В этом материале узнаете, что такое обработка естественного языка, где используется и какие задачи решает.
Содержание
Что такое NLP?
Это целая способность, которая объединяет в себе разом несколько техник естественного и машинного обучения, чтобы искусственный интеллект учился распознавать не двоичный код, а буквально запросы и слова людей, чтобы понимать их.
Обработка NLP нацелена решить несколько важных задач, которые рассмотрим далее.
Какие задачи решает NLP?
- Распознает речь. Обработка естественного языка равно как искусственный интеллект переводит голосовую речь в текст, который более удобен для восприятия.
- Генерирует естественный язык, который близок к обычному языку общения между людьми. Технология обработки естественного языка включает в себя не только перевод голосовое в текстовый формат, но еще и перевод структурированных, также табличных данных в текст, наиболее понятный как компьютеру, так и людям.
- Определяет смысл слов. Эта задача решается с помощью семантического анализа вводимого предложения, который сумеет передать в «мозг» машины не просто переведенный в удобном представлении формат, а еще и выделит его главный смысл.
- Придает тексту эмоциональную окраску и анализирует его. В задачи обработки естественного языка входит также и «оживление» самого текста, то есть, перевод его в как можно естественный формат. Алгоритмы обработки на основании представленного текста могут выделять и получать из него эмоциональную окраску.
- Распознает речевые и стилевые обороты. Системе важно правильно выявлять эти нюансы и соотносить по смыслу, чтобы точнее формулировать текст.
Где используется?
Система обработки естественного языка задействуется в:
- Структуре бизнеса и маркетинга. С помощью NLP можно проанализировать продукт и узнать, действительно ли он хорошо окупается и приносит прибыль. Модели обработки естественного языка собирают информационную базу из высказываний по всему интернету или определенному сайту, чтобы проанализировать человеческие интересы и вкусы.
- Инвестиционной деятельности. В этом случае анализ уже идет в сторону компаний, которые покупают те или иные акции, или же собираются их приобрести. После того, как основная информация была собрана, модели обработки собирают информацию в единый отчет и структурируют его для финансистов.
- Правовых основах и юриспруденции. Да, методы обработки естественного языка находят себя даже в такой сфере, потому что законы и документы тоже важно анализировать. Также NLP помогает создавать документы, чтобы вести судебные дела.
- Медицине. Пациентам с ограниченным зрением или слухом больше не нужно напрягаться и прибегать к дорогостоящим средствам, когда с помощью NLP они получают озвучку текстов и даже изображений, которая значительно облегчает им жизнь.
- Робототехнике. В этом случае система позволяет роботам правильно распознавать не только человеческую речь, но даже интонацию и эмоциональную окраску сказанного.
Читайте по теме:
От секретаря до бухгалтера: как NLP помогает сокращать издержки бизнеса
Школьники создали NLP-модель, которая при генерации текстов учитывает здравый смысл
Как работает?
Чтобы изучить, что такое обработка естественного языка NLP, целесообразно рассказать, как именно работает такая система:
- Машинная обработка естественных языков работает с текстом. Компьютер переводит полученную информацию в более понятный для себя уровень восприятия так же, как и человек, например, использует переводчик, чтобы понимать смысл отдельных предложений на другом языке.
- Далее язык генерируется, чтобы возвести его на более естественный уровень. Перевод касается не только текстовых и голосовых информационных данных, но также и табличных элементов, отчетов, а некоторые продвинутые NLP даже могут графическую составляющую переводить в текст или звук.
- Затем определяется смысл, и этот этап — один из самых сложных. Обработка естественного языка — это нейронные сети, которые в совокупности дают единую систему, обрабатывающую информацию, изображения или звуки, поэтому такая система должна обладать большим количеством сетей, каждая из которых работает над соответствующим потоком информации. Происходит семантический анализ, чтобы компьютер точно мог определить смысл.
- После этого наступает стадия придания тексту и информации эмоциональной окраски. Алгоритмы обработки текста вычисляют из него те составляющие (вплоть до пунктуации), которые позволяют описать текст и придать ему нужную эмоциональную окраску, чтобы на выходе человек или другой компьютер получил не бессмысленные слова, а связанные между собой по смыслу и побуждению тексты.
- Далее текст разделяется на токены. Это значит, что система начинает делить текст уже не по смыслу, а по отдельным отрывкам, которые имеют наибольшую важность и являются закрепляющими элементами во всем тексте.
