Любой, кто когда-либо пытался выучить язык, знает, насколько это сложно. Теоретически вы должны овладеть синтаксисом, грамматикой и словарным запасом — но мы довольно быстро узнаем, что на практике это также включает в себя тон голоса, какие слова мы используем одновременно, и сложный смысл наших взаимодействий.
Большинство компаний ежедневно работают с сотнями письменных и устных сообщений — твитами, электронными письмами, расшифровками — всеми неструктурированными данными, которые не укладываются аккуратно в столбцы или строки. Мы полагаемся на инструменты и техники, такие как обработка естественного языка, чтобы отойти от старомодной интерпретации на основе ключевых слов к методу нахождения когнитивного значения, стоящего за этими словами.
Излишне говорить — это помогает нам масштабироваться.
Мы решили пролить некоторый свет https://www.business-gazeta.ru/ на обработку естественного языка — как это работает, какие типы техник используются в фоновом режиме и как это используется в настоящее время. Возможно, в этой части мы немного углубимся в технические аспекты, но мы также включили множество практических примеров.
Давайте приступим!
Что такое обработка естественного языка?
Короче говоря, обработка естественного языка или NLP — это ветвь искусственного интеллекта, целью которой является предоставление машинам способности читать, понимать и выводить человеческий язык.
Обработка естественного языка — это технология, используемая для того, чтобы помочь компьютерам понимать естественный человеческий язык.
Обычно это включает в себя определение настроения, машинный перевод или проверку орфографии — часто повторяющиеся, но познавательные задачи. С помощью NLP компьютеры могут точно применять лингвистические определения к речи или тексту.
Но — каждому языку присущ определенный уровень двусмысленности. Возьмем в качестве примера следующие предложения:
“Мой муж француз”
“Извините за мой французский”
В обоих предложениях используется слово французский, но значение этих двух примеров существенно отличается.
По сути, это то, что делает NLP таким сложным в реальном мире. Из-за аномалии наших лингвистических стилей, которые так похожи и в то же время непохожи, компьютерам часто бывает трудно понять такие задачи. Обычно они пытаются понять значение каждого отдельного слова, а не предложения или фразы в целом.
Благодаря методам обработки естественного языка компьютеры учатся различать значение слов, предложений и абзацев и точно управлять им. Это позволяет нам выполнять автоматические переводы, распознавание речи и ряд других автоматизированных бизнес-процессов.
Взгляните на другие примеры NLP здесь.
Почему NLP такой сложный?
Хотя преимущества NLP очевидны, существуют определенные проблемы, которые мы должны решить:
- Множество правил: человеческий язык не только неоднозначен и сложен, но мы также имеем дело примерно с более чем 6500 языками, на которых в настоящее время говорят в мире, каждый со своими собственными лингвистическими правилами.
- Единообразие: Чтобы начать обработку языка, мы должны сначала преобразовать его в систему, понятную компьютеру. С помощью алгоритмов машинного обучения (ML) NLP идентифицирует неструктурированный язык и преобразует его в полезную информацию, понятную машине. Этот этап NLP называется предварительной обработкой данных.
- Контекст: Обработка естественного языка в основном работает за счет понимания иерархии языковой дикции между каждым словом и преобразования ее в форму, доступную компьютерам для интерпретации. Наши языки не просты. Слова имеют множество значений, понятных только благодаря различию в контексте.
- Тон голоса: определить, что такое сарказм или ирония, и суметь их обнаружить чрезвычайно сложно.
Как работает NLP?
NLP — это не одна статичная методология. Процесс манипулирования языком требует от нас использования множества техник и объединения их для добавления большего количества слоев информации. Начиная изучать NLP, важно понимать некоторые концепции, которые входят в обработку языка.
Неудивительно, что в НЛП используются те же техники, которые мы знаем из лингвистики. Обычно обработка языка состоит из четырех этапов:
- Морфология — как образуются слова и их связь с другими словами
- Синтаксис — как эти слова соединяются в предложении
- Семантика — как значение слов раскрывается через грамматику и лексическое значение
- Прагматика — значение слов в контексте
Каждый из этих шагов добавляет еще один уровень контекстуального понимания слов. Давайте подробнее рассмотрим некоторые техники, используемые в NLP на практике.