Заключение

Если вы по роду своей деятельности занимаетесь маркетингом, то озвученные выше возможности NLP должны вас и взволновать, и обрадовать. Если же вы не особо впечатлились описанным, не забывайте о том, каких высот эта технология может достигнуть в ближайшем будущем. Чтобы убедиться в этом, просто вспомните, что из себя представляли онлайн-переводчики 12-13 лет назад, когда они впервые появились.

Особенно важно следить за совершенствованием NLP-сервисов и инструментов, находящих свое применение в области маркетинга. Независимо от того, что вы продаете, являетесь ли вы крупной компанией или нет, вы можете и должны извлечь пользу от уже опробованных методов использования больших данных.

Поскольку одним из факторов эффективного маркетинга сегодня является грамотное использование результатов анализа больших данных, следует приветствовать все, что помогает лучше управлять этими данными. NLP, возможно, является одним из наиболее подходящих инструментов, которые позволяют сделать этот процесс стабильным, масштабируемым и в режиме реального времени.

Высоких вам конверсий!

По материалам: singlegrain.com

25-02-2020

Извлечение признаков из текста: основные понятия Text Mining

Извлечение признаков (Feature Extraction) из текста – часто встречающаяся задача Data Mining, а именно этапа генерации признаков. Интеллектуальный анализ текста получил название Text Mining. В этом случае Feature Extraction относится к сфере NLP, Natural Language Processing – обработка естественного языка. Это отдельное направление искусственного интеллекта и математической лингвистики [1].

Здесь с помощью машинного обучения (Machine Learning) решаются задачи распознавания и анализа текстовых данных, например, для построения чат-ботов или автоматической обработки документов, как в случае робота-юриста в Сбербанке.

Также интеллектуальный анализ текстовой информации нужен для определения тональности отзывов о компании или продукте при управлении корпоративной репутацией в интернете (Search Engine Reputation Management, SERM). Сегодня мы расскажем, что такое извлечение признаков из текста и как data scientist выполняет этот этап подготовки данных (Data Preparation).

Перед тем, как запускать извлечение признаков из текста, его нужно предварительно подготовить – сделать пригодным для обработки алгоритмами машинного обучения (Machine Learning). Для этого необходимо выполнить над текстом следующие операции [2]:

1. Токенизация – разбиение длинных участков текста на более мелкие (абзацы, предложения, слова). Токенизация – это самый первый этап обработки текста.
2. Нормализация – приведение текста к «рафинированному» виду (единый регистр слов, отсутствие знаков пунктуации, расшифрованные сокращения, словесное написание чисел и т.д.). Это необходимо для применения унифицированных методов обработки текста. Отметим, что в случае текста термин «нормализация» означает приведение слов к единообразному виду, а не преобразование абсолютных величин к единому диапазону.
3. Стеммизация – приведение слова к его корню путем устранения придатков (суффикса, приставки, окончания).
4. Лемматизация – приведение слова к смысловой канонической форме слова (инфинитив для глагола, именительный падеж единственного числа — для существительных и прилагательных). Например, «зарезервированный» — «резервировать», «грибами» — «гриб», «лучший» — «хороший».
5. Чистка – удаление стоп-слов, которые не несут смысловой нагрузки (артикли, междометья, союзы, предлоги и т.д.).

По завершении всех этих операций текст становится пригодным для его перевода в числовую форму, чтобы дальше продолжить извлечение признаков.

Итак, как только текст превратился в очищенную нормализованную последовательность слов, запускается процесс их векторизации – преобразования в числовые вектора [3]. Для такой трансформации используются специальные модели, наиболее популярными из которых являются:

• «cумка слов» (bag of words) – детальная репрезентативная модель для упрощения обработки текстового содержания. Она не учитывает грамматику или порядок слов и нужна, главным образом, для определения количества вхождений отдельных слов в анализируемый текст [2]. На практике bag of words реализуется следующим образом: создается вектор длиной в словарь, для каждого слова считается количество вхождений в текст и это число подставляется на соответствующую позицию в векторе.Однако, при этом теряется порядок слов в тексте, а значит, после векторизации предложения, к примеру, “i have no cats” и “no, i have cats” будут идентичны, но противоположны по смыслу. Для решения этой проблемы при токенизации используются n-граммы [3].
• n-граммы – комбинации из n последовательных терминов для упрощения распознавания текстового содержание. Эта модель определяет и сохраняет смежные последовательности слов в тексте [2]. При этом можно генерировать n-граммы из букв, например, чтобы учесть сходство родственных слов или опечаток [3].
• Word2Vec – набор моделей для анализа естественных языков на основе дистрибутивной семантике и векторном представлении слов. Этот метод разработан группой исследователей Google в 2013 году. Сначала создается словарь, «обучаясь» на входных текстовых данных, а затем вычисляется векторное представление слов, основанное на контекстной близости. При этом слова, встречающиеся в тексте рядом, в векторном представлении будут иметь близкие числовые координаты. Полученные векторы-слова используются для обработки естественного языка и машинного обучения [4].

На основе этих моделей существуют и другие, более сложные, методы векторизации текстов. Практически все эти способы Text Mining реализованы в специальных средах, например, GATE, KNIME, Orange, RapidMiner, LPU, а также специальных библиотеках на языках программирования Pythone и R [5].

Еще больше интересных подробностей и прикладных знаний про Feature Extraction и другие этапы Data Preparation в нашем новом обучающем курсе для аналитиков больших данных: подготовка данных для Data Mining. Следите за новостями!

Источники

1. https://ru.wikipedia.org/wiki/Обработка_естественного_языка
2. https://singularika.com/ru/nlp/natural-language-processing-terms/
3. https://habr.com/ru/company/ods/blog/325422/
4. https://ru.wikipedia.org/wiki/Word2vec
5. http://datareview.info/article/top-5-instrumentov-dlya-text-mining/

Плавное введение в Natural Language Processing (NLP) 

Люди общаются с помощью каких-либо форм языка и пользуются либо текстом, либо речью. Сейчас для взаимодействия компьютеров с людьми, компьютерам необходимо понимать естественный язык, на котором говорят люди. Natural language processing занимается как раз тем, чтобы научить компьютеры понимать, обрабатывать и пользоваться естественными языками.

В этой статье мы рассмотрим некоторые частые методики, применяющиеся в задачах NLP. И создадим простую модель сентимент-анализа на примере обзоров на фильмы, чтобы предсказать положительную или отрицательную оценку.

Что такое Natural Language Processing (NLP)?

NLP — одно из направлений искуственного интеллекта, которое работает с анализом, пониманем и генерацией живых языков, для того, чтобы взаимодействовать с компьютерами и устно, и письменно, используя естественные языки вместо компьютерных.

Применение NLP

• Machine translation (Google Translate)
• Natural language generation
• Поисковые системы
• Спам-фильтры
• Sentiment Analysis
• Чат-боты

… и так далее

Очистка данных (Data Cleaning):

При Data Cleaning мы удаляем из исходных данных особые знаки, символы, пунктуацию, тэги html <> и т.п., которые не содержат никакой полезной для модели информации и только добавляют шум в данные.

Что удалять из исходных данных, а что нет зависит от постановки задачи. Например, если вы работаете с текстом из сферы экономики или бизнеса, знаки типа $ или другие символы валют могут содержать скрытую информацию, которую вы не хотите потерять. Но в большинстве случаев, мы их удаляем.

Код на Python: Data cleaning

Предварительная обработка данных (Preprocessing of Data)

Preprocessing of Data это этап Data Mining, который включает в себя трансформацию исходных данных в доступный для понимания формат.

Изменение регистра:

Одна из простейших форм предварительной обработки текста — перевод всех символов текста в нижний регистр.

Источник изображения

Код на Python: перевод в нижний регистр

Токенизация:

Токенизация — процесс разбиения текстового документа на отдельные слова, которые называются токенами.

Код на Python: Токенизация

Как можно видеть выше, предложение разбито на слова (токены).

Natural language toolkit (библиотека NLTK) — популярный открытый пакет библиотек, используемых для разного рода задач NLP. В этой статье мы будем использовать библиотеку NLTK для всех этапов Text Preprocessing.

