Введение

Обработка естественного языка (NLP) — это область компьютерных наук и искусственного интеллекта, которая направлена ​​на то, чтобы компьютеры могли понимать человеческий язык. Сочетая лингвистику, статистику и машинное обучение, НЛП позволяет компьютерам обрабатывать и интерпретировать текст и речь так же, как это делают люди. Он поддерживает различные приложения, такие как системы GPS с голосовым управлением, цифровые помощники, чат-боты и инструменты языкового перевода. NLP решает проблемы понимания языковых нюансов, грамматики и контекста, позволяя компьютерам точно анализировать, обобщать и реагировать на текстовые и голосовые данные. Он продолжает развиваться и находить применение как в потребительской, так и в бизнес-сфере.

Как это работает?

Чтобы понять, как работает НЛП, давайте рассмотрим реальный пример. Представьте, что у вас есть большая коллекция отзывов клиентов о продукте. НЛП может помочь вам извлечь ценную информацию из этих текстовых данных.

Во-первых, НЛП использует теги частей речи, чтобы определить функцию каждого слова в обзорах, например, существительных, прилагательных или местоимений. Затем с помощью таких методов, как лемматизация, он группирует слова с одинаковой корневой формой, что упрощает анализ. НЛП также использует токенизацию для разбиения текста на более мелкие единицы, такие как слова или фразы. Удаляя общие слова, которые не добавляют особого значения (стоп-слова), НЛП упрощает процесс анализа. Наконец, НЛП решает проблему семантики, стремясь понять предполагаемое значение текста.

В качестве примера рассмотрим коллекцию отзывов клиентов. Предположим, у нас есть набор отзывов о ресторане, и мы хотим проанализировать чувства, выраженные клиентами по поводу различных аспектов их посещения ресторана.

· Пометка части речи: в контексте отзывов клиентов пометка частью речи помогает определить функцию каждого слова. Например, он может определить, является ли слово «еда» существительным, «вкусно» — прилагательным или «они» — местоимением. Идентифицируя части речи, мы можем анализировать отзывы на основе различных категорий, таких как существительные для ключевых упомянутых аспектов (еда, обслуживание, атмосфера) и прилагательные для выраженных чувств (хорошее, плохое, удивительное).

· Лемматизация: Лемматизация – это метод группировки слов с одинаковой корневой формой, что упрощает анализ. В нашем примере с отзывами клиентов лемматизация может преобразовать такие слова, как «еда», «гурман» и «гурман», в их общую корневую форму «еда». Сокращая различные словоформы к их базовой форме, мы можем консолидировать анализ и избежать дублирования или непоследовательности в фиксации настроений, связанных с конкретными аспектами.

· Токенизация: Токенизация включает в себя разбиение текста на более мелкие единицы, такие как слова или фразы. В отзывах клиентов токенизация помогает отделить каждое слово, упрощая анализ отдельных элементов. Например, предложение «Обслуживание было отличным, но еда разочаровала» будет токенизировано в отдельные единицы: [«The», «service», «was», «отлично», «», «но», « то», «еда», «было», «разочаровывает»]. Токенизация позволяет нам сосредоточиться на отдельных словах и их отношениях в обзорах.

· Удаление стоп-слов: стоп-слова — это общеупотребительные слова, такие как «a», «the» или «to», которые не придают тексту существенного значения. Удаление стоп-слов помогает оптимизировать процесс анализа, устраняя шум и уменьшая вычислительную нагрузку. В отзывах клиентов удаление стоп-слов будет включать в себя исключение часто встречающихся слов, таких как «the» или «is», которые могут не дать решающего понимания настроений, выраженных клиентами.

· Семантика. Понимание предполагаемого значения текста является серьезной проблемой в НЛП. В контексте отзывов клиентов семантика направлена ​​​​на то, чтобы уловить нюансы и контекстно-зависимые интерпретации определенных фраз или выражений. Например, компьютеру может быть сложно понять сарказм или иронию. Семантика помогает расшифровать истинные чувства, стоящие за такими утверждениями, как «Сервис был не от мира сего!» сначала это может звучать позитивно, но на самом деле выражает неудовлетворенность.

