Вы когда-нибудь задумывались о том, как практически волшебно то, что ваш телефон может предугадать, что вы скажете дальше? Или что вы можете попросить ChatGPT выполнить широкий спектр заданий, и он будет готов к этому? Хотя время от времени это кажется волшебством, на самом деле все немного иначе: это обработка естественного языка (NLP). Если вы еще не разбираетесь в НЛП, не волнуйтесь: это относительно новая отрасль информатики, которая стремительно развивается в последние годы. И эта статья – идеальное место для того, чтобы больше об этом узнать. Мы расскажем про основы обработки естественного языка. А также поделимся всем, что вам нужно, чтобы стать экспертом. Включая некоторые советы и пути к самостоятельному освоению инструментов НЛП.
Что такое обработка естественного языка?
Как мы уже упоминали выше, обработка естественного языка – это область информатики и искусственного интеллекта. Она ставит перед собой одну главную цель: достичь того момента, когда компьютеры смогут понимать устную и письменную речь так же, как человек. Хотя на бумаге это звучит достаточно просто, подумайте о некоторых тонкостях человеческой речи. Например таких как сленг, метафоры, ирония, сарказм, тон голоса. И это не говоря уже о диалектах и акцентах.
Обработка естественного языка и генерация естественного языка (NLG) часто используются вместе, в дополнение к пониманию естественного языка (NLU). Разница является ключевой: NLP понимает входные данные. NLU обрабатывает информацию и решает, как реагировать. А NLG в свою очередь реагирует.
Как вы можете себе представить, это довольно сложная задача. НЛП объединяет вычислительную лингвистику (моделирование человеческого языка на основе правил), статистику, машинное обучение и модели глубокого обучения. И хотя мы можем научить компьютеры понимать обычные словарные определения человеческого языка, следующие из них представляют собой довольно сложную задачу:
Слова, которые меняют значение в зависимости от контекста.
Во всех языках есть слова, которые меняют значение в зависимости от контекста. Научить компьютер понимать, что одно слово может иметь более двадцати различных значений и оттенков, довольно сложно.
Ошибки.
Очень немногие люди могут говорить идеально. Без грамматических ошибок и ошибок в произношении. Понять незначительные отклонения – та еще задача.
Двусмысленность.
В зависимости от тона голоса, языка тела или выбора слов, предложение может означать совершенно разные вещи. Люди используют эти индикаторы, чтобы понять истинное значение, а компьютеры – нет.
Сленг.
Разные регионы и даже люди используют одно и то же слово для обозначения разных вещей. А если вы пересекаете земной шар, язык может быть технически одинаковым, но использовать похожие слова с противоположными значениями.
Малоизвестные языки.
Компьютеры учатся, получая и обрабатывая большое количество данных. И даже для таких языков, как русский или английский, на которых широко говорят по всему миру, все равно требуется все больше и больше данных, чтобы стать более точными. Для языков, на которых говорит очень мало людей, достижение уровня НЛП практически невозможно.
Можно привести множество примеров проблем, с которыми сталкивается НЛП, но мы хотим перейти к самому интересному. Давайте узнаем, как ученые учат НЛП понимать человеческий язык.
Основы обработки естественного языка: как работает НЛП
Вы поняли все вышеперечисленные проблемы и, вероятно, думаете: ну вот и все! Невозможно научить компьютер по-настоящему понимать человеческий язык. Какое-то время так и было. Но так же, как за последние годы радикально улучшились переводчики и автоматизированные переводы, ученые нашли способы научить компьютеры лучше понимать человеческий язык:
Распознавание речи. Оно преобразует голосовые данные в текстовые. Это необходимо для любого инструмента, который получает устные слова в качестве команд или данных, например Яндекс Алиса. Компьютеры, проходящие обучение распознаванию речи, тренируются на разных типах людей. На тех, кто говорит невнятно, на тех, кто бормочет, на тех, кто использует неправильную грамматику.
