Przetwarzanie języka naturalnego, znane pod nazwą NLP (Natural Language Processing), od wielu lat pozostaje jednym z najciekawszych obszarów sztucznej inteligencji. To dziedzina, która próbuje opisać, zrozumieć i modelować język w formie, jaką posługują się ludzie, a następnie przekładać go na strukturę, którą można przetwarzać algorytmicznie. W praktyce NLP obejmuje szeroki zakres zagadnień, od analizy sentymentu i klasyfikacji tekstu po tłumaczenia maszynowe, streszczenia, automatyczne odpowiadanie na pytania i modele generatywne. Bez względu na złożoność tych zadań punktem wspólnym pozostaje konieczność zmiany języka naturalnego na liczby oraz odnalezienia regularności, które pozwalają maszynie przewidywać, jakie słowo pojawi się w tekście jako następne.

Zagadnienia poruszane w tym artykule:

• Przygotowanie środowiska;
• Znaczenie przygotowania środowiska w projektach NLP;
• Wspomagające biblioteki i zależności;
• Tokenizacja i przygotowanie danych;
• Budowa modelu w PyTorch;
• Proces treningu;
• Generowanie tekstu;
• Wyjaśnienie i analiza wyników;
• Kierunki dalszego rozwoju;

Artykuł pochodzi z magazynu Programista nr 121 (6/2025). Szczegółowy spis treści wydania numer 121: https://programistamag.pl/programista-6-2025-121/

Autorem artykułu jest Damian Ligmann. Twórca treści popularnonaukowych, którego pasjonuje rozwój człowieka, antropologia oraz kognitywistyka i neurobiologia. Łączy świat technologii z refleksją nad ludzką naturą. Zafascynowany astronomią oraz pytaniami o miejsce człowieka we wszechświecie, a także teologią – zwłaszcza myślą Tomasza z Akwinu i Benedykta XVI. Prywatnie mąż i tata.