Другие техники НЛП.

TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа)

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это статистический метод, определяющий важность слова в наборе документов. Он объединяет частоту терминов (насколько часто слово встречается в документе) и обратную частоту документа (насколько уникально слово в корпусе). Например, в наборе данных новостных статей TF-IDF может идентифицировать значимые слова, относящиеся к определенным темам, такие как «вычисления» и «данные» для статей по информатике или «внеземной» и «галактический» для астрономических статей. .

Вложения Word

Вложения слов — это числовые представления слов в языке, полученные из больших объемов текстовых данных. Эти представления позволяют словам с похожими значениями иметь аналогичные векторные представления. Например, в трехмерном векторном пространстве такие слова, как «король» и «королева», будут ближе друг к другу, чем «король» и «шел». Вложения слов позволяют понять отношения слов и могут использоваться в различных задачах обработки естественного языка.

Анализ настроений

Анализ настроений, также известный как анализ мнений, представляет собой метод НЛП, используемый для классификации текста на положительные, отрицательные или нейтральные категории. Он обычно применяется для анализа эмоций или мнений, выраженных в твитах, новостных статьях, обзорах фильмов или онлайн-контенте. Например, анализ настроений может помочь выявить ненавистнические высказывания в социальных сетях или понять степень удовлетворенности клиентов по негативным отзывам. Это позволяет автоматически анализировать настроения в масштабе, помогая в принятии решений и отслеживании настроений клиентов.

Тематическое моделирование

Тематическое моделирование — это неконтролируемая техника НЛП, используемая для выявления скрытых тем или тем в наборе текстовых документов. Это помогает в организации и обобщении больших архивов документов без необходимости ручной маркировки. Анализируя шаблоны и распределения слов, алгоритмы моделирования тем, такие как скрытое распределение Дирихле (LDA), определяют темы, присутствующие в текстовом корпусе. Например, в наборе новостных статей тематическое моделирование может раскрывать такие темы, как политика, технологии и спорт, что позволяет эффективно организовывать и находить контент.

Распознавание именованных объектов (NER)

Распознавание именованных объектов (NER) — это метод НЛП, который идентифицирует и классифицирует именованные объекты, такие как имена людей, организации, местоположения, даты и события, в неструктурированных текстовых документах. NER выходит за рамки простого извлечения ключевых слов, назначая извлеченные объекты предопределенным категориям. Например, в новостной статье NER может идентифицировать и классифицировать такие объекты, как «Барак Обама», как человека, «Apple Inc.». как организация и «Нью-Йорк» как место. NER помогает извлекать ценную информацию и понимать контекст документа, распознавая и классифицируя важные именованные объекты, присутствующие в тексте.

Связь с LLM.

НЛП или обработка естественного языка — это область ИИ, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Он включает в себя разработку алгоритмов и моделей для понимания, анализа и генерации человеческого языка. На протяжении многих лет НЛП развивалось посредством различных волн исследований, направленных на приближение человеческого языка с помощью математических методов.

Модели больших языков (LLM) стали жизненно важным компонентом современного НЛП. LLM — это модели глубокого обучения, обученные генерировать текст и прошедшие предварительное обучение в академических учреждениях и технологических компаниях. Они предназначены для широкого понимания языка и могут быть точно настроены для конкретных случаев использования. Такой подход «включай и работай» позволяет предприятиям использовать существующие LLM, а не модели обучения с нуля.

Внедрение архитектуры Transformer в 2018 году с выпуском BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов) стало важной вехой в разработке LLM. LLM на основе трансформеров набрали обороты благодаря их повышенной точности, сложности и выразительности в представлении языка.

Одним из ключевых аспектов LLM является их размер, который определяется количеством параметров, используемых при обучении. В LLM наблюдался экспоненциальный рост размеров параметров с течением времени, что привело к созданию моделей с сотнями миллиардов параметров. Однако ведутся споры о взаимосвязи между размером модели и производительностью, поскольку увеличение размера модели не всегда приводит к пропорциональному повышению производительности.

