Обработка естественного языка, широко известная как NLP, позволяет компьютерной программе понимать человеческий язык в том виде, в каком он написан и произнесен. Это называется естественным языком, частью искусственного интеллекта.
За более чем 50-летнее существование NLP нашло применение в нескольких областях, включая медицинские исследования, бизнес-аналитику и поисковые системы. Его корни также уходят в лингвистику.
NLP важен, потому что он позволяет устранить двусмысленность в языке и добавляет практическую числовую структуру к данным для многочисленных последующих приложений, таких как анализ текста или распознавание речи. Но знаете ли вы, как работает NLP и почему NLP так важно? Давайте выясним!
Как работает обработка естественного языка?
NLP важен, поскольку он позволяет компьютерам понимать естественный язык https://expert.ru/2023/04/7/chto-takoye-nlp-i-dlya-chego-ono-nuzhno/ так же, как это делают люди. Она использует искусственный интеллект для обработки реальной информации, ее обработки и обобщения, чтобы компьютер мог понимать, независимо от того, на каком языке говорят.
Компьютеры используют программы для обработки предоставленной им информации, и на протяжении всего этого процесса она преобразуется в код, чтобы помочь компьютеру понять.
Предварительная обработка данных является одним из двух основных этапов обработки естественного языка и включает в себя очистку и подготовку текстовых данных для машинного анализа. На этом этапе выделяются функции и данные помещаются в работоспособную форму, что позволяет алгоритму работать с предоставленным текстом.
Методы обработки языка
Можно использовать несколько методов обработки естественного языка, в том числе:
- Токенизация. – Разбиение текста на более мелкие блоки.
- Остановите удаление слов. – Удаление повседневных, обыденных слов и оставление в программе необычных слов, которые предоставляют наибольшую информацию о тексте.
- Лемматизация и стемминг. – Приведение слов к их первичным (корневым) формам для упрощения обработки.
- Маркировка частей речи. – Маркировка слов на основе их частей речи (существительных, прилагательных, глаголов и т.д.)
После предварительной обработки данных вторым критическим этапом является разработка алгоритма, который помогает программе обрабатывать данные. Существует много различных и важных алгоритмов обработки естественного языка, но обычно используются две основные разновидности:
- Система на основе машинного обучения – эта система использует статистику. Машины учатся выполнять задачи на основе предоставленных обучающих данных, что помогает им корректировать свои стратегии по мере обработки большего количества данных. Эти системы сочетают машинное и глубокое обучение с нейронными сетями, позволяя алгоритмам NLP оттачивать свои собственные правила посредством повторного изучения и обработки информации.
- Система, основанная на правилах. В этой системе используются тщательно разработанные лингвистические правила. Этот метод использовался на ранних этапах разработки обработки естественного языка и используется сегодня.
Обработка естественного языка в здравоохранении
Когда дело доходит до обработки естественного языка в здравоохранении, вот что вам нужно знать. Хотя возможности того, как NLP может быть больше, чем просто полезным в здравоохранении, практически безграничны, поэтому мы предоставили вам некоторые из лучших вариантов использования:
- Улучшение клинической документации: Вместо ручного просмотра EHRS (всеобъемлющих отчетов об общем состоянии здоровья пациента), NLP использует формализованный ввод данных и преобразование речи в текст под диктовку для извлечения жизненно важных данных из EHR в пункте оказания медицинской помощи. Это позволяет врачам сосредоточиться на предоставлении пациентам необходимой им помощи и гарантирует, что клиническая документация является точной и актуальной.
- Ускорение сопоставления клинических испытаний: медицинские работники могут автоматически проверять огромное количество неструктурированных клинических данных и данных о пациентах и определять квалифицированных кандидатов для клинических испытаний с использованием NLP. Это помогает пациентам получить доступ к экспериментальной помощи, которая может значительно улучшить их состояние, поддерживая инновации в области медицины.
- Поддержка клинических решений: Здесь еще раз показана важность обработки информации на естественном языке, поскольку она позволяет врачам получать доступ к информации, связанной со здоровьем, именно тогда, когда она им нужна, делая это легко, быстро и эффективно, а также позволяет им принимать более обоснованные решения на этапе оказания медицинской помощи.