Вы можете скачать библиотеку NLTK с помощью pip:

!pip install nltk

Удаление стоп-слов:

Стоп-слова — это часто используемые слова, которые не вносят никакой дополнительной информации в текст. Слова типа «the», «is», «a» не несут никакой ценности и только добавляют шум в данные.

В билиотеке NLTK есть встроенный список стоп-слов, который можно использовать, чтобы удалить стоп-слова из текста. Однако это не универсальный список стоп-слов для любой задачи, мы также можем создать свой собствпнный набор стоп-слов в зависимости от сферы.

Код на Python: Удаление стоп-слов

В библиотеке NLTK есть заранее заданный список стоп-слов. Мы можем добавитьили удалить стоп-слова из этого списка или использовать его в зависимости от конкретной задачи.

Стеммизация:

Стеммизация — процесс приведения слова к его корню/основе.

Он приводит различные вариации слова (например, «help», «helping», «helped», «helpful») к его начальной форме (например, «help»), удаляет все придатки слов (приставка, суффикс, окончание) и оставляет только основу слова.

Источник изображения

Код на Python: Стеммизация

Корень слова может быть существующим в языке словом, а может и не быть им. Например, «mov» корень слова «movie», «emot» корень слова «emotion».

Лемматизация:

Лемматизация похожа на стеммизацию в том, что она приводит слово к его начальной форме, но с одним отличием: в данном случае корень слова будет существующим в языке словом. Например, слово «caring» прекратится в «care», а не «car», как в стеммизаци.

Код на Python: Лемматизация

WordNet — это база существующих в английском языке слов. Лемматизатор из NLTK WordNetLemmatizer() использует слова из WordNet.

N-граммы:

Источник изображения

N-граммы — это комбинации из нескольких слов, использующихся вместе, N-граммы, где N=1 называются униграммами (unigrams). Подобным же образом, биграммы (N=2), триграммы (N=3) и дальше можно продолдать аналогичным способом.

N-граммы могут использоваться, когда нам нужно сохранить какую-то последовательность данных, например, какое слово чаще следует за заданным словом. Униграммы не содержат никкой последовательности данных, так как каждое слово берется индивидуально.

Векторизация текстовых данных (Text Data Vectorization):

Процесс конвертации текста в числа называется векторизацией. Теперь после Text Preprocessing, нам нужно представить текст в числовом виде, то есть закодировать текстовые данные в виде чисел, которые в дальнейшем могут использоваться в алгоритмах.

«Мешок слов» (Bag of words (BOW)):

Это одна из самых простых методик векторизации текста. В логике BOW два предложения могут называться одинаковыми, если содержат один и тот же набор слов.

Рассмотрим два предложения:

Источник изображения

В задачах NLP, каждое текстовое предложение называется документом, а несколько таких документов называют корпусом текстов.

BOW создает словарь уникальных d слов в корпусе (собрание всех токенов в данных). Например, корпус на изображении выше состоит из всех слов предложений S1 и S2.

Теперь мы можем создать таблицу, где столбцы соответствуют входящим в корпус уникальным d словам, а строки предложениям (документам). Мы устанавливаем значение 1, если слово в предложении есть, и 0, если его там нет.

Источник изображения

Это позволит создать  dxn  матрицу, где d это общее число уникальных токенов в корпусе и  n равно числу документов. В примере выше матрица будет иметь форму 11×2.

TF-IDF:

Источник изображения

Это расшифровывается как Term Frequency (TF)-Inverse Document Frequency (IDF).

Term Frequency высчитывает вероятность найти какое-то слово в документе. Ну, например, мы хотим узнать, какова вероятрность найти слово wi в документе dj.

Term Frequency (wi, dj) =

Количество раз, которое wi встречается в dj / Общее число слов в dj

В логике IDF, если слово встречается во всех документах, оно не очень полезно. Так определяется, насколько уникально слово во всем корпусе.

IDF(wi, Dc) = log(N/ni)

Здесь Dc = Все документы в корпусе,

N = Общее число документов,

ni = документы, которые содержат слово (wi).

Если wi встречается в корпусе часто, значение IDF снижается.

Если wi используется не часто, то ni снижается и вследствие этого значение IDF возрастает.

TF(wi, dj) * IDF(wi, Dc)

TF-IDF — умножение значений TF и IDF. Больший вес получат слова, которые встречаются в документе чаще, чем во всем остальном корпусе.

Sentiment Analysis: Обзоры фильмов на IMDb

Источник изображения

Краткая информация

Набор данных содержит коллекцию из 50 000 рецензий на сайте IMDb, с равным количеством положительных и отрицательных рецензий. Задача — предсказать полярность (положительную или отрицательную) данных отзывов (тексты).

1. Загрузка и исследование данных

Набор данных IMDB можно скачать здесь.

Положительные рецензии отмечены 1, а отрицательные 0.

2. Data Preprocessing

На этом этапе мы совершаем все шаги очистки и предварительной обработки данных тем методом, который был описан выше. Мы используем лемматизацию, а не стеммизацию, потому что в процессе тестирования результатов обоих случаев лемматизация дает лучшие результаты, чем стеммизация.

Использовать ли стеммизацию или лемматизацию или и то, и другое — зависит от поставленной задачи, так что нам стоит попробовать и решить, какой способ сработает лучше для данной задачи.

Добавляем новую колонку preprocessed_review в dataframe, применяя data_preprocessing() ко всем рецензиям.

3. Vectorizing Text (рецензии)

Используем train_test_split из sklearn, чтобы разделить данные на train и test. Здесь используем параметр stratify,чтобы иметь равную пропорцию классов в train и test.

Здесь мы использовали min_df=10, так как нам нужны были только те слова, которые появляются как минимум 10 раз во всем корпусе.

4. Создание классификаторов ML

Naive Bayes c BOW выдает точность 84.6%. Попробуем с TF-IDF.

TF-IDF выдает результат немного лучше (85.3%), чем BOW. Теперь давайте попробуем TF-IDF с простой линеарной моделью, Logistic Regression.

Logistic Regression с рецензиями, закодированными TF-IDF, выдает результат лучше, чем наивный байемовский — точность 88.0%.

Построение матрицы неточностей даст нам информацию о том, сколько точек данных верны и сколько неверны, классифицированную с помощью модели.

Из 7500 отрицательных рецензий 6515 были верно классифицированы как отрицательные и 985 были неверно классифицированы как положительные. Из 7500 положительных рацензий 6696 были верно классифицированы как положительные, и 804 неверно классифицированы как отрицательные.

Итоги

Мы узнали основные задачи NLP и создали простые модели ML для сентимент-анализа рецензий на фильмы. В дальнейшем усоверешенствований можно добиться с помощью Word Embedding с моделями Deep Learning.

Благодарю за внимание! Полный код смотрите здесь. 

Ссылки:

Источник

Основные термины в Natural Language Processing —

Когда к нам приходят новые разработчики, до этого не встречавшие NLP, то первым делом они уяснять себе терминологию. У нас есть внутренняя обучающая документация и решили написать небольшую статью на эту тему. Конечно, это мог бы быть отдельный раздел на сайте, типа»Глоссарий», но пока на полноценный словарь терминов не потянем, поэтому начнем со статьи.

