Обработка естественного языка (NLP) - это область информатики, которая занимается применением лингвистических и статистических алгоритмов к тексту для извлечения значения способом, очень похожим на то, как человеческий мозг понимает язык.

Чтобы научиться НЛП, я настоятельно рекомендую вам просто расслабиться и принять таблетку от холода !! Потому что учиться намного легче, когда вы более расслаблены, и вы также можете сосредоточиться на определенной области, если хотите.

Так что же такое обработка естественного языка?

НЛП - это способ, с помощью которого компьютеры могут анализировать, понимать и извлекать значение из человеческого языка разумным и полезным способом. Используя NLP, разработчики могут систематизировать и структурировать знания для выполнения таких задач, как автоматическое обобщение, перевод, распознавание именованных сущностей, извлечение взаимосвязей, анализ тональности, распознавание речи и тематическая сегментация.

«Помимо обычных операций текстового процессора, которые рассматривают текст как простую последовательность символов, НЛП рассматривает иерархическую структуру языка: несколько слов составляют фразу, несколько фраз составляют предложение и, в конечном итоге, предложения передают идеи», - говорит Джон Релинг, НЛП. эксперт Meltwater Group, пишет в статье «Как обработка естественного языка помогает выявить настроения в социальных сетях». «Анализируя язык на предмет его значения, системы НЛП уже давно выполняют полезные функции, такие как исправление грамматики, преобразование речи в текст и автоматический перевод между языками».

НЛП обычно используется для текстового перевода, машинного перевода и автоматического ответа на вопросы.

Почему так важно НЛП?

Большие объемы текстовых данных

Обработка естественного языка помогает компьютерам общаться с людьми на их родном языке и масштабирует другие языковые задачи. Например, НЛП позволяет компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать ее, измерять настроения и определять, какие части важны.

Сегодняшние машины могут анализировать больше языковых данных, чем люди, без усталости и последовательным, непредвзятым образом. Учитывая ошеломляющее количество неструктурированных данных, которые генерируются каждый день, от медицинских записей до социальных сетей, автоматизация будет иметь решающее значение для эффективного анализа текстовых и речевых данных.

Структурирование источника данных с высокой степенью неструктурированности

Человеческий язык поразительно сложен и разнообразен. Мы выражаем себя бесконечным количеством способов, как устно, так и письменно. Существуют не только сотни языков и диалектов, но и в каждом языке есть уникальный набор грамматических и синтаксических правил, терминов и сленга. Когда мы пишем, мы часто делаем ошибки в написании, сокращаем слова или опускаем пунктуацию. Когда мы говорим, у нас есть региональные акценты, мы бормочем, заикаемся и заимствуем термины из других языков.

Хотя контролируемое и неконтролируемое обучение, и особенно глубокое обучение, в настоящее время широко используются для моделирования человеческого языка, существует также потребность в синтаксическом и семантическом понимании и знании предметной области, которые не обязательно присутствуют в этих подходах к машинному обучению. NLP важно, потому что помогает устранить двусмысленность в языке и добавляет полезную числовую структуру к данным для многих последующих приложений, таких как распознавание речи или анализ текста.

Этапы обработки текста на естественном языке

1. Лексический анализ

Он включает в себя определение и анализ структуры слов. Лексика языка означает набор слов и фраз на языке. Лексический анализ - это разделение всего фрагмента текста на абзацы, предложения и слова.

2. Синтаксический анализ

Он включает в себя анализ слов в предложении на предмет грамматики и расположение слов таким образом, чтобы показать взаимосвязь между словами. Предложение типа «Школа идет мальчику» отклоняется синтаксическим анализатором английского языка.

3. Семантический анализ

Он извлекает точное значение или словарное значение из текста. Текст проверяется на осмысленность. Это делается путем сопоставления синтаксических структур и объектов в области задач. Семантический анализатор игнорирует такие предложения, как «горячее мороженое».

4. Интеграция раскрытия информации

Значение любого предложения зависит от значения предложения непосредственно перед ним. Кроме того, это также приводит к значению сразу следующего за ним предложения.

5. Прагматический анализ

При этом сказанное интерпретируется по-новому, исходя из того, что на самом деле означало. Он включает в себя получение тех аспектов языка, которые требуют знания реального мира.

Бизнес-приложения для обработки естественного языка

1. Нейронный машинный перевод

Программное обеспечение для обработки естественного языка изучает язык так же, как это делает человек, подумайте о раннем МП как о малыше. Со временем в двигатель добавляется больше слов, и вскоре появляется подросток, который не затыкается. Качество машинного перевода по своей сути зависит от количества слов, которые вы ему даете, что требует времени и изначально затрудняло масштабирование машинного перевода.

