logo

TechCodeview

Обробка природної мови (NLP) – огляд

Значення NLP полягає в обробці природної мови (NLP), яка є захоплюючою та швидко розвивається сферою, яка перетинає інформатику, штучний інтелект і лінгвістику. НЛП зосереджується на взаємодії між комп’ютерами та людською мовою, дозволяючи машинам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову таким чином, щоб він був значущим і корисним. Зі збільшенням обсягу текстових даних, які генеруються щодня, від публікацій у соціальних мережах до дослідницьких статей, НЛП стало важливим інструментом для отримання цінної інформації та автоматизації різноманітних завдань.

Обробка природної мови

У цій статті ми розглянемо фундаментальні концепції та методи обробки природної мови, проливаючи світло на те, як вона перетворює необроблений текст на корисну інформацію. Від токенізації та синтаксичного аналізу до аналізу настроїв і машинного перекладу, НЛП охоплює широкий спектр програм, які змінюють індустрію та покращують взаємодію між людиною та комп’ютером. Незалежно від того, чи є ви досвідченим професіоналом, чи новачком у цій галузі, цей огляд надасть вам повне розуміння НЛП та його значення в сучасну епоху цифрових технологій.



лисиця проти вовка

Зміст

Що таке обробка природної мови?

Обробка природної мови (NLP) — це галузь інформатики та підгалузь штучного інтелекту, мета якої — змусити комп’ютери розуміти людську мову. НЛП використовує комп’ютерну лінгвістику, яка вивчає, як працює мова, і різні моделі, засновані на статистиці, машинному та глибокому навчанні. Ці технології дозволяють комп’ютерам аналізувати та обробляти текстові чи голосові дані, а також розуміти їхнє повне значення, включаючи наміри та емоції оратора чи автора.

NLP підтримує багато програм, які використовують мову, наприклад переклад тексту, розпізнавання голосу, підсумовування тексту та чат-боти. Можливо, ви самі користувалися деякими з цих програм, наприклад системами GPS з голосовим керуванням, цифровими помічниками, програмним забезпеченням для перетворення мови в текст і роботами служби підтримки клієнтів. НЛП також допомагає підприємствам підвищити свою ефективність, продуктивність і продуктивність, спрощуючи складні завдання, які включають мову.

Техніки НЛП

НЛП охоплює широкий набір технік, спрямованих на те, щоб комп’ютери могли обробляти та розуміти людську мову. Ці завдання можна розділити на кілька широких областей, кожна з яких стосується різних аспектів обробки мови. Ось деякі з ключових технік НЛП:

1. Обробка та попередня обробка тексту в НЛП

  • Токенізація : поділ тексту на менші частини, наприклад слова чи речення.
  • Стимулювання та лематизація : скорочення слів до їх основи або кореня.
  • Видалення стоп-слова : видалення загальних слів (наприклад, і, є), які можуть не мати істотного значення.
  • Нормалізація тексту : стандартизація тексту, включаючи нормалізацію регістру, видалення знаків пунктуації та виправлення орфографічних помилок.

2. Синтаксис і аналіз в НЛП

  • Позначення частин мови (POS). : присвоєння частин мови кожному слову в реченні (наприклад, іменник, дієслово, прикметник).
  • Розбір залежностей : Аналіз граматичної будови речення для визначення зв’язку між словами.
  • Розбір виборчого округу : Поділ речення на складові частини або словосполучення (наприклад, словосполучення з іменниками, словосполучення з дієсловами).

3. Семантичний аналіз

  • Розпізнавання іменованих сутностей (NER) : Ідентифікація та класифікація об’єктів у тексті, таких як імена людей, організацій, місцезнаходження, дати тощо.
  • Розпізнавання сенсу слова (WSD) : Визначення значення слова, яке вживається в даному контексті.
  • Кореференційна роздільна здатність : визначення випадків, коли різні слова стосуються однієї і тієї ж сутності в тексті (наприклад, він посилається на Івана).

4. Витяг інформації

  • Витяг сутності : Ідентифікація конкретних сутностей та їхніх зв’язків у тексті.
  • Відношення Вилучення : Ідентифікація та категоризація зв’язків між сутностями в тексті.