1. И первым у нас будет определение, собственно,  термина Natural Language Processing. Переводиться, как «обработка естественного языка».  Мы употребляем его, чтобы датьпонять, чтомы говорим о взаимодействии натурального человеского языка и компьютерных или роботизированных устройств.
2. Токенизация — это самый первый шаг при обработке текста. Заключается в разбиении (разделении) длинных строк текста в более мелкие: абзацы делим на предложения, предложения на слова.
3. Нормализация — для качественной обработки текст должен быть нормализированным. Это серия операций, в результате которых текст приводиться к «рафинированному» виду: всеслова приводятся к одному регистру, удаляются знаки пунктуации, расшифровываются сокращения, числа приводятся к их текстовому написанию и т.д. Нормализация необходима для унификации методов обработки текста.
4. Стеммизация —  образовано от английского слова stem, которое переводиться как «лингвистическая основа слова». В восточнославянских языках к этому близко понятие «корень слова». Так, стеммизация — это устранение придатков к корню, то есть отделение суффикса,приставки, окончания.
5. Лемматизация — близка к стеммизация. Отличие в том, что лемматизация приводит слово к смысловой канонической форме слова (инфинитив для глагола, именительный падеж единственного числа — для существительных и прилагательных). Это более сложная операция. Например: зафрахтованный — фрахтовать,  ценами — цена, лучший — хороший.
6. Корпус — в самом простом понимании, это набор текстов. Также, используется термин корпора — это множество корпусов. Корпус может состоять из текстов на одном языке, а может из текстов на разных. Корпус используется исключительно для проверки гипотез, обучения и статистического лингвистического анализа.
7. Стоп-слова — слова, которые не несут никакой смысловой нагрузки. Их еще называют шумовыми словами. Стоп-слова уже давно применяются в алгоритмах поисковых машин. Например,в английском языке — это артикли, в русском — междометия, союзы, маты и т.д.
8. POS (Part-of-Speech) tagging, морфологическая разметка — это процесс назначения тега токенизированной части предложения. Наиболее популярная разметка определяет слова как имена существительные, прилагательные, глаголы и другие части речи.
9. Statistical Language Modeling (статистическое моделирование языка) — процесс построения статистической модели языка, целью которой является создать текст, максимально близкий к натуральной речи. Математически SLM — это распределение вероятности появления строки S как целого предложения.
10. «Сумка слов» (bag of words) — это детальная репрезентативая модель, используемая для упрощения обработки содержание выделенного текста. Эта модель не берет во внимание грамматику или порядок слов. Главная задача — определение количества вхождений слов в данный текст.
11. n-граммы. Это другая модель для упрощения распознавания содержание текста. В отличии от моделей, гдене учитывается порядок слов, n-граммная модель определяет и сохраняет смежные последовательности слов в тексте.

Нейролингвистическое программирование (НЛП): это работает?

Нейролингвистическое программирование — это способ изменить чьи-то мысли и поведение, чтобы помочь им достичь желаемых результатов.

Популярность нейролингвистического программирования или НЛП стала широко распространенной с момента ее появления в 1970-х годах. Его использование включает лечение фобий и тревожных расстройств, а также улучшение производительности труда или личного счастья.

В этой статье исследуется теория, лежащая в основе НЛП, и какие доказательства существуют в поддержку его практики.

НЛП использует методы восприятия, поведения и общения, чтобы людям было легче изменить свои мысли и действия.

NLP полагается на языковую обработку, но не следует путать с обработкой естественного языка, имеющей ту же аббревиатуру.

НЛП было разработано Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером, которые считали возможным идентифицировать модели мыслей и поведения успешных людей и обучать им других.

Несмотря на отсутствие эмпирических данных, подтверждающих это, Бэндлер и Гриндер опубликовали две книги, Структура магии I и II, , и НЛП стало популярным.Его популярность отчасти объяснялась его универсальностью в решении множества различных проблем, с которыми сталкиваются люди.

Различные интерпретации НЛП затрудняют определение. Он основан на идее, что люди действуют по внутренним «картам» мира, которые они узнают через сенсорный опыт.

НЛП пытается обнаружить и изменить подсознательные предубеждения или ограничения индивидуальной карты мира.

НЛП — это не гипнотерапия. Вместо этого он действует через сознательное использование языка, чтобы вызвать изменения в чьих-то мыслях и поведении.

Например, центральной особенностью НЛП является идея о том, что человек склонен к одной сенсорной системе, известной как предпочтительная репрезентативная система или PRS.

Терапевты могут определить это предпочтение по языку. Такие фразы, как «Я понимаю вашу точку зрения», могут сигнализировать о визуальной PRS. Или «Я слышу вашу точку зрения» может сигнализировать о слуховом PRS.

Практикующий НЛП идентифицирует СБН человека и строит вокруг него свою терапевтическую схему. Структура может включать в себя установление взаимопонимания, сбор информации и постановку с ними целей.

НЛП — это обширная сфера практики. Таким образом, практикующие НЛП используют множество различных техник, в том числе следующие:

• Якорение : Превращение сенсорных ощущений в триггеры определенных эмоциональных состояний.
• Раппорт : Практикующий настраивается на человека, согласовывая его физическое поведение, чтобы улучшить общение и реакцию через сочувствие.
• Образец взмаха : изменение моделей поведения или мыслей, чтобы прийти к желаемому, а не к нежелательному результату.
• Визуальная / кинестетическая диссоциация (VKD) : Попытка избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.

НЛП используется как метод личностного развития через развитие таких навыков, как саморефлексия, уверенность и общение.

Практики применяют НЛП в коммерческих целях для достижения ориентированных на работу целей, таких как повышение производительности или продвижение по службе.

В более широком смысле он применялся в качестве терапии психологических расстройств, включая фобии, депрессию, генерализованные тревожные расстройства или ГТР, а также посттравматическое стрессовое расстройство или посттравматическое стрессовое расстройство.

Определение эффективности НЛП сложно по нескольким причинам.

НЛП не подвергалось той же научной строгости, что и более устоявшиеся методы лечения, такие как когнитивно-поведенческая терапия или КПТ.

Отсутствие формального регулирования и коммерческая ценность НЛП означают, что заявления о его эффективности могут быть анекдотичными или предоставлены провайдером НЛП. Провайдеры НЛП будут финансово заинтересованы в успехе НЛП, поэтому их доказательства трудно использовать.

Более того, научные исследования НЛП дали неоднозначные результаты.

Некоторые исследования выявили преимущества, связанные с НЛП. Например, исследование, опубликованное в журнале Counseling and Psychotherapy Research , показало, что у психотерапевтических пациентов улучшились психологические симптомы и улучшилось качество жизни после НЛП по сравнению с контрольной группой.

Однако обзор 10 доступных исследований по НЛП, опубликованный в The British Journal of General Practice , был менее благоприятным.

Он пришел к выводу, что существует мало доказательств эффективности НЛП в лечении состояний, связанных со здоровьем, включая тревожные расстройства, контроль веса и злоупотребление психоактивными веществами. Это было связано с ограниченным количеством и качеством доступных исследований, а не с доказательствами, показывающими, что НЛП не работает.

В 2014 году в отчете Канадского агентства по лекарствам и технологиям в области здравоохранения не было обнаружено клинических доказательств эффективности НЛП в лечении посттравматического стрессового расстройства, ГТР или депрессии.

Тем не менее, в дополнительном обзоре исследований, опубликованном в 2015 году, было обнаружено, что терапия НЛП оказывает положительное влияние на людей с социальными или психологическими проблемами, хотя авторы заявили, что необходимы дополнительные исследования.

Теоретическая основа НЛП также вызвала критику из-за отсутствия доказательной поддержки.

В статье, опубликованной в 2009 году, сделан вывод, что по прошествии трех десятилетий теории, лежащие в основе НЛП, все еще не заслуживают доверия, а доказательства его эффективности носят лишь эпизодический характер.

Обзорная статья 2010 года была направлена ​​на оценку результатов исследований, касающихся теорий, лежащих в основе НЛП. Было обнаружено, что из 33 включенных исследований только 18 процентов поддерживают теорию, лежащую в основе НЛП.

Итак, несмотря на более чем 4 десятилетия его существования, ни эффективность НЛП, ни обоснованность теорий не были четко продемонстрированы серьезными исследованиями.

Также стоит отметить, что исследования в основном проводились в терапевтических условиях, и лишь несколько исследований эффективности НЛП в коммерческой среде.

Изучение того, насколько хорошо работает НЛП, также связано с несколькими практическими проблемами, усугубляющими отсутствие ясности вокруг предмета. Например, трудно напрямую сравнивать исследования, учитывая диапазон различных методов, техник и результатов.

НЛП стало очень популярным с годами. Эта популярность могла быть вызвана тем фактом, что специалисты-практики могут использовать его во многих различных областях и контекстах.

