Odległość Levenshteina to jedno z najprostszych, a jednocześnie najbardziej użytecznych narzędzi, które pomagają komputerom zrozumieć tekst. Dzięki niej program potrafi zauważyć, że „kot” i „kto” różnią się tylko kolejnością liter, a „przyjaciółka” i „przyjacółka” to prawie to samo słowo. W praktyce oznacza to, że maszyna potrafi ocenić, jak bardzo dwa napisy są do siebie podobne.
To właśnie dzięki tej koncepcji działają autokorekty, wyszukiwarki czy tłumacze – system potrafi „domyślić się”, co użytkownik miał na myśli, nawet jeśli zrobił literówkę albo pomylił znak. Odległość Levenshteina nie zajmuje się więc tylko literami, ale sposobem, w jaki komputer próbuje zrozumieć błędy językowe podobnie jak człowiek.
Jeśli interesujesz się przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) lub chcesz tworzyć własne narzędzia AI do pracy z tekstem, poznanie tej metody to świetny początek. Dzięki niej łatwiej zrozumiesz, jak modele językowe oceniają podobieństwo słów i zdań oraz jak potrafią błyskawicznie poprawić błędne wpisy użytkowników.
Spis treści
Czym jest odległość edycyjna?
Odległość Levenshteina to pojęcie z informatyki, które mierzy różnicę między dwoma ciągami znaków. Określa minimalną liczbę operacji potrzebnych do przekształcenia jednego ciągu w drugi. Operacjami tymi są: wstawienie, usunięcie lub zamiana znaku.
Przykład: aby zmienić słowo kot w koc, wystarczy jedna zamiana litery „t” na „c” — odległość Levenshteina wynosi więc 1.
Dlaczego odległość edycyjna jest ważna w AI?
W kontekście sztucznej inteligencji odległość edycyjna jest podstawą wielu systemów rozpoznawania i korekty tekstu. Modele językowe, silniki wyszukiwania czy narzędzia autokorekty używają jej do porównywania podobieństwa słów i zdań.
Na przykład, gdy wpisujesz w wyszukiwarkę słowo komputerz, system rozpoznaje, że najbliższym poprawnym słowem jest komputer (odległość 1). Dzięki temu może zaproponować poprawkę: Czy chodziło ci o „komputer”?
Autokorekta i predykcja tekstu
Współczesne systemy autokorekty nie ograniczają się do prostego liczenia różnic między literami. Odległość Levenshteina stanowi pierwszy etap oceny podobieństwa, po którym algorytmy AI (np. modele oparte na sieciach neuronowych) analizują kontekst zdania, częstotliwość słów i dane statystyczne.
Dzięki temu system rozróżnia, że poprawka „kot” → „kod” jest możliwa, ale nie zawsze właściwa w kontekście: „kot śpi” nie zostanie zmienione na „kod śpi”.
Zastosowanie odległości Levenshteina w systemach AI (LLM)
- Autokorekta i autouzupełnianie – modele AI analizują słowa w kontekście, obliczając prawdopodobieństwo ich wystąpienia. Odległość edycyjna pomaga wskazać, które błędne wpisy są najbardziej zbliżone do poprawnych form.
- Rozpoznawanie mowy – algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) porównują transkrypcje dźwięku z możliwymi słowami, wybierając te o najmniejszej odległości edycyjnej od rozpoznanych fonemów.
- Tłumaczenie maszynowe i OCR – w przypadku błędów odczytu liter (np. rn zamiast m) algorytmy wykorzystują tę miarę do dopasowania poprawnych słów.
- Filtrowanie treści i wykrywanie duplikatów – systemy porównują teksty, identyfikując powtórzenia lub plagiaty mimo drobnych zmian w zapisie.
Połączenie klasycznych metod i uczenia maszynowego
Choć odległość Levenshteina powstała w latach 60., wciąż jest używana we współczesnych modelach AI, jako cecha wejściowa w procesach uczenia. Modele uczenia maszynowego (np. BERT czy GPT) wykorzystują ją pośrednio do trenowania systemów rozumienia języka, zwłaszcza przy analizie podobieństwa semantycznego i korekcie tekstu.
Przykładowo, gdy model generuje zdanie i porównuje je z poprawną wersją, odległość edycyjna może służyć do obliczenia tzw. straty edycyjnej (edit loss), czyli wskaźnika, jak bardzo odpowiedź odbiega od oczekiwanej.
Odległość edycyjna a odległość semantyczna
W erze dużych modeli językowych klasyczne miary podobieństwa, jak Levenshtein, zyskują nowe znaczenie. Modele potrafią już uwzględniać nie tylko różnice w znakach, lecz także w znaczeniu — tzw. odległość semantyczną.
Przykład: zdania „Kot siedzi na krześle” i „Kot usiadł na krześle” mają dużą odległość edycyjną, lecz niewielką odległość semantyczną, ponieważ znaczą to samo. Dlatego nowoczesne systemy łączą klasyczne obliczenia z analizą kontekstu i modeli embeddingowych.
Podsumowanie
Odległość edycyjna Levenshteina to fundament, na którym opiera się wiele inteligentnych funkcji językowych. Pozwala systemom AI:
- rozpoznawać błędy,
- proponować poprawki,
- analizować podobieństwo słów i zdań.
Choć sama w sobie jest prostym algorytmem, w połączeniu z nowoczesnymi modelami uczenia głębokiego tworzy podstawę dla narzędzi takich jak autokorekta, tłumaczenie maszynowe czy inteligentne wyszukiwanie.
To przykład, jak klasyczna teoria informatyczna może stać się sercem nowoczesnej sztucznej inteligencji.
