personalizují zprávy, reklamy a další obsah.
* '''Analýza velkých dat:''' Zpracování obrovského množství nestrukturovaných textových dat pro získání poznatků (např. zprávy, sociální média, lékařské záznamy).
* '''Kontrola pravopisu a gramatiky:''' Vylepšené nástroje pro kontrolu a korekturu textu.
* '''Generování obsahu:''' Automatické psaní zpráv, marketingových textů nebo kreativního obsahu.
* '''Dostupnost:''' Překlady a textové přepisy pro neslyšící nebo slabozraké uživatele.

---

== Pro laiky ==

Představte si, že počítač je chytrý jako člověk a dokáže číst a rozumět našemu jazyku – tak jako my čteme knížky nebo si povídáme. Přesně to je '''Zpracování přirozeného jazyka (NLP)'''. Je to taková super-schopnost pro počítače.

Díky NLP umí počítače spoustu věcí, které dříve byly jen pro lidi:
* Umí za vás '''překládat''' texty do cizích jazyků (třeba Google Překladač).
* Můžete si s nimi '''povídat''' (jako se Siri v telefonu nebo s chytrým reproduktorem).
* Dokážou '''najít odpověď''' na vaši otázku v obrovském množství textů na internetu.
* Zjistí, jestli je nějaká recenze na produkt '''pozitivní, nebo negativní''', aniž by ji musel číst člověk.
* Dokonce umí '''sami psát texty''' – třeba krátké zprávy nebo popisky.

Všechno to funguje tak, že se počítače učí z obrovského množství textů (jako by přečetly miliony knih). Díky tomu pochopí, jak funguje jazyk, jaké má vztahy mezi slovy a jaké věci k sobě patří. A dnes už jsou v tom tak dobří, že si s nimi můžeme povídat skoro jako s lidmi.

---

== Související články ==
* [[Umělá inteligence]]
* [[Strojové učení]]
* [[Hluboké učení]]
* [[Velký jazykový model]]
* [[Lingvistika]]
* [[Chatbot]]
* [[Hlasový asistent]]
* [[Sémantika]]
* [[Syntaktika]]
* [[Textový korpus]]
* [[Strojový překlad]]
* [[Analýza sentimentu]]

---

== Externí odkazy ==
* [https://www.britannica.com/technology/natural-language-processing Britannica - Natural Language Processing]
* [https://nlp.stanford.edu/ The Stanford Natural Language Processing Group]
* [https://www.ibm.com/topics/natural-language-processing IBM - What is Natural Language Processing?]
* [https://www.deeplearning.ai/the-batch/the-rise-of-large-language-models/ DeepLearning.AI - The Rise of Large Language Models]

[[Kategorie:Umělá inteligence]]
[[Kategorie:Lingvistika]]
[[Kategorie:Informatika]]
[[Kategorie:Strojové učení]]
[[Kategorie:Softwarové inženýrství]]
[[Kategorie:Kognitivní věda]]
[[Kategorie:Výpočetní lingvistika]]