Однако общие идеи, на которых построено НЛП, и отсутствие формального органа для мониторинга его использования означают, что методы и качество практики могут значительно различаться.В любом случае, четких и беспристрастных доказательств его эффективности еще не появилось.

По этим причинам вполне возможно, что хороший маркетинг также способствовал широкой популярности НЛП, особенно в коммерческом секторе.

Нейролингвистическое программирование (НЛП): это работает?

Нейролингвистическое программирование — это способ изменить чьи-то мысли и поведение, чтобы помочь им достичь желаемых результатов.

Популярность нейролингвистического программирования или НЛП стала широко распространенной с момента ее появления в 1970-х годах.Его использование включает лечение фобий и тревожных расстройств, а также улучшение производительности труда или личного счастья.

В этой статье исследуется теория, лежащая в основе НЛП, и какие доказательства существуют в поддержку его практики.

НЛП использует методы восприятия, поведения и общения, чтобы людям было легче изменить свои мысли и действия.

NLP полагается на языковую обработку, но не следует путать с обработкой естественного языка, имеющей ту же аббревиатуру.

НЛП было разработано Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером, которые считали возможным идентифицировать модели мыслей и поведения успешных людей и обучать им других.

Несмотря на отсутствие эмпирических данных, подтверждающих это, Бэндлер и Гриндер опубликовали две книги, Структура магии I и II, , и НЛП стало популярным. Его популярность отчасти объяснялась его универсальностью в решении множества различных проблем, с которыми сталкиваются люди.

Различные интерпретации НЛП затрудняют определение.Он основан на идее, что люди действуют по внутренним «картам» мира, которые они узнают через сенсорный опыт.

НЛП пытается обнаружить и изменить подсознательные предубеждения или ограничения индивидуальной карты мира.

НЛП — это не гипнотерапия. Вместо этого он действует через сознательное использование языка, чтобы вызвать изменения в чьих-то мыслях и поведении.

Например, центральной особенностью НЛП является идея о том, что человек склонен к одной сенсорной системе, известной как предпочтительная репрезентативная система или PRS.

Терапевты могут определить это предпочтение по языку. Такие фразы, как «Я понимаю вашу точку зрения», могут сигнализировать о визуальной PRS. Или «Я слышу вашу точку зрения» может сигнализировать о слуховом PRS.

Практикующий НЛП идентифицирует СБН человека и строит вокруг него свою терапевтическую схему. Структура может включать в себя установление взаимопонимания, сбор информации и постановку с ними целей.

НЛП — это обширная сфера практики. Таким образом, практикующие НЛП используют множество различных техник, в том числе следующие:

• Якорение : Превращение сенсорных ощущений в триггеры определенных эмоциональных состояний.
• Раппорт : Практикующий настраивается на человека, согласовывая его физическое поведение, чтобы улучшить общение и реакцию через сочувствие.
• Образец взмаха : изменение моделей поведения или мыслей, чтобы прийти к желаемому, а не к нежелательному результату.
• Визуальная / кинестетическая диссоциация (VKD) : Попытка избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.

НЛП используется как метод личностного развития через развитие таких навыков, как саморефлексия, уверенность и общение.

Практики применяют НЛП в коммерческих целях для достижения ориентированных на работу целей, таких как повышение производительности или продвижение по службе.

В более широком смысле он применялся в качестве терапии психологических расстройств, включая фобии, депрессию, генерализованные тревожные расстройства или ГТР, а также посттравматическое стрессовое расстройство или посттравматическое стрессовое расстройство.

Определение эффективности НЛП сложно по нескольким причинам.

НЛП не подвергалось той же научной строгости, что и более устоявшиеся методы лечения, такие как когнитивно-поведенческая терапия или КПТ.

Отсутствие формального регулирования и коммерческая ценность НЛП означают, что заявления о его эффективности могут быть анекдотичными или предоставлены провайдером НЛП. Провайдеры НЛП будут финансово заинтересованы в успехе НЛП, поэтому их доказательства трудно использовать.

Более того, научные исследования НЛП дали неоднозначные результаты.

Некоторые исследования выявили преимущества, связанные с НЛП. Например, исследование, опубликованное в журнале Counseling and Psychotherapy Research , показало, что у психотерапевтических пациентов улучшились психологические симптомы и улучшилось качество жизни после НЛП по сравнению с контрольной группой.

Однако обзор 10 доступных исследований по НЛП, опубликованный в The British Journal of General Practice , был менее благоприятным.

Он пришел к выводу, что существует мало доказательств эффективности НЛП в лечении состояний, связанных со здоровьем, включая тревожные расстройства, контроль веса и злоупотребление психоактивными веществами.Это было связано с ограниченным количеством и качеством доступных исследований, а не с доказательствами, показывающими, что НЛП не работает.

В 2014 году в отчете Канадского агентства по лекарствам и технологиям в области здравоохранения не было обнаружено клинических доказательств эффективности НЛП в лечении посттравматического стрессового расстройства, ГТР или депрессии.

Тем не менее, в дополнительном обзоре исследований, опубликованном в 2015 году, было обнаружено, что терапия НЛП оказывает положительное влияние на людей с социальными или психологическими проблемами, хотя авторы заявили, что необходимы дополнительные исследования.

Теоретическая основа НЛП также вызвала критику из-за отсутствия доказательной поддержки.

В статье, опубликованной в 2009 году, сделан вывод, что по прошествии трех десятилетий теории, лежащие в основе НЛП, все еще не заслуживают доверия, а доказательства его эффективности носят лишь эпизодический характер.

Обзорная статья 2010 года была направлена ​​на оценку результатов исследований, касающихся теорий, лежащих в основе НЛП. Было обнаружено, что из 33 включенных исследований только 18 процентов поддерживают теорию, лежащую в основе НЛП.

Итак, несмотря на более чем 4 десятилетия его существования, ни эффективность НЛП, ни обоснованность теорий не были четко продемонстрированы серьезными исследованиями.

Также стоит отметить, что исследования в основном проводились в терапевтических условиях, и лишь несколько исследований эффективности НЛП в коммерческой среде.

Изучение того, насколько хорошо работает НЛП, также связано с несколькими практическими проблемами, усугубляющими отсутствие ясности вокруг предмета. Например, трудно напрямую сравнивать исследования, учитывая диапазон различных методов, техник и результатов.

НЛП стало очень популярным с годами. Эта популярность могла быть вызвана тем фактом, что специалисты-практики могут использовать его во многих различных областях и контекстах.

Однако общие идеи, на которых построено НЛП, и отсутствие формального органа для мониторинга его использования означают, что методы и качество практики могут значительно различаться. В любом случае, четких и беспристрастных доказательств его эффективности еще не появилось.

По этим причинам вполне возможно, что хороший маркетинг также способствовал широкой популярности НЛП, особенно в коммерческом секторе.

Нейролингвистическое программирование (НЛП): это работает?

Нейролингвистическое программирование — это способ изменить чьи-то мысли и поведение, чтобы помочь им достичь желаемых результатов.

Популярность нейролингвистического программирования или НЛП стала широко распространенной с момента ее появления в 1970-х годах. Его использование включает лечение фобий и тревожных расстройств, а также улучшение производительности труда или личного счастья.

В этой статье исследуется теория, лежащая в основе НЛП, и какие доказательства существуют в поддержку его практики.

НЛП использует методы восприятия, поведения и общения, чтобы людям было легче изменить свои мысли и действия.

NLP полагается на языковую обработку, но не следует путать с обработкой естественного языка, имеющей ту же аббревиатуру.

НЛП было разработано Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером, которые считали возможным идентифицировать модели мыслей и поведения успешных людей и обучать им других.

Несмотря на отсутствие эмпирических данных, подтверждающих это, Бэндлер и Гриндер опубликовали две книги, Структура магии I и II, , и НЛП стало популярным. Его популярность отчасти объяснялась его универсальностью в решении множества различных проблем, с которыми сталкиваются люди.

Различные интерпретации НЛП затрудняют определение.Он основан на идее, что люди действуют по внутренним «картам» мира, которые они узнают через сенсорный опыт.

