Лия - Мощный конструктор ботов на базе ИИ
с филигранным пониманием русского языка
с филигранным пониманием русского языка
NLP что это такое и как она работает
В этой статье:
- Сферы применения NLP
- Обработка естественного языка человека: как она устроена
- Задачи NLP
- Как решаются NLP задачи в обработке текста
NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) — это одно из направлений машинного обучения, посвященное распознаванию, генерации и обработке устной и письменной речи человека. Если говорить с точки зрения науки, такие модели находятся на стыке дисциплин искусственного интеллекта и лингвистики.
Разрабатывают NLP модели инженеры программисты. Благодаря таким системам компьютеры и люди общаются между собой естественным языком. Компьютеры могут читать, распознавать и понимать человеческий язык, а также отвечать пользователю.
Обработку человеческого языка NLP системы производят за счет собственного интеллекта. Основная задача NLP ― научить компьютеры понимать, обрабатывать и генерировать человеческую речь и текст так же, как это делаем мы. Это включает в себя не только распознавание слов, но и понимание их смысла, контекста и эмоций.
В целом, программисты решают по-настоящему амбициозные задачи.
Разрабатывают NLP модели инженеры программисты. Благодаря таким системам компьютеры и люди общаются между собой естественным языком. Компьютеры могут читать, распознавать и понимать человеческий язык, а также отвечать пользователю.
Обработку человеческого языка NLP системы производят за счет собственного интеллекта. Основная задача NLP ― научить компьютеры понимать, обрабатывать и генерировать человеческую речь и текст так же, как это делаем мы. Это включает в себя не только распознавание слов, но и понимание их смысла, контекста и эмоций.
В целом, программисты решают по-настоящему амбициозные задачи.
Сферы применения NLP
NLP модели окружают каждого из нас со всех сторон. Какие приложения используют машинное обучение NLP? Основные из них ― поисковики в Google или Яндексе, машинный перевод, чат-боты, виртуальные ассистенты наподобие Siri, Алисы, Салюта от Сбера и прочие, с которыми мы сталкиваемся ежедневно. Также модели NLP применяют в сферах диджитал, безопасности и многих других.
Их используют в бизнесе и науке, например, для исследования способов развития ИИ, разработки умных систем, которые способны работать с естественным человеческим языком. Технологии постоянно идут вперед, и то, что происходит сейчас ― не предел развитию NLP с машинным обучением.
Системы могут анализировать тональность текста, определять его эмоциональную окраску. Это полезно для анализа отзывов клиентов, мониторинга соцсетей, изучения общественного мнения. Автоматизированные чат-боты и виртуальные помощники общаются с пользователем на естественном языке, помогают найти информацию, совершить покупки, забронировать билеты и многое другое.
NLP помогают поисковикам понимать смысл запросов пользователей и находить релевантные результаты. Они извлекают ключевую информацию из текста, что полезно для анализа документов или новостных статей. Кроме того, системы создают тексты, сценарии, стихи ― поэтому их используют в маркетинге и журналистике.
Их используют в бизнесе и науке, например, для исследования способов развития ИИ, разработки умных систем, которые способны работать с естественным человеческим языком. Технологии постоянно идут вперед, и то, что происходит сейчас ― не предел развитию NLP с машинным обучением.
Системы могут анализировать тональность текста, определять его эмоциональную окраску. Это полезно для анализа отзывов клиентов, мониторинга соцсетей, изучения общественного мнения. Автоматизированные чат-боты и виртуальные помощники общаются с пользователем на естественном языке, помогают найти информацию, совершить покупки, забронировать билеты и многое другое.
NLP помогают поисковикам понимать смысл запросов пользователей и находить релевантные результаты. Они извлекают ключевую информацию из текста, что полезно для анализа документов или новостных статей. Кроме того, системы создают тексты, сценарии, стихи ― поэтому их используют в маркетинге и журналистике.
Обработка естественного языка человека:
как она устроена
Ранее считалось, что NLP модель реагирует определенным образом на конкретные слова и фразы, а для поиска использует сравнение. То есть это не распознавание и обработка текста, а только реакция на введенный набор символов. Но это не так ― NLP модель, работающая таким образом, не смогла бы увидеть разницы между овощем и овощным магазином.
NLP анализ ― это в корне другой подход. Машинное обучение ― это не только обучение словам и их значению, но и обучение пониманию структуре фраз, логике языка, распознаванию контекста. То есть, в предложении: «У человека был кот, и он был черный» ― модели NLP должны распознавать свойства понятий «человек» и «кот». Чтобы научить этому компьютер, используются алгоритмы машинного обучения и методы анализа естественного языка из фундаментальной лингвистики.
