Обработка естественного языка: что это такое и почему это важно

Способность обрабатывать и генерировать человеческие языки дает любому компьютеру возможность быть больше, чем просто машиной, поскольку она разрушает барьеры, упрощает взаимодействие человека с компьютером, открывает многочисленные возможности для новых наборов языков. вычисление системы и повышает производительность.

Эти Блог post исследует обработку естественного языка, чтобы понять, как она может быть полезна вам и вашему бизнесу.

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка, также называемая НЛП, является подобластью информатики и лингвистики. Его цель — предоставить компьютерам возможность понимать, интерпретировать и генерировать человеческие языки.

Язык лежит в основе человеческого взаимодействия, а НЛП — это мост, который соединяет людей с компьютерами самым естественным образом, в том числе посредством текста, речи и даже языка жестов.

Обработка естественного языка началась в начале 1950-х годов, когда Эксперимент Джорджтауна и IBM в 1954 году автоматически перевело более 60 русских предложений на английский. Развитие продолжалось и во второй половине столетия, но в большинстве этих систем использовались рукописные правила.

Однако с конца 1980-х гг. Статистическое НЛП родился из постоянно растущей и удешевляющейся вычислительной мощности. Он использовал статистические модели и методы машинного обучения, такие как параллельный корпус обнаруживать закономерности, взаимосвязи и вероятности из больших наборов данных. Однако к началу 2000-х годов нейронные сети стали предпочтительными машинными методами из-за их гораздо большей производительности.

Сегодня для обработки естественного языка используются различные типы нейронных сетей. Они включают:

• Модели трансформеров
• BERT (представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов)
• CNN (сверточные нейронные сети)
• RNN (рекуррентные нейронные сети)
• Сети LSTM (длинная краткосрочная память).

Модели применяют к входным данным различные задачи и подзадачи для получения необходимых результатов, таких как генерация текста, понимание языка, распознавание речи, перевод и т. д.

Почему НЛП имеет значение?

Приложения НЛП обширны и продолжают развиваться. Это делает эту технологию важной для многих отраслей и применений. Вот несколько примеров:

• Машинный перевод: НЛП применяется для перевода с одного языка на другой с удивительной точностью и грамматической целостностью.
• Виртуальные помощники: От обслуживания клиентов до ответов на множество вопросов, предложения дружеского общения и выполнения задач с помощью голосовых команд — НЛП помогает повысить производительность сотрудников и улучшить качество жизни для многих.
• Текстовый анализ и резюме: НЛП упрощает извлечение ключевой информации из больших документов с впечатляющей скоростью. Это помогает обобщать документы, тексты, электронные письма или веб-страницы быстрее, чем это может сделать любой человек.
• Анализ настроений: Понимая эмоции и мнения, выраженные в тексте или документе, предприятия могут извлечь ценную информацию для исследования рынка. социальные сети мониторинг и будущие маркетинговые кампании.

Как работает обработка естественного языка

Обработка естественного языка направлена ​​на то, чтобы позволить компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык путем объединения возможностей лингвистики и информатики с использованием различных методов, которые могут варьироваться от подходов, основанных на правилах, которые полагаются на заранее определенные правила, до статистических моделей, которые изучают свои закономерности на основе помеченных обучающих данных. и более современные модели глубокого обучения, которые используют нейронные сети для выявления и классификации еще более сложных шаблонов в тексте.