НЛП пытается обнаружить и изменить подсознательные предубеждения или ограничения индивидуальной карты мира.

НЛП — это не гипнотерапия. Вместо этого он действует через сознательное использование языка, чтобы вызвать изменения в чьих-то мыслях и поведении.

Например, центральной особенностью НЛП является идея о том, что человек склонен к одной сенсорной системе, известной как предпочтительная репрезентативная система или PRS.

Терапевты могут определить это предпочтение по языку. Такие фразы, как «Я понимаю вашу точку зрения», могут сигнализировать о визуальной PRS. Или «Я слышу вашу точку зрения» может сигнализировать о слуховом PRS.

Практикующий НЛП идентифицирует СБН человека и строит вокруг него свою терапевтическую схему. Структура может включать в себя установление взаимопонимания, сбор информации и постановку с ними целей.

НЛП — это обширная сфера практики. Таким образом, практикующие НЛП используют множество различных техник, в том числе следующие:

• Якорение : Превращение сенсорных ощущений в триггеры определенных эмоциональных состояний.
• Раппорт : Практикующий настраивается на человека, согласовывая его физическое поведение, чтобы улучшить общение и реакцию через сочувствие.
• Образец взмаха : изменение моделей поведения или мыслей, чтобы прийти к желаемому, а не к нежелательному результату.
• Визуальная / кинестетическая диссоциация (VKD) : Попытка избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.

НЛП используется как метод личностного развития через развитие таких навыков, как саморефлексия, уверенность и общение.

Практики применяют НЛП в коммерческих целях для достижения ориентированных на работу целей, таких как повышение производительности или продвижение по службе.

В более широком смысле он применялся в качестве терапии психологических расстройств, включая фобии, депрессию, генерализованные тревожные расстройства или ГТР, а также посттравматическое стрессовое расстройство или посттравматическое стрессовое расстройство.

Определение эффективности НЛП сложно по нескольким причинам.

НЛП не подвергалось той же научной строгости, что и более устоявшиеся методы лечения, такие как когнитивно-поведенческая терапия или КПТ.

Отсутствие формального регулирования и коммерческая ценность НЛП означают, что заявления о его эффективности могут быть анекдотичными или предоставлены провайдером НЛП. Провайдеры НЛП будут финансово заинтересованы в успехе НЛП, поэтому их доказательства трудно использовать.

Более того, научные исследования НЛП дали неоднозначные результаты.

Некоторые исследования выявили преимущества, связанные с НЛП. Например, исследование, опубликованное в журнале Counseling and Psychotherapy Research , показало, что у психотерапевтических пациентов улучшились психологические симптомы и улучшилось качество жизни после НЛП по сравнению с контрольной группой.

Однако обзор 10 доступных исследований по НЛП, опубликованный в The British Journal of General Practice , был менее благоприятным.

Он пришел к выводу, что существует мало доказательств эффективности НЛП в лечении состояний, связанных со здоровьем, включая тревожные расстройства, контроль веса и злоупотребление психоактивными веществами.Это было связано с ограниченным количеством и качеством доступных исследований, а не с доказательствами, показывающими, что НЛП не работает.

В 2014 году в отчете Канадского агентства по лекарствам и технологиям в области здравоохранения не было обнаружено клинических доказательств эффективности НЛП в лечении посттравматического стрессового расстройства, ГТР или депрессии.

Тем не менее, в дополнительном обзоре исследований, опубликованном в 2015 году, было обнаружено, что терапия НЛП оказывает положительное влияние на людей с социальными или психологическими проблемами, хотя авторы заявили, что необходимы дополнительные исследования.

Теоретическая основа НЛП также вызвала критику из-за отсутствия доказательной поддержки.

В статье, опубликованной в 2009 году, сделан вывод, что по прошествии трех десятилетий теории, лежащие в основе НЛП, все еще не заслуживают доверия, а доказательства его эффективности носят лишь эпизодический характер.

Обзорная статья 2010 года была направлена ​​на оценку результатов исследований, касающихся теорий, лежащих в основе НЛП. Было обнаружено, что из 33 включенных исследований только 18 процентов поддерживают теорию, лежащую в основе НЛП.

Итак, несмотря на более чем 4 десятилетия его существования, ни эффективность НЛП, ни обоснованность теорий не были четко продемонстрированы серьезными исследованиями.

Также стоит отметить, что исследования в основном проводились в терапевтических условиях, и лишь несколько исследований эффективности НЛП в коммерческой среде.

Изучение того, насколько хорошо работает НЛП, также связано с несколькими практическими проблемами, усугубляющими отсутствие ясности вокруг предмета. Например, трудно напрямую сравнивать исследования, учитывая диапазон различных методов, техник и результатов.

НЛП стало очень популярным с годами. Эта популярность могла быть вызвана тем фактом, что специалисты-практики могут использовать его во многих различных областях и контекстах.

Однако общие идеи, на которых построено НЛП, и отсутствие формального органа для мониторинга его использования означают, что методы и качество практики могут значительно различаться. В любом случае, четких и беспристрастных доказательств его эффективности еще не появилось.

По этим причинам вполне возможно, что хороший маркетинг также способствовал широкой популярности НЛП, особенно в коммерческом секторе.

Нейролингвистическое программирование (НЛП): это работает?

Нейролингвистическое программирование — это способ изменить чьи-то мысли и поведение, чтобы помочь им достичь желаемых результатов.

Популярность нейролингвистического программирования или НЛП стала широко распространенной с момента ее появления в 1970-х годах. Его использование включает лечение фобий и тревожных расстройств, а также улучшение производительности труда или личного счастья.

В этой статье исследуется теория, лежащая в основе НЛП, и какие доказательства существуют в поддержку его практики.

НЛП использует методы восприятия, поведения и общения, чтобы людям было легче изменить свои мысли и действия.

NLP полагается на языковую обработку, но не следует путать с обработкой естественного языка, имеющей ту же аббревиатуру.

НЛП было разработано Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером, которые считали возможным идентифицировать модели мыслей и поведения успешных людей и обучать им других.

Несмотря на отсутствие эмпирических данных, подтверждающих это, Бэндлер и Гриндер опубликовали две книги, Структура магии I и II, , и НЛП стало популярным. Его популярность отчасти объяснялась его универсальностью в решении множества различных проблем, с которыми сталкиваются люди.

Различные интерпретации НЛП затрудняют определение.Он основан на идее, что люди действуют по внутренним «картам» мира, которые они узнают через сенсорный опыт.

НЛП пытается обнаружить и изменить подсознательные предубеждения или ограничения индивидуальной карты мира.

НЛП — это не гипнотерапия. Вместо этого он действует через сознательное использование языка, чтобы вызвать изменения в чьих-то мыслях и поведении.

Например, центральной особенностью НЛП является идея о том, что человек склонен к одной сенсорной системе, известной как предпочтительная репрезентативная система или PRS.

Терапевты могут определить это предпочтение по языку. Такие фразы, как «Я понимаю вашу точку зрения», могут сигнализировать о визуальной PRS. Или «Я слышу вашу точку зрения» может сигнализировать о слуховом PRS.

Практикующий НЛП идентифицирует СБН человека и строит вокруг него свою терапевтическую схему. Структура может включать в себя установление взаимопонимания, сбор информации и постановку с ними целей.

НЛП — это обширная сфера практики. Таким образом, практикующие НЛП используют множество различных техник, в том числе следующие:

• Якорение : Превращение сенсорных ощущений в триггеры определенных эмоциональных состояний.
• Раппорт : Практикующий настраивается на человека, согласовывая его физическое поведение, чтобы улучшить общение и реакцию через сочувствие.
• Образец взмаха : изменение моделей поведения или мыслей, чтобы прийти к желаемому, а не к нежелательному результату.
• Визуальная / кинестетическая диссоциация (VKD) : Попытка избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.

НЛП используется как метод личностного развития через развитие таких навыков, как саморефлексия, уверенность и общение.

