Когда мы говорим о данных, обычно принято представлять себе непрерывные признаки, описывающие количества, или категориальные признаки, содержащие элементы из фиксированных списков. Хотя существует третий тип функций, это текст, и он может быть сгенерирован во многих приложениях, что позволяет нам извлекать ценную информацию.
Текстовые данные генерируются не только в письменных формах, таких как книги, новости, твиты, сообщения, комментарии, отзывы клиентов, чаты с чат-ботами, но и в устных формах, например, в разговорах с людьми или с машинами, такими как виртуальные помощники. Все эти каналы постоянно генерируют большие объемы текстовых данных, которые организации могут систематически обрабатывать в больших масштабах.
Текстовые данные представлены в виде строк и состоят из символов, которые могут образовывать слова, предложения и абзацы. Однако он очень сложный и неструктурированный. Не только потому, что его можно получить как в письменной, так и в устной форме, но и потому, что человеческий язык сам по себе чрезвычайно сложен и разнообразен. Например, значение слов меняется в зависимости от сочетаний и последовательностей слов. Более того, существуют сотни естественных языков с их грамматическими и синтаксическими правилами, терминами, сленгами и диалектами. Более того, emojis.😅
К счастью, технологии быстро развиваются, и растет интерес к коммуникации между человеком и машиной. Обработка естественного языка (NLP) - это отрасль искусственного интеллекта, лингвистики и информатики, которая занимается взаимодействием между машинами и людьми с использованием человеческого естественного языка. Другими словами, НЛП позволяет машинам читать текст или слышать речь, анализировать и интерпретировать ее, понимать важные части и даже мнения и эмоции.
Основные задачи НЛП:
С помощью НЛП мы можем разбить неструктурированный текст на более короткие и более структурированные информационные части. Сначала мы начнем с сегментации предложений, чтобы разделить текст на предложения. После идеального разделения предложений мы можем применить токенизацию слов, чтобы разбить предложения на токены слов. Даже сейчас мы можем начать получать некоторые идеи о нашем тексте, анализируя длину предложений и наиболее часто используемые слова.
Мы можем применить теги частей речи (POS), чтобы углубить наш анализ, понимая, какова функция каждого слова в предложении. Маркировка POS также называется грамматической маркировкой или устранением неоднозначности категории слов, и в основном она помечает каждое слово определенной частью речи как; существительное, местоимение, глагол, наречие, прилагательное, союз, предлог и междометие. Этот шаг чрезвычайно полезен для сбора информации о лингвистическом сигнале, синтаксическом и семантическом анализе того, как слово используется в рамках предложения или документа.
Точно так же мы можем применить Распознавание именованных объектов (NER) для извлечения информации, которая помечает и помещает именованные объекты в предопределенные категории, такие как имена людей, организации, местоположения, количества, денежные значения. , выражения времени и т. д.
Еще один очень полезный шаг - удаление игнорируемых слов. Стоп-слова - это наиболее распространенные слова в любом языке, такие как определители (например, «тот», «а», «ан»), координирующие союзы (например, «для», «но») и предлоги (например, «в», «по направлению» ). Несмотря на то, что эти слова являются наиболее распространенными, они не придают большого значения значению предложений. Поэтому важно отфильтровать их при подготовке данных к моделированию. Это можно сделать на Python либо с помощью предопределенных списков игнорируемых слов библиотек NLP, таких как NLTK, Gensim, SpaCy, либо вы также можете написать свой собственный список. .
Чтобы подготовить данные для дальнейшей обработки, необходимо выполнить нормализацию текста, известную как стемминг и лемматизация. Цель как стемминга, так и лемматизации состоит в том, чтобы свести флективные формы к общей базовой форме. Создавая корень, мы можем восстановить слова в их основе или корневую форму, даже если основа не является словарным словом, а с помощью лемматизации мы можем восстановить слова в их леммах или словарных формах.
Исследования - ›Stemming-› Studi
Этюды - ›Лемматизация-› Этюд
После выполнения этих шагов мы можем раскрыть возможности НЛП более высокого уровня для получения обширных сведений. Эти возможности НЛП могут быть перечислены ниже:
Обнаружение и моделирование тем. Как метод машинного обучения без учителя, моделирование тем позволяет сканировать наборы документов, обнаруживать закономерности между словами и фразами, находить различные темы, которые они затрагивают, и группировать их по этим темам. Это не только помогает выявить скрытые темы из больших текстовых документов, но также открывает возможности для дальнейшего анализа, такого как оптимизация и прогнозирование. Он также широко используется в рекомендательных системах, обнаруживая сходства от темы к теме и рекомендуя самые близкие темы.
Тематическая классификация. В качестве метода контролируемого машинного обучения, в отличие от тематического моделирования, в тематической классификации нам необходимо заранее определить список тем. После обучения нашей модели на предопределенных темах и текстах мы можем создавать темы для невидимого текста на основе сходства в содержании. Его можно использовать для измерения и повышения удовлетворенности клиентов, эффективности поддержки, конверсии продаж, удержания и многого другого.
Контекстное извлечение и текстовое обобщение: мы можем автоматически извлекать структурированную информацию из текстовых источников и создавать извлекающие и абстрактные резюме.
Машинный перевод: автоматическое преобразование одного естественного языка в другой с одинаковым сохранением информации.
Анализ тональности. Также известный как анализ мнений, анализ тональности понимает эмоциональный тон и субъективные мнения, лежащие в основе текста. Он широко используется для помощи организациям в сборе информации из отзывов клиентов, каналов социальных сетей, форумов или форм комментариев.
Я надеюсь, что это краткое введение заставило вас заинтересоваться миром НЛП.
В следующем посте я расскажу о необходимой предварительной обработке в NLP более подробно 😊
Оставайтесь в безопасности!
