NLP объяснено — Что такое обработка естественного языка?

Цель НЛП — понимать естественный язык с помощью алгоритмов и правил, а также генерировать его самостоятельно. Для этого объединяются знания из информатики и лингвистики. В результате НЛП является разновидностью искусственного интеллекта, который имеет множество областей применения, особенно в сфере компаний и неструктурированных данных. Области применения включают общение между людьми и машинами в виде, например, корпоративных поисковых систем или чат-ботов.

Здесь основное внимание уделяется пониманию информации не только на основе ключевых слов, но и во всем ее семантическом контексте. В этом случае НЛП способно правильно интерпретировать и истолковывать текстовые контексты, зависящие от контекста. Сложность здесь заключается в сложности человеческого языка. Некоторые слова имеют различные значения в зависимости от ситуации и социального контекста. Но с другой стороны, иногда для одного и того же значения существует больше слов. Поэтому понимание таких различий является элементарным в НЛП. Поскольку компьютеры, в отличие от людей, не могут полагаться на опыт для лучшего понимания языка, используются различные алгоритмы и методы машинного обучения. НЛП заключается в представлении этой информации в числовом формате, который может быть понятен компьютеру.

Поэтому изначально приложение НЛП требует использования больших объемов данных для изучения различных закономерностей и анализа смысла. Однако это не всегда должны быть внутренние данные компании, во многих случаях это могут быть и данные, находящиеся в свободном доступе в Интернете. Компании не обязаны предоставлять данные или серверные мощности для NLP-приложения как такового.

Различные области НЛП

Распознавание человеческой речи можно разделить на различные области. Они представляют собой различные этапы, которые впоследствии используются для общего распознавания текста:

• Распознавание языка
• Классификация отдельных слов и предложений
• Получение грамматической информации, такой как основные формы
• Определение функций отдельных слов в предложении (субъект, глагол, объект, прилагательное и т.д.)
• Интерпретация смысла (частичных) предложений
• Понимание контекстов предложений и связей между ними.

Огромные разработки в области НЛП значительно расширили возможности применения и масштабируемость, например, для корпоративных поисковых систем. Тем не менее, в настоящее время NLP все еще достигает своих пределов в интерпретации некоторых стилистических средств (риторические вопросы, ирония или парадоксы).

Классические области применения НЛП

1. Модели «вопрос-ответ

Задачи этого типа заключаются в том, чтобы ответить на вопросы с максимально точным ответом. Чем более конкретным должен быть ответ, тем сложнее задача для компьютера. Самый простой способ сделать это, например, полное извлечение отрывка текста; в качестве альтернативы можно также извлечь конкретные слова или упаковать их в предложения с ответами. Следующий уровень — логические выводы из текстовой информации. Например, текст может содержать информацию о том, что сотрудники A, B и C находятся в отделе PR. Логический ответ на вопрос «Сколько сотрудников в нашем PR-отделе?» будет равен трем.

Пример 1:

Компания среднего размера имеет различные хранилища данных с различной информацией и документами. Интеллектуальная корпоративная поисковая система может ответить на вопросы типа «Как разрешить код ошибки #err49284?».

Пример 2:

Корпорация постоянно получает одни и те же запросы от клиентов. Здесь компания может использовать чат-бота для автоматического ответа на вопросы клиентов.

2. Классификация различных последовательностей

Цель этой области — классифицировать текст по заранее определенным классам. В качестве предопределенного класса могут выступать, например, такие эмоции, как счастье, грусть или гнев. Компьютер самостоятельно решает, к какому классу отнести представленный ему текст. Кроме того, тексты могут быть распределены по авторам или форматам статей (блог, мнение, новости). Таким образом, длина текстов может быть выбрана произвольно.

Пример 3:

Портал сравнения хочет сортировать негативные отзывы по содержанию. Существующие отзывы покупателей с отрицательной оценкой делятся, например, на классы «Жалобы на обслуживание покупателей», «Жалобы на удобство пользования» и «Жалобы на цены». Каждый отрицательный отзыв (например, с 3 звездами или хуже) теперь присваивается классу.

Пример 4:

Машиностроитель получает почту, адресованную разным отделам. Вместо того чтобы отбирать их вручную, можно использовать НЛП для разделения их на накладные, счета-фактуры и другие запросы.

3. Генерация текстов

На основе заданных текстов следует предложить подходящие слова для завершения текста. Это, в свою очередь, может быть использовано для дальнейшего предсказания и завершения текста.

Пример 5:

Разработчик программы управления документами хочет упростить поиск документов по аналогии с корпоративной поисковой системой. Для этого он предсказывает потенциальные поисковые запросы в маске поиска с помощью подходящих слов.

4. Идентификация элементов предложения

Эта область NLP занимается идентификацией различных элементов предложения, таких как субъекты, предикаты или объекты. Также это могут быть физические лица, компании, времена или адреса электронной почты.

Пример 6:

Компания использует корпоративную поисковую систему для извлечения из протоколов контактных лиц и сроков соответствующих субъектов.

5. Резюме

Задача компьютера — изменить длинные тексты на более короткие с учетом грамматических правил. При этом содержание не должно меняться, поэтому необходимо распознать важную и неважную информацию.

Пример 7:

Издательство хочет автоматически резюмировать длинные статьи для их краткой версии в Интернете. Для этого у него есть краткое резюме, созданное по длине и языковой сложности в зависимости от профиля пользователя.

6. Переводы

Тексты переводятся на несколько языков в соответствии с действующими правилами правописания. При этом должны быть сохранены как содержание, так и грамматика оригинального текста.

Пример 8:

Производитель машиностроительной продукции хочет выйти из региона DACH на международную арену, поэтому ему необходимо перевести все описания продукции и технические спецификации на другие языки. Задача — дополнительная техническая и отраслевая лексика.

Этот список можно расширить и включить в него другие случаи использования, такие как преобразование речи в текст или распознавание речи.

Как будет развиваться НЛП в будущем?

Как одна из наиболее перспективных форм искусственного интеллекта, исследования в области НЛП в настоящее время ведутся наиболее интенсивно. Стремительное развитие в последние годы, которое, прежде всего, позволяет более эффективно использовать ресурсы, обещает столь же стремительное развитие в будущем.

Использование НЛП уже не ограничивается крупными корпорациями, а становится доступным для всех с помощью инструментов перевода или поиска. Будущее развитие принесет новые возможности использования и еще большее снижение затрат.

Будет интересно посмотреть, как ИИ будет развиваться в этой области.

Bastian Maiworm

Bastian is the Co-Founder & CRO of the enterprise search tech company amberSearch. Me and my Co-Founders recognized the need for a state-of-the-art information management solution and now help companies and their employees to find access information as easily as possible within enterprises.  I primarily write about the latest developments relevant to enterprise search and start-ups. I look forward to growing my network on LinkedIn and meeting new people at different events. If you think, that there might be an opportunity or if you'd like to dive deeper into my topics, please reach out to me.