Хотя разные системы реализуют НЛП по-разному, общий процесс, включающий различные этапы, выглядит следующим образом:

• Предварительная обработка текста: Это начальный этап, прежде чем можно будет начать всю остальную работу. Во-первых, основная часть текста разбивается на отдельные слова или более мелкие единицы, такие как фразы, называемые токенами. Сам этот процесс называется токенизацией и помогает в эффективной организации и обработке. Другие задачи предварительной обработки включают в себя перевод нижнего регистра, когда весь текст преобразуется в строчные буквы для единообразия и удаление стоп-слов, которые мало влияют на смысл.
• Маркировка части речи: Этот шаг включает в себя присвоение грамматических тегов каждому из токенов, полученных на шаге 1 выше. Грамматические теги включают существительные, глаголы, прилагательные и наречия. Этот шаг помогает понять синтаксическую структуру входного текста.
• Распознавание именованных сущностей (NER): Именованный объект включает в себя такие вещи, как имена людей или места, адрес организации, модель автомобиля и т. д. Этот шаг включает в себя идентификацию и категоризацию названных объектов в тексте. Цель здесь — извлечь возможно важную информацию, которая поможет лучше понять текст.
• Парсинг и синтаксический анализ: Здесь вы анализируете грамматическую структуру предложений внутри текста, чтобы попытаться понять взаимосвязь между словами и фразами. Цель этого шага – понять смысл и контекст текста.
• Анализ настроений: С помощью анализа настроений вы пытаетесь уловить идею(и), выраженную в тексте. Чувства могут быть положительными, отрицательными или нейтральными и помогают составить более полную картину общего отношения или мнений по конкретной теме.
• Языковое моделирование: Этот процесс включает в себя создание статистических моделей или моделей машинного обучения, которые фиксируют закономерности и взаимосвязи в языковых данных. Эти модели позволяют выполнять такие задачи, как генерация языка, машинный перевод или обобщение текста.
• Генерация выходных данных: Последняя часть — это генерация вывода для пользователя. Это необходимо для таких задач, как языковой перевод и обобщение текста.

Дополнительные задачи по обработке естественного языка

Помимо перечисленных выше этапов процесса, при обработке естественного языка часто используются многие другие задачи для достижения желаемых результатов. Вот некоторые из наиболее популярных из них.

• OCR: OCR означает оптическое распознавание символов. Это технология, которая используется для преобразования изображений в цифровые данные. Например, если вам нужно отсканировать счет или квитанцию, чтобы извлечь из него цифры и сохранить их в базе данных вашей компании, вы будете использовать программу с возможностью распознавания текста. Однако технология оптического распознавания символов имеет свои ограничения, например, точность слов, контекст и семантическое понимание. Но с добавлением НЛП программы оптического распознавания символов могут давать более качественные результаты с более контекстуальным пониманием, практическими выводами, повышенной точностью и категоризацией.
• Распознавание речи: от служб цифровой транскрипции до голосовых помощников и устройств с голосовым управлением — распознавание речи имеет множество применений. Однако простое распознавание аудиоречи бесполезно без дополнительной информации из анализа контекста и настроений. НЛП также делает технологию распознавания речи очень полезной, обеспечивая вывод текста с аудиовходов, который в дальнейшем можно передавать на другие машины для повышения производительности.
• Преобразование текста в речь: преобразование письменного текста в слышимую речь, часто используемое для придания чат-ботам и виртуальным помощникам человеческого голоса. Хотя в первоначальных реализациях голоса были монотонными, более современные текст в речь такие системы, как Одиннадцатьлабс стали настолько хороши, что их с трудом можно отличить от оригинального голоса.
• Изучение естественного языка: это процесс осмысления любого набора данных. Понимание естественного языка включает в себя любую задачу, которая может улучшить понимание и интерпретацию текста: от распознавания именованных объектов до анализа синтаксиса и грамматики, семантического анализа и различных алгоритмов машинного обучения.
• Генерация естественного языка: Одна из самых широко известных задач. Здесь данные превращаются в слова, которые любой человек может понять, рассказывая историю или объясняя что-либо. Это то, что чат-боты используют для создания интересных разговоров. Другой тип генерации естественного языка — это генерация текста в текст, при которой один входной текст преобразуется в совершенно другой текст. Этот метод встречается в резюмировании, переводах и перефразировании ботов.
• Признание названного лица: NER или распознавание именованных объектов — это подзадача извлечения информации, которая включает в себя идентификацию и классификацию объектов или объектов по ранее определенным категориям. Таким образом, NER помогает машине распознавать конкретные объекты, такие как человек, автомобиль или место, в тексте или документе, тем самым улучшая извлечение значимой информации.
• Анализ настроений: Это еще одна область обработки естественного языка, которая пытается извлечь и понять эмоции и личные мнения из текстовых данных. Эта способность позволяет машинам лучше ориентироваться в сложном человеческом общении, оценивая такие чувства, как сарказм, культурные различия, а также положительные, отрицательные и нейтральные чувства. Компании используют его для исследования рынка, мониторинга бренда, поддержки клиентов и анализа социальных сетей.
• Классификация токсичности: Когда вы публикуете ненавистнические высказывания на форуме или в социальных сетях, и бот-модератор автоматически помечает это, значит, вы попали в классификацию токсичности. AI модель. Эти системы обучены с помощью машинного обучения и различных алгоритмов с использованием НЛП для автоматического выявления и классификации вредоносного контента, такого как оскорбления, угрозы и разжигание ненависти в текстовых данных.
• Суммирование: НЛП позволяет моделям ИИ быстро считывать большие объемы информации, на что у человека ушло бы гораздо больше времени. Затем определите наиболее важные части этого текста и представьте его в связной форме. Это экономит время и усилия пользователя, улучшает понимание и улучшает процесс принятия решений.
• Морфологический: метод предварительной обработки, позволяющий свести слова к их корневой базе. Помогает лучше понять текст.