5. Класифікація тексту в НЛП

  • Аналіз настроїв : Визначення почуттів або емоційного тону, вираженого в тексті (наприклад, позитивний, негативний, нейтральний).
  • Моделювання теми : визначення тем у великій колекції документів.
  • Виявлення спаму : Класифікація тексту як спаму чи не спаму.

6. Генерація мови

  • Машинний переклад : Переклад тексту з однієї мови на іншу.
  • Конспектування тексту : створення стислого резюме більшого тексту.
  • Генерація тексту : автоматичне генерування зв’язного та контекстуально відповідного тексту.

7. Обробка мовлення

  • Розпізнавання мови : Перетворення розмовної мови на текст.
  • Синтез перетворення тексту в мову (TTS). : Перетворення письмового тексту в усну мову.

8. Відповідь на питання

  • КЯ на основі пошуку : пошук і повернення найбільш релевантного фрагмента тексту у відповідь на запит.
  • Генеративний QA : Створення відповіді на основі інформації, доступної в текстовому корпусі.

9. Діалогові системи

  • Чат-боти та віртуальні помічники : Дозволяє системам брати участь у розмовах з користувачами, надаючи відповіді та виконуючи завдання на основі введення користувача.

10. Аналіз почуттів і емоцій в НЛП

  • Виявлення емоцій : Виявлення та класифікація емоцій, виражених у тексті.
  • Видобуток думок : аналіз думок або оглядів, щоб зрозуміти настрої громадськості щодо продуктів, послуг або тем.

Робота обробки природної мови (NLP)

Робота обробки природної мови

Робота над обробкою природної мови (NLP) зазвичай передбачає використання обчислювальних методів для аналізу та розуміння людської мови. Це може включати такі завдання, як розуміння мови, створення мови та мовна взаємодія.

Зберігання даних : Зберігання зібраних текстових даних у структурованому форматі, такому як база даних або колекція документів.

2. Попередня обробка тексту

Попередня обробка має вирішальне значення для очищення та підготовки необроблених текстових даних до аналізу. Загальні етапи попередньої обробки включають:

  • Токенізація : розділення тексту на менші частини, як-от слова чи речення.
  • Малий регістр : Перетворення всього тексту на малі літери для забезпечення однорідності.
  • Видалення стоп-слова : видалення звичайних слів, які не мають значного значення, наприклад and, the, is.
  • Зняття пунктуації : Видалення розділових знаків.
  • Стимулювання та лематизація : скорочення слів до їх основи або кореня. Створення коренів відсікає суфікси, тоді як лемматизація враховує контекст і перетворює слова на їх осмислену основну форму.
  • Нормалізація тексту : стандартизація текстового формату, включаючи виправлення орфографічних помилок, розширення скорочень і обробку спеціальних символів.

3. Представлення тексту

  • Сумка слів (BoW) : представлення тексту як набору слів, ігнорування граматики та порядку слів, але відстеження частоти слів.
  • Періодичність терміну – зворотна частота документа (TF-IDF) : Статистика, яка відображає важливість слова в документі відносно колекції документів.
  • Вбудовування слів : використання щільних векторних представлень слів, де семантично подібні слова розташовані ближче одне до одного у векторному просторі (наприклад, Word2Vec, GloVe).

4. Витяг функцій

Вилучення значущих ознак із текстових даних, які можна використовувати для різних завдань НЛП.

  • N-грами : захоплення послідовностей із N слів для збереження певного контексту та порядку слів.
  • Синтаксичні особливості : використання тегів частин мови, синтаксичних залежностей і дерев розбору.
  • Семантичні особливості : використання вбудованих слів та інших представлень для фіксації значення слів і контексту.

5. Вибір моделі та навчання

Вибір і навчання моделі машинного або глибокого навчання для виконання конкретних завдань НЛП.

  • Контрольоване навчання : використання мічених даних для навчання таких моделей, як опорні векторні машини (SVM), випадкові ліси або моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN).
  • Навчання без контролю : Застосування таких методів, як кластеризація або тематичне моделювання (наприклад, латентний розподіл Діріхле) до немаркованих даних.
  • Попередньо підготовлені моделі : використання попередньо навчених мовних моделей, таких як BERT, GPT або трансформаторних моделей, які були навчені на великих корпусах.