NLP анализ ― это в корне другой подход. Машинное обучение ― это не только обучение словам и их значению, но и обучение пониманию структуре фраз, логике языка, распознаванию контекста. То есть, в предложении: «У человека был кот, и он был черный» ― модели NLP должны распознавать свойства понятий «человек» и «кот». Чтобы научить этому компьютер, используются алгоритмы машинного обучения и методы анализа естественного языка из фундаментальной лингвистики.
Задачи NLP
Задачи NLP различаются. Система может:
Кроме того, NLP задачи могут быть и другими. Например, существуют программы-переводчики. Они также используют машинное обучение и NLP анализ. После внедрения определенных алгоритмов качество машинного перевода заметно улучшилось. Но, к сожалению, оно до сих пор зависит от сложности и структуры языка. Разработчики стараются сделать перевод более точным ― чтобы задачи NLP выполнялись так, как положено. То есть адекватно и нормальным языком переводчик предоставлял смысл оригинала. Модели переводчиков зачастую используют профессионалы, в том числе и для перевода технических документов.
- Распознавать речь. Этим занимаются голосовые помощники, встроенные в приложения и операционные системы, различные умные колонки и прочие аналогичные устройства. Кроме того, анализ речи выполняют чат-боты, сервисы автоматических заказов, автогенераторы субтитров для видеороликов, системы управления умными домами. То есть компьютер понимает, что говорит человек, и выполняет заданные команды.
- Обрабатывать тексты. Люди общаются с компьютерами посредством написанного текста, в том числе через те же чат-боты и помощники. Многие программы сегодня работают и как голосовые, и как текстовые ассистенты. Например, помощники в банковских приложениях сначала обрабатывают текст, затем распознают его или классифицируют и в итоге выполняют действия на основании полученных данных.
- Извлекать информацию. Благодаря машинному обучению, NLP могут извлекать конкретные сведения из текста или голосового сообщения. Пример ― способность алгоритма отвечать на вопросы в системе поиска. Сначала он обрабатывает весь массив информации, затем выделяет из него ключевые слова и, в соответствии с ними находит правильный ответ на вопрос. То есть этот алгоритм умеет различать контекст и понятия, которые находятся в тексте или проговорены языком.
- Анализировать данные. Задача чем-то похожа на предыдущую, но в данном случае цель ― не получение конкретного ответа, а получение данных, которые машина привела после анализа всего массива информации. То есть NLP обрабатывает текст с учетом его темы, стиля, эмоциональной окраски, а затем предоставляет определенные сведения. Анализ данных часто применяют в маркетинге и аналитике. Например, человек может отследить среднюю тональность отзывов клиентов и комментариев по определенному вопросу. Социальные сети используют аналогичные алгоритмы, чтобы искать и блокировать вредоносный контент. Кроме того, машины могут собирать информацию о пользователях и показывать им персонализированную рекламу или использовать полученные сведения для мониторинга рынка.
- Генерировать текст и речь. Генерация или синтез речи ― противоположная задача распознаванию. То есть алгоритм реагирует на текст или речь ― отвечает на вопрос, выдает полезную информацию или смешную фразу. Главное, чтобы реплика относилась к заданной теме. И это не всегда шаблоны, которые заложены в алгоритм. «Говорящие» программы или ассистенты учатся на основе реальной информации.
- Автоматически пересказывать информацию. Это полезная функция для бизнеса или науки, когда пользователю нужно получить главные тезисы из большого объема информации. То есть машина анализирует, распознает и синтезирует данные одновременно.
Кроме того, NLP задачи могут быть и другими. Например, существуют программы-переводчики. Они также используют машинное обучение и NLP анализ. После внедрения определенных алгоритмов качество машинного перевода заметно улучшилось. Но, к сожалению, оно до сих пор зависит от сложности и структуры языка. Разработчики стараются сделать перевод более точным ― чтобы задачи NLP выполнялись так, как положено. То есть адекватно и нормальным языком переводчик предоставлял смысл оригинала. Модели переводчиков зачастую используют профессионалы, в том числе и для перевода технических документов.
Как решаются NLP задачи в обработке текста
Каким образом решаются NLP задачи в обработке текста?
Обработка сырых данных не производится. В основном, процесс сосредоточен на подготовке текста или речи, преобразования их в вид, который может воспринимать компьютер.
Из текста удаляются бесполезные для машины сведения. Преимущественно это пунктуационные знаки, скобки, теги, специальные символы. Хотя символы удаляются не всегда ― некоторые из них могут быть полезны в определенных случаях. Например, если это текст на финансовую тему ― тогда знаки, обозначающие валюты, берутся во внимание.
