Что такое НЛП?

Обработка естественного языка (NLP) — это область изучения искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая направлена ​​на то, чтобы позволить компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. НЛП использует комбинацию алгоритмов машинного обучения и лингвистических правил для анализа и обработки данных естественного языка. Целью НЛП является создание компьютерных систем, способных понимать человеческий язык в том виде, в каком он произносится или пишется.

С точки зрения непрофессионала, обработка естественного языка (NLP) — это способ, с помощью которого компьютеры понимают и интерпретируют человеческий язык так же, как это делают люди. НЛП работает, разбивая человеческий язык на более мелкие части, называемые токенами, которые представляют собой отдельные слова или группы слов, имеющих значение. Затем компьютер использует правила и алгоритмы для анализа этих токенов и понимания их контекста и значения в предложении.

Например, если вы скажете своему голосовому помощнику «Включи музыку», компьютер разобьет предложение на лексемы, такие как «включи», «что-нибудь» и «музыка», а затем с помощью своего программирования поймет, что вы хотите, чтобы он включи музыку.

НЛП также можно использовать для анализа настроений или эмоций, стоящих за фрагментом текста, например постом в социальной сети или обзором продукта. Компьютер может использовать свои алгоритмы для определения положительного, отрицательного или нейтрального языка, что может быть полезно для компаний, чтобы понять, как их клиенты относятся к их продуктам или услугам.

Основное применение в нашей повседневной жизни:

Всякий раз, когда вы ищете что-то в Google, после ввода 2–3 букв он показывает вам возможные условия поиска. Или, если вы ищете что-то с опечатками, он исправляет их и по-прежнему находит для вас релевантные результаты. Разве это не удивительно?

Это то, чем все пользуются ежедневно, но никогда не обращают на это особого внимания. Это прекрасное применение обработки естественного языка и отличный пример того, как она влияет на миллионы людей во всем мире, включая вас и меня. Автозаполнение поиска и автокоррекция помогают нам более эффективно находить точные результаты. Теперь другие компании также начали использовать эту функцию на своих веб-сайтах, например Facebook и Quora.

Движущей силой поискового автозаполнения и автокоррекции являются языковые модели. Подробнее о языковых моделях можно прочитать в этой статье: Полное руководство по созданию собственной языковой модели в Python.

Другие основные приложения:

  1. Голосовые помощники. Голосовые помощники, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, используют НЛП для понимания и ответа на голосовые команды.
  2. Языковой перевод: НЛП используется для автоматического перевода текста с одного языка на другой. Например, Google Translate использует НЛП для перевода текста между более чем 100 различными языками.
  3. Автозамена и автоматическое предсказание. В настоящее время доступно множество программ, которые проверяют грамматику и правописание текста, который мы печатаем, и спасают нас от досадных орфографических и грамматических ошибок в наших электронных письмах, текстах или других документах. НЛП играет важную роль в этом программном обеспечении и функциях. Это одно из наиболее широко используемых приложений НЛП. Это программное обеспечение предлагает множество функций, таких как предложение синонимов, исправление грамматики и правописания, перефразирование предложений и придание ясности документу, и даже может предсказать тон предложения, который может подразумеваться пользователем.
  4. Анализ настроений: НЛП можно использовать для анализа настроений постов в социальных сетях, отзывов клиентов и других форм онлайн-контента. Это позволяет компаниям понять, как клиенты относятся к их продуктам и услугам.
  5. Фильтрация спама: NLP используется для фильтрации спам-писем и сообщений путем анализа содержимого и выявления распространенных шаблонов спама.
  6. Чат-боты: НЛП используется для обеспечения работы чат-ботов, которые являются автоматическими агентами обслуживания клиентов, которые могут обрабатывать общие запросы и оказывать поддержку клиентам.
  7. Обобщение текста: НЛП используется для автоматического обобщения длинных статей, исследовательских работ и других форм письменного контента.

Техники и методы реализации НЛП

Синтаксический и семантический анализ — два основных метода, используемых при обработке естественного языка.

Синтаксис – это расположение слов в предложении, обеспечивающее грамматический смысл. НЛП использует синтаксис для оценки значения языка на основе грамматических правил. Синтаксические методы включают в себя:

  • Разбор. Это грамматический анализ предложения. Пример. Алгоритму обработки естественного языка передается предложение «Собака залаяла». Разбор включает в себя разбиение этого предложения на части речи, например, собака = существительное, лаял = глагол. Это полезно для более сложных задач последующей обработки.
  • Сегментация слов. Это процесс взятия строки текста и получения из нее словоформ. Пример. Человек сканирует рукописный документ в компьютер. Алгоритм сможет проанализировать страницу и распознать, что слова разделены пробелами.
  • Токенизация. Это устанавливает границы предложений в больших текстах. Пример. Алгоритму обработки естественного языка передается текст «Собака залаяла. Я проснулся." Алгоритм может распознавать период, который разделяет предложения, используя разбивку предложений.
  • Морфологическая сегментация. Это делит слова на более мелкие части, называемые морфемами. Пример: слово untestably будет разбито на [[un[[test]able]]ly], где алгоритм распознает «un», «test», «able» и «ly» как морфемы. . Это особенно полезно при машинном переводе и распознавании речи.
  • Основание. Это разделяет слова с флексией на корневые формы. Пример. В предложении «Собака залаяла» алгоритм сможет распознать корень слова «лаял» как «лай». Это было бы полезно, если бы пользователь анализировал текст на наличие всех вхождений слова bark, а также всех его спряжений. Алгоритм может видеть, что это по сути одно и то же слово, хотя буквы разные.

