Раздел искусственного интеллекта под названием «Обработка естественного языка» (NLP) изучает взаимодействие компьютеров и человеческого языка. В последние годы произошел значительный прогресс в NLP, который теперь является важной частью чат-ботов и виртуальных помощников. Компьютерные программы, известные как чат-боты и виртуальные помощники, предназначены для общения с пользователями на естественном языке. Это позволяет пользователям задавать вопросы, делать запросы и получать информацию в диалоговом режиме. В этой статье мы рассмотрим, как обработка естественного языка (NLP) используется в чат-ботах и ​​виртуальных помощниках, и поговорим о том, как это меняет то, как люди общаются с компьютерами.

Понимание естественного языка

Чтобы создать чат-бота или виртуального помощника, вы должны сначала понять родной язык пользователя. Алгоритмы НЛП созданы для изучения и понимания тонкого, идиоматического и разговорного языка, который используют люди. Алгоритмы используют ряд стратегий для разбиения языка на более мелкие единицы, такие как слова, фразы и предложения, а затем оценивают эти единицы, чтобы установить их значение. Токенизация, тегирование частей речи и синтаксический анализ — вот некоторые из процессов в этом процессе.

Хотя тегирование части речи определяет функцию каждого слова в предложении, такого как существительное, глагол, прилагательное и т. д., токенизация разбивает текст на отдельные слова, фразы и предложения. Синтаксический анализ — это изучение структуры предложения для выявления связей между словами и фразами. Эти методы позволяют алгоритму НЛП понять смысл текста и определить намерение пользователя.

spaCy в вашем чат-боте для обработки естественного языка.

spaCy — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для расширенной обработки естественного языка (NLP) в Python.

Обработка и понимание естественного языка могут быть легкими и простыми в реализации. Любой может создать некоторый код Python для обработки ввода на естественном языке и представить его как API.

Построение беседы

Чат-бот или виртуальный помощник могут начать обсуждение, как только алгоритм НЛП определит цель пользователя. Чат-бот или виртуальный помощник должен понимать контекст обсуждения и предоставлять соответствующую информацию, чтобы предоставить пользователю полезный и приятный опыт.

Для этого алгоритмы НЛП используют ряд методов, таких как идентификация именованных объектов, анализ настроений и моделирование тем. Анализ тональности исследует тон и ощущение текста, тогда как распознавание именованных сущностей идентифицирует определенные сущности в тексте, такие как люди, места и организации. Определение ключевых тем разговора и предоставление соответствующей информации известно как моделирование темы.

Примеры именованных сущностей:

  • ОРГАНИЗАЦИЯ: IBM, Apple
  • ЛИЦА: Эдвард Сноуден, Макс Ферстаппен
  • GPE: Южная Африка, Египет

Анализ настроений с помощью трансформеров

Преобразователи и другие модели глубокого обучения в настоящее время доминируют в области обработки естественного языка.
Как и в случае с другими моделями глубокого обучения, анализ настроений с использованием преобразователей устраняет необходимость в ручной настройке функций. Текстовые данные просто должны быть токенизированы и обработаны с использованием модели преобразователя. Hugging Face — это простой в использовании модуль Python, предлагающий большое количество уже обученных моделей трансформеров и их токенизаторов.

PyTorch и TensorFlow — известные библиотеки для построения нейронных сетей, если вы решите построить собственную модель.

Тематическое моделирование

Распознавание слов из тем в документе или корпусе данных известно как тематическое моделирование. Это полезно, поскольку извлечение слов из документа значительно сложнее и требует больше времени, чем извлечение их из предметов, присутствующих в содержимом. Например, в каждом документе 1000 документов и 500 слов. Чтобы справиться с этим, необходимо 500 * 1000 = 500000 потоков. Следовательно, если текст разделен на разделы с разными темами, для обработки документа с 5 темами потребуется всего 5*500 слов или 2500 потоков.

Тематическое моделирование стало решением проблемы и лучшим способом отображения информации, поскольку оно кажется более простым, чем переваривание всей страницы.

Проблемы НЛП

НЛП добился прогресса, но ряд вопросов еще предстоит решить. Понимание контекста разговора — одно из самых сложных препятствий. Люди отлично понимают контекст, поэтому легко определить, когда термин используется не так, как обычно. Алгоритмы НЛП, которым часто трудно понять языковые тонкости, находят это препятствием.

Управление языковым разнообразием представляет собой еще одну трудность. Алгоритмы НЛП должны уметь понимать различия, используемые людьми для передачи одного и того же понятия с использованием различных слов и фраз. Требуются большие объемы обучающих данных, и для обработки этих данных нужны сложные алгоритмы.

Заключение

Теперь мы можем общаться с чат-ботами и виртуальными помощниками на естественном языке благодаря обработке естественного языка, которая коренным образом меняет то, как мы используем компьютеры. Разговорный опыт, который кажется естественным и увлекательным, создается алгоритмами НЛП, которые используют ряд стратегий для понимания языка, на котором говорят люди. НЛП — это быстро развивающаяся тема, которая будет продолжать влиять на чат-ботов и виртуальных помощников, даже если есть проблемы, требующие решения.