В современном мире искусственный интеллект — это бурно развивающаяся технология. Обработка естественного языка, также сокращенно NLP, является основной частью ИИ. НЛП — это научная техника, позволяющая системе понять человеческий язык, чтобы можно было взаимодействовать через язык (как текст, так и речь). Обработка естественного языка используется в самых разных областях современной жизни. Например, есть несколько чат-ботов, которые используют НЛП, чтобы понять проблемы пациента просто по тексту. NLP используется множеством компаний для принятия решений, ориентированных на бизнес, путем выполнения текстовой аналитики. Компании полагаются на методы анализа настроений для анализа отзывов и отзывов своих клиентов, чтобы они могли улучшить свои услуги и продукты в соответствии с интересами своих клиентов. На основе аналитики пользователям предлагаются продукты и услуги по выбору.

Теперь начинается интригующая тема «Анализ настроений». Анализ настроений — это процесс понимания и предсказания мнений и эмоций человека путем анализа его чувств на любом языке. Он также применяется в различных секторах маркетинга и СМИ. NLP используется в таких задачах, как суммирование текста, преобразование текста в речь, построение вопросов и ответов, модели языкового преобразования, виртуальные помощники, чат-боты и анализ настроений. Анализ настроений делает выводы (метрики оценки), которые затем помогают владельцам компаний отправлять рекомендации своим клиентам. Он в основном использует кульминацию данных и прогнозной аналитики для тщательной интерпретации текстов. Анализ тональности можно выполнять для твитов, обзоров, комментариев и любых текстовых или речевых данных, связанных с общением на человеческом языке.

Прежде чем мы углубимся в НЛП, мы должны знать несколько ключевых терминов, связанных с ним. Эти термины часто используются в НЛП и являются неотъемлемой частью лингвистики:

1. Токенизация: метод разбиения предложений на отдельные токены или символы для идентификации именованных символов, таких как сущности (существительное, местоимение, артикль и т. д. в предложении).

2. Основание: процесс сокращения (образования основы) термина или слова до его корневой формы (основной формы). Этот процесс не всегда дает слова, которые являются семантически правильными или значимыми, поэтому выбирается лемматизация.

3. Лемматизация: процесс сокращения слова до его базовой формы с сохранением семантического значения слова или термина.

4. Синтаксис: грамматика, связанная с языком.

5. Семантика: смысл утверждений (логический смысл).

6. Фонетика. Относится к звуковому или словесному произношению термина.

NLP составляет фундаментальную часть текстовой аналитики, которая имеет различные приложения.

Основные этапы процесса аналитики:

1. Сбор данных

2. Предварительная обработка текста (с использованием методов НЛП, таких как токенизация, лемматизация, стемминг, вменение и т. д.) путем понимания синтаксиса и семантики языка.

3. Анализ настроений после исследования данных

4. Обучение нашей модели

5. Оценка и развертывание

6. Принятие обоснованных решений и оптимизация модели

7. Делаем выводы и принимаем правильные решения после оптимизации.

На следующей блок-схеме показан рабочий процесс мультиклассовой или бинарной классификации текстов с использованием алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка.

Это может быть анализ мнений (мыслей), анализ эмоций (мимика в виде смайликов или любое графическое изображение), анализ речи (голос человека на основе высоты тона и тона). Благодаря этому мы можем узнать, счастлив ли человек, расстроен, зол, удивлен и так далее. Это можно разделить на 3 разные полярности: положительную, отрицательную и нейтральную.

Окончательная оценка модели выполняется с учетом таких показателей оценки, как: оценка F1, точность, точность, отзыв и поддержка. Квадратная матрица, известная как матрица путаницы, генерируется после реализации соответствующего алгоритма классификаторов. Матрица путаницы четко отображает производительность модели с точки зрения оценки или показателей производительности.

Ниже приведен пример матрицы путаницы с кодом над ней, реализованной на Python:

Тональность текста можно вывести из матрицы путаницы, и, таким образом, мы делаем вывод на основе результатов, предсказанных моделью машинного обучения, для классификации текста по категориям. Оценка точности получается моделью путем определения разницы между меткой True и меткой Predicted. Точно так же, если разница между двумя метками меньше, точность высокая. Если разница велика, то точность измерения будет низкой. Ошибка в прогнозах модели измеряется с точки зрения функции потерь, которая может быть абсолютной ошибкой, среднеквадратичной ошибкой, остаточной ошибкой и так далее. К сложным текстовым данным применяются различные методы для уменьшения ошибок и повышения точности модели. Переобучение и недообучение – распространенные проблемы, возникающие в процессе обучения модели машинного обучения. Такие методы, как Регуляризация, Настройка гиперпараметров, Тонкая настройка, применяются для оптимизации функции потерь и повышения производительности. Несколько экземпляров гиперпараметров — это веса, смещения, количество скрытых слоев в сети (в случае нейронных сетей глубокого обучения), данные и т. д.

Классификация тональности — действительно очень интересная область обработки естественного языка, которая день ото дня приобретает все большее значение, являясь ключом к успеху любой отрасли. Отрасли и компании используют его, чтобы понять отзывы своих клиентов. Наиболее заметным применением является использование больших объемов данных Twitter для получения всестороннего анализа мнений, психологических обзоров и точек зрения людей. В последнее время сложные инструменты, интегрированные в облако, позволили прогрессировать и разрабатывать передовые чат-боты, голосовые помощники ИИ, роботы и преобразователи текста в речь, которые используют механизмы поиска информации, понимание естественного языка (NLU), генерация вопросов и ответов и нейролингвистическое моделирование. Обобщение текста, распознавание речи и генерация подписей к изображениям — горячие темы для современных исследований в этой области. Эти приложения используют рекуррентные нейронные сети (RNN) для обучения модели. У RNN снова есть свои варианты, такие как сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM), трансформаторы, Gated Recurrent Unit (GRU), которые являются расширенными RNN.

Анализ мнений может помочь таким компаниям, как системы рекомендаций, компаниям и психологам, реализовывать свои проекты, максимизировать прибыль и генерировать информацию, основанную на данных, для принятия соответствующих решений. Я надеюсь, что моя статья дала вам точное и краткое представление о том, что подразумевает терминология, связанная с этой интригующей технологической областью НЛП, и модели, которые охватывают парадигмы ИИ и МО.

Спасибо!