Реальные приложения НЛП

Вот список различных реальных приложений обработки естественного языка и связанных с ним технологий.

• Чат-боты любят ChatGPT.
• Переводчики, такие как англо-немецкий или русско-французский AI-переводчики.
• Виртуальные помощники, такие как Siri от Apple, Амазонка Алексаи ChatGPT от OpenAI.
• Системы автокоррекции, такие как Grammarly.
• Поисковые системы " У аборигенов you.com.
• Обобщение текста, подобное тому, которое вы можете получить в ChatGPT.

Проблемы в НЛП

Хотя обработка естественного языка добилась значительных успехов во многих областях, с этой технологией все еще существуют проблемы. Вот некоторые из основных:

• Двусмысленность и контекст: Человеческие языки сложны и по своей сути неоднозначны. Таким образом, для машин остается непростой задачей полностью понять человеческое общение во всех ситуациях.
• Смещение данных и модели: Системы искусственного интеллекта часто бывают предвзятыми в зависимости от данных, на которых они обучались. Таким образом, независимо от того, насколько хороша модель, всегда присутствует некоторая предвзятость, которая создает этические проблемы.
• Отсутствие разума: Машины также не обладают здравым смыслом и рассуждением, которые свойственны людям, и внедрение их в систему также может оказаться сложной задачей.

Ресурсы для изучения НЛП

1. Стэнфордская группа НЛП: https://nlp.stanford.edu/
2. Coursera: https://www.coursera.org/
3. Глубокое обучение.ИИ: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Быстрый Наука данных: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Каггле: https://www.kaggle.com/
6. Быстрая наука о данных: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Инструментарий естественного языка: https://www.nltk.org/
8. Обнимающее лицо: https://huggingface.co/
9. Википедия: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Мастерство машинного обучения: https://machinelearningmastery.com/
11. Замечательное НЛП: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Амазонка понимает: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Google Cloud Естественный язык: https://cloud.google.com/natural-language
14. СпаСи: https://spacy.io/

Заключение

Обработка естественного языка — это увлекательная область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам делать вещи, которые десятилетия назад были немыслимы. Эта технология расширила сферу компьютерных приложений и создает новые рынки.

Вы увидели множество различных возможностей, реальных приложений и доступных инструментов, которые помогут вам начать работу с НЛП. Однако вам предстоит найти способы использовать их при разработке интеллектуальных систем, которые раскроют ваш потенциал и потенциал вашего бизнеса.