6. Розгортання моделі та висновок

Розгортання навченої моделі та її використання для прогнозування або витягання розуміння з нових текстових даних.

  • Класифікація тексту : класифікація тексту за попередньо визначеними класами (наприклад, виявлення спаму, аналіз настроїв).
  • Розпізнавання іменованих сутностей (NER) : Ідентифікація та класифікація сутностей у тексті.
  • Машинний переклад : Переклад тексту з однієї мови на іншу.
  • Відповідь на питання : надання відповідей на запитання на основі контексту, наданого текстовими даними.

7. Оцінка та оптимізація

Оцінка продуктивності алгоритму НЛП за допомогою таких показників, як точність, точність, пригадування, F1-оцінка та інші.

  • Гіперпараметрична настройка : Налаштування параметрів моделі для покращення продуктивності.
  • Аналіз помилок : Аналіз помилок для розуміння недоліків моделі та підвищення надійності.

8. Ітерація та вдосконалення

Постійне вдосконалення алгоритму шляхом включення нових даних, удосконалення методів попередньої обробки, експериментування з різними моделями та оптимізації функцій.

Існує безліч технологій, пов’язаних з обробкою природної мови (NLP), які використовуються для аналізу та розуміння людської мови. Деякі з найпоширеніших включають:

  1. Машинне навчання: НЛП значною мірою покладається на машинне навчання такі методи, як навчання під наглядом і без нагляду, глибоке навчання та навчання з підкріпленням для навчання моделей розумінню та створенню людської мови.
  2. Набори інструментів природної мови (NLTK) та інші бібліотеки: NLTK це популярна бібліотека з відкритим вихідним кодом на Python, яка надає інструменти для завдань NLP, таких як токенізація, стемінінг і тегування частин мови. Інші популярні бібліотеки включають spaCy, OpenNLP і CoreNLP.
  3. Парсери: Синтаксичні аналізатори використовуються для аналізу синтаксичної структури речень, наприклад синтаксичний аналіз залежностей і синтаксичний аналіз конституентів.
  4. Системи синтезу мовлення (TTS) і мовлення в текст (STT): Системи TTS перетворюють письмовий текст у вимовлені слова, тоді як системи STT перетворюють вимовлені слова в письмовий текст.
  5. Системи розпізнавання іменованих сутностей (NER). : Системи NER ідентифікують і витягують із тексту іменовані сутності, такі як люди, місця та організації.
  6. Аналіз настроїв : Техніка розуміння емоцій або думок, висловлених у фрагменті тексту, за допомогою різних методів, як-от методів на основі лексиконів, машинного навчання та методів на основі глибокого навчання
  7. Машинний переклад: НЛП використовується для мовного перекладу з однієї мови на іншу через комп'ютер.
  8. Чат-боти: НЛП використовується для чат-ботів, які спілкуються з іншими чат-ботами або людьми за допомогою звукових або текстових методів.
  9. Програмне забезпечення ШІ: НЛП використовується в програмному забезпеченні для відповідей на запитання для репрезентації знань, аналітичних міркувань, а також для пошуку інформації.

Застосування обробки природної мови (NLP):

  • Спам-фільтри: Однією з найбільш неприємних речей в електронній пошті є спам. Gmail використовує обробку природної мови (NLP), щоб визначити, які електронні листи є законними, а які спамом. Ці спам-фільтри переглядають текст у всіх електронних листах, які ви отримуєте, і намагаються з’ясувати, що це означає, спам чи ні.
  • Алгоритмічна торгівля: Алгоритмічний трейдинг використовується для прогнозування умов фондового ринку. Використовуючи NLP, ця технологія вивчає заголовки новин про компанії та акції та намагається зрозуміти їхнє значення, щоб визначити, чи варто вам купувати, продавати чи тримати певні акції.
  • Питання, на які відповідають: NLP можна побачити в дії за допомогою Google Search або Siri Services. Основне використання НЛП полягає в тому, щоб змусити пошукові системи зрозуміти сенс того, про що ми запитуємо, і створити природну мову, щоб надати нам відповіді.
  • Узагальнення інформації: В Інтернеті є багато інформації, і багато з них надходить у формі довгих документів або статей. НЛП використовується для розшифровки значення даних, а потім надає короткі підсумки даних, щоб люди могли швидше їх зрозуміти.

