Zpracování přirozeného jazyka (NLP) představuje jednu z nejdynamičtěji se rozvíjejících oblastí umělé inteligence. Zatímco angličtina, jako globální jazyk, těží z masivních investic do vývoje jazykových modelů, čeština, jako méně rozšířený jazyk, čelí specifickým výzvám. Tyto výzvy však nezůstávají bez odpovědi a v posledních letech jsme svědky významného pokroku.

Čeština se vyznačuje několika lingvistickými specifiky, která komplikují její strojové zpracování. Patří mezi ně především bohatá morfologie s rozsáhlým systémem skloňování a časování, relativně volný slovosled a vysoká míra homonymie. Zatímco anglické slovo typicky nabývá jen několika tvarů, české slovo může mít desítky různých forem v závislosti na pádu, čísle, rodě či osobě. Tato morfologická bohatost vyžaduje mnohem větší trénovací datasety, aby jazykové modely dokázaly zachytit všechny nuance.

Dostupnost kvalitních jazykových zdrojů představuje další klíčovou výzvu. Zatímco pro angličtinu existují petabajty textových dat, česká digitální textová korpusová základna je řádově menší. Český národní korpus, spravovaný Ústavem Českého národního korpusu FF UK, obsahuje přibližně 5 miliard slov, což je sice impozantní, ale stále výrazně méně než u angličtiny. Tento nepoměr se odráží v kvalitě výsledných modelů.

V posledních letech však došlo k významnému posunu díky několika faktorům. Prvním je příchod vícejazyčných modelů jako mBERT, XLM-RoBERTa nebo mT5, které se učí společné reprezentace napříč jazyky. Tyto modely dokáží přenášet znalosti z datově bohatších jazyků do těch méně zastoupených, včetně češtiny. Druhým faktorem je rostoucí zájem české akademické sféry a technologických firem o vývoj specializovaných českých modelů.

Mezi nejvýznamnější české jazykové modely patří RobeCzech, vyvinutý na ČVUT, který dosahuje výrazně lepších výsledků na českých úlohách než obecné vícejazyčné modely. Dalším příkladem je FERNET, model vytvořený ve spolupráci Univerzity Karlovy a společnosti Seznam.cz, který se specializuje na české textové porozumění. Tyto modely sice nedosahují parametrických velikostí jako jejich anglické protějšky (GPT-4 nebo Claude), ale v českém prostředí představují významný pokrok.

Kvalitativní srovnání českých a anglických modelů ukazuje stále existující rozdíl. V úlohách jako je strojový překlad, rozpoznávání pojmenovaných entit nebo analýza sentimentu dosahují české modely přibližně 85-90% úspěšnosti svých anglických protějšků. Tento rozdíl se však postupně zmenšuje díky pokročilým technikám přenosu znalostí a rostoucímu množství českých dat.

Zdroj: ICT NETWORK NEWS