Натуральная обработка языка (NLP) — это область искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая изучает способы понимания, генерации и анализа естественного языка с помощью компьютеров.

Программисты разрабатывают механизмы, которые позволяют компьютерам и людям взаимодействовать с помощью естественного языка. С помощью NLP компьютеры могут читать, интерпретировать и понимать человеческий язык, а также выдавать ответные результаты. Обработка основана на способности машины расшифровывать сообщения человека и преобразовывать их в информацию, которую она может понять.

Как работает NLP

NLP использует алгоритмы машинного обучения для анализа и обработки текстовых и речевых данных. Эти алгоритмы могут распознавать закономерности в данных и использовать их для понимания и генерации естественного языка. Например, алгоритмы NLP могут быть обучены распознаванию намерений или настроений в текстовых сообщениях или речевых командах.

В общих чертах процесс машинного понимания с использованием алгоритмов обработки естественного языка может выглядеть следующим образом:

• Речь человека записывается аудио-устройством.
• Машина преобразует слова из аудио в текст.
• Система NLP анализирует текст, понимает контекст разговора и цели человека.
• С учетом результатов работы NLP машина определяет команду, которая должна быть выполнена.

Как обрабатывается и анализируется текст в технологии NLP

Раньше алгоритмы имели заранее определенный набор реакций на определенные слова и фразы, а для поиска использовалось сравнение. Это не было распознаванием и пониманием текста, а просто реагированием на введенный набор символов. Такой алгоритм не мог бы увидеть разницу между столовой ложкой и школьной столовой.

NLP предлагает другой подход. Алгоритмы обучаются не только словам и их значениям, но и структуре фраз, внутренней логике языка и пониманию контекста. Чтобы понять, к чему относится слово «он» в предложении «человек носил костюм, и он был синий», машина должна иметь представление о свойствах понятий «человек» и «костюм». Чтобы научить этому компьютер, специалисты используют алгоритмы машинного обучения и методы анализа языка из фундаментальной лингвистики.

Алгоритмы не работают с «сырыми» данными. Большая часть процесса — это подготовка текста или речи и преобразование их в формат, доступный для восприятия компьютером. Это включает в себя очистку текста от бесполезных для машины данных, таких как большинство знаков пунктуации, особые символы, скобки и теги.

Затем следует этап предварительной обработки — препроцессинга. Это приведение информации к виду, который более понятен алгоритму. Популярные методы препроцессинга включают приведение символов к одному регистру; токенизацию — разбиение текста на токены; тегирование частей речи; лемматизацию и стемминг — приведение слов к единой форме; удаление стоп-слов; и спелл-чекинг — автокоррекцию слов, написанных неправильно.

После предобработки на выходе получается набор подготовленных слов. Но алгоритмы работают с числовыми данными, а не с чистым текстом. Поэтому из входящей информации создают векторы — представляют ее как набор числовых значений.

Популярные варианты векторизации — «мешок слов» и «мешок N-грамм». В «мешке слов» слова кодируются в цифры с учетом только количества слова в тексте, а не их расположения и контекста. N-граммы — это группы из N слов. Алгоритм наполняет «мешок» не отдельными словами с их частотой, а группами по несколько слов, что помогает определить контекст.

Сферы применения технологии натуральной обработки языка

Приложения NLP окружают нас повсюду. Они используются в поисковых системах, таких как Google и Яндекс, в машинном переводе, чат-ботах и виртуальных ассистентах, таких как Siri, Алиса и Салют от Сбера. NLP также применяется в digital-рекламе, сфере безопасности и многих других областях.

Технологии NLP используются как в науке, так и для решения коммерческих бизнес-задач. Например, они используются для исследования искусственного интеллекта и способов его развития, а также для создания “умных” систем, которые могут работать с естественными человеческими языками. Это включает в себя все от поисковых систем до музыкальных приложений.

В малом и среднем бизнесе NLP может быть использован для автоматической обработки больших объемов текстовых данных, таких как электронные письма или отзывы клиентов. Это позволяет компаниям быстро анализировать данные и принимать решения на основе полученной информации.

В области обслуживания клиентов NLP может быть использован для создания чат-ботов или голосовых помощников, которые могут автоматически отвечать на запросы клиентов. Это позволяет компаниям предоставлять быстрое и эффективное обслуживание клиентов без необходимости привлечения большого количества сотрудников.

В области здравоохранения NLP может быть использован для анализа медицинских записей и литературы для выявления закономерностей и тенденций. Это может помочь врачам принимать более обоснованные решения при лечении пациентов.

Преимущества использования NLP

Использование NLP может принести множество преимуществ. Оно позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка текстовых данных, что экономит время и усилия. Кроме того, NLP может помочь компаниям предоставлять более эффективное обслуживание клиентов и принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.

В целом, натуральная обработка языка — это мощный инструмент, который может помочь компьютерам понимать, генерировать и анализировать естественный язык. Эта технология имеет множество приложений в различных областях и может принести значительные преимущества тем, кто ее использует.