Практики применяют НЛП в коммерческих целях для достижения ориентированных на работу целей, таких как повышение производительности или продвижение по службе.

В более широком смысле он применялся в качестве терапии психологических расстройств, включая фобии, депрессию, генерализованные тревожные расстройства или ГТР, а также посттравматическое стрессовое расстройство или посттравматическое стрессовое расстройство.

Определение эффективности НЛП сложно по нескольким причинам.

НЛП не подвергалось той же научной строгости, что и более устоявшиеся методы лечения, такие как когнитивно-поведенческая терапия или КПТ.

Отсутствие формального регулирования и коммерческая ценность НЛП означают, что заявления о его эффективности могут быть анекдотичными или предоставлены провайдером НЛП. Провайдеры НЛП будут финансово заинтересованы в успехе НЛП, поэтому их доказательства трудно использовать.

Более того, научные исследования НЛП дали неоднозначные результаты.

Некоторые исследования выявили преимущества, связанные с НЛП. Например, исследование, опубликованное в журнале Counseling and Psychotherapy Research , показало, что у психотерапевтических пациентов улучшились психологические симптомы и улучшилось качество жизни после НЛП по сравнению с контрольной группой.

Однако обзор 10 доступных исследований по НЛП, опубликованный в The British Journal of General Practice , был менее благоприятным.

Он пришел к выводу, что существует мало доказательств эффективности НЛП в лечении состояний, связанных со здоровьем, включая тревожные расстройства, контроль веса и злоупотребление психоактивными веществами.Это было связано с ограниченным количеством и качеством доступных исследований, а не с доказательствами, показывающими, что НЛП не работает.

В 2014 году в отчете Канадского агентства по лекарствам и технологиям в области здравоохранения не было обнаружено клинических доказательств эффективности НЛП в лечении посттравматического стрессового расстройства, ГТР или депрессии.

Тем не менее, в дополнительном обзоре исследований, опубликованном в 2015 году, было обнаружено, что терапия НЛП оказывает положительное влияние на людей с социальными или психологическими проблемами, хотя авторы заявили, что необходимы дополнительные исследования.

Теоретическая основа НЛП также вызвала критику из-за отсутствия доказательной поддержки.

В статье, опубликованной в 2009 году, сделан вывод, что по прошествии трех десятилетий теории, лежащие в основе НЛП, все еще не заслуживают доверия, а доказательства его эффективности носят лишь эпизодический характер.

Обзорная статья 2010 года была направлена ​​на оценку результатов исследований, касающихся теорий, лежащих в основе НЛП. Было обнаружено, что из 33 включенных исследований только 18 процентов поддерживают теорию, лежащую в основе НЛП.

Итак, несмотря на более чем 4 десятилетия его существования, ни эффективность НЛП, ни обоснованность теорий не были четко продемонстрированы серьезными исследованиями.

Также стоит отметить, что исследования в основном проводились в терапевтических условиях, и лишь несколько исследований эффективности НЛП в коммерческой среде.

Изучение того, насколько хорошо работает НЛП, также связано с несколькими практическими проблемами, усугубляющими отсутствие ясности вокруг предмета. Например, трудно напрямую сравнивать исследования, учитывая диапазон различных методов, техник и результатов.

НЛП стало очень популярным с годами. Эта популярность могла быть вызвана тем фактом, что специалисты-практики могут использовать его во многих различных областях и контекстах.

Однако общие идеи, на которых построено НЛП, и отсутствие формального органа для мониторинга его использования означают, что методы и качество практики могут значительно различаться. В любом случае, четких и беспристрастных доказательств его эффективности еще не появилось.

По этим причинам вполне возможно, что хороший маркетинг также способствовал широкой популярности НЛП, особенно в коммерческом секторе.

Определение НЛП — Ассоциация нейролингвистического программирования

NLP означает «нейролингвистическое программирование» и существует с 1970-х годов, когда его соучредители Ричард Бэндлер и Джон Гриндер впервые смоделировали терапевтов Милтона Эриксона, Грегори Бейтсона, Фрица Перлза и Вирджинию Сатир.

ANLP определяет НЛП как набор моделей, техник и стратегий для моделирования совершенства, чтобы помочь нам лучше понять, как наши мыслительные процессы и поведение, включая то, как язык, который мы используем, влияет на то, как мы думаем, и на результаты, которые мы получаем. Превосходное моделирование в любой области позволяет нам добиться положительных изменений в себе и других.

Дословный перевод фразы «нейролингвистическое программирование» заключается в том, что НЛП дает нам возможность, позволяет и учит нас лучше понимать, как наш мозг (нейро) обрабатывает слова, которые мы используем (лингвистические), и как это может повлиять на наше прошлое, настоящее и будущее (программирование).Это дает нам стратегии для наблюдения за человеческим поведением и извлечения уроков из лучших (и худших) из них!

Проще говоря, изменения возможны — все, что вам нужно, это желание измениться и готовность изучать новые способы бытия… с собой, своими мыслями и другими.

НЛП было определено как «руководство пользователя для вашего разума», потому что изучение НЛП дает нам представление о том, как наши модели мышления могут повлиять на каждый аспект нашей жизни.

В 1970-х годах соавторы НЛП первоначально определили НЛП следующим образом:

«НЛП — это позиция, которая представляет собой ненасытное любопытство к людям с методологией, которая оставляет за собой след техник.«

Ричард Бэндлер (соавтор НЛП)

«Стратегии, инструменты и техники НЛП представляют собой отличную от других возможность для исследования функционирования человека, или, точнее, того редкого и ценного подмножества человеческого функционирования, известного как гений».

Джон Гриндер (соавтор НЛП)

Что такое обработка естественного языка?

Последнее обновление 7 августа 2019 г.

Обработка естественного языка, или сокращенно НЛП, в широком смысле определяется как автоматическая обработка естественного языка, такого как речь и текст, с помощью программного обеспечения.

Изучение обработки естественного языка существует уже более 50 лет и выросло из области лингвистики с появлением компьютеров.

В этом посте вы узнаете, что такое обработка естественного языка и почему это так важно.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

• Что такое естественный язык и чем он отличается от других типов данных.
• Что делает работу с естественным языком такой сложной.
• Откуда возникла область НЛП и как ее определяют современные практики.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для обработки естественного языка», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Что такое обработка естественного языка?
Фото pedrik, некоторые права защищены.

Естественный язык

Естественный язык относится к тому, как мы, люди, общаемся друг с другом.

А именно речь и текст.

Мы окружены текстом.

Подумайте, сколько текста вы видите каждый день:

• Знаки
• Меню
• Электронная почта
• SMS
• веб-страниц
• и многое другое…

Список бесконечен.

А теперь подумайте о речи.

Мы можем говорить друг с другом как вид больше, чем писать. Может быть, даже легче научиться говорить, чем писать.

Голос и текст — это то, как мы общаемся друг с другом.

Учитывая важность этого типа данных, у нас должны быть методы для понимания и анализа естественного языка, как и для других типов данных.

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

Вызов естественного языка

Работа с данными на естественном языке не решена.

Его изучали полвека, и это действительно сложно.

Это сложно с точки зрения ребенка, который должен потратить много лет на овладение языком … это сложно для взрослого, изучающего язык, трудно для ученого, который пытается смоделировать соответствующие явления, и трудно для человека. инженер, который пытается создать системы, которые работают с вводом или выводом на естественном языке. Эти задачи настолько сложны, что Тьюринг справедливо мог сделать беглую беседу на естественном языке центральным элементом своего теста на интеллект.

— стр. 248, Математическая лингвистика, 2010.

Естественный язык сложен прежде всего потому, что он беспорядочный. Есть несколько правил.

И все же большую часть времени мы легко понимаем друг друга.

Человеческий язык очень неоднозначен … Он также постоянно меняется и развивается. Люди отлично умеют создавать язык и понимать язык, а также способны выражать, воспринимать и интерпретировать очень сложные и тонкие значения. В то же время, хотя мы, люди, хорошо владеем языком, мы также очень плохо понимаем и формально понимаем и описываем правила, управляющие языком.

— страница 1, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.