Семантика включает в себя использование и значение слов. Обработка естественного языка применяет алгоритмы для понимания значения и структуры предложений. Семантические приемы включают в себя:

  • Устранение неоднозначности смысла слова. Это определяет значение слова на основе контекста. Пример. Рассмотрим предложение «Свинья в загоне». Слово ручка имеет разные значения. Алгоритм, использующий этот метод, может понять, что использование слова перо здесь относится к огороженной области, а не к пишущему инструменту.
  • Распознавание именованных объектов. Это определяет слова, которые можно разделить на группы. Пример. Алгоритм, использующий этот метод, может проанализировать новостную статью и определить все упоминания определенной компании или продукта. Используя семантику текста, он сможет различать объекты, которые визуально одинаковы. Например, в предложении «Сын Даниэля Макдональда пошел в Макдональдс и заказал Хэппи Мил» алгоритм мог распознать два экземпляра «Макдональдс» как два отдельных объекта — ресторан и человека.
  • Генерация естественного языка. При этом используется база данных для определения семантики слов и создания нового текста. Пример. Алгоритм может автоматически составлять сводку результатов, полученных с платформы бизнес-аналитики, сопоставляя определенные слова и фразы с особенностями данных в платформе BI. Другим примером может быть автоматическое создание новостных статей или твитов на основе определенного текста, используемого для обучения.

Функции в реальных приложениях:

  • Классификация текста. Это включает присвоение текстам тегов, чтобы поместить их в категории. Это может быть полезно для анализа тональности, который помогает алгоритму обработки естественного языка определить тональность или эмоцию, стоящую за текстом. Например, когда бренд А упоминается в X текстах, алгоритм может определить, сколько из этих упоминаний были положительными, а сколько отрицательными. Это также может быть полезно для обнаружения намерений, что помогает предсказать, что говорящий или пишущий может сделать на основе текста, который они создают.
  • Извлечение текста. Это включает в себя автоматическое обобщение текста и поиск важных фрагментов данных. Одним из примеров этого является извлечение ключевых слов, которое извлекает из текста наиболее важные слова, что может быть полезно для поисковой оптимизации. Выполнение этого с обработкой естественного языка требует некоторого программирования — это не полностью автоматизировано. Однако существует множество простых инструментов извлечения ключевых слов, которые автоматизируют большую часть процесса — пользователю просто нужно установить параметры в программе. Например, инструмент может выделить наиболее часто используемые слова в тексте. Другой пример — распознавание именованных сущностей, при котором из текста извлекаются имена людей, мест и других сущностей.
  • Машинный перевод. Это процесс, при котором компьютер переводит текст с одного языка, например английского, на другой язык, например французский, без вмешательства человека.
  • Генерация естественного языка. Это включает использование алгоритмов обработки естественного языка для анализа неструктурированных данных и автоматического создания контента на основе этих данных. Одним из примеров этого являются языковые модели, такие как ChatGPT4, которые способны анализировать неструктурированный текст, а затем генерировать правдоподобные статьи на основе текста.

Преимущества:

У НЛП много преимуществ, но вот лишь несколько преимуществ высшего уровня, которые помогут вашему бизнесу стать более конкурентоспособным:

  • Выполняйте крупномасштабный анализ. Обработка естественного языка помогает машинам автоматически понимать и анализировать огромные объемы неструктурированных текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях, заявки в службу поддержки, онлайн-обзоры, новостные отчеты и многое другое.
  • Автоматизация процессов в режиме реального времени. Инструменты обработки естественного языка могут помочь машинам научиться сортировать и направлять информацию практически без участия человека — быстро, эффективно, точно и круглосуточно.
  • Анализируйте инструменты НЛП для своей отрасли. Алгоритмы обработки естественного языка могут быть адаптированы к вашим потребностям и критериям, таким как сложный отраслевой язык — даже сарказм и неправильно используемые слова. У НЛП много преимуществ, но вот лишь несколько преимуществ высшего уровня, которые помогут вашему бизнесу стать более конкурентоспособным:
  • Выполняйте крупномасштабный анализ. Обработка естественного языка помогает машинам автоматически понимать и анализировать огромные объемы неструктурированных текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях, заявки в службу поддержки, онлайн-обзоры, новостные отчеты и многое другое.
  • Автоматизация процессов в режиме реального времени. Инструменты обработки естественного языка могут помочь машинам научиться сортировать и направлять информацию практически без участия человека — быстро, эффективно, точно и круглосуточно.
  • Анализируйте инструменты НЛП для своей отрасли. Алгоритмы обработки естественного языка могут быть адаптированы к вашим потребностям и критериям, таким как сложный отраслевой язык — даже сарказм и неправильно используемые слова.

Кредиты:

Analytics Vidhya, Monkey Learn, Tech Target, Analytics Steps, Nexocode, CleverTap