Жизненный цикл LLM включает этапы предварительного обучения и тонкой настройки. Предварительное обучение обычно проводится крупными технологическими компаниями, университетами и совместными усилиями с использованием значительных объемов данных и вычислительных ресурсов. Предварительное обучение позволяет модели приобрести общие лингвистические знания. После предварительного обучения модель принимается и развертывается в последующих приложениях разработчиками и предприятиями. Часто требуется тонкая настройка, чтобы адаптировать модель к конкретным предметным областям и задачам.

Ландшафт НЛП очень конкурентоспособен и быстро развивается. Различные LLM со временем набирают популярность, и крайне важно быть в курсе последних инноваций. Продолжают появляться новые модели с большими размерами параметров, улучшенным использованием оборудования или фундаментальными достижениями в языковом моделировании. Модели, в которых реализованы значительные инновации, могут дать начало новым семействам моделей, основанным на исходной архитектуре.

Одним из таких примеров является ChatGPT-4, который является развитием серии GPT. Он представляет собой непрерывный прогресс в LLM, включая улучшения в генерации языка, взаимодействии и понимании контекста.

Проблемы НЛП

· Контекстуальные слова и фразы и омонимы. Слова и фразы могут иметь разное значение в зависимости от контекста, а омонимы (слова с одинаковым произношением, но разным значением) могут создавать двусмысленность.

· Синонимы: разные слова могут выражать одну и ту же идею, и работа с синонимами требует улавливания их различных значений и уровней сложности. Точное понимание синонимов важно для систем НЛП.

· Ирония и сарказм. Модели машинного обучения сталкиваются с трудностями при распознавании и интерпретации иронии и сарказма, потому что они часто включают использование слов и фраз, которые передают смысл, противоположный их буквальным определениям.

· Неоднозначность: НЛП сталкивается с неоднозначностью на разных уровнях, включая лексическую неоднозначность (слова с несколькими значениями), семантическую неоднозначность (множественные интерпретации в зависимости от контекста) и синтаксическую неоднозначность (путаницу из-за структуры предложения).

· Ошибки в тексте и речи: Опечатки или неправильное использование слов, наряду с грамматическими ошибками, могут создать проблемы для анализа текста. При распознавании речи такие факторы, как неправильное произношение, акцент и заикание, затрудняют для машин точное понимание устной речи.

· Разговорные выражения и сленг: неформальные выражения, идиомы и культурно-специфический язык создают трудности для моделей НЛП, особенно тех, которые предназначены для широкого использования. Разговорным выражениям может не хватать четких словарных определений, а сленг постоянно развивается, что требует регулярного обновления моделей.

· Специфический для предметной области язык: в различных отраслях и областях используется специализированный язык, и модели НЛП должны быть адаптированы для понимания и обработки такой специфической для предметной области терминологии. Индивидуальные модели могут быть необходимы для крайне нишевых отраслей.

Заключение

В заключение, обработка естественного языка (NLP) является жизненно важной областью информатики и искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык. С помощью таких методов, как тегирование частей речи, лемматизация, токенизация, удаление стоп-слов и семантика, НЛП позволяет компьютерам анализировать и интерпретировать текстовые данные, обеспечивая ценную информацию. Он включает в себя различные методы, такие как TF-IDF, встраивание слов, анализ настроений, моделирование тем и распознавание именованных сущностей (NER), которые еще больше улучшают понимание языка и возможности обработки. Появление больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT-4, произвело революцию в NLP, предоставив предварительно обученные модели, которые можно точно настроить для конкретных задач. Тем не менее, НЛП по-прежнему сталкивается с проблемами, связанными с контекстуальным пониманием, омонимами, синонимами, иронией, двусмысленностью, ошибками в тексте и речи, разговорными выражениями, сленгом и предметно-ориентированным языком. Несмотря на эти проблемы, НЛП продолжает быстро развиваться, находя применение в различных отраслях и стимулируя инновации в языковых технологиях.