К счастью, для предприятий, которые не хотят ждать, пока движок «вырастет», есть нейронный машинный перевод. В 2016 году переводчик Microsoft Bing стал первым, кто запустил эту технологию. Google Translate и Amazon Translate теперь предлагают конкурирующие системы. До появления нейронной сети машины машинного перевода работали только в одном направлении - скажем, с испанского на английский. Если вы хотели перевести с английского на испанский, приходилось начинать с другого набора данных. И если вы хотели добавить третий язык, это было безумием. Но с помощью нейронного машинного перевода инженеры могут применять данные друг к другу. Это радикально ускоряет разработку, переводя движок машинного перевода с нуля до превосходного уровня за месяцы, а не за годы. В результате предприятия могут безопасно использовать MT для перевода малоэффективного контента: обзоры продуктов, нормативные документы, которые никто не читает, электронная почта.

2. Платформа анализа текста

Анализ текста (интеллектуальный анализ текста) - это процесс изучения и анализа больших объемов неструктурированных текстовых данных с помощью программного обеспечения, которое может идентифицировать концепции, шаблоны, темы, ключевые слова и другие атрибуты в данных. Это также известно как анализ текста, хотя некоторые люди проводят различие между этими двумя терминами; с этой точки зрения, текстовая аналитика - это приложение, позволяющее использовать методы интеллектуального анализа текста для сортировки наборов данных.

С помощью таких методов, как категоризация, извлечение сущностей, анализ тональности и другие, интеллектуальный анализ текста извлекает полезную информацию и знания, скрытые в текстовом содержимом. В деловом мире это означает возможность выявить идеи, закономерности и тенденции даже в больших объемах неструктурированных данных. Фактически, именно эта способность отбрасывать все нерелевантные материалы и давать ответы приводит к их быстрому внедрению, особенно в крупных организациях.

3. Чат-боты

Если машинный перевод - один из старейших примеров обработки естественного языка, то чат-боты - новейшие. Боты оптимизируют функциональность за счет интеграции в такие программы, как Slack, Skype и Microsoft Teams. Когда они впервые появились на рынке, чат-боты были ориентированы на потребителей. Например, если вы наберете «пицца» в Facebook Messenger, бот Domino попросит вас принять ваш заказ. Хотя такие точки взаимодействия могут помочь стимулировать продажи B2C, в мире B2B никто не хочет, чтобы напоминания о покупке прерывали их в Slack.

4. Инструменты для найма

Что касается HR, программное обеспечение для обработки естественного языка уже давно помогает менеджерам по найму разбираться в резюме. Используя те же методы, что и поиск в Google, автоматизированные инструменты поиска кандидатов сканируют резюме кандидатов, чтобы определить людей с необходимым опытом работы. Но - как и в случае с ранним машинным переводом - алгоритмы сортировки, которые использовали эти платформы, допускали множество ошибок. Скажем, кандидат назвала себя «организатором мозгового штурма по развитию бизнеса», а не «внешним торговым представителем»: ее резюме не отразится на результатах, и ваша компания не заметит творческого, ориентированного на клиента кандидата.

Сегодняшние системы выходят за рамки точного соответствия ключевых слов. Scout, например, решает проблему синонимов, выполняя поиск по ключевым словам, изначально заданным HR, а затем использует результаты для определения новых слов для поиска. Экстраполяция новых терминов (например, «рост бизнеса») помогает квалифицированным кандидатам не ускользать от дел. А поскольку женщины и представители меньшинств используют язык по-разному, процесс гарантирует, что они этого не сделают.

5. Разговорный поиск

Как и Талла, Second Mind хочет ответить на все вопросы ваших сотрудников. Но этот инструмент не является ботом: это активируемая голосом платформа, которая прослушивает собрания компании и выявляет такие триггерные фразы, как «что такое?» И «мне интересно». Когда он их слышит, срабатывает поисковая функция Second Mind, ища ответ на оставшуюся часть вашего предложения.

Скажем, например, вы на собрании совета директоров и кто-то спрашивает: «Какова была рентабельность инвестиций в этом году в прошлом году?» Безмолвно Second Mind сканировал финансовую отчетность компании или все, о чем они спрашивали, а затем отображал результаты на экране в комнате. Основатель Кул Сингх говорит, что средний сотрудник тратит 30 процентов дня на поиск информации, что обходится компаниям до 14 209 долларов на человека в год. Оптимизируя поиск в разговоре в реальном времени, Second Mind обещает повысить продуктивность.

Рекомендуемые книги по НЛП для начинающих