Что такое обработка естественного языка (NLP)

Понятие Natural Language Processing

Обработка естественного языка (NLP) - это направление ИИ, помогающая  понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком интеллектуальным алгоритмам

Почему NLP так важно

Обработка естественного языка помогает компьютерам общаться с людьми на их родном языке и решать другие задачи, связанные с языком. Например, NLP позволяет компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать ее, измерять настроение и определять, какие части текста важны. 
Современные машины могут анализировать больше языковых данных, чем люди, без усталости и последовательно, непредвзято. Учитывая ошеломляющий объем неструктурированных данных, которые генерируются каждый день, от медицинских записей до социальных сетей, автоматизация будет иметь решающее значение для эффективного анализа текстовых и речевых данных.

Структурирование крайне неструктурированных данных

Человеческий язык поразительно сложен и разнообразен. Мы выражаем свои мысли бесконечным количеством способов, как в устной, так и в письменной форме. Существуют не только сотни языков и диалектов, но и уникальный набор правил грамматики и синтаксиса, терминов и сленга. Когда мы пишем, мы часто неправильно произносим слова, сокращаем их или опускаем знаки препинания. Когда мы говорим, у нас есть региональные акценты, мы бормочем, заикаемся и заимствуем термины из других языков. 
Хотя контролируемое и неконтролируемое обучение, и особенно глубокое обучение, в настоящее время широко используются для моделирования человеческого языка, также необходимо синтаксическое и семантическое понимание, а также опыт в данной области, который не всегда присутствует в этих подходах машинного обучения. НЛП важно, поскольку оно помогает разрешить неоднозначность языка и добавляет полезную числовую структуру к данным для многих последующих приложений, таких как распознавание речи или анализ текста. 

Как работает NLP?

Обработка естественного языка включает в себя множество различных методов интерпретации человеческого языка, начиная от статистических методов и методов машинного обучения до подходов, основанных на правилах и алгоритмах. Нам необходим широкий спектр подходов, поскольку текстовые и голосовые данные сильно различаются, как и практические приложения. 
Основные задачи NLP включают в себя:

  • токенизацию и синтаксический анализ;
  • лемматизацию/подбор строк;
  • тегирование частей речи;
  • определение языка;
  • выявление семантических связей.

Если вы когда-нибудь составляли схемы предложений в начальной школе, вы уже выполняли эти задачи вручную. 

В общих чертах, задачи НЛП разбивают язык на более короткие, элементарные части, пытаются понять отношения между частями и изучить, как эти части работают вместе, чтобы создать смысл.

Эти базовые задачи часто используются в более высокоуровневых возможностях NLP, таких как:

  • Категоризация содержимого. Резюме документов на основе лингвистики, включая поиск и индексирование, предупреждения о содержании и обнаружение дублирования.
  • Обнаружение и моделирование тем. Точное улавливание смысла и тем в текстовых коллекциях, а также применение расширенной аналитики к тексту, например, оптимизация и прогнозирование.
  • Контекстное извлечение. Автоматическое извлечение структурированной информации из текстовых источников.
  • Анализ настроений. Выявление настроения или субъективных мнений в больших объемах текста, включая поиск средних настроений и мнений. 
  • Преобразование речи в текст и текста в речь. Преобразование голосовых команд в письменный текст и наоборот. 
  • Резюме документов. Автоматическое создание конспектов больших объемов текста.
  • Машинный перевод. Автоматический перевод текста или речи с одного языка на другой.

Во всех этих случаях общая цель заключается в получении исходного языкового материала и использовании лингвистики и алгоритмов для преобразования или обогащения текста таким образом, чтобы повысить его ценность. 

Как компьютеры осмысливают текстовые данные

Обработка естественного языка идет рука об руку с текстовой аналитикой, которая подсчитывает, группирует и классифицирует слова для извлечения структуры и смысла из больших объемов контента. Текстовая аналитика используется для изучения текстового контента и получения новых переменных из необработанного текста, которые могут быть визуализированы, отфильтрованы или использованы в качестве исходных данных для прогностических моделей или других статистических методов.
NLP и текстовая аналитика используются вместе для многих приложений, включая:
Расследование. Выявление закономерностей и улик в электронных письмах или письменных отчетах, что помогает обнаружить и раскрыть преступления.
Экспертиза предметной области. Классификация контента по значимым темам для принятия мер и выявления тенденций.
Аналитика социальных сетей. Отслеживание осведомленности и настроений по конкретным темам и выявление ключевых влиятельных лиц. 

Повседневные примеры применения

Существует множество распространенных и практических применений NLP в нашей повседневной жизни. Помимо общения с виртуальными помощниками, такими как Alexa или Siri, вот еще несколько примеров: 
Вы когда-нибудь просматривали электронные письма в папке со спамом и замечали сходство в темах сообщений? Это Байесовская фильтрация спама, статистическая техника NLP, которая сравнивает слова в спаме с действительными письмами, чтобы определить нежелательную почту.

Случалось ли вам пропустить телефонный звонок и прочитать автоматическую расшифровку голосового сообщения в почтовом ящике или приложении для смартфона? Это преобразование речи в текст, возможность NLP.

Вы когда-нибудь перемещались по веб-сайту, используя встроенную строку поиска или выбирая предложенные теги темы, объекта или категории? Тогда вы использовали методы NLP для поиска, моделирования тем, извлечения сущностей и категоризации контента.
Подполе NLP, называемое пониманием естественного языка (NLU), начало набирать популярность благодаря своему потенциалу в когнитивных приложениях и ИИ. NLU выходит за рамки структурного понимания языка и позволяет интерпретировать намерения, разрешать контекст и неоднозначность слов и даже самостоятельно генерировать хорошо сформированный человеческий язык. Алгоритмы NLU должны решать чрезвычайно сложную проблему семантической интерпретации - то есть понимания предполагаемого смысла устного или письменного языка со всеми тонкостями, контекстом и умозаключениями, которые мы, люди, способны постичь.

Эволюция NLP в сторону NLU имеет множество важных последствий как для бизнеса, так и для потребителей. Представьте себе мощь алгоритма, способного понимать значение и нюансы человеческого языка во многих контекстах, от медицины до юриспруденции и школьной аудитории. Поскольку объемы неструктурированной информации продолжают расти экспоненциально, мы только выиграем от неустанной способности компьютеров помочь нам разобраться во всем этом. 

Последние материалы

18 февраля 2024 107
18 февраля 2024 108
Все материалы