Майбутня сфера застосування:

  • Боти: Чат-боти допомагають клієнтам швидко дістатися до суті, відповідаючи на запити та направляючи їх до відповідних ресурсів і продуктів у будь-який час дня чи ночі. Щоб бути ефективними, чат-боти мають бути швидкими, розумними та простими у використанні. Щоб досягти цього, чат-боти використовують NLP для розуміння мови, як правило, через текст або розпізнавання голосу.
  • Підтримка Invisible UI: Майже кожен зв’язок, який ми маємо з машинами, включає людське спілкування, як усне, так і письмове. Amazon Echo є лише одним із прикладів тенденції до встановлення тісного контакту людини з технологіями в майбутньому. Концепція невидимого або нульового інтерфейсу користувача буде спиратися на пряме спілкування між користувачем і машиною, будь то голосом, текстом або комбінацією обох. НЛП допомагає зробити цю концепцію реальною справою.
  • Розумний пошук: Майбутнє НЛП також включає покращений пошук, про що ми в Expert System давно говорили. Розумніший пошук дозволяє чат-боту розуміти запит клієнта, увімкнути функцію пошуку, як ви говорите (подібно до запиту Siri), а не зосереджуватися на ключових словах чи темах. Google нещодавно оголосив, що можливості NLP були додані до Google Drive, що дозволяє користувачам шукати документи та вміст за допомогою природної мови.

Майбутні вдосконалення:

  • Такі компанії, як Google, експериментують із глибокими нейронними мережами (DNN), щоб розширити межі НЛП і зробити взаємодію між машиною такою ж, як і взаємодія людини з людиною.
  • Основні слова можуть бути додатково розділені на належну семантику та використані в алгоритмах НЛП.
  • Алгоритми НЛП можна використовувати різними мовами, які зараз недоступні, наприклад регіональними мовами чи мовами, якими розмовляють у сільській місцевості тощо.
  • Переклад речення однією мовою таким же реченням іншою мовою в ширшому обсязі.

Висновок

Підсумовуючи, галузь обробки природної мови (NLP) суттєво змінила спосіб взаємодії людей із машинами, забезпечивши більш інтуїтивну та ефективну комунікацію. НЛП охоплює широкий спектр технік і методологій для розуміння, інтерпретації та створення людської мови. Від основних завдань, таких як токенізація та тегування частин мови, до складних програм, таких як аналіз настроїв і машинний переклад, вплив НЛП очевидний у різних сферах. Оскільки технологія продовжує розвиватися завдяки прогресу в машинному навчанні та штучному інтелекті, потенціал НЛП для покращення взаємодії людини з комп’ютером і вирішення складних проблем, пов’язаних із мовою, залишається величезним. Розуміння основних концепцій і застосувань обробки природної мови має вирішальне значення для тих, хто хоче використовувати її можливості в сучасному цифровому середовищі.

Обробка природної мови – поширені запитання

Що таке моделі НЛП?

Моделі НЛП – це обчислювальні системи, які можуть обробляти дані природної мови, такі як текст або мова, і виконувати різні завдання, такі як переклад, резюмування, аналіз настроїв тощо. Моделі НЛП зазвичай базуються на техніках машинного або глибокого навчання, які навчаються у великих кількість мовних даних.

Які бувають типи моделей НЛП?

Моделі НЛП можна класифікувати на два основних типи: засновані на правилах і статистичні. Моделі на основі правил використовують попередньо визначені правила та словники для аналізу та створення даних природної мови. Статистичні моделі використовують імовірнісні методи та підходи, керовані даними, щоб вивчати дані мови та робити прогнози.

У чому полягають проблеми моделей НЛП?

Моделі НЛП стикаються з багатьма проблемами через складність і різноманітність природної мови. Деякі з цих проблем включають двозначність, мінливість, залежність від контексту, образну мову, специфіку домену, шум і відсутність позначених даних.

Яке застосування моделей НЛП?

Моделі НЛП мають багато застосувань у різних областях і галузях, таких як пошукові системи, чат-боти, голосові помічники, аналіз соціальних медіа, аналіз тексту, вилучення інформації, генерація природної мови, машинний переклад, розпізнавання мовлення, підсумовування тексту, відповіді на запитання, аналіз настроїв, і більше.