После этого наступает этап препроцессинга. Так называют предварительную обработку. Предварительная обработка ― это приведение данных к виду, которые понятны модели. Существует несколько методов препроцессинга. Например, это приведение символов к единому регистру, разбиение текста на токены, определение частей речи в каждом предложении, приведение слов в тексте к одинаковой форме. Также удаляются стоп-слова. Методы подбирают в соответствии с сутью задачи.
Далее выполняется векторизация. После препроцессинга на выходе получается набор подготовленных слов. Но естественным языком алгоритмов являются числовые данные. Поэтому из вводных сведений создают векторы ― они представляют информацию, как комплекс числовых значений. Существует два востребованных варианта векторизации. Первый ― «мешок слов». В данном случае слова перекодируются в цифры. Учитывается не расположение и контекст слов, а только их количество. Второй вариант ― «мешок N-грамм». Алгоритм наполняет мешок группами по несколько слов, и только после этого модель определяет их контекст.
NLP задачи на этом не заканчиваются. Следующий этап ― применение алгоритмов машинного обучения. После векторизации модель оценивает, насколько часто встречаются слова в тексте. На самом деле, в основном задачи NLP сложнее ― в этих случаях используются более продвинутые алгоритмы. В зависимости от каждого конкретного типа NLP задачи программисты создают и настраивают отдельную модель. Она обрабатывает, анализирует и распознает входные данные, делает выводы на их основе.
В современном мире, где информация играет ключевую роль, NLP становится все более важной технологией. Она помогает нам справляться с огромными объемами текстовых данных, автоматизировать рутинные задачи и получать ценные знания из неструктурированной информации. Если раньше нужно было посетить кучу сайтов для нахождения той самой информации, то теперь достаточно ввести promt и модель машинного обучения предоставит четкий ответ без лишних сведений.
Лия ― это сервис с технологией NLP, который автоматизирует первую и вторую линии поддержки. Лия умеет многое. Она отвечает на вопросы пользователей мгновенно и закрывает сразу до 80% обращений. Вашим клиентам больше не придется ждать, а значит, их лояльность к вашей компании увеличится. Записывайтесь на демо, и вы сразу оцените все преимущества Лии и поймете, почему именно она нужна вашей компании.
Обработка сырых данных не производится. В основном, процесс сосредоточен на подготовке текста или речи, преобразования их в вид, который может воспринимать компьютер.
Из текста удаляются бесполезные для машины сведения. Преимущественно это пунктуационные знаки, скобки, теги, специальные символы. Хотя символы удаляются не всегда ― некоторые из них могут быть полезны в определенных случаях. Например, если это текст на финансовую тему ― тогда знаки, обозначающие валюты, берутся во внимание.
После этого наступает этап препроцессинга. Так называют предварительную обработку. Предварительная обработка ― это приведение данных к виду, которые понятны модели. Существует несколько методов препроцессинга. Например, это приведение символов к единому регистру, разбиение текста на токены, определение частей речи в каждом предложении, приведение слов в тексте к одинаковой форме. Также удаляются стоп-слова. Методы подбирают в соответствии с сутью задачи.
Далее выполняется векторизация. После препроцессинга на выходе получается набор подготовленных слов. Но естественным языком алгоритмов являются числовые данные. Поэтому из вводных сведений создают векторы ― они представляют информацию, как комплекс числовых значений. Существует два востребованных варианта векторизации. Первый ― «мешок слов». В данном случае слова перекодируются в цифры. Учитывается не расположение и контекст слов, а только их количество. Второй вариант ― «мешок N-грамм». Алгоритм наполняет мешок группами по несколько слов, и только после этого модель определяет их контекст.
NLP задачи на этом не заканчиваются. Следующий этап ― применение алгоритмов машинного обучения. После векторизации модель оценивает, насколько часто встречаются слова в тексте. На самом деле, в основном задачи NLP сложнее ― в этих случаях используются более продвинутые алгоритмы. В зависимости от каждого конкретного типа NLP задачи программисты создают и настраивают отдельную модель. Она обрабатывает, анализирует и распознает входные данные, делает выводы на их основе.
В современном мире, где информация играет ключевую роль, NLP становится все более важной технологией. Она помогает нам справляться с огромными объемами текстовых данных, автоматизировать рутинные задачи и получать ценные знания из неструктурированной информации. Если раньше нужно было посетить кучу сайтов для нахождения той самой информации, то теперь достаточно ввести promt и модель машинного обучения предоставит четкий ответ без лишних сведений.
Лия ― это сервис с технологией NLP, который автоматизирует первую и вторую линии поддержки. Лия умеет многое. Она отвечает на вопросы пользователей мгновенно и закрывает сразу до 80% обращений. Вашим клиентам больше не придется ждать, а значит, их лояльность к вашей компании увеличится. Записывайтесь на демо, и вы сразу оцените все преимущества Лии и поймете, почему именно она нужна вашей компании.