Примеры использования NLP в повседневных приложениях
Известно, что обработка естественного языка чрезвычайно практична, полезна и используется во многих современных приложениях реального мира. Несомненно, естественный язык представляет собой движущую силу машинного интеллекта.
Мы хотим познакомить вас с некоторыми из наиболее используемых и широко распространенных примеров:
Машинный перевод
Одним из самых известных примеров NLP является Google Translate. Практический машинный перевод включает в себя нечто большее, чем замену слов на одном языке словами из другого. Хотя Google Translate и не идеален, его основная функция заключается в том, чтобы улавливать смысл и тон переводимого языка и, насколько это возможно, переводить слово, фразу или предложение на другой язык.
Инструменты машинного перевода добились огромного прогресса в плане точности с того момента, с которого они начинались. Лучший способ проверить это — перевести предложение или фразу на другой язык, а затем вернуться к нему и посмотреть, будет ли это иметь смысл.
Обнаружение спама
Хотя это не стандартно, лучшие приложения для обнаружения спама используют некоторые решения NLP для сканирования электронных писем на предмет возможности классификации текста. Все это работает, потому что решение для обработки естественного языка сканирует электронные письма на наличие фраз, слов, которые часто используются в спаме или фишинге.
Все это может включать плохую грамматику, финансовые термины, неуместную срочность, угрожающую лексику и даже названия компаний с ошибками в написании, и это лишь некоторые из них.
Виртуальные помощники
Вы, вероятно, не знали о виртуальных агентах и чат-ботах, но виртуальные помощники, такие как Alexa от Amazon и Siri от Apple, работают на базе искусственного интеллекта, что означает NLP. Они используют распознавание речи для идентификации голосовых команд и шаблонов естественного языка, чтобы отвечать соответствующим образом или с полезными комментариями.
У них также есть возможность отвечать на напечатанные тексты. Одна из самых продвинутых функций, которая доказывает, насколько необходима обработка естественного языка, — это способность отвечать на вопросы их собственными словами с полезными ответами.
Обобщение текста
Полезная техника НЛП позволяет программе обобщать большие объемы цифровых текстов и составлять резюме, позволяя людям не читать весь тест целиком. Лучшие приложения для обобщения текста используют семантические рассуждения и генерацию естественного языка (NLG) для добавления ценного контекста и выводов к кратким изложениям.
Анализ настроений в социальных сетях: Эта конкретная функция NLP позволяет системам анализировать язык, используемый в сообщениях в социальных сетях, обзорах, даже ответах, и извлекать эмоции и отношения, полученные из продуктов, информации о событиях и рекламных акциях. Это, в свою очередь, помогает компаниям использовать эту обратную связь и данные при разработке продукта или рекламных кампаний.
Завершение обработки естественного языка
Обработка естественного языка устраняет критический разрыв между программным обеспечением и людьми для всех предприятий. Обеспечение и поддержка рационального подхода NLP — это непрерывный процесс, но результаты будут заметны во всех ваших командах и бизнесе.
Предприятия используют огромные объемы неструктурированных, объемных текстовых данных и нуждаются в способе их эффективной обработки. Большая часть информации, которую вы можете найти в Интернете, хранится в базах данных. Она представляет собой естественный человеческий язык, и до недавнего времени предприятия не могли анализировать эти данные. По этой конкретной причине мы можем сделать вывод, что обработка естественного языка необходима.
Обработка естественного языка играет решающую роль в технологии и в том, как люди взаимодействуют с ней — она используется во многих реальных и повседневных приложениях для потребителей и бизнеса, включая кибербезопасность, чат-ботов, поисковые системы и анализ больших данных. Несмотря на то, что она не лишена своих проблем, ожидается, что NLP снова станет неотъемлемой частью как индустрии, так и повседневной жизни.
Постоянное совершенствование имеет решающее значение, и без реальных пользователей она не сможет прогрессировать. Программы искусственного интеллекта показывают, какое влияние обработка естественного языка оказывает на людей, поскольку она сделана с мыслью облегчить жизнь и бизнес для всех.