От лингвистики к обработке естественного языка

Языкознание

Лингвистика — это научное изучение языка, включая его грамматику, семантику и фонетику.

Классическая лингвистика включала разработку и оценку языковых правил. Большой прогресс был достигнут в формальных методах синтаксиса и семантики, но по большей части интересные проблемы понимания естественного языка не поддаются чистому математическому формализму.

В широком смысле лингвист — это любой, кто изучает язык, но, возможно, в более разговорной речи, лингвист, определяющий себя, может быть более сосредоточен на своей работе.

Математика — инструмент науки. Математики, работающие над естественным языком, могут называть свое исследование математической лингвистикой, уделяя особое внимание использованию дискретных математических формализмов и теории естественного языка (например, формальных языков и теории автоматов).

Компьютерная лингвистика

Компьютерная лингвистика — это современное лингвистическое исследование с использованием инструментов информатики.Вчерашняя лингвистика может быть сегодня вычислительной лингвистикой, поскольку использование вычислительных инструментов и мышления обогнало большинство областей исследования.

Компьютерная лингвистика — это исследование компьютерных систем для понимания и создания естественного языка. … Одной из естественных функций компьютерной лингвистики было бы тестирование грамматик, предложенных лингвистами-теоретиками.

— страницы 4-5, Компьютерная лингвистика: введение, 1986.

Большие объемы данных и быстрые компьютеры означают, что из больших наборов текстовых данных можно открывать новые и разные вещи путем написания и запуска программного обеспечения.

В 1990-х годах статистические методы и статистическое машинное обучение начали и в конечном итоге вытеснили классические нисходящие подходы к языку, основанные на правилах, в первую очередь из-за их лучших результатов, скорости и надежности. Статистический подход к изучению естественного языка сейчас доминирует в этой области; он может определять поле.

Методы Data-Drive для обработки естественного языка в настоящее время стали настолько популярными, что их следует считать основными подходами к компьютерной лингвистике.… Сильным фактором, способствующим этому развитию, несомненно, является увеличение количества доступных в электронном виде данных, к которым могут быть применены эти методы; другим фактором может быть определенное разочарование в подходах, основанных исключительно на правилах, разработанных вручную, из-за их наблюдаемой хрупкости.

— стр. 358, Оксфордский справочник по компьютерной лингвистике, 2005 г.

Статистический подход к естественному языку не ограничивается статистикой как таковой, но также и расширенными методами вывода, такими как те, что используются в прикладном машинном обучении.

… понимание естественного языка требует большого количества знаний о морфологии, синтаксисе, семантике и прагматике, а также общих знаний о мире. Получение и кодирование всех этих знаний — одно из основных препятствий на пути разработки эффективных и надежных языковых систем. Подобно статистическим методам… методы машинного обучения предполагают автоматическое получение этих знаний из аннотированных или неаннотированных языковых корпусов.

— страница 377, Оксфордский справочник по компьютерной лингвистике, 2005 г.

Статистическая обработка естественного языка

Компьютерная лингвистика также стала известна как процесс естественного языка, или НЛП, чтобы отразить более инженерный или эмпирический подход статистических методов.

Статистическое доминирование в этой области также часто приводит к тому, что НЛП описывается как статистическая обработка естественного языка, возможно, для того, чтобы отделить ее от классических методов компьютерной лингвистики.

Я считаю, что в компьютерной лингвистике есть как научная, так и инженерная сторона.Инженерная сторона вычислительной лингвистики, часто называемая обработкой естественного языка (NLP), в значительной степени связана с созданием вычислительных инструментов, которые делают полезные вещи с языком, например, машинный перевод, обобщение, ответы на вопросы и т. Д. Как и любая инженерная дисциплина, естественный язык обработка опирается на множество различных научных дисциплин.

— Как статистическая революция меняет (вычислительную) лингвистику, 2009.

Лингвистика — обширная тема для изучения, и, хотя статистический подход к НЛП показал большой успех в некоторых областях, все же есть место и большие преимущества от классических нисходящих методов.

Грубо говоря, статистическое НЛП связывает вероятности с альтернативами, встречающимися в ходе анализа высказывания или текста, и принимает наиболее вероятный результат как правильный. … Неудивительно, что слова, которые называют явления, которые тесно связаны в мире, или наше восприятие этого мира, часто встречаются близко друг к другу, так что четкие факты о мире отражаются в несколько более нечетких фактах о текстах. Эта точка зрения вызывает много споров.

— Стр. Xix, Оксфордский справочник по компьютерной лингвистике, 2005 г.

Обработка естественного языка

Как практики машинного обучения, заинтересованные в работе с текстовыми данными, мы заинтересованы в инструментах и ​​методах из области обработки естественного языка.

Мы видели путь от лингвистики к НЛП в предыдущем разделе. Теперь давайте посмотрим, как современные исследователи и практики определяют суть НЛП.

Возможно, в одном из наиболее широко распространенных учебников, написанных ведущими исследователями в данной области, они называют предмет « лингвистическая наука », что позволяет обсуждать как классическую лингвистику, так и современные статистические методы.

Цель лингвистической науки — дать возможность охарактеризовать и объяснить множество лингвистических наблюдений, происходящих вокруг нас, в разговорах, письмах и других средствах массовой информации. Частично это связано с когнитивным размером того, как люди приобретают, производят и понимают язык, частично — с пониманием взаимосвязи между языковыми высказываниями и миром, а частично — с пониманием языковых структур с помощью какой язык общается.

— Стр. 3, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

Они продолжают фокусироваться на выводе посредством использования статистических методов в обработке естественного языка.

Статистическое НЛП предназначено для статистических выводов в области естественного языка. Статистический вывод в целом состоит из взятия некоторых данных (сгенерированных в соответствии с некоторым неизвестным распределением вероятностей) и последующего вывода об этом распределении.

— Стр. 191, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

В своем тексте о прикладной обработке естественного языка авторы и участники популярной библиотеки Python NLTK для NLP описывают эту область в широком смысле как использование компьютеров для работы с данными на естественном языке.

Мы возьмем Обработку естественного языка — или сокращенно НЛП — в широком смысле, чтобы охватить любые виды компьютерных манипуляций с естественным языком. С одной стороны, это может быть так же просто, как подсчет частоты слов для сравнения разных стилей письма.С другой стороны, НЛП предполагает «понимание» полных человеческих высказываний, по крайней мере, в той степени, в которой они способны дать на них полезные ответы.

— Стр. Ix, Обработка естественного языка с помощью Python, 2009 г.

Статистическое НЛП повернуло еще раз и теперь сильно ориентировано на использование нейронных сетей с глубоким обучением как для выполнения логических выводов по конкретным задачам, так и для разработки надежных сквозных систем.

В одном из первых учебников, посвященных этой новой теме, Йоав Голдберг лаконично определяет НЛП как автоматические методы, которые принимают естественный язык в качестве входных данных или производят естественный язык в качестве выходных.

Обработка естественного языка (NLP) — собирательный термин, обозначающий автоматическую вычислительную обработку человеческих языков. Это включает в себя как алгоритмы, которые принимают текст, созданный человеком, в качестве входных данных, так и алгоритмы, которые создают естественный текст в качестве выходных данных.

— Страница xvii, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.

Глубокое обучение для обработки естественного языка

Методы глубокого обучения многообещающи для решения сложных задач обработки естественного языка.Узнайте больше здесь:

Обзор того, как нейронные сети глубокого обучения могут использоваться для естественного языка, см. В сообщении:

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

Википедия

Сводка

В этом посте вы узнали, что такое обработка естественного языка, почему это так важно.

В частности, вы выучили:

• Что такое естественный язык и чем он отличается от других типов данных.
• Что делает работу с естественным языком такой сложной.
• Откуда возникла область НЛП и как ее определяют современные практики.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Разработка собственных текстовых моделей за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для обработки естественного языка

Он предоставляет учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
Пакет слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

Пропустить академики. Только результаты.