- Обработка текстов на естественном языке приближается к заключительному этапу. Этот этап состоит лишь из одной операции, но она также имеет большую важность — необходимо правильно выявить именованные сущности, то есть, как уже было описано ранее, это имена существительные и имена прилагательные как единицы речевой и грамматической диагностики.
Соблюдение норм и правил того языка, который подвергается обработке, такой же важный этап, как и вычисление эмоциональной окраски текста.
Основы NLP
- Токенизация. О токенах известно, что они предназначены для деления большого текста на более мелкие единицы. Эти единицы могут представлять из себя что угодно — цифры, отдельные фразы, небольшие предложения... Токенизация необходима для того, чтобы предельно упростить текст для общего понимания.
- Поисковая операция по вычислению корней в словах. Процесс предназначен для того, чтобы отсекать окончания слов и оставлять только корни. Из правил базового русского языка известно, что основа слова — это не всегда корень, а окончание способно изменять даже не вид слова, а весь его смысл. Поэтому вычисление корней необходимо для того, чтобы система не теряла сам смысл в предложениях.
- Лемматизация. Этот процесс направлен на то, чтобы определенные слова переводить обратно в их словарный вид. Работает по типу поиска синонимов, например, слово «лучший» будет заменено на «хороший».
- Определение, к какой части речи принадлежит слово, помогает системе лучше распознавать предложения и смысловую нагрузку, которую они несут.
- Обозначение важных слов. Функция включает в себя не только оформление ключевых слов, но также исключение слов-паразитов или повторений, которые влияют на целостное восприятие текста.
Чтобы начать полноценно работать с NLP, важно знать первичные навыки программирования, а также обращаться за помощью к специалистам, которые помогут с определением самой концепции.
Еще по теме:
Как устроены большие языковые модели (LLM)
Не GPT единым: преимущества BERT перед ChatGPT
Примеры использования NLP
- Сфера коммерции. Анализ данных с помощью NLP позволяет коммерческим компаниям определять, как относятся клиенты к их продуктам благодаря объемному анализу, полученному в результате сбора данных из открытых комментариев в Интернете.
- Обработка электронных писем. NLP может быть ассистентом в электронном почтовом ящике для того, чтобы опознавать, распределять и фильтровать поступающий контент. Это хорошая возможность переложить на искусственный интеллект рутинную работу, так как вычитка содержимого писем зачастую отнимает много времени.
- Фильтрация контента. Выявление фейковых новостей и провокаций значительно облегчает задачу, когда надо распознать и удалить недостоверный контент (либо вовремя его опровергнуть).
- Сфера трейдинга. Помощь трейдерам по части финансового анализа тоже является видом незаменимой помощи от NLP. Система отслеживает не только комментарии, но и отчеты, финансовые показатели, чтобы в конечном итоге включить в общий алгоритм-стратегию для получения быстрой прибыли.
- Кадровая сфера. В поиске потенциальных сотрудников у NLP сейчас практически нет равных. Система направляется на определенные сайты по подбору персонала и самостоятельно анализирует резюме на основании главного запроса работодателя, автоматически убирает в сторону те кандидатуры, которые меньше всего подходят под запрос. Благодаря NLP, работодателю необязательно связываться с потенциальным кандидатом, чтобы пригласить его на собеседование, так как система может выполнить этот рутинный процесс самостоятельно.
Итоги
- Касательно разработки NLP, можно прочитать огромное количество статей и прибегнуть к еще большему количеству всяких советов от специалистов, но важно помнить одно: для разработки, прежде всего, необходимо составление словаря. Да, такой же процесс, как и для обучения человека чему-либо новому. С NLP приходится делать то же самое, если выходным результатом нужно получить такую систему, которая действительно будет понимать человека с полуслова.
- Эффективность NLP доказана не только научно. Ни один из опытов, проводимых с компьютером в менее естественных условиях, чем обычная квартира, не могут показать в полной мере, насколько полезна эта технология. NLP входит во все интеллектуальные системы, считается главной единицей управления и разработана с учетом человеческих предпочтений, чтобы облегчить рутинную работу.
Фото на обложке: Freepik
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
-
Пройти курс «Генерируем идеи для бизнеса: курс-практикум»
- 1 Разработчик роботов-гуманоидов Figure AI ведёт переговоры о привлечении $1,5 млрд
- 2 Маску отказали официально: совет директоров OpenAI единогласно отклонил предложение о покупке
- 3 Apple анонсировала презентацию нового устройства
- 4 Apple внедрит в iPhone китайский ИИ от Alibaba