Метки частей речи. Как мы уже говорили, многие слова могут иметь несколько значений и даже несколько частей речи. Работа с компьютером по определению части речи слова в конкретном предложении помогает различать разные значения.
Раскрытие смысла слов. Предоставление компьютеру большого количества данных со словами в различных контекстах помогает ему различать разные значения.
Распознавание именованных сущностей. Помогает компьютеру понять, когда упоминается имя человека или страны. Конечно, по мере того как новые имена становятся популярными, эта задача становится все более сложной.
Анализ настроения. Анализ настроения пытается понять такие элементы, как отношение, эмоции, сарказм, замешательство и гнев, содержащиеся в тексте.
Пять этапов обработки естественного языка
Для того чтобы компьютеры усвоили вышеупомянутые способы лучшего понимания человеческого языка, эти пять видов анализа наиболее часто используются в инновациях НЛП.
- Лексический анализ. Текст или аудиозапись разделяются на слова и анализируются с учетом всех сложностей, о которых мы говорили ранее.
- Синтаксический анализ. Грамматические правила используются для анализа содержания в целом, а не отдельных слов.
- Семантический анализ. Принимая во внимание контекст, логическую структуру предложения и грамматику, семантический анализ определяет смысл предложения.
- Дискурс-анализ. Отдельно от семантического анализа, дискурс-анализ сосредоточен на мотивации текста, что требует более глубокого и сложного понимания текста.
- Прагматический анализ. Наконец, для еще более глубокого понимания текста используются внешние факторы, такие как время написания текста или окружающие факторы, такие как история и окружение.
Основы обработки естественного языка: область применения НЛП
Мы знаем, что идея создания компьютера, способного понимать весь спектр человеческих эмоций, кажется несколько надуманной, и на данный момент так оно и есть. Но популярность НЛП растет, и многие компании вкладывают много времени и ресурсов в то, чтобы первыми разработать действительно революционный инструмент. И на пути к успеху они запустили множество крутых вещей, которые окружают нас в повседневной жизни.
Обнаружение спама. Вы благодарны своему компьютеру за обнаружение спама – оно помогает вам не загромождать почтовый ящик. Но как это работает? С помощью НЛП: он сканирует входящие письма в поисках признаков того, что это может быть спам или попытка фишинга, используя данные из прошлых писем, которыми его кормили, чтобы определить, что является спамом, а что нет. Общими признаками спама являются опечатки, перегруженный язык или грамматические ошибки: НЛП, как правило, способно уловить их.
Машинный перевод. Вы, вероятно, пользовались Google Translate. И хотя он хорош для перевода простых слов, перевод – гораздо больше, чем просто замена слов их аналогами на другом языке. Чтобы машины действительно могли качественно переводить, им нужно научиться понимать весь контекст. Чтобы соответствовать эмоциям, смыслу и результату. Ученые и НЛП работают над улучшением машинного перевода, но впереди еще долгий путь.
Чат-боты. Когда вы заходите на веб-сайт и на экране появляется чат или хотите связаться со службой поддержки компании – это чат-боты. Эти инструменты запрограммированы на получение информации о том, что ищут клиенты, как отвечать и как адаптировать свои ответы на основе данных клиента. В последние годы эта технология стала обычным явлением. И в будущем чат-боты смогут еще более точно реагировать на человеческие эмоции.
Заключение: основы обработки естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) является важной областью искусственного интеллекта. Она позволяет компьютерам понимать и взаимодействовать с человеческим языком. В этой статье мы рассмотрели основные концепции NLP. Включая разбор текста, извлечение информации и понимание контекста.
Технологии NLP имеют широкое применение. От чат-ботов и систем голосового управления до автоматического перевода. Несмотря на значительные достижения в этой области, существуют сложности, связанные с неоднозначностью языка и культурными различиями.
Так, основы обработки естественного языка формируют фундамент для разработки инновационных приложений. NLP продолжает развиваться, открывая новые возможности для бизнеса, науки и повседневной жизни.