Что такое НЛП? | Нейролингвистическое программирование

НЛП — это практика понимания того, как люди организуют свое мышление, чувства, язык и поведение для достижения желаемых результатов. НЛП предоставляет людям методологию моделирования выдающихся достижений гениев и лидеров в своей области. НЛП также используется для личного развития и успеха в бизнесе.

Ключевым элементом НЛП является то, что мы формируем наши уникальные внутренние ментальные карты мира в результате того, как мы фильтруем и воспринимаем информацию, поглощаемую нашими пятью органами чувств из окружающего нас мира.

Узнайте больше о последних разработках в NLP — New Code NLP , совместно созданном Джоном Гриндером и Кармен Бостик Стрит.Clair и Майкл Кэрролл. Вы можете узнать больше здесь

Каждый человек создал свою собственную уникальную мысленную систему фильтрации для обработки миллионов бит данных, поглощаемых органами чувств. Наша первая ментальная карта мира состоит из внутренних образов, звуков, осязания, внутренних ощущений, вкусов и запахов, которые образуются в результате процесса неврологической фильтрации. Первая ментальная карта в НЛП называется «первым доступом».

Затем мы придаем личное значение информации, получаемой из внешнего мира. Мы формируем нашу вторую ментальную карту, приписывая язык внутренним изображениям, звукам и чувствам, вкусам и запахам, таким образом формируя повседневное сознательное осознавание. Вторая ментальная карта называется лингвистической картой (иногда известной как лингвистическое представление).

Поведенческий ответ, возникающий в результате процессов неврологической фильтрации и последующей лингвистической карты.

Нейролингвистическое программирование начал свою жизнь в начале 1970-х годов, когда доцент Калифорнийского университета в Санта-Крузе Джон Гриндер объединился с студентом Ричардом Бэндлером. Оба были очарованы человеческим совершенством, что проложило им путь к моделированию поведенческих моделей избранных гениев.

Моделирование является основным видом деятельности в НЛП и представляет собой процесс выявления и воспроизведения языковой структуры и поведенческих паттернов человека, который отлично справляется с данным видом деятельности.

Гриндер и Бэндлер начали свои поиски НЛП с моделирования трех человек: Фрица Перлза, Вирджинии Сатир и Милтона Эриксона. Эти гении были выдающимися профессиональными агентами перемен, работающими в области терапии. Все три гения, Перлз, Сатир и Эриксон творили свою магию с точки зрения бессознательного совершенства. Гении не представили Гриндеру и Бэндлеру сознательного описания своего поведения. Моделисты (Гриндер и Бэндлер) неосознанно усвоили паттерны, присущие гениям, а затем представили описание.

С небольшим непосредственным знанием каждой специальности гениев и слабыми знаниями в области психотерапии в целом, Гриндер и Бэндлер в течение двухлетнего периода с энтузиазмом, граничащим с рвением, начали объяснять отдельные части поведения гениев. Они кодировали результаты своей работы в языковых моделях, используя шаблоны трансформационной грамматики в качестве описательного словаря. Благодаря моделированию НЛП Гриндер и Бэндлер продемонстрировали неявные навыки гениев, и родилось НЛП.

Компания, которую Гриндер и Бэндлер держали в эти бурные дни 1970-х, была плавильным котлом пытливых умов, стремящихся исследовать человеческое поведение. Джон Гриндер был доцентом Калифорнийского университета в Санта-Крузе, а Ричард Бэндлер — студентом четвертого курса бакалавриата. Всемирно известный антрополог Грегори Бейтсон стал преподавателем колледжа Кресдж, и настолько был интерес Бейтсона к сотрудничеству Гриндера и Бэндлера, что он познакомил Гриндера и Бэндлера с Милтоном Эриксоном.Бейтсон оказывал поддержку, отзывы и его энтузиазм частично отражен во введении к книге «Структура магии», где он заявляет: « Джон Гриндер, и Ричард Бендлер сделали нечто подобное тому, что мы с коллегами пытались сделать пятнадцать лет назад».

В 1975 году Гриндер и Бэндлер представили миру первые две модели НЛП в томах «Структура магии I и II». Тома, опубликованные уважаемым издательством «Science and Behavior Books inc», сделали НЛП на карте, и интерес к новой области НЛП быстро распространился.Люди, работающие в областях, связанных с общением, поведением и изменениями, стремились узнать, как они тоже могут добиться потрясающих результатов, выполняя работу по изменениям. Гриндер и Бэндлер охотно предложили учебные курсы по применению своих моделей. Учебные курсы, проведенные Бэндлером и Гриндером, доказали, что модели НЛП можно передавать другим, а это означает, что учащиеся могут успешно использовать модели НЛП в своей работе.

Так что там, где НЛП начинало свою жизнь как средство моделирования совершенства, учебные курсы вскоре стали очень активной частью приключений НЛП, за которыми последовало приложение НЛП, где обученные НЛП люди применяют свои инструменты НЛП для коммерческой и личной выгоды.

НЛП-моделирование — это искусство выявить набор различий, присущих тому, кто отлично справляется с данным занятием, по сравнению с кем-то, кто в этом же занятии посредственен. Моделирование НЛП — безусловно, самый высокий уровень навыков в НЛП. Моделирование НЛП можно использовать для выявления паттернов совершенства, присущих любому человеку в любом контексте.

Многие компании в сообществе НЛП уделяют мало внимания моделированию или не уделяют ему никакого внимания. Майкл Кэрролл посетил курс НЛП в 1995 году и был разочарован тем, что тренер открыто признал, что он «не очень разбирается в модельном бизнесе».Создавая Академию НЛП, Майкл убедился, что моделирование станет неотъемлемой частью философии Академии НЛП. Моделирование — основная особенность нашего курса для практикующих мастеров. Моделирование также входит в набор для обучения мастеров-практиков NLPedia.

На протяжении года Джон Гриндер продолжал развивать свои навыки моделиста. Он стоит на голову выше остальных как человек, способный уловить образцы превосходства, присущие любому выдающемуся человеку. Джон Гриндер вместе со своей партнершей Кармен Бостик Сент-Клер предлагают обучение моделированию в Академии НЛП.

Когда разработчики НЛП начали делиться своими знаниями, Сертификация НЛП стала доступна другим инструкторам. Спустя тридцать лет после зарождения НЛП современные тренировки НЛП бывают самых разных форм и размеров, некоторые из них превосходные, некоторые хорошие, очень средние и некоторые явно плохие. В Академии НЛП мы гордимся своим послужным списком. Качество практикующих специалистов и мастеров-практиков Академии НЛП говорит о многом в нашей работе.

Мы гордимся всеми людьми, окончившими Академию НЛП, и стараемся поддерживать их дальнейшее развитие. С выпуском NLPedia Study Sets мы стали единственной компанией в Великобритании, предлагающей подлинные мультисенсорные пакеты домашнего обучения, которые поддерживают курсы ускоренного обучения по НЛП.

Тренинг для практикующих теперь доступен как Интернет-ресурс для исследования

Практикующий НЛП может использовать свои навыки в качестве агента изменений, работая с отдельными людьми, группами или компаниями, или даже с глобальными организациями и правительствами.Как технология, НЛП имеет потрясающий послужной список по стимулированию быстрых и эффективных изменений в отдельных лицах и группах.

Многие люди изучают НЛП, чтобы помочь им стать более эффективными в выбранной ими области. Шаблоны можно использовать в самых разных областях, таких как образование, создание команды, продажи, маркетинг, личностное развитие, лидерство и коучинг. Везде, где есть человеческое взаимодействие и потенциал роста, НЛП можно использовать для развития и повышения производительности.

Образцы кодирования гения
Образцы любого гения можно воспроизвести с помощью моделирования

Обучение формированию паттернов НЛП
Практик НЛП
Расширенные инструменты НЛП
Мастер-практик НЛП
Сертификация тренеров НЛП

Сменить работу
Образование
Обучение
Продажи
Лидерство
Маркетинг
Терапия

Итак, то, что началось с беспричинного любопытства относительно того, как гении выполняют свою магию, теперь превратилось в международную область НЛП тренеров, практиков и людей, преуспевающих в результате применения нейролингвистического программирования в своей профессии и личной жизни.