Содержание

как стать специалистом по обработке естественного языка

Рассказывает Ирина Смазневич


Вместе с развитием сферы Data Science растёт и востребованность в кадрах для этой отрасли. Как же стать специалистом в такой части анализа данных, как обработка естественного языка (Natural Language Processing)?

Кадровый рынок в этой сфере пока не очень большой. Хотя вакансий по Data Science кажется довольно много, задачи NLP встречаются в запросах работодателей достаточно редко. И в основном специалистов по обработке естественного языка ищут компании в крупных городах — Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге. При этом работодателями выступают не только корпорации, но и небольшие коллективы разработчиков и даже стартапы. Так что в сегменте NLP для начинающих специалистов есть определённые перспективы.

Специальности и задачи по обработке естественного языка

Чтобы понять, как стать специалистом по обработке естественного языка, разберёмся сначала, какие задачи решаются в этой области и в каких сферах бизнеса эти решения востребованы.

Язык — это сложная совокупность различных уровней, таких как синтаксис, морфология, семантика, дискурс.

Для каждого уровня выделяются свои специфические задачи. Но на практике чаще всего задействуются несколько или все уровни языка. Например, классическими задачами синтаксиса и морфологии являются токенизация (деление текста на слова) и лемматизация (приведение слова к начальной форме). Есть задачи синтаксического анализа теста (парсинга), извлечения сущностей — например, имён и географических названий. С семантикой связаны задачи тематического моделирования (выделения тем в большой коллекции документов) и определения эмоциональной окраски. Уровень дискурса затрагивает задача суммаризации текста. Машинный перевод задействует все уровни языка. Распознавание и генерация устной речи также относятся к сфере NLP.

Следующий вопрос — кому нужны все эти задачи? Их упоминание можно увидеть в объявлениях о найме во многих сферах бизнеса.

В частности, в обработке естественного языка заинтересованы контактные центры, которым требуется оперировать большим потоком входящих запросов: разбивать их на категории, определять темы, автоматически подбирать варианты ответов.

Интернет-магазины тоже ищут таких специалистов, потому что улучшают поиск по своим каталогам, внедряют диалоговые и рекомендательные системы. Есть запрос в сфере маркетинга и PR: исследовать освещение деятельности компании в медиа и отслеживать, какой образ создаётся у аудитории — позитивный или негативный. Таким же образом исследуют отзывы и комментарии в соцсетях.

Во многих сферах бизнеса используются чат-боты, например, они востребованы у банков, которые ищут специалистов по обработке естественного языка для своих собственных разработок.

Кроме таких компаний, которым нужны собственные системы под обслуживание своих бизнес-процессов, специалистов по обработке естественного языка ищут многие IT-компании сектора B2B. Они разрабатывают программные решения для продажи своим клиентам. В частности, независимо от отрасли, компаниям с большим потоком входящих документов и обращений могут быть полезны системы, оптимизирующие работу. Нужно распределять обращения по темам и отделам, выделять наиболее важные и негативные, ускорять перевод на другие языки и улучшать поиск по базе данных компании. Многим средним и крупным компаниями рано или поздно приходится сегментировать клиентскую базу.

Необходимые навыки для специалиста по NLP

Какие навыки нужны, чтобы освоить профессию специалиста по обработке естественного языка?

Нужно понимать, что обработка естественного языка состоит из нескольких компонентов: знаний о языке, знаний по математике и статистике и навыков в программировании. Причём математика и программирование важнее лингвистики.

Есть общие требования, которые работодатели предъявляют к претендентам на вакансии по NLP. К ним относятся: знание математики, теории вероятностей, статистики, знание сфер применимости, понимание плюсов и минусов различных семейств алгоритмов машинного обучения (таких как логистическая регрессия, различные алгоритмы кластеризации, нейронные сети, бустинг, случайный лес).

Специалисту по NLP нужно уметь работать с базами данных и знать SQL. Иногда требуются знания не только реляционных БД и соответствующих инструментов (PostgreSQL, MySQL, MS SQL, Oracle), но и понимание NoSQL-систем (Cassandra, Redis, MongoDB). Может понадобиться знакомство с фреймворками для работы с большими данными и с различными поисковыми движками.

Обязательным условием является знание структур данных.

Следующая категория навыков связана с языком: необходимо представление о морфологическом, графематическом, синтаксическом анализе. Нужно владеть алгоритмами и техниками, специфическими для задач обработки естественного языка, разбираться в таких вещах, как тематическое моделирование, информационный поиск, дистрибутивная семантика.

Какой язык программирования необходимо освоить? Тут нет однозначного ответа. Наиболее часто встречается запрос на Python, реже специалистам по NLP требуется знание R. Для разработки конечных решений программистам чаще всего нужны Java, C#/C++, Scala.

Наиболее часто встречается запрос на Python, реже специалистам по NLP требуется знание R.

Кроме того, есть набор технологий, с которыми нужно уметь обращаться. Это стек технологий Data Science для Python.

Базовые библиотеки для любого аналитика данных — pandas (для работы с данными в табличном виде), numpy (для работы с большими числовыми массивами) и scipy (для вычислений). Для визуализации могут понадобиться библиотеки matplotlib и seaborn. Для машинного обучения требуется знание основной библиотеки scikit-learn и других специфицированных библиотек (например, XGBoost и LGBM для градиентного бустинга). Для задач обработки естественного языка нужно разбираться в содержании специальных библиотек: nltk, StanfordNLP, spacy, gensim, bigartm, word2vec, fasttext.

Нужен опыт построения глубоких нейронных сетей с использованием фреймворков Tensorflow, Keras, PyTorch. И, конечно, желательно уметь работать с инструментами, рассчитанными именно на русский язык, такими как pymystem3, pymorphy — для морфологического анализа, Tomita parser, yargy — для извлечения фактов и сущностей.

Кроме того, нужно уметь тестировать методы обработки текстовых данных и знать методики оценки качества моделей.

Конечно, это программа-максимум. В зависимости от конкретных задач работодателя может понадобиться тот или иной язык программирования, тот или иной стек технологий. Плюсом для разработчиков решений NLP является наличие собственных проектов на GitHub, а также сертификатов об участии в Kaggle и других соревнованиях по машинному обучению. Также от претендентов ожидают достаточного уровня английского, но это универсальное требование.

Смотрите также: Знакомство с Kaggle: изучаем науку о данных на практике

Где освоить профессию специалиста по NLP?

В вакансиях по NLP в большинстве случаев требуется профильное образование по информатике, вычислительной математике, физике или связанным областям. Иногда — не ниже магистратуры или специалитета.

Но есть и другие варианты: например, обучение в вузе по специальности «компьютерная лингвистика». Выпускником такой образовательной программы является Полина Казакова, Data Scientist в проекте IRELA, сотрудник Центра анализа больших данных МИСиС. Она занимается разработкой систем анализа данных для различных компаний, то есть как раз обработкой естественного языка.

«Я училась в Высшей школе экономики на программе “Фундаментальная и компьютерная лингвистика”, которая работает в рамках филологического направления, — рассказывает Полина. — Эта программа совмещает в себе теоретическую лингвистику, то есть фундаментальные научные знания о самом языке, и прикладные методы анализа данных, а также программистские навыки. Таким штукам мало где учат в России».

Кроме указанной программы по компьютерной лингвистике ВШЭ (которая также открыта в двух филиалах вуза), в России есть ещё несколько учебных программ по компьютерной лингвистике.

Магистратура по специальности NLP есть в СПбГУ на кафедре информационных систем в искусстве и гуманитарных науках. Несмотря на то, что кафедра относится к гуманитарному факультету, программа «Инженерия гуманитарных знаний» рассчитана на программистов.

В МФТИ на кафедре распознавания изображений и обработки текста факультета инноваций и высоких технологий (ФИВТ) действует магистратура по компьютерной лингвистике. Кафедра была основана в 2006 году компанией ABBYY.

В МГУ на филологическом факультете действуют программы бакалавриата и магистратуры по направлению «Фундаментальная и прикладная лингвистика».

В РГГУ открыта магистратура по этому же направлению с профилем «Фундаментальная и компьютерная лингвистика».

Стоит ли поступать на компьютерную лингвистику ради работы в NLP?

«Сама эта программа по компьютерной лингвистике преследует благую цель: совместить теорию с практикой, — говорит Полина. — У нас были теоретические дисциплины, связанные с синтаксисом, фонетикой, морфологией и прочим, и были попытки ввести точные дисциплины, такие как математический анализ, линейная алгебра, статистика, основы программирования и даже машинного обучения. А машинное обучение, как вы догадываетесь, в последнее время очень активно применяется в обработке естественного языка (хотя и не во всех задачах, кое-где до сих пор обходятся rule-based подходом).

Возвращаясь к программе, кажется, что идея прикольная — столько всего совместить. Но на практике получается, что в одинаковой степени дать два фундаментальных образования в одном не получается, поэтому у нас было очень неплохое фундаментальное лингвистическое образование и… была какая-то математика.

Наверное, этого достаточно для того, чтобы начать работать в области NLP, но дальше всё равно понадобятся более глубокие знания. После окончания бакалавриата я поняла, что мне не хватает фундаментальных знаний из основного курса математики. Поэтому сейчас я, например, самостоятельно занимаюсь матанализом и линейной алгеброй.

Мой совет людям, которые хотят заниматься обработкой естественного языка: идите на техническую специальность и параллельно изучайте какие-то лингвистические штуки, потому что на самом деле узкоспецифические знания о языке очень редко пригождаются в практических задачах машинного обучения. Особенно сейчас, когда есть нейросети, которые на большом наборе хорошо размеченных данных сами выводят все правила, которые лингвисты могли бы составить вручную. Можно сказать, что хорошая квалификация в лингвистике иногда может дать какой-то профит в NLP, но в большинстве случаев скорее нужна хорошая квалификация в машинном обучении. Так считаю не только я, но и мои коллеги-технари».

Идите на техническую специальность и параллельно изучайте какие-то лингвистические штуки

Кто же занимается разметкой текстовых данных для нейросетей и вообще для тренировки моделей машинного обучения?

«Это хороший вопрос. Разметка — это общая боль всех — и лингвистов, и специалистов по машинному обучению и обработке естественного языка», — говорит Полина Казакова. Хорошую разметку достаточного объёма получить непросто, для этого нужны люди, которые вручную будут размечать массив данных. И составлением методологии разметки текста должны заниматься как раз лингвисты. Например, для задачи токенизации они должны сформировать правила деления текста на слова (учитывая сложные случаи типа «диван-кровать», «какой-нибудь», «90-й год»). И после этого можно уже привлечь почти случайных людей, которые будут размечать текст в соответствии с заданными правилами. Кстати говоря, этой задачей — разметкой данных — могут заниматься стажёры, которые хотят дальше развиваться в направлении Data Science/NLP. Время от времени такие вакансии появляются.

Несмотря на всеобщую потребность в выпускниках технических специальностей, иногда в команды программистов и математиков требуются именно эксперты по языку. Полина вспоминает один такой случай: «У компании Samsung есть голосовой помощник, и недавно они начали в России активно набирать на работу именно лингвистов. Они занимаются распознаванием и синтезом речи, и взяли на работу мою однокурсницу — крутого фонетиста-теоретика, при том что у неё не было никакого опыта программирования и она не знала, что такое нейросети. Её взяли из-за специфических лингвистических знаний, но по моему ощущению, это исключительный случай».

Дополнительное образование в сфере NLP

Какое бы базовое образование вы ни получили — лингвистическое или математическое — вы всегда можете обнаружить, что каких-то знаний не хватает, тем более что NLP и Data Science активно развиваются. Как получить дополнительное образование?

Школа анализа данных (ШАД) — программа «Яндекса», обучение по которой работодатели часто упоминают в качестве преимущества потенциального кандидата. Как следует из названия, там даются основы машинного обучения и анализа данных. По формату школа больше похожа на полноценную магистратуру, чем на дополнительное образование. Программа рассчитана на два года, обучение — очное в вечернее время (филиалы есть в Москве, Минске, Екатеринбурге и Нижнем Новгороде) и заочное для иногородних студентов. В ШАД можно бесплатно поступить по конкурсу (что довольно сложно, конкурс большой), а в случае недобора баллов учиться платно — правда, только в Москве и только очно.

Записи лекций ШАД по некоторым предметам доступны для всех желающих. Некоторые из избранных курсов пригодятся будущему специалисту по NLP:

Чтобы дополнить свое образование, можно пройти онлайн-обучение, например, на платформе Coursera.

  • Список курсов, рекомендованных НИУ ВШЭ магистрантам по компьютерной лингвистике, среди которых есть курсы по NLP и машинному обучению.
  • Natural Language Processing — собственный курс по NLP от НИУ ВШЭ, который активно развивает направление онлайн-обучения.
  • Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform — специализация (набор связанных курсов), разработанная компанией Google, на платформе Coursera. Входящие туда курсы можно изучать по отдельности, например, Sequence Models for Time Series and Natural Language Processing.
  • Text Retrieval and Search Engines и Text Mining and Analytics — курсы, входящие в специализацию Data Mining в рамках программы Master of Computer Science in Data Science (MCSDS) от Иллинойсского университета (США). Курсы можно прослушать независимо.
  • Natural Language Processing (NLP) и Speech Recognition Systems — курсы, входящие в программу Microsoft Professional Program in Artificial Intelligence на платформе edX.
  • Professional Certificate Program IBM — профессиональная программа от IBM на той же образовательной платформе. Она состоит из 5 курсов: Deep Learning Fundamentals with Keras, Deep Learning with Python and PyTorch, Deep Learning with Tensorflow, Using GPUs to Scale and Speed-up Deep Learning, Applied Deep Learning Capstone Project.

Есть несколько вариантов обучения на российской платформе «Открытое образование». Особенность этой платформы в том, что она создана при участии ведущих российский вузов, все курсы доступны там бесплатно, но при этом есть возможность получить сертификат и зачесть прохождение этих курсов в своём университете. На зарубежных платформах часто курсы можно пройти бесплатно, но за сертификат придётся заплатить.

  • «Анализ данных на практике» — курс от МФТИ, на котором кроме прочего рассматривается обработка текстов.
  • «Аналитика больших данных» — программа от НИТУ «МИСиС», в рамках которой изучаются многие из требуемых для NLP технологий. Старт её намечен на февраль.
  • «Наука о данных и аналитика больших объёмов данных» — обзорный курс от Санкт-Петербургского Политеха, частично посвящённый анализу текста. Запись на этот курс сейчас закрыта, как и на многие другие из приведенных выше, которые уже идут сейчас или недавно завершились. Но можно подписаться на обновления о курсе, чтобы не пропустить следующий набор.

В чем суть natural language processing (NLP)?

Если вам кажется, что вы никогда не сталкивались с NLP, то достаточно открыть Google, возле поисковой строки нажать на значок микрофона и сказать: «Окей, гугл…». И вот поисковая система обрабатывает нужный вам запрос.

Но эта функция была б недоступна, если бы не возможность устройства понять естественный язык, на котором говорят люди.   Способность машины обрабатывать сказанное, структурировать полученную информацию, определять необходимое ответное действие и отвечать на языке, понятном пользователю, и есть NLP или Natural Language Processing.

Как происходит обработка речи с использованием NLP

Фактически процесс машинного понимания с использованием алгоритмов обработки естественного языка может выглядеть следующим образом:

1. Человек говорит что-то машине.
2. Машина записывает звук.
3. Происходит превращение аудио в текст.
4. NLP система разбирает текст на составляющие, понимает контекст беседы и намерение человека.
5. Основываясь на результатах работы NLP, машина определяет, какая команда должна быть выполнена.

С одной стороны все достаточно просто. Однако речь человека значительно отличается от речи устройства, робота. Основная сложность для разработчиков в том, что машина воспринимает все буквально. А естественный язык очень насыщен и наполнен многозначными словами, омонимами, часто скрытыми подтекстами,  которые улавливает не каждый человек. Также существует такое понятие как эллипсис, когда во избежание тавтологии, мы опускаем повторяющиеся слова: «Мне нравится Siri, а ему Alexa». И никто не отменял появления новых слов. 

Все эти нюансы и создают путаницу в “понимании”. Поэтому какими бы простыми не казались задачи, решения их довольно сложные, ведь для машины наш язык не является естественным.

Какие задачи может решить NLP 

Пишем мы или говорим, на выходе получается текст. Именно он является объектом обработки для NLP. Таким образом, операции, которые можно производить с текстом, учатся реализовывать с помощью машины. Поэтому круг задач перед NLP достаточно широк:

  • Машинный перевод.
  • Проверка грамотности текстов.
  • Распознавание речи и поиск ответов.
  • Голосовое управление.
  • Саммаризация –  поиск главных фактов и пересказ содержания текста.
  • Анализ настроений.
  • Классификация текстов.
  • Показ подходящей онлайн рекламы (поиск схожего контекста).
  • Прогнозирование.

И с каждым днем задач становится все больше и больше. А за счет того, что NLP настолько многозадачное и может обрабатывать значительное количество данных, применение ему находят во многих сферах деятельности.  

Основные сферы применения технологий распознавания речи

Анализ настроений и подбор рекламы

Анализ настроений пользуется огромной популярностью у бизнесменов, маркетологов и политиков. Из-за постоянного увеличения количества информации привычные ранее технологии теряют свою эффективность. Способность быстро отслеживать и контролировать общественное мнение до сих пор является ключом к успеху. 

Классические опросы уже давно отошли на второй план. Даже те, кто хотят поддержать бренды или политического кандидатов, не всегда готовы потратить время на заполнение анкет. Впрочем, люди охотно делятся своим мнением в социальных сетях. Поиск негативных текстов и выделение основных претензий значительно помогает менять концепции, совершенствовать продукты и рекламу, а также снижать уровень недовольства. В свою очередь явные позитивные отзывы повышают рейтинги и спрос.Также маркетологи используют NLP для поиска людей с вероятным или явным намерением совершить какую-либо покупку. Поведение в интернете, ведение страниц в социальных сетях и запросы в поисковые системы выдают много полезных неструктурированных данных о клиентах.  Продажа правильной рекламы для пользователей интернета позволяет Google получать большую часть своих доходов. Рекламодатели платят Google каждый раз, когда посетитель нажимает на рекламу. Клик может стоить где-то от нескольких центов до более чем 50 долларов.

Чатботы

NLP стало основой для создания чатботов. Ранее мы уже писали о них. Однако, следует дополнить, что с помощью чатботов решается проблема загруженности колл-центров и приемных отделений. К примеру, после внедрения компанией “Киевстар” чатбота Зоряна, загрузка операторов значительно снизилась. Благодаря обширной базе в 12 000 стандартизированных ответов, бот помогает с решением 70% входящих вопросов. Это подтверждает эффективность использования чатботов для крупных компаний. 

Неожиданное применение возможностей Natural Language Processing

Многие организации нуждаются в NLP как в помощнике для структурирования данных. Ведь на сегодня еще существует задача оцифровки информации. И тут мы опять  обращаемся к обработчику естественного языка, который анализирует документацию и классифицирует ее. 

Используют NLP и в медицине для улучшения обслуживания пациентов, ведения медицинских карт и поиска ключевых терминов в профессиональной литературе. С его помощью реализованы врачи-роботы, которые сопоставляют симптомы больных с соответствующими диагнозами и отслеживают протекание болезни. 

Более того, возможности обработки данных и прогнозирование позволяют использовать NLP для предотвращения преступлений. Применяя ее, полиция может  анализировать преступную деятельность, вычислять кодовые слова преступников в рекламе и быстрее реагировать во избежание насилия и торговли людьми. И это, наверное, самое впечатляющее применение NLP на сегодня.

Как изменится применение NLP в ближайшем будущем

Неоспоримо, что новые технологии в разы эффективней старых.  Поэтому популярность NLP только растет. Согласно глобальному прогнозу ведущей исследовательской компании в В2В секторе, MarketAndMarkets, объем рынка продуктов программного обеспечения, основанных на NLP, который сегодня составляет около 7,5 млрд долларов, к 2021 году вырастет до 16 млрд долларов.  Многие сферы деятельности человека уже не могут обойтись без технологии распознавания речи из-за огромного количества неструктурированных данных. 

Специалисты Evergreen обладают опытом в создании продуктов на базе обработки естественного языка. Напишите нам, и мы поможем реализовать проект, например чатбот, для работы которого нужно качественное распознавание человеческой речи. 

01.08.2019

Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

Что такое NLP: история, терминология, библиотеки

Обработка естественного языка Natural language processing (NLP) – это сфера искусственного интеллекта, которая занимается применением алгоритмов машинного обучения и лингвистики для анализа текстовых данных. Цель NLP – понимание и воспроизведение естественного человеческого языка.

История

В 1954 году IBM проводит исследование в области машинного перевода с русского на английский (Джорджтаунский эксперимент) [1]. Система, которая состояла из 6 правил, перевела 60 предложений с транслитерированного (записанным латинским алфавитом) русского на английский. Авторы эксперимента заявили, что проблема машинного перевода будет решена через 3-4 года. Несмотря на последующие инвестиции правительства США прогресс был низкий. В 1966 году после отчета ALPAC о кризисе в машинного перевода и вычислительной лингвистики поток инвестиций уменьшается.

В 60-xх появилась интерактивная система с пользователем – SHRDLU [2]. Это был парсер с небольшим словарем, который определяет главные сущности в предложении (подлежащее, сказуемое, дополнение).

В 70-х годах В. Вудс предлагает расширенную систему переходов (Augmented transition network) – графовая структура, использующая идею конечных автоматов для парсинга предложений [3].

После 80-хх для решения NLP-задач начинают активно применяться алгоритмы машинного обучения (Machine Learning). Например, одна из ранних работ опиралась на деревья решений (Decison Tree) для получения создания системы с правилами if-else. Кроме того, начали применяться статистические модели.

В 90-х годах стали популярны n-граммы [3]. В 1997 году была предложена модель LSTM (Long-short memory), которая была реализована на практике только в 2007 [4]. В 2011 году появляется персональный помощник от Apple – Siri. Вслед за Apple остальные крупные IT-компании стали выпускать своих голосовых ассистентов (Alexa от Amazon, Cortana от Microsoft, Google Assistant). В этом же году вопросно-ответная система Watson от IBM победила в игре Jeopardy!, аналог “Своей игры”, в реальном времени [5].

На данный момент благодаря развитию Deep Learning, появлению большого количества данных и технологий Big Data методы NLP применяются во многих задачах, начиная от распознавания речи и машинного перевода, заканчивая написанием романов [6].

Терминология NLP

  1. Токен– текстовая единица, например, слово, словосочетание, предложение и т.д. Разбиение текста на токены называется токенизацией.
  2. Документ– это совокупность токенов, которые принадлежат одной смысловой единице, например, предложение, абзац, пост или комментарий.
  3. Корпус– это генеральная совокупность всех документов.
  4. Нормализация– приведение слов одинакового смысла к одной морфологической форме. Например, слово хотеть в тексте может встречаться в виде хотел, хотела, хочешь. К нормализации относится стемминг и лемматизация.
  5. Стемминг– процесс приведения слова к основе. Например, хочу может стать хоч. Для русского языка предпочтительней лемматизация.
  6. Лемматизация– процесс приведения слова к начальной форме. Слово глотаю может стать глотать, бутылкой – бутылка и т.д. Лемматизация затратный процесс, так как требуется работать со словарем.
  7. Стоп-слова– те слова, которые не несут информативный смысл. К ним чаще всего относятся служебные слова (предлоги, частицы и союзы).

ML-библиотеки для обработки естественного языка

  1. pymorphy2– морфологической анализатор для российского и украинского текстов. В нем присутствует лемматизатор.
  2. PyMystem3– аналог pymorhy2 от Яндекса.
  3. nltk– большой инструмент для работы с текстами. Предоставляет токенизатор, лемматизатор, стемминг, стоп-слова (в том числе и для русского языка).
  4. spacy– аналог nltk, но многие функции работают быстрее. Также как и nltk, плохо работает с русским языком. Однако, могут использоваться специальные модели ru2 или spacy russiantokenizer.
  5. scikitlearn– самая популярна библиотека машинного обучения, которая также пересоставляет способы обработки текстов, например, TFIDF.
  6. gensim– библиотека предоставляет методы векторизации слов.
  7. deeppavlov– фреймфворк для разработки чатботов и персональных помошников.
  8. yargy– парсер для извлечения сущностей в текстах на русском языке.

 

Подробнее про обработку текста читайте в нашей отдельной статье  «4 метода векторизации текстов».

Источники

  1. https://ru.wikipedia.org/wiki/Джорджтаунский_эксперимент
  2. https://ru.wikipedia.org/wiki/Расширенная_сеть_переходов
  3. https://ru.wikipedia.org/wiki/N-грамма
  4. https://ru.wikipedia.org/wiki/LSTM
  5. https://ru.wikipedia.org/wiki/IBM_Watson
  6. https://openai.com/blog/better-language-models/#sample1

Обработка естественного языка (NLP) с точки зрения маркетинга

NLP (natural language processing), или обработка естественного языка, — это область вычислений, цель которой — помочь компьютерам понять человеческий или «естественный» язык (не путать с нейролингвистическим программированием — прим.ред). В настоящий момент волна интереса к NLP только растет, и его способность оказать вполне ощутимое влияние на маркетинг не кажется чем-то надуманным.

Хотя языки, на которых общаются люди, не кажутся нам чем-то диковинным, компьютерам очень трудно правильно их интерпретировать и использовать. Жесткий, ограниченный правилами формат электронных таблиц и баз данных идеален для машин, а случайная, зависящая от контекста и будто бы не связанная какими бы то ни было правилами природа человеческих языков приводит ИИ в ступор.

Быть может, NLP еще далек от того, чтобы изменить мир профессий прямо сейчас, но не стоит забывать, что это направление существует уже около 30 лет и работы по его совершенствованию ведутся постоянно. Эксперты считают, что следующий прорыв в развитии NLP будет колоссален, обусловит переход от структурированных (базы данных) к неструктурированным (текст) данным и значительно улучшит способность машин «понимать» людей в обычном разговоре.

Содержание статьи

Как NLP может повлиять на работу маркетологов?

Как NLP встряхнул маркетинг

Будущее NLP в маркетинге

Проблема № 1: привлекательное представление необработанных данных
Проблема №2: представление необработанных данных таким образом, чтобы экономить время людей
Проблема №3: представление необработанных данных в формате, который можно использовать в режиме реального времени
Проблема № 4: упрощение процесса работы с NLP-инструментами

Заключение

Как NLP может повлиять на работу маркетологов?

Будучи маркетологом, вы можете задаться вопросом, какое отношение это может иметь к вам? Что ж, если верить исследователям, достижения NLP наиболее впечатляющим образом могут проявить себя именно в области маркетинга.

Не забывайте, что NLP является научной дисциплиной (суть которой нелегко понять из обычной статьи в 2000 слов), поэтому начать знакомство с ней целесообразно с краткого обзора основных типов обработки, с которыми вы имеете дело практически ежедневно:

  • оптическое распознавание символов (Optical Character Recognition): преобразование письменного или печатного текста в данные, которые может прочитать компьютер. Вы когда-нибудь пытались редактировать не редактируемый PDF? Если да, то понимаете, с какими сложностями это сопряжено. OCR — это технология, которая сделала процесс заметно проще.
  • распознавание речи (Speech Recognition): преобразование произнесенных слов в данные, которые может понять компьютер. Это NLP-технология, которую вы используете каждый раз, когда разговариваете с голосовыми помощниками типа Siri, Алиса, Cortana, Echo или Google Voice.
  • машинный перевод (Machine Translation): перевод текста с одного языка на другой. Эта технология лежит в основе таких приложений для перевода, как Google Translate или Яндекс Переводчик.
  • вывод информации на человеческом языке (Natural Language Generation): эта технология используется, когда Алиса, Siri или Cortana отвечают на ваш вопрос.
  • анализ настроений (Sentiment Analysis): извлечение данных из контекста (часто «большого текста», big text) и оценка того, являются ли эти данные эмоционально отрицательными или положительными.
  • семантический поиск (Semantic Search): тесно связанная с распознаванием речи технология, которая позволяет задавать вопросы голосовым помощникам как при разговоре с другим человеком.
  • машинное обучение (Machine Learning): конечно, это совсем другая тема, но важно знать, что машинное обучение использует данные, которые интерпретирует NLP, чтобы «научить» себя будущим действиям.
  • программирование на естественном языке (Natural Language Programming): это инструменты, которые позволяют пользователям создавать приложения и программное обеспечение, используя команды на естественном языке (вместо программирования традиционным способом).
  • аффективные вычисления (Affective Computing): использование NLP и других технологий для понимания и воспроизведения человеческих эмоций (то, что пугает большинство людей).

Некоторые из этих понятий могут показаться вам незнакомыми, но большинство перечисленных технологий вы используете ежедневно. Вы могли прибегнуть к их помощи даже сегодня, если использовали приложение для проверки орфографии, переводчик, голосовой помощник или чат-бот.

Все эти приложения — и многие другие — используют NLP, чтобы вы могли взаимодействовать с ними, а они могли взаимодействовать с вами. Но этим область применений NLP не исчерпывается.

Обратим внимание на примеры из маркетинга.

Читайте также: AI-технологии обещают революцию в отношениях с клиентами

Как NLP встряхнул маркетинг

Одно из применений NLP, о котором мы уже упомянули, — это анализ текстовых настроений. Вы знаете, что такое «большие данные» (big data)? Так вот — встречайте его брата — «большой текст» (big text). 

В наши дни анализ настроений становится все более продвинутым и дает возможность не только понять, что люди говорят о вашем бренде в сети, но и как они к нему относятся. Как маркетолог вы знаете — ошибочно думать, что любые упоминания бренда — это однозначно хорошо. С NLP данный аспект можно доказать.

С помощью NLP можно обработать большой по объему текст и найти все эти негативные упоминания бренда, одновременно предложив человеку, оставившему их, помощь и смягчив последствия. Аналогичным образом, анализ настроений может помочь компаниям найти людей с явным намерением совершить покупку и своевременно выйти с ними на связь — либо напрямую, либо посредством демонстрации рекламы своего продукта.

Если вы занимаетесь электронной коммерцией, вам придется по душе такой вариант использования NLP, при котором происходит обработка текста и автоматическое изменение HTML-кода на лендинге для включения в описание деталей продукта, которые могли быть и не предусмотрены в базовом варианте. Это не только сокращает объем рутинной работы, но и делает описания продуктов более персонализированными, что улучшает их ранжирование в поисковых системах.

Еще один пример — использование NLP для улучшения производительности чат-ботов. Мало того, что эта технология может улучшить их юзабилити — и, как следствие, клиентский опыт — она делает возможным интеграцию с психологией маркетинга (поведенческой экономикой) и таргетингом, способными на деле увеличить конверсию и число продаж.

Например, в прошлом году ритейлер Asos сообщил об увеличении заказов на 300%, которое стало возможным за счет использования нового fashion-бота Enki. Раньше у компании был чат-бот, которого звали просто помощником по подаркам (довольно обыденно, не так ли?) и, судя по всему, возложенных на него ожиданий он не оправдывал. Используя новый, полностью улучшенный чат-бот Facebook Messenger, компания стала свидетелем 250%-ой отдачи от расходов, охватив при этом в 3,5 раза больше людей. Впечатляет, не так ли?

ASOS: «Тебе это нравится? Нам тоже. Поприветствуй своих новых лучших друзей»

Косметический гигант Sephora также сумел извлечь пользу от чат-ботов, правда, не от одного, а от одновременного использования трех автоматических ассистентов:

  • ассистента по резервированию;
  • виртуального ассистента;
  • Kik-бота.

Принимающий заказы бот Facebook демонстрирует коэффициент конверсии, который на 11% выше результатов любого другого метода заказа косметических средств.

Читайте также: Как создать полезный и приятный в общении чат-бот?

Будущее NLP в маркетинге

Главное препятствие, способное помешать вашему пониманию NLP и его возможностей в сфере маркетинга, заключается в том, что, хоть и не трудно понять, как он работает (помогает компьютерам понимать человеческую речь и текст), весьма сложно представить весь спектр ситуаций и задач, для которых NLP может быть использован.

Одна из основных проблем — и в то же время преимуществ — систем на основе NLP заключается в том, что они могут обрабатывать огромное количество данных. Более того, большая часть этих данных представляет собой неструктурированные данные, которые раньше в столь крупных масштабах обрабатывать не было возможности. В результате люди начали обладать просто невообразимыми объемами данных, анализ которых способен кардинальным образом повлиять на маркетинговые стратегии и принимаемые решения.

Но основная трудность заключается в том, что вы должны иметь возможность использовать эти данные осмысленно. Если вы не сможете это делать, то выгод от анализа big data не будет никаких.

На текущий момент использование NLP-систем сопряжено со следующими проблемами.

Проблема № 1: привлекательное представление необработанных данных

Маркетологи чаще всего используют NLP для анализа социальных сетей — пропускают через его жернова миллионы случайных упоминаний по определенной теме и не только извлекают из всего массива самые важные из них, но и определяют «общее настроение» всех сообщений. При этом одни NLP-приложения фокусируются на определенной платформе социальных сетей (например, Twitter), в то время как другие встроены в приложения для управления отложенным постингом в соцсетях, такие как Hootsuite:

Общее настроение: умеренно позитивное

В любом случае задача состоит в том, чтобы проанализировать растущий объем текста. А расти он будет: по прогнозам, доходы от рынка больших данных вырастут с $42 млрд. в 2018 году до $103 млрд. в 2027 году (а big text — это часть big data). По мере увеличения объема данных инструментами и сервисами по обработке нужно будет пользоваться еще больше, чтобы точно знать, что такие обширные данные действительно могут быть верно интерпретированы и использованы.

Проблема №2: представление необработанных данных таким образом, чтобы экономить время людей

Аналогичным образом эта растущая лавина данных будет более полезной, если приложения найдут способ не только извлекать из нее полезную информацию, доступную для быстрого понимания, но и осуществлять ее последующую обработку.

Такие приложения, как MonkeyLearn, например, анализируют заявки в службу поддержки клиентов, а затем автоматически помечают и классифицируют все тикеты на основе — как вы уже догадались — анализа настроений. Как только сотрудники начинают работу с данными, те просто включаются в их обычный рабочий процесс, уменьшая объем усилий, необходимых для решения вопроса, с которым обратился человек.

Извлеки из своих данных еще больше полезного с помощью MonkeyLearn

Проблема №3: представление необработанных данных в формате, который можно использовать в режиме реального времени

Привычка думать, что обработка данных компьютером должна занимать какое-то время, является морально устаревшей. Мы живем в обществе, для которого все вокруг должно быть доступно в режиме реального времени, здесь и сейчас. Хотя подобным механизмам обработки информации предстоит еще долго развитие, они уже существуют.

Вы уже знаете, как прекрасно проявляет себя NLP в realtime-режиме в текстовых редакторах и не только: предложения по улучшению текста появляются в момент его написания. Эта технология помогает авторам совершенствовать свой контент в процессе его создания, экономя время и позволяя добиваться максимальных результатов.

Надо ли говорить, что это очень перспективная область развития NLP-технологий. Одним из приложений, удачно проявивших себя на этом поприще, является MarketMuse:

MarketMuse: «Сделай контент своим конкурентным преимуществом»

В обмен на адрес электронной почты часть вашего контента будет проанализирована системой, в результате чего будут предложены меры по его улучшению. Вот в чем сила NLP!

Проблема № 4: упрощение процесса работы с NLP-инструментами

Хотя маркетинг и опыт клиентов — это не одно и то же, эти области взаимосвязаны, и, как уже было продемонстрировано, улучшение опыта взаимодействия с автоматизированными ботами может принести весьма ощутимые маркетинговые дивиденды в виде повышения числа конверсий и продаж.

Чат-боты, базы знаний и службы поддержки клиентов можно настроить так, чтобы они помогали людям быстрее получать доступ к необходимой им информации (интеллектуальный анализ данных), предоставляли интуитивно понятный механизм взаимодействия с инструментами (обработка естественного языка), оптимизировали ведомую человеком часть процесса поддержки клиентов (путем автоматической категоризации или сортировки запросов).

Счастливыми людей делают только технологии, не вызывающие стресс и не пугающие своей сложностью, а счастливый клиент — это основа успеха всей компании.

Читайте также: Человек + Искусственный интеллект = Будущее интернет-маркетинга

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 Feature Extraction: 5 NLP-операций для обработки текста

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.

Принцип лемматизации в Text Mining

Векторизация: превращение слов в цифры

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].

Принцип метода Text Mining “bag of words” (сумка слов)

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) 

Введение в NLP с Sentiment Analysis в текстовых данных. 

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).

 
Частота слова (Term Frequency):

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

 
Обратная частота документа (Inverse Document Frequency):

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.

Обзор набора данных:

Положительные рецензии отмечены 1, а отрицательные 0.

Пример положительной рецензии:

 
Пример отрицательной рецензии:

 

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)

Разделяем набор данных на train и test (70–30):

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.

BOW

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

TF-IDF

 

4. Создание классификаторов ML

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes) с рецензиями, закодированными BOW

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

 
Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes) с рецензиями, закодированными 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

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:

Поделиться на PinterestОдна из техник НЛП — попытаться избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.
  • 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.

Поделиться на Pinterest До сих пор не проводилось никаких тщательных исследований, доказывающих эффективность НЛП.

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:

Поделиться на PinterestОдна из техник НЛП — попытаться избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.
  • 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.

Поделиться на Pinterest До сих пор не проводилось никаких тщательных исследований, доказывающих эффективность НЛП.

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:

Поделиться на PinterestОдна из техник НЛП — попытаться избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.
  • 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.

Поделиться на Pinterest До сих пор не проводилось никаких тщательных исследований, доказывающих эффективность НЛП.

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:

Поделиться на PinterestОдна из техник НЛП — попытаться избавиться от негативных мыслей и чувств, связанных с прошлым событием.
  • 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.

Поделиться на Pinterest До сих пор не проводилось никаких тщательных исследований, доказывающих эффективность НЛП.

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.

Посмотрите, что внутри

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.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *