Содержание

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

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.

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

Что такое НЛП — простыми словами: cross_club — LiveJournal

Главное отличие кросс-системы от популярного НЛП, это понятность и обоснованность, зачем делать то-то и то-то. Кросс-система апеллирует к разуму и логике человека, «чтобы избавиться от чего-то — необходимо делать то-то потому что (далее следует логическое доказательство). НЛП поступает проще и доводит свои принципы и методики до человека путем эмоционального (иногда псевдологического): «чтобы избавиться от чего-то — необходимо делать то-то и то-то потому что (далее следует призыв поверить, потому что, например, проводились исследования и так делает большинство людей и у них все получилось хорошо, как вы знаете — миллионы мух не могут ошибаться. (пример классической подмены понятий в формальной логике)
Но, тем не менее, НЛП — действительно очень популярная теория. Кросс-мастерам будет очень интересно увидеть многие вещи с точки зрения, как они объясняются в теории НЛП.

Нейролингвистическое программирование, более известное под аббревиатурой НЛП, есть практическая психология, инструменты и методы которой могут быть применены для улучшения нашей жизни . НЛП это средство измерения, использования и изменения психических программ. Разработанное в семидесятых годах Ричардом Бендлером и Джоном Гриндером, НЛП в настоящее время является распространённой практикой среди психологов, психотерапевтов, коучей и большинства людей интересующихся саморазвитием. В этой статье я постараюсь как можно проще объяснить вам, что такое НЛП. Итак, приступим.

Для начала давайте определим значение входящих в аббревиатуру НЛП слов.

Нейро: Мы взаимодействуем с реальностью посредством пяти наших органов чувств и нервной системы. Всё что мы видим, слышим, обоняем, осязаем и чувствуем на вкус – есть опыт, у человека нет других способов взаимодействия с окружающим миром.

Лингвистическое: Наш опыт закодирован, организован и осмыслен языком и не вербальными средствами коммуникации. Мы можем передавать информацию только посредством слов, жестов и неосознанного языка тела. Мы можем оперировать информацией, осмыслять и понимать её только через слова.

Программирование: Мы исследуем, используем и по мере необходимости изменяем нашу систему поведения, язык и невербальные средства связи. Наше поведение и действия определяют результаты, которые мы получаем в своей жизни, поэтому, если мы хотим изменить что-то в своей жизни, мы должны для начала изменить своё поведение и способ действий.

С помощью НЛП мы ведём наблюдения, выявляем и изучаем закономерности в поведении человека и результатах, которые он получает с помощью этого поведения, в дальнейшем копируем полезные модели поведения и получаем желаемые результаты. Кроме того, НЛП позволяет нам изменять наше отношение к вещам, обстоятельствам и ситуациям, а также наше внутреннее состояние. Изменяя внутреннее, мы изменяем внешнее – наш жизненный опыт определяет наше отношение и убеждения, а наше отношение и убеждения определяют наш жизненный опыт, и наоборот.

В основе НЛП лежат две фундаментальные пресуппозиции – наши предположения о том или ином аспекте нашей жизни, на основе которых мы строим свой опыт:

1. Карта не территория. Как человеческие существа мы не можем знать действительной реальности, поскольку строим её на основе своих наблюдений, через органы наших чувств. У каждого своя карта мира, и каждый из нас видит окружающий мир по-разному.

2. Жизнь и «разум» взаимосвязаны. Внешнее является отражением внутреннего. Любое внутренне изменение ведёт к изменениям внешним, любое внешнее изменение приводит к изменениям внутренним.

Мы не раз будем возвращаться к пресуппозициям, поскольку это действительно важная тема, требующая отдельного разговора. Любое наше убеждение, по сути своей есть пресуппозиция, которая влияет на наш внешний и внутренний мир. И это то, к чему следует отнестись особо внимательно.

НЛП обеспечивает нас инструментами и навыкам для развития собственного мастерства, устанавливает систему убеждений, расширяет права и возможности, для совершения изменений в жизни и самом себе. НЛП даёт человеку средства самопознания, изучения личности и миссии, обеспечивает основу для понимания и отношения к духовной части человеческого опыта. Пожалуй, вы не найдёте для себя более мощных, научно обоснованных инструментов для улучшения своей личности.

Вообще, возможности НЛП, можно сказать, безграничны, существует масса техник НЛП под самые разные жизненные ситуации. Его используют в сфере образования, менеджмента, маркетинга, личной жизни и лечении фобий. На основе НЛП разработаны бесценные для саморазвития техники. Давайте рассмотрим несколько преимуществ нейролингвистического программирования:


  • Лёгкое достижение целей.

  • Приобретение навыков и стратегий.

  • Создание положительных изменений.

  • Уверенное поведение в любых ситуациях.

  • Избавление от страхов.

  • Увеличение мотивации.

  • Генерация идей.

  • Творческое вдохновение.

  • Построение взаимопонимания с другими людьми.

Фундаментальные принципы и правила НЛП

Всё, что мы видим в нашем мире, всё, с чем встречаемся и что испытываем и обращаем на это особое внимание, формирует наши убеждения, те же в свою очередь оказывают влияние на нашу жизнь, наше поведение, наше отношение к жизни, наше восприятие. Фундаментальные принципы, или, основные предположения, изложенные в НЛП, обеспечивают поведенческий фон, на котором применение НЛП происходит наиболее эффективно и этично. Они не есть нерушимая истина, но принимая их на веру, вы увеличите эффективность применяемых вами НЛП техник.

Фундаментальные принципы и правила НЛП:


  • НЛП есть модель и исследование субъективного опыта, а не теория.

  • НЛП ищет решение, а не анализирует причины, добавляет выбор, а не лишает его.

  • Разум и тело являются частью единой системы.

  • Весь жизненный опыт закодирован в нашей нервной системе.

  • Любое человеческое поведение имеет структуру, следовательно, поведение можно смоделировать.

  • Внешнее поведение человека определяется способом использования его репрезентативной системы.

  • Если один человек может сделать что-то, в потенциале это может каждый.

  • Пропускная способность сознания ограничена 5-6 частями информации.

  • Любое взаимодействие человека, обладающего наибольшей поведенческой гибкостью, с внешним миром оказывает наибольшее влияние на результат.

  • Любая даже самая сложная проблема или задача должна иметь решение.

  • Любой человек действует исходя из лучших побуждений, по крайней мере, ему так кажется.

  • Любое поведение есть выбор наилучшего из имеющихся вариантов.

  • Ошибки обеспечивают обратную связь, если то, что вы делаете, не работает, необходимо изменить способ действий.

  • Вы ответственны за то, как другие люди реагируют на вас.

  • Любой человек уже обладает необходимыми умственными и эмоциональными ресурсами, даже если не признаёт это.

  • Влияние на человека начинается с изучения его уникальной модели мира.

  • У каждого человека своя «правда», и если она ложна для вас, для него она «истина».

  • Каждый человек взаимодействует с их внутренней версией реальности, а не с тем, что происходит во внешнем мире.


В действительности самых разных пресуппозиций может быть бесчисленное множество, у каждого из вас, кстати, есть свои убеждения, что, по сути, является пресуппозициями. Вопрос только в том, насколько ваши убеждения эффективны? Базовые пресуппозиции нейролингвистического программирования не взяты с потолка, а построены на основе опыта тысяч и тысяч людей, а потому их эффективность доказано на практике.

НЛП техники

Здесь будет приведено краткое описание техник, которые используются в Нейролингвистическом программировании (НЛП). Если вы не знакомы с понятием нейролингвистическое программирование, вам будет сложно понять, что они собой представляют, и к какому эффекту приводят. Здесь привожу перечень НЛП техник только с целью ознакомления.

Работа с убеждениями: Выявление ограничивающих и конфликтующих убеждений с целью их изменения или ослабления.

НЛП техника: Мета модель.
Применение: Раскрытие ограничивающих убеждений.
Описание: Исследование языковых шаблонов с целью обнаружения бессознательных ограничений, искажений и обобщений. Существует двенадцать таких шаблонов, и для каждого из них есть множество вопросов, позволяющих определить ограничивающие убеждения.

НЛП техника: Выравнивание логических уровней.
Применение: Ослабление внутренних конфликтов.
Описание: Медитативные упражнения, которые позволяют человеку осознать каждый из шести уровней мотивации.

НЛП техника: Рефрейминг.
Применение: Устранение негативных высказываний о ком-то или о чём то.
Описание: Взгляд на тему в контексте.

НЛП техника: Изменение циклов убеждений.
Применение: Изменение убеждений.
Описание: Процесс пространственного якорения, в котором объект проходит через множество ментальных этапов.

НЛП техника: Преобразование ядра.
Применение: Работа на очень глубоком уровне с целью изучения и, при желании, изменения ценностей, восприятия себя и своей миссии.
Описание: Мощное упражнение интенсивной работы с «частями» личности.

НЛП техника: Интеграция конфликтных убеждений.
Применение: Снижение внутренней напряжённости.
Описание: Упражнение с использованием шкалы.
Влияние на объект: Непосредственное влияние на поведение другого человека, установка взаимопонимания.

НЛП техника: Микро-мускульное моделирование.
Применение: Установка взаимопонимания.
Описание: Отзеркаливание жестов человека без видимого движения.

НЛП техника: Раппорт.
Применение: Установка раппорта.
Описание: Копирование аспектов внешнего состояние объекта, и дальнейшая его корректировка изменением своего внутреннего состояния.

НЛП техника: Калибровка.
Применение: Повышение осведомлённости о собственном состоянии и состоянии других людей.
Описание: Тщательное наблюдение за клиентом и приведение себя в соответствие с его физическим и эмоциональным состоянием, с целью изучения языка его тела.

НЛП техника: Контакт глаз.
Применение: Калибровка внутреннего состояния клиента.
Описание: «Чтение мыслей» по движениям глаз объекта.

НЛП техника: Эриксонианский гипноз.
Применение: Введение объекта в «генеративные» трансовые состояния, где высвобождается бессознательное и находится правильное решение проблем.
Описание: Манера речи, ведущая к созданию состояния транса.

НЛП техника: Использование историй и метафор.
Применение: Влияние на объект с целью поиска здравого решения.
Описание: Форма косвенной связи.

НЛП техника: Встроенные команды.
Применение: Оказание воздействия на поведение.
Описание: Гипнотическая техника НЛП.
Работа с поведением: Изменение поведения – копирование поведения успешных людей с целью саморазвития.

НЛП техника: Неявное моделирование.
Применение: Получение интуитивного понимания поведения мастера.
Описание: Физическое копирование действий и проверка сопутствующих мыслей.

НЛП техника: Явное моделирование.
Применение: Исследование мышления мастера до, во время и после действия.
Описание: Набор вопросов.

НЛП техника: Создание нового поведения.
Применение: Изучение нового поведения.
Описание: Простое упражнение с использованием визуализации.

НЛП техника: Стратегический анализ.
Применение: Самоанализ и копирование поведения других людей.
Описание: Исследование в точных деталях шагов, совершаемых вами и другими людьми для достижения цели.

НЛП техника: Соматический синтаксис.
Применение: Понимание своего языка тела и использование его для улучшения качества общения.
Описание: Отметка жестов и их значения, и их дальнейшее усиление.
Самосовершенствование: Общие техники для развития своей личности или личности клиента.

НЛП техника: Правильно построенный результат.
Применение: Классическая техника для определения целей.
Описание: Через набор вопросов устанавливаются «SMART» цели, и понимание внутренних барьеров на пути к достижению этих целей.

НЛП техника: Процесс творчества.
Применение: Увеличение творческих способностей.
Описание: Использование пространственного якорения для доступа к различным творческим процессам.

НЛП техника: Идеи.
Применение: Принятие решений.
Описание: Процесс якорения различных мышлений, необходимых для принятия решений.

НЛП техника: Установка намерения.
Применение: Помощь в подходе к задаче с наилучшим состоянием ума.
Описание: Простой процесс самовнушения.

НЛП техника: Освобождение из пут.
Применение: Работа с «взаимозависимостями» или другими видами зависимостей от другого человека, продукта или наркотических веществ.
Описание: Процесс с использований метафор и физических жестов.

НЛП техника: Ценностная иерархия.
Применение: Создание ясной мотивации.
Описание: Выявление и ранжирование ценностей, и последующая регулярная переоценка.

НЛП техника: Паттерн прощения.
Применение: Работа с «незавершённым негативным бизнесом».
Описание: Упражнение с использованием субмодальностей и пространственных якорей.

НЛП техника: Принуждение будущего процесса.
Применение: Повышение мотивации.
Описание: Упражнение со сроками.

НЛП техника: Подстрекательство трансдеривационного поиска.
Применение: Освобождение творческого бессознательного.
Описание: Гипнотическая техника НЛП.

НЛП техника: Вложенные циклы.
Применение: Предоставление информации.
Описание: Способ структурирования информации для обеспечения её запоминания.
Внутреннее спокойствие: Достижение душевного равновесия, в основном это медитативные техники.

НЛП техника: Осознанное дыхание.
Применение: Создание внутреннего спокойствия.
Описание: Медитативное упражнение.

НЛП техника: Медитация золотого цвета.
Применение: Создание внутреннего спокойствия.
Описание: Медитативное упражнение.

НЛП техника: Метта Бхавана.
Применение: Прощение и успокоение.
Описание: Медитативная техника.

НЛП техника: Медитация трёх разумов.
Применение: Внутреннее равновесие.
Описание: Медитативная техника.
Решение проблем: Работа с тревожными мыслями, стрессовыми ситуациями, помощь в решении проблем.

НЛП техника: Мета зеркалирование.
Применение: Понимание и уменьшение внешних конфликтов.
Описание: Используются пространственные якоря (таблички в разных частях комнаты) для изучения стрессовой ситуации с разных точек зрения.

НЛП техника: Процесс визуального перевода.
Применение: Помощь в решении проблем.
Описание: Объект создаёт картину проблемы и искомое решение.

НЛП техника: Сопоставление карт.
Применение: Доступ к полезным состояниям в сложных ситуациях.
Описание: Упражнение с использованием пространственной привязки к себе и практика новых способов реагирования на стрессовые ситуации.

НЛП техника: Свист.
Применение: Устранение тревожных психических образов.
Описание: Изменение «субмодальностей» или способов, которыми мы представляем вещи в негативном свете.

НЛП техника: Новый свет через старое окно.
Применение: Уменьшение силы тревожных воспоминаний.
Описание: Упражнение визуализации для отдаления от плохих воспоминаний с сохранением полезных уроков.

НЛП техника: Круг совершенства.
Применение: Подготовка к трудным ситуациям.
Описание: Объединение положительных воспоминаний и применение их в стрессовых ситуациях.

НЛП техника: Паттерн горя и потери.
Применение: Работа с горем, или потерей, имеющей навязчивый характер.
Описание: Упражнение с использованием субмодальностей и сроками.
Работа с прошлым: Мысленное возвращение в прошлое с целью изменения отношения к нему.

НЛП техника: Изменение личной истории.
Применение: Изменение существующих нежелательных паттернов.
Описание: Возвращение в прошлое и проигрывание нового сценария так, как если бы у нас были необходимые ресурсы, ресурсы, которых нам недоставало, с целью уменьшения негативного влияние прошлых событий на нашу судьбу.

НЛП техника: Перекодирование решений.
Применение: Работа с «незавершёнными делами».
Описание: Пересмотр прошлого с новыми ресурсами.

НЛП техника: Хронология.
Применение: Ключевой компонент НЛП техник.
Описание: Пространственное представление времени.

НЛП техника: Быстрое исцеление фобии.
Применение: Лечение фобии.
Описание: Возвращение к травмирующим событиям, которые вызвали фобию и отдаление этого события от себя.

НЛП техника: Хронологическая визуализация.
Применение: Выпуск эмоциональных блоков из далёкого прошлого.
Описание: Упражнение с использованием шкалы.
Техники якорения: Одна из важнейших техник Нейролингвистического программирования, может быть применена практически во всех сферах жизни.

НЛП техника: Якорение.
Применение: Ключевой компонент многих процессов НЛП.
Описание: Создание простых в использовании триггеров желательных состояний.

НЛП техника: Сворачивание якорей.
Применение: Замена негативного состояния позитивным состоянием.
Описание: Закрепление двух состояний, негативного и позитивного, и слив потока энергии от первого к последнему.

НЛП техника: Цепочка якорей.
Применение: Элегантный переход от негативного состояния к позитивному состоянию.
Описание: Создание линии якорей, которые уносят вас в путешествие от одного крайнего настроения к другому.

НЛП техника: Укладка якорей.
Применение: Увеличение мощности позитивных воспоминаний.
Описание: Якорение других состояний в одно приятное состояние.

НЛП техника: Пространственное якорение.
Применение: Использование физического пространства для создания триггера состояния.
Описание: Создание связи между пространством и состоянием.
Техник действительно много, вам не обязательно знание каждой из них, если, конечно, вы не собираетесь стать коучем или психотерапевтом, чтобы помогать другим людям в решении их проблем. Некоторые техники могут быть применены самостоятельно, но чаще всего, работа с профессионалом приносит более устойчивый результат – к тому же, это несколько отличается от самостоятельной работы, где вы можете давать себе поблажки.

Как распознать, что вас используют. Алексей Ситников о том, такое НЛП и как это работает

Что такое НЛП?

Нейролингвистическое программирование или НЛП – это подход, позволяющий моделировать процессы, которые происходят в человеке бессознательно. Как метод психотерапии он настолько эффективен, что уже после одной сессии в течение часа с профессионалом у клиента решаются проблемы, которые беспокоили несколько лет.

Когда приходит клиент, то ему не нужно рассказывать все негативное событие из жизни, которое с ним произошло – для многих это может быть очень болезненно. Достаточно назвать его буковой х – как в математике. Главное – это то, что чувствует человек в этом событии – терапевт ориентируется на это. И работает с этим х

Почему у некоторых людей к НЛП сформировалось негативное отношение?

Дело в том, что благодаря тому, что приемы из этой системы очень эффективны и довольно просты на первый взгляд, ими стали пользоваться либо профессионально не подготовленные люди, либо те, кто преследует корыстные цели.

Как не попасть в руки манипуляторов?

Манипуляторы традиционно действуют, используя следующие поверхностные приемы:

— они подстраиваются под ваш ритм, раскачиваясь одновременно с вами, а затем замедляя вас.

— они подстраиваются под ваше дыхание, то есть стараются вдыхать и выдыхать одновременно с вами.

— они наблюдают за тем, куда вы смотрите, куда направлен ваш взгляд.

Если вы заподозрили, что на вас пытаются повлиять – обрывайте разговор, а лучше его не начинать.

Но даже если манипулятор все это сделает, это еще не значит, что он вас введет в транс или гипноз. Если вы четко понимаете цель общения с человеком, то вы не попадетесь на эти простые уловки. Например, если это консультант в магазине, а вы пришли только посмотреть – конечно, таким образом вам продадут все, что угодно. Но если вы пришли со списком покупок и не намерены от него отклонятся, то вы в безопасности. Принципиальный человек, с четкой внутренней конструкцией и конкретными целями – абсолютно защищен от манипуляций.

Все интервью в программе «Нам надо поговорить»

Новости партнеров

НЛП на современный лад

Фото: psychologies.ru

Журналист-райтер

Довольно часто спрашивают, что такое НЛП, ну как можно ответить на этот вопрос, если только на саму тему можно написать целую книгу? Но я попробую сделать это простыми словами. Довольно часто можно слышать: «НЛП — это гипноз. НЛП — это методы зомбирования. НЛП — это методы личностного роста. НЛП- это психология». Так ли это? Давайте разберемся.

НЛП изначально было наукой о моделировании, оно и сейчас в основном этим занимается — это его главная функция. Т. е. у нас есть человек, который что-то делает очень хорошо, например: он отличный гипнотизер, НЛП учит — как нам понять, что такого он делает, что в его поведении особенного, что делает его лучшим?

Он может сам не осознавать, что весь его секрет в его голосе или плавающей интонации. Милтон Эриксон — он был лучшим гипнотерапевтом своего времени, но как он это делает осознал, только после того как основатели НЛП сняли с него модель. Об этом он лично написал в предисловии книги «Паттерны гипнотической работы Милтона Эриксона», в которой основоположники НЛП Р. Бэндлер и Д. Гриндер описали в чем был секрет эффективности этого человека.

Совесть с точки зрения психологии

Именно моделирование и есть — НЛП. Но благодаря тому что НЛП сняло огромное количество моделей с успешных в разных областях деятельности людей, Нейролингвистическое программирование сейчас известно больше как отличное приложение к психотерапии, способ манипулирования, способ саморазвития. Все это — всего лишь части моделей искусных психотерапевтов, манипуляторов и успешных людей.

Сейчас НЛП успешно применяется в пикапе. Те методы, которые предлагаются людям для соблазнения женщин — это мельчайшие особенности поведения успешных соблазнителей. Конечно там уже все связанно, поэтому в пикапе можно встретить и гипноз (Милтон-модель), которую сняли с Милтона Эриксона. Нейролингвистическое программирование очень эффективно в психотерапии.

Стоит заметить, что НЛП включает и методы гипноза, как открытого, так и скрытого воздействия на подсознание человека, благодаря им, его еще на ранних стадиях заметили представители бизнеса и стали брать себе на вооружение. Согласитесь, выгодно владеть подобными навыками во время ведения деловых переговоров. Так называемый Пикап (быстрое соблазнение представителей противоположного пола), уже давно взял из НЛП подобные методики. Теперь многие вообще отождествляют Пикап и Нейролингвистическое программирование. Лично я считаю, что это не правильно.

НЛП — это замечательная модель человеческой психики — она дает возможность проводить очень глубокий анализ и главное, анализирует не ту область, которую было принято — прошлое, как делают психоаналитики, а ту в которой лежит сама суть — деятельность нервной системы, мозга. Мы можем изучить то, о чем человек ни когда не задумывается вообще — каким образом его мозг обрабатывает информацию, каким образом он ее хранит, каким образом он ее сортирует, каким способом мозг ищет информацию, каким извлекает. Мы можем изучить особенности этих глубинных процессов без электронных устройств, просто оставаясь внимательными к мельчайшим проявлениям в поведении человека.

Амбиции и память: как люди, ориентированные на достижение цели, думают о достижении успеха

В терапии мы можем, просто сделать так, чтобы болезненные воспоминания, просто утратили свою значимость, или чтобы мозг их не нашел (забыл), или поняв почему человек одни воспоминания переживает очень сильно, а другие слабо, почему некоторые негативные моменты воспринимаются как забавный курьез и использовать это знание, чтобы болезненное воспоминание переживалось очень слабо или стало восприниматься как такой же забавный курьез. И конечно НЛП является огромным набором инструментов, для работы с человеком, с его подсознанием.

В последнее время стало «модно» критиковать НЛП. Одни критикуют за то, что оно не эффективно, другие за то, что при его помощи манипулируют людьми и превращают в зомби. Не думаю, что к этому следует прислушиваться — это две взаимоисключающие позиции, оно не может превращать людей в зомби, если оно не эффективно, согласитесь.

Как можно используя НЛП превратить человека в зомби, если НЛП не работает? Тем более, что сделать из человека прям таки зомби — не легкая задача. Легче и проще нож к его горлу приставить.

Многие критикуют НЛП за механичность и шаблонность, другие за отсутствие четких шаблонов и алгоритмов. Наверное, пусть сами разберутся между собой, не стоит и комментировать. Скажу только свою точку зрения на этот вопрос: Мозг не обычный механизм, принципы которого, до сих пор мало изучены. Мозг — это непоследовательная система, которая не всегда работает по принципу логики. Логикой пользуется только сознательная часть. Там не всегда работают причинно-следственные связи.

Как притягивать к себе людей: секреты от ФСБ

Возьмем к примеру не НЛП, а Телесно-ориентированную терапию… Есть психологические проблемы — это причина. Они приводят к мышечным зажимам — это следствие. Специалист устраняет мышечные зажимы — исчезают психологические проблемы. Забавно, мы устранили ведь следствие, а исчезли еще и причины. Ну или пример из НЛП, как бы тут привести, чтобы и с логической точки зрения все выглядело правильно?

У мужчины проблема с девушками — стесняется знакомиться. Психоаналитик полезет в прошлое, начнет копать, найдет неуверенность в себе и будет с этим работать. Потом парень может и станет уверенным, но вот с девушками ему еще долго мучиться — ведь у него уже рефлекс — стеснение при разговоре с незнакомками. Пока войдет в новую колею, а может и хуже — теперь это следствие станет причиной, и он из-за того, что не может знакомиться с девушками снова станет неуверенным. Следствие и причина поменялись местами — парень стал неуверенным из-за того, что стеснялся заводить знакомства с девушками. НЛПер — изменит поведение, даст новые способы реагирования; мальчик даже оставаясь неуверенным, сможет нормально знакомиться с девушками, как следствие — на этом фоне подымится и уверенность в себе. Такая вот метафора.

Поэтому очень сложно работать линейными шаблонами и алгоритмами с нелинейной системой. На самом деле в НЛП есть шаблоны, но сам Р. Бэндлер — создатель НЛП, предостерегал от слепого следования им. И в наше время профессионалы не используют техники, а создают их индивидуально под каждого нового человека.

Многие критикуют, что НЛП на самом деле не работает с причинами. Это не верно Нейролингвистическое программирование работает с изначальными причинами, которые кроются еще в нервной системе. Намного ниже чем, к примеру — психоанализ, Ведь это — Нейролингвистическое а не — Психолингвистичекое программирование. НЛПеры работают с причинами тех причин, которые ищут обычные психологи. Поэтому, наверное, оно так и удобно для манипулирования другими людьми, так как «задевает» не только психологическую составляющую человека, но и физиологическую. И сейчас мне кажется, что правильнее будет предоставить Вам право решать, что такое НЛП на основе того, что вы уже знаете.

Дизайн человека — в чем суть системы и как расшифровать свой тип

НЛП нужно изучать — это бесспорно. Оно позволит вам контролировать свои эмоции, разобраться в себе, налаживать контакт и вызывать доверие даже у незнакомых людей, даст навыки гипноза, способы решения своих и чужих психологических проблем, умение достигать поставленные перед собой цели.

Что такое NLP: расшифровываем термин простыми словами для чайников

NLP (Neuro-Linguistic Processing или Natural Language Processing) — это нейро-лингвистическая обработка или обработка естественного языка. Любого человека спроси, что такое NLP, и он ответит, что это что-то, связанное с психологией. И он будет прав, так как этот термин получил распространение именно в психологии.

Однако у NLP есть 2 сущности:

  1. Neuro-Linguistic Processing — принадлежит области психологии.

  2. Natural Language Processing — принадлежит области программирования. 

Это не совсем одно и то же, но при этом очень близкие по смыслу понятия, которые работают в разных сферах. О психологическом NLP мы сегодня говорить не будем, потому что это не наша сфера деятельности, а вот об NLP в программировании мы сегодня обязательно поговорим. Важно разделять и не путать эти два пояснения к одному термину.

 

NLP в программировании — что это такое

NLP в программировании очень тесно связано с машинным обучением. Его основной задачей является поиск «общего языка» между живым человеком и неживым «железом» для решения различных задач, таких как:

  • улучшение бизнес-показателей при помощи искусственного интеллекта;

  • составление прогнозов и разработка математических моделей в различных сферах;

  • улучшение распознавания текста, речи и изображений;

  • улучшение взаимодействия голосовых помощников с владельцами устройств;

  • и мн. др.

Есть даже такая узкая специализация, как NLP-разработчик, которая является частью такой профессии, как Data Science. NLP-разработка пока не является отдельным направлением в программировании, но обязательно им станет в обозримом будущем, потому что NLP в программировании развивается очень быстрыми темпами.

NLP — это работа с большими данными, как и Data Science, однако DS работает с различными видами данных из разных сфер, а NLP работает в основном с текстом и семантикой.

 

NLP на практике

В практическом применении NLP-разработка в основном занимается работой с текстовыми данными для лучшего их понимания искусственным интеллектом. Вот несколько задач, которые выполняет NLP в программировании:

  1. Самая основная задача NLP — это перевод текстов с одних языков на другие силами искусственного интеллекта. На сегодняшний день перевод высокого качества недоступен, поэтому тут для NLP есть поле для деятельности.

  2. Проведение классификации текстов по заданным параметрам. Это может быть классификация по принципу «спам или не спам» либо классификация по рубрикам новостей: спорт, политика, финансы, медицина и т. д., либо классификация текстов по эмоциям: положительные, отрицательные или нейтральные, и другие классификации.

  3. Идентификация сущности. К примеру, в каком-либо заданном тексте искусственный интеллект должен определить по смыслу, кто есть кто: где описывается живой человек, где — животное, где — организация, где — устройство и т. д. При этом разные сущности могут находиться в одном тексте, а ИИ должен уметь их правильно определить. Например, в тексте: «Интернет-магазин «Амазон» продает iPhone. Создатель магазина — Джефф Безос» искусственный интеллект должен определить, что «Амазон» — это веб-ресурс, «iPhone» — это устройство, а «Джефф Безос» — это реальный человек. 

  4. Отношения и взаимосвязи сущности. Эта задача вытекает из предыдущей. Например, в нашем тексте искусственный интеллект должен определить, что «Джефф Безос» является создателем интернет-магазина «Амазон», а значит, имеет с ним тесную связь, при этом не имеет тесной связи с устройством «iPhone».

  5. Качественная работа голосовых помощников. То есть, задавая какой-либо вопрос голосовому помощнику, мы ожидаем 100%-е понимание, что не всегда происходит. Но как раз этим и занимается NLP — делает так, чтобы роботы-помощники лучше понимали людей.

 

Почему NLP в разработке выделяют в отдельное направление

Пока NLP не выделяют в отдельное направление, но все к этому идет. В первую очередь это обуславливается сложностью процесса обучения «машин» взаимодействовать с текстом.

Для людей текст кажется естественным и понятным, а описанные выше задачи — достаточно простыми. Однако, когда дело доходит до обучения машин в плане взаимодействия с текстами, возникают очень трудные задачи, которые требуют немало усилий для их преодоления. Например:

  1. Полисемия — это многозначные слова, которые имеют одинаковый исходный смысл. Например: стол (какое-то учреждение или предмет), крыса (животное или человек), молоток (предмет или человек), остановка (процесс или объект) и т. д.

  2. Омонимия — одинаковые слова, но с разными смыслами. Например: замок, печь, ключ и т. д.

  3. Анафора местоимений. Например, у нас есть текст: «Грузчик грузил в прицеп песок, он сильно вспотел». Слово «он» может относиться и к грузчику, и к песку, и к прицепу. Человек легко понимает, к чему относится местоимение «он», но искусственному интеллекту это нужно объяснить, а это очень непросто.

  4. Эллипсис. Например, у нас есть текст: «Иван несет синюю коробку, а Мария — красную». Люди прекрасно понимают, что «красную» обозначает «красную коробку», но, чтобы это понял искусственный интеллект, нужно проделать просто огромную работу в рамках всего лишь одного примера.

Подобных языковых трудностей в каждом языке пруд пруди — от этого и возникает сложность во взаимодействии с текстовой информацией. 

 

Заключение

NLP в программировании — это возможность улучшить понимание между компьютером и человеком. Это поле деятельности, которое пока не показывает своих границ. В целом, в программировании, а конкретнее, в машинном обучении NLP только зарождается как отдельная ветвь, которой сулят неплохое будущее. Квалифицированный NLP-разработчик сейчас на вес золота, а точнее, их практически нет, при этом спрос на таких узких специалистов только растет. Возможно, сейчас самое время, чтобы глубже изучить NLP в разработке и стать высокооплачиваемым специалистом.

Что такое обработка естественного языка?

Эволюция обработки естественного языка

Хотя обработка естественного языка не является новой наукой, технология быстро развивается благодаря повышенному интересу к общению человека с машиной, а также доступности больших данных, мощных вычислений и усовершенствованных алгоритмов.

Как человек, вы можете говорить и писать на английском, испанском или китайском языках. Но родной язык компьютера, известный как машинный код или машинный язык, по большей части непонятен большинству людей.На самых нижних уровнях вашего устройства общение происходит не словами, а через миллионы нулей и единиц, которые производят логические действия.

Действительно, 70 лет назад программисты использовали перфокарты для связи с первыми компьютерами. Этот ручной и трудный процесс был понят относительно небольшим числом людей. Теперь вы можете сказать: «Алекса, мне нравится эта песня», и устройство, воспроизводящее музыку в вашем доме, уменьшит громкость и ответит: «ОК. Рейтинг сохранен, — человеческим голосом. Затем он адаптирует свой алгоритм для воспроизведения этой песни и других подобных песен при следующем прослушивании этой музыкальной станции.

Давайте подробнее рассмотрим это взаимодействие. Ваше устройство активировалось, когда услышало, что вы говорите, поняло невысказанное намерение в комментарии, выполнило действие и предоставило ответ в правильно построенном предложении на английском языке, и все это в течение примерно пяти секунд. Полное взаимодействие стало возможным благодаря НЛП, наряду с другими элементами ИИ, такими как машинное обучение и глубокое обучение.

 

Почему важно НЛП?

Большие объемы текстовых данных

Обработка естественного языка помогает компьютерам общаться с людьми на их родном языке и масштабировать другие задачи, связанные с языком.Например, НЛП позволяет компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать ее, измерять настроение и определять, какие части важны.

Современные машины могут анализировать больше языковых данных, чем люди, без усталости и последовательным, непредвзятым образом. Учитывая ошеломляющее количество неструктурированных данных, которые генерируются каждый день, от медицинских карт до социальных сетей, автоматизация будет иметь решающее значение для эффективного полного анализа текстовых и речевых данных.

Структурирование крайне неструктурированного источника данных

Человеческий язык поразительно сложен и разнообразен.Мы выражаем себя бесконечными способами, как устно, так и письменно. Мало того, что существуют сотни языков и диалектов, но в каждом языке есть уникальный набор грамматических и синтаксических правил, терминов и сленга. Когда мы пишем, мы часто допускаем ошибки или сокращаем слова или опускаем знаки препинания. Когда мы говорим, у нас есть региональные акценты, мы мямлим, заикаемся и заимствуем термины из других языков.

Хотя контролируемое и неконтролируемое обучение, и особенно глубокое обучение, в настоящее время широко используются для моделирования человеческого языка, существует также потребность в синтаксическом и семантическом понимании и экспертных знаниях в предметной области, которые не обязательно присутствуют в этих подходах к машинному обучению.NLP важен, потому что он помогает устранить двусмысленность в языке и добавляет полезную числовую структуру к данным для многих последующих приложений, таких как распознавание речи или анализ текста.

Введение в обработку естественного языка (NLP) Определение

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам анализировать и понимать человеческий язык, как письменный, так и устный.Он был разработан для создания программного обеспечения, которое генерирует и понимает естественные языки, чтобы пользователь мог вести естественные разговоры с компьютером, а не посредством программирования или искусственных языков, таких как Java или C.

Ключевые выводы

  • Обработка естественного языка (NLP) использует компьютерные алгоритмы и искусственный интеллект, чтобы позволить компьютерам распознавать человеческое общение и реагировать на него.
  • Хотя существует несколько методов НЛП, они обычно включают разбиение речи или текста на отдельные части и последующее сравнение их с базой данных о том, как эти единицы сочетаются друг с другом на основе прошлого опыта.
  • Приложения для преобразования текста в речь, которые сейчас можно найти на большинстве платформ iOS и Android, наряду с умными колонками, такими как Amazon Echo (Alexa) или Google Home, за последние несколько лет стали повсеместными примерами НЛП.

Понимание обработки естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это один из шагов в более широкой миссии технологического сектора, а именно — использовать искусственный интеллект (ИИ) для упрощения того, как работает мир. Цифровой мир изменил правила игры для многих компаний, поскольку все более разбирающееся в технологиях население находит новые способы взаимодействия в Интернете друг с другом и с компаниями.

Социальные сети переопределили значение сообщества; криптовалюта изменила норму цифровых платежей; электронная коммерция придала новое значение слову «удобство», а облачное хранилище представило массам новый уровень хранения данных.

Благодаря ИИ такие области, как машинное обучение и глубокое обучение, открывают глаза на мир всех возможностей. Машинное обучение все чаще используется в аналитике данных для понимания больших данных. Он также используется для программирования чат-ботов для имитации человеческого разговора с клиентами.Однако эти передовые приложения машинного обучения были бы невозможны без импровизации обработки естественного языка (NLP).

Этапы обработки естественного языка (НЛП)

НЛП объединяет искусственный интеллект с вычислительной лингвистикой и информатикой для обработки человеческого или естественного языка и речи. Процесс можно разбить на три части. Первая задача НЛП — понять естественный язык, полученный компьютером. Компьютер использует встроенную статистическую модель для выполнения процедуры распознавания речи, которая преобразует естественный язык в язык программирования.Он делает это, разбивая недавнюю речь, которую он слышит, на крошечные части, а затем сравнивает эти единицы с предыдущими единицами из предыдущей речи.

Вывод или результат в текстовом формате статистически определяет слова и предложения, которые, скорее всего, были сказаны. Эта первая задача называется процессом преобразования речи в текст.

Следующая задача называется маркировкой части речи (POS) или устранением неоднозначности словесной категории. Этот процесс элементарно идентифицирует слова в их грамматических формах как существительные, глаголы, прилагательные, прошедшее время и т. д.используя набор правил лексики, закодированных в компьютере. После этих двух процессов компьютер, вероятно, теперь понимает смысл произнесенной речи.

Третий шаг, предпринятый НЛП, — это преобразование текста в речь. На этом этапе язык компьютерного программирования преобразуется в звуковой или текстовый формат для пользователя. Например, чат-бот с финансовыми новостями, которому задают вопрос вроде «Как дела у Google сегодня?» скорее всего, будет сканировать сайты онлайн-финансов в поисках акций Google и может выбрать в качестве ответа только такую ​​информацию, как цена и объем.

Особые соображения

НЛП пытается сделать компьютеры разумными, заставляя людей поверить, что они взаимодействуют с другим человеком. Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом в 1950 году, утверждает, что компьютер может быть полностью разумным, если он может думать и вести разговор как человек, при этом человек не знает, что на самом деле он разговаривает с машиной.

Один компьютер в 2014 году убедительно прошел тест — чат-бот в образе 13-летнего мальчика.Это не означает, что интеллектуальную машину невозможно построить, но это указывает на трудности, связанные с тем, чтобы заставить компьютер думать или разговаривать как человек. Поскольку слова могут использоваться в разных контекстах, а у машин нет реального жизненного опыта, который есть у людей для передачи и описания объектов словами, может пройти некоторое время, прежде чем мир сможет полностью покончить с языком программирования.

Упрощенная обработка естественного языка (NLP): пошаговое руководство

Краткое введение. Что такое НЛП?

Область исследования, посвященная взаимодействию между человеческим языком и компьютером, называется обработкой естественного языка или сокращенно НЛП.Он находится на стыке информатики, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики (Википедия).

НЛП — это искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение?

Ответ здесь. Сам вопрос не совсем корректен! Иногда люди неправильно используют термины AI, ML и DL. Почему бы нам сначала не упростить их, а потом вернуться.

Устранение путаницы: отличия ИИ, машинного обучения и глубокого обучения

Начало современного ИИ можно проследить до попыток классических философов описать человеческое мышление как символическую систему.Но область ИИ не была официально основана до 1956 года на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Гэмпшир, где был придуман термин «искусственный интеллект».

Представление временной шкалы о том, когда впервые появились эти жаргоны…

 

Теперь давайте очень кратко рассмотрим, что такое AI, ML и Deep Learning.

 

Взаимосвязь AL, ML и DL можно интерпретировать следующим образом.

 

НЛП: как НЛП вписывается в мир ИИ?

Имея базовые знания об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении, давайте вернемся к нашему самому первому вопросу НЛП: это искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение?

Слова AI, NLP и ML (машинное обучение) иногда используются почти как синонимы.Однако есть порядок в безумии их отношений.

Иерархически обработка естественного языка считается подмножеством машинного обучения, в то время как NLP и ML подпадают под более широкую категорию искусственного интеллекта.

Natural Language Processing сочетает в себе искусственный интеллект (ИИ) и вычислительную лингвистику, чтобы компьютеры и люди могли общаться без проблем.

NLP пытается преодолеть разрыв между машинами и людьми, позволяя компьютеру анализировать то, что сказал пользователь (распознавание входной речи), и обрабатывать то, что пользователь имел в виду.Эта задача оказалась достаточно сложной.

 

Чтобы общаться с людьми, программа должна понимать синтаксис (грамматику), семантику (значение слов) и морфологию (время), прагматику (разговор). Количество отслеживаемых правил может показаться огромным, и это объясняет, почему более ранние попытки НЛП поначалу приводили к разочаровывающим результатам.

При наличии другой системы НЛП постепенно улучшалось, переходя от громоздких правил, основанных на методологии компьютерного программирования, основанной на изучении шаблонов.Siri появилась на iPhone в 2011 году. В 2012 году новое открытие использования графических процессоров (GPU) улучшило цифровые нейронные сети и НЛП.

NLP позволяет компьютерным программам понимать неструктурированный контент, используя искусственный интеллект и машинное обучение для создания производных и придания контекста языку, подобно тому, как это делает человеческий мозг. Это устройство для выявления и анализа «сигналов», скрытых в неструктурированной информации. Тогда организации смогут получить более глубокое представление об общественном восприятии их продуктов, услуг и брендов, как и у их конкурентов.

Теперь Google выпустила свой собственный механизм на основе нейронной сети для восьми языковых пар, сократив большую часть разрыва в качестве между своей старой системой и переводчиком-человеком и подстегнув растущий интерес к технологии. Компьютеры сегодня уже могут воспроизводить жутковатое эхо человеческого языка, если их снабдить соответствующим материалом.

За последние несколько лет архитектуры и алгоритмы глубокого обучения (ГО) добились впечатляющих успехов в таких областях, как распознавание изображений и обработка речи.

Их применение к обработке естественного языка (NLP) поначалу было менее впечатляющим, но теперь оказалось, что оно вносит значительный вклад, давая самые современные результаты для некоторых распространенных задач NLP. Распознавание именованных сущностей (NER), маркировка частей речи (POS) или анализ настроений — вот некоторые из проблем, в которых модели нейронных сетей превзошли традиционные подходы. Прогресс в области машинного перевода, пожалуй, самый значительный из всех.

НЛП: изменения в нашей повседневной жизни, примеры для бизнеса

 

НЛП — это не только создание интеллектуальных ботов…

НЛП — это инструмент для компьютеров, позволяющий анализировать, понимать и извлекать смысл из естественного языка интеллектуальным и полезным способом.Это выходит далеко за рамки недавно разработанных чат-ботов и интеллектуальных виртуальных помощников. На самом деле алгоритмы обработки естественного языка есть везде: от поиска, онлайн-перевода, спам-фильтров и проверки орфографии.

Итак, с помощью НЛП разработчики могут организовывать и структурировать массу неструктурированных данных для выполнения таких интеллектуальных задач:

Ниже приведены некоторые широко используемые области НЛП.

 

Компоненты НЛП

НЛП можно разделить на два основных компонента.

  • Понимание естественного языка
  • Генерация естественного языка

 

Понимание естественного языка (NLU)

NLU, естественно, сложнее задач NLG. Действительно? Давайте посмотрим, с какими проблемами сталкивается машина при понимании.

При изучении или попытке интерпретировать язык возникает много неясностей.

 

Лексическая неоднозначность может возникнуть, когда слово имеет разный смысл, т.е.е. имеет более одного значения, и предложение, в котором оно содержится, может быть истолковано по-разному в зависимости от его правильного смысла. Лексическая неоднозначность может быть разрешена в некоторой степени с помощью методов тегирования частей речи.

 

Синтаксическая неоднозначность означает, что мы видим более одного значения в последовательности слов. Это также называется грамматической двусмысленностью.

 

Референциальная двусмысленность: Очень часто текст упоминает как сущность (что-то/кого-то), а затем снова ссылается на нее, возможно, в другом предложении, используя другое слово.Местоимение, вызывающее двусмысленность, когда неясно, к какому существительному оно относится

Генерация естественного языка (NLG)

Это процесс создания осмысленных фраз и предложений в форме естественного языка из некоторого внутреннего представления.

Это включает −

  • Планирование текста — Включает извлечение соответствующего контента из базы знаний.
  • Планирование предложения − Включает в себя выбор необходимых слов, формирование осмысленных фраз, установку тона предложения.
  • Реализация текста — Преобразование плана предложения в структуру предложения.
Уровни НЛП

В предыдущих разделах мы обсуждали другую проблему, связанную с НЛП. Теперь давайте посмотрим, каковы все типичные шаги, связанные с выполнением задач НЛП. Мы должны иметь в виду, что в приведенном ниже разделе описывается некоторый стандартный рабочий процесс, однако он может сильно отличаться, поскольку мы делаем реальные реализации на основе нашей постановки задачи или требований.

Источником естественного языка может быть речь (звук) или текст.

 

Фонологический анализ: Этот уровень применяется только в том случае, если источником текста является речь. Он занимается интерпретацией звуков речи внутри и между словами. Звук речи может дать большую подсказку о значении слова или предложения.

Это изучение систематической организации звука. Это требует широкого обсуждения и выходит за рамки нашей текущей заметки.

Морфологический анализ: Занимается пониманием отдельных слов в соответствии с их морфемами (наименьшими единицами значений).Взять, к примеру, слово: « несчастье ». Его можно разбить на три морфемы (префикс, основа и суффикс), каждая из которых передает некоторую форму значения: префикс un- относится к «небытию», а суффикс -ness относится к «состоянию бытия». Основа happy рассматривается как свободная морфема, поскольку она сама по себе является «словом». Связанные морфемы (префиксы и суффиксы) требуют наличия свободной морфемы, к которой они могут быть присоединены, и поэтому не могут выступать как «слово» сами по себе.

Лексический анализ: Включает определение и анализ структуры слов. Лексика языка означает набор слов и фраз на языке. Лексический анализ — это разделение всего текста на абзацы, предложения и слова. Чтобы заниматься лексическим анализом, нам часто приходится выполнять Нормализация лексикона.

Наиболее распространенными методами нормализации лексики являются Stemming:

  • Stemming: Stemming — это рудиментарный, основанный на правилах процесс удаления суффиксов («ing», «ly», «es», «s» и т. д.) из слова.
  • Лемматизация: Лемматизация, с другой стороны, представляет собой организованную и пошаговую процедуру получения корневой формы слова с использованием словарного запаса (словарная важность слов) и морфологического анализа (структура слова и грамматические связи). .

Синтаксический анализ: Анализирует слова предложения, чтобы раскрыть грамматическую структуру предложения. Например: «Бесцветная зеленая идея». Это было бы отвергнуто анализом Symantec как бесцветное; зеленый не имеет смысла.

Синтаксический разбор включает в себя анализ слов в предложении на грамматику и их расположение таким образом, чтобы показать отношения между словами. Теги Dependency Grammar и Part of Speech являются важными атрибутами синтаксиса текста.

Семантический анализ: Определяет возможные значения предложения, сосредотачиваясь на взаимодействии между значениями на уровне слов в предложении. Некоторые люди могут думать, что именно уровень определяет смысл, но на самом деле все уровни определяют.Семантический анализатор игнорирует такие предложения, как «горячее мороженое».

Интеграция дискурса: Основное внимание уделяется свойствам текста в целом, которые передают смысл, создавая связи между составными предложениями. Это означает чувство контекста. Значение любого отдельного предложения, которое зависит от этих предложений. Он также рассматривает значение следующего предложения. Например, слово «тот» в предложении «Он хотел этого» зависит от предшествующего дискурсивного контекста.

Прагматический анализ: Объясняет, как дополнительный смысл читается в текстах, но не закодирован в них. Это требует большого знания мира, включая понимание намерений, планов и целей. Рассмотрим следующие два предложения:

  • Городская полиция отказала демонстрантам в разрешении, поскольку они опасались насилия.
  • Городская полиция отказала демонстрантам в пропуске, потому что они выступали за революцию.

Значение слова «они» в этих двух предложениях разное.Чтобы выяснить разницу, следует использовать мировые знания в базах знаний и модулях вывода.

Прагматический анализ помогает пользователям обнаружить этот предполагаемый эффект, применяя набор правил, которые характеризуют совместные диалоги. Например, «закрыть окно?» следует интерпретировать как запрос, а не приказ.

Широко используемые библиотеки НЛП

На рынке доступно множество библиотек, пакетов и инструментов. Каждый из них имеет свои плюсы и минусы.Рыночная тенденция заключается в том, что Python является языком с наиболее совместимыми библиотеками. В приведенной ниже таблице дается краткий обзор функций некоторых широко используемых библиотек. Большинство из них предоставляют базовые функции НЛП, которые мы обсуждали ранее. Каждая библиотека НЛП была создана с определенными целями, поэтому совершенно очевидно, что одна библиотека может не предоставлять решения для всего, именно разработчик должен их использовать, и именно здесь опыт и знания имеют значение, когда и где что использовать.

 

НЛП: практическое использование Python NLTK (простые примеры)

NLTK — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов и лексических ресурсов.

Последняя версия: выпуск NLTK 3.5: апрель 2020 г., добавлена ​​поддержка Python 3.8, прекращена поддержка Python 2.

NLTK поставляется со многими корпусами, игрушечными грамматиками, обученными моделями и т. д. Полный список размещен по адресу: http://nltk.орг/nltk_data/.

Прежде чем мы начнем экспериментировать с некоторыми методами, которые широко используются в задаче обработки естественного языка, давайте сначала приступим к установке.

Установка NLTK

Если вы используете Windows, Linux или Mac, вы можете установить NLTK, используя pip:

$ pip установить nltk

При желании вы также можете использовать приглашение Anaconda.

$ conda установить nltk

 

Если все в порядке, значит, вы успешно установили библиотеку NLTK.После того, как вы установили NLTK, вы должны установить пакеты NLTK, выполнив следующий код:

Откройте блокнот Jupyter и выполните приведенные ниже команды.

 

Это покажет загрузчику NLTK, чтобы выбрать, какие пакеты необходимо установить. Вы можете установить все пакеты, так как они имеют небольшой размер, так что это не проблема. Теперь давайте начнем шоу.

 

 

Основные операции НЛП: сделай сам

Токенизировать текст

Токенизация — это первый шаг в НЛП.Процесс разбиения текстового абзаца на более мелкие фрагменты, такие как слова или предложения, называется токенизацией. Токен — это единый объект, который является строительным блоком для предложения или абзаца.

Слово (токен) — это минимальная единица, которую машина может понять и обработать. Таким образом, любая текстовая строка не может быть обработана без прохождения токенизации. Токенизация — это процесс разделения необработанной строки на осмысленные токены. Сложность токенизации зависит от потребности приложения НЛП и сложности самого языка.Например, в английском языке это может быть так же просто, как выбор только слов и чисел с помощью регулярного выражения. Но для китайцев и японцев это будет очень сложная задача.

Токенизация предложения

Токенизатор предложений разбивает текстовый абзац на предложения.

 

Токенизация слов

Токенизатор Word разбивает абзац текста на слова.

 

Удаление стоп-слов

Стоп-слова считаются шумом в тексте.Текст может содержать стоп-слова, такие как is, am, are, this, a, an, the и т. д.

Мы не хотим, чтобы эти слова занимали место в нашей базе данных или занимали ценное время обработки. Для этого мы можем легко удалить их, сохранив список слов, которые вы считаете стоп-словами. NLTK (Natural Language Toolkit) в python имеет список стоп-слов, хранящихся на 16 разных языках.

 

Вы можете видеть, что слова is, my были удалены из предложения.

Маркировка части речи

Возможно, в детстве вы слышали термин «часть речи» (POS).На то, чтобы понять, что такое прилагательные и наречия, действительно может уйти много времени. В чем именно разница? Подумайте о создании системы, в которой мы сможем кодировать все эти знания. Это может выглядеть очень просто, но на протяжении многих десятилетий кодирование этих знаний в модели машинного обучения было очень сложной задачей НЛП. Алгоритмы тегирования POS могут предсказывать POS данного слова с более высокой степенью точности. Вы можете получить POS отдельных слов в виде кортежа

.

 

Если вы хотите узнать подробности о POS, вот путь.Обратите внимание, что нам может потребоваться загрузить «набор тегов». Пример ниже показывает, что NN является существительным.

 

Для лучшего понимания ниже приведен другой POS, который мы нашли в нашем примере.

 

Значения всех доступных POS-кодов приведены ниже для справки.

 

Теперь рассмотрим интересный способ поиска информации с использованием POS-тегов. Я получил статью о Крикете, пытаясь увидеть, какие страны упоминаются в документе.Названия стран являются именами собственными, поэтому с помощью POS я могу легко фильтровать и получать только имена собственные. Помимо стран, он может получить больше слов, которые являются именами собственными, но это упрощает нашу работу, поскольку ни одно название страны не будет пропущено.

 

Стемминг и лемматизация

 

Лемматизация — это процесс приведения слова к его базовой форме. Разница между стеммингом и лемматизацией заключается в том, что лемматизация учитывает контекст и преобразует слово в его осмысленную базовую форму, тогда как стемминг просто удаляет несколько последних символов, что часто приводит к неправильному значению и орфографическим ошибкам.

В зависимости от применимости вы можете выбрать любой из нижеперечисленных лемматизаторов

  • Лемматизатор Wordnet
  • Лемматизатор Spacy
  • TextBlob
  • Образец зажимов
  • Стэнфордское ядроNLP
  • Генсим Лемматизатор
  • Тритеггер

Вот небольшой пример использования лемматизатора Wordnet.

 

Как получить значения слов, синонимы и антонимы

WordNet — большая лексическая база данных английского языка.Это широко используемый корпус NLTK. Существительные, глаголы, прилагательные и наречия сгруппированы в наборы когнитивных синонимов (синсетов), каждый из которых выражает отдельное понятие. Синсеты связаны между собой посредством понятийно-семантических и лексических отношений.

Структура

WordNet делает его полезным инструментом для вычислительной лингвистики и обработки естественного языка.
Вы можете просто импортировать, используя

из nltk.corpus импортировать wordnet

В приведенном ниже простом примере давайте попробуем увидеть, как легко мы можем получить синоним и антоним слова «любовь».Это действительно здорово!

 

 

Рабочая частота: быстрая визуализация

В приведенном ниже примере давайте попробуем прочитать какой-нибудь текст с живого URL-адреса и посмотреть частоты слов.

 

 

НЛП, что такое будущее?

Как мы видели, НЛП предоставляет широкий набор техник и инструментов, которые можно применять во всех сферах жизни. Изучив их и используя в повседневном общении, качество нашей жизни значительно улучшится, а также мы сможем улучшить жизнь тех, кто нас окружает.

Техники НЛП помогают нам улучшить наше общение, достижение наших целей и результаты, которые мы получаем от каждого взаимодействия. Они также позволяют преодолевать личные препятствия и психологические проблемы. НЛП помогает нам использовать инструменты и методы, которые уже есть в нас, даже не осознавая этого.

Все стало намного быстрее и лучше, потому что теперь мы можем общаться с машинами благодаря технологии обработки естественного языка. Обработка естественного языка предоставила крупным компаниям возможность гибко подходить к своим решениям благодаря пониманию таких аспектов, как настроения клиентов и изменения рынка.Умные организации теперь принимают решения, основанные не только на данных, но и на интеллектуальном уровне, полученном из этих данных машинами на базе NLP.

По мере того, как НЛП становится все более популярным в будущем, может произойти массовый сдвиг в сторону этого способа принятия решений, основанного на интеллекте, на мировых рынках и в различных отраслях.

Если есть что-то, что мы можем гарантировать в будущем, так это интеграция обработки естественного языка почти во все известные нам аспекты жизни. Последние пять лет были медленным сжиганием того, на что способно НЛП благодаря интеграции со всеми видами устройств, от компьютеров и холодильников до динамиков и автомобилей.

Люди, например, проявляют больше энтузиазма, чем неприязни к процессу взаимодействия человека и машины. Инструменты на основе НЛП также доказали свои возможности за такое короткое время.

Эти факторы будут способствовать усилению интеграции НЛП: постоянно растущие объемы данных, генерируемых в деловых отношениях по всему миру, увеличение использования смарт-устройств и повышение спроса на повышенный уровень обслуживания со стороны клиентов.

Что касается обработки естественного языка, то предела нет. В будущем произойдут некоторые масштабные изменения, поскольку технология становится все более популярной, и исследуются новые возможности.Как важный аспект искусственного интеллекта, обработка естественного языка также будет способствовать пресловутому вторжению роботов на рабочие места, поэтому отрасли во всем мире должны начать готовиться.

Каталожные номера:

Книги

  • Обработка естественного языка с помощью Python — авторы Стивен Берд, Юэн Кляйн и Эдвард Лопер. О’Райли.
  • Обработка естественного языка: путь обучения Python и NLTK — авторы: Нитин Хардения, Джейкоб Перкинс, Дипти Чопра, Нишит Джоши, Ити Матур.Пакет
  • Текстовая аналитика с помощью Python: практический реальный подход к получению полезной информации из ваших данных Дипанджан Саркар. Апресс
  • NLTK Essentials от Нитина Хардении. Пакет
  • Рецепты обработки естественного языка: разблокировка текстовых данных с помощью машинного обучения и глубокого обучения с использованием Python Акшай Кулкарни, Адарша Шивананда. Апресс

Веб-сайты

Обработка естественного языка: что это такое, а что нет | Мэтью Клони | SingleStone

Обработка естественного языка, или НЛП, означает разные вещи для разных людей.НЛП имеет несколько подтипов, в том числе способность распознавать слова (преобразование речи в текст или наоборот), понимать слова (распознавание тем документа, анализ настроений) и разумно реагировать на слова (чат-боты). Здесь я использую термин «слова» для обозначения либо письменной, либо устной речи.

Заполнение слотов и намерение:

Некоторые люди думают, что навыки программирования для домашних помощников с голосовым управлением, таких как Amazon Alexa, — это НЛП. Но проектирование человеческого взаимодействия с этими устройствами на самом деле называется «заполнением слотов», а не обработкой естественного языка.Заполнение слотов — важная часть использования существующих сервисов НЛП, но само по себе это не машинное обучение.

Мои глаза всегда немного шалят, когда кто-то называет программирование Alexa НЛП.

Намерения являются ключом к программированию навыков Alexa. Намерение — это, в основном, то, что следует из его названия: что-то, что вы хотите, чтобы Алекса делала. Намерения используют слоты для интерактивности. Слот — это пространство, которое Alexa использует для заполнения значения. Когда вы создаете намерение, вы можете использовать уже существующие типы слотов, такие как дата и время, или вы можете создать свой собственный.

Если вы когда-нибудь играли в Mad Libs, то знаете, что такое слот. Это просто пробел, чтобы заполнить часть речи в предложении. Когда вы создаете Intent для Alexa, вы, по сути, создаете свою собственную Mad Lib. Например, если у вас есть навык запуска умной машины, такой как умная газонокосилка, вы можете создать намерение под названием SmartLawn, которое выглядит примерно так:

Alexa, попросите Smart Lawn косить _____________ ______________.

Каждая из вышеуказанных заготовок известна как слот.Первый слот предполагает область (например, боковой двор), а второй — время или дату. Таким образом, вы можете сказать своему устройству:

«Алекса, попроси Smart Lawn косить задний двор завтра утром в 8:00».

Хотя у Amazon есть тип слота для времени и даты, у него нет слота для областей вашего двора. Поэтому вам нужно будет создать пользовательский тип слота (назовем его «ЯрдОбласти»), который может включать такие значения, как:

  • Передний двор
  • Левый боковой двор
  • Правый боковой двор
  • Задний двор

Это не НЛП.Это просто определение и заполнение слотов и, в данном случае, пользовательских типов слотов. Так что же такое НЛП? Это отличное определение из часто задаваемых вопросов Amazon Comprehend:

Обработка естественного языка (NLP) — это способ для компьютеров анализировать, понимать и извлекать смысл из текстовой информации умным и полезным способом. Используя NLP, вы можете извлечь важные фразы, настроения, синтаксис, ключевые объекты, такие как бренд, дата, местоположение, человек и т. д., а также язык текста.

Это не НЛП, но вы все равно прекрасны:

Конечно, за кулисами ваше устройство Amazon использует все виды продвинутого машинного обучения.Преобразование речи в текст, понимание естественного языка, устранение фонового шума и множество других интересных вещей, которые вам не нужно программировать, тренировать, оптимизировать или даже беспокоиться о них. За кулисами Alexa использует такие инструменты, как Amazon Polly для преобразования текста в речь, Amazon Transcribe для преобразования речи в текст, Amazon Lex для всех функций чат-ботов и, возможно, даже Amazon Comprehend для анализа настроений или классификации того, что вы делаете. попросите Алексу сделать.

Хотя все это удивительно (и немного жутко, если подумать), вы не создавали ни одну из этих служб.Вы просто инструктируете Alexa использовать их. Это довольно круто, но не обманывайте себя, думая, что вы программист НЛП. Вместо этого вы должны чувствовать себя увереннее, осознавая, что вам не нужно глубокое понимание обработки естественного языка, глубокого обучения или продвинутой математики, чтобы воспользоваться этими услугами. Просто примите тот факт, что вы можете .

То, что на самом деле происходит за кулисами этих сервисов, называется Deep Learning.Глубокое обучение — это особый тип машинного обучения, который может изучать как линейные, так и нелинейные отношения между переменными, чтобы делать прогнозы на основе ранее неизвестных данных. В следующем посте я расскажу о нескольких приложениях НЛП, использующих машинное обучение, большинство из которых используют глубокое обучение, например сервисы Amazon, упомянутые выше.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Все, что вам нужно знать

Компьютеры не говорят на языках так, как люди.Они общаются с помощью машинного кода или машинного языка, в то время как мы говорим на английском, голландском, французском или каком-то другом человеческом языке. Большинство из нас не понимают миллионы нулей и единиц, которыми общаются компьютеры. И, в свою очередь, компьютеры не понимают человеческий язык, если они не запрограммированы на это. Вот где на помощь приходит обработка естественного языка (NLP).

 

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая дает компьютерам возможность читать, понимать и интерпретировать человеческий язык.Это помогает компьютерам измерять настроение и определять, какие части человеческого языка важны. Для компьютеров это чрезвычайно сложно сделать из-за большого количества неструктурированных данных, отсутствия формальных правил и отсутствия реального контекста или намерений.

В последние годы ИИ быстро развивался, а вместе с ним и НЛП. Многие из нас уже ежедневно используют НЛП, сами того не осознавая. Вы, вероятно, использовали хотя бы один из следующих инструментов:

  • Проверка орфографии.
  • Автозаполнение.
  • Спам-фильтры.
  • Голосовые текстовые сообщения.

 

Пять основных задач НЛП

Как мы упоминали ранее, человеческий язык чрезвычайно сложен и разнообразен. Вот почему обработка естественного языка включает в себя множество методов его интерпретации, начиная от статистических методов и методов машинного обучения и заканчивая подходами, основанными на правилах и алгоритмами. Есть пять основных задач НЛП, которые вы, возможно, знаете из школы.

 

Маркировка части речи

Одной из задач НЛП является пометка речи.Для каждого предложения определяется часть речи каждого слова. Часть речи – это категория слов, имеющих сходные грамматические свойства. Например, слово книга является существительным в предложении книга на столе, , но это глагол в предложении забронировать рейс. А слово типа set может быть даже существительным, глаголом или прилагательным.

Существует большое количество слов, которые могут служить несколькими частями речи, что усложняет для машины присвоение им правильных тегов.

 

Лемматизация

Лемматизация касается удаления только флективных окончаний и приведения слова к его базовой форме, которая также известна как «лемма». Прошедшее время заменяется настоящим, а синонимы унифицируются. Например, прошедшее время run заменяется на run , а синоним best объединяется в good .

Лемматизация использует другой подход, чем поиск основы, для достижения корневой формы слова.Например, лемма заботится о — это заботится о , а не машина , как в случае с основами.

 

Токенизация

Задача токенизации разрезает текст на более мелкие части, называемые токенами. Этот процесс разделяет фрагмент непрерывного текста на отдельные предложения и слова, одновременно удаляя определенные символы, например знаки препинания. Например, это предложение, разбитое на более мелкие токены, будет выглядеть так:

.

Например, это предложение, разбитое на более мелкие токены, будет выглядеть так:

Выглядит почти так же, верно? Это потому, что в таких языках, как английский, слова часто разделяются пробелом, но не во всех языках.В этих языках токенизация — важное мероприятие, требующее глубокого знания словарного запаса.

В английском языке пробелы также могут разбивать слова, которые на самом деле следует рассматривать как один токен. Подумайте о названиях городов, таких как Лос-Анджелес или Сан-Франциско, или о фразе «находится в Нью-Йорке».

 

Значение

Устранение неоднозначности — это задача, связанная со значением слов, которые мы используем в человеческом языке. Некоторые слова имеют более одного значения, и при чтении мы выбираем значение, наиболее подходящее в данном контексте.Например, слово летучая мышь может относиться к животному, которое летает по ночам, или к деревянной или металлической клюшке, используемой в бейсболе. А банк может быть местом, куда вы идете, чтобы открыть текущий счет, или участком земли рядом с водоемом, где вы ловите рыбу.

 

Семантика

Люди общаются на основе смысла и контекста. Семантика помогает компьютерам определять структуру предложений и наиболее важные элементы текста, чтобы понять обсуждаемую тему.Например, если текст содержит такие слова, как выборы, демократ и республиканец или бюджет, налоги и инфляция , компьютер понимает, что обсуждаемые темы — американская политика и экономика.

 

Примеры обработки естественного языка на практике

В последние годы, благодаря доступности больших данных, мощных вычислений и усовершенствованных алгоритмов, обработка естественного языка быстро развивалась и преобразовывала бизнес.В настоящее время он широко используется во многих отраслях промышленности. Мы перечислили несколько интересных примеров ниже: 

  • НЛП широко используется в сфере переводов. Многие компании, занимающиеся локализацией, используют машинный перевод, чтобы помочь своим переводчикам работать более эффективно. Когда текст уже в значительной степени переведен машиной, это экономит их драгоценное время, а количество слов, которые они могут переводить, ежедневно увеличивается.
  • Поисковые системы используют обработку естественного языка для предоставления релевантных результатов поиска на основе аналогичного поискового поведения или намерений пользователя.Используя НЛП, обычный человек находит то, что ищет.
  • NLP также используется для фильтров электронной почты. Спам-фильтр существует уже довольно давно, но классификация электронной почты Gmail — одно из новых приложений НЛП. Основываясь на содержании входящих электронных писем, Gmail теперь также распознает, к какой из трех категорий (основные, социальные или рекламные) относятся электронные письма. Это помогает пользователям определить, какие электронные письма важны и требуют быстрого ответа, а какие электронные письма они, вероятно, хотят удалить.
  • Мы также видим использование обработки естественного языка в здравоохранении. Его можно использовать для оптимизации информации о пациентах или для приложений, преобразующих язык жестов в текст. Последний позволяет глухим людям общаться с людьми, которые не знают, как использовать язык жестов.
  • NLP используется даже в сфере технического обслуживания самолетов. Это помогает механикам находить полезную информацию в руководствах по эксплуатации самолетов, насчитывающих сотни страниц, и помогает находить смысл в описаниях проблем, о которых сообщают пилоты или другие лица, работающие в отрасли.

Как мы используем НЛП в Textmetrics

Приведенные выше примеры показывают, что существует множество способов, с помощью которых НЛП может улучшить работу вашей компании. Это потому, что человеческое взаимодействие является движущей силой большинства предприятий. Однако, если вы не слишком хорошо знакомы с ИИ и НЛП, сделать это правильно может быть довольно сложно. И заставить сотрудников вручную анализировать весь контент, который производит ваша компания, практически невозможно.

В Textmetrics мы предлагаем ряд инструментов, которые используют обработку естественного языка, чтобы помочь организациям анализировать свой контент и предоставлять предложения по улучшению.

  • Средство проверки орфографии позволяет всем сотрудникам вашей организации создавать грамматически правильное и безошибочное содержимое.
  • Инструмент для определения языкового уровня созданного вами контента. Это основано на европейской языковой структуре.
  • Инструмент для пометки слов с гендерной предвзятостью, предоставления предложений и возможных замен в зависимости от целевой аудитории, для которой вы создаете контент.
  • Программа на основе алгоритма, основанная на потребностях вашей организации, чтобы помочь вам стандартизировать ваше общение в соответствии с вашим корпоративным стилем.

 

Хотите узнать больше об этих инструментах или узнать, могут ли они быть полезны в вашей организации? Пожалуйста, дайте нам знать. Textmetrics здесь, чтобы помочь!

НЛП против НЛУ: в чем разница? – Программное обеспечение BMC

Естественный язык – это язык, который развивался с течением времени посредством использования и повторения. Это не предполагает преднамеренного планирования и стратегии. Латинский, английский, испанский и многие другие разговорные языки — это языки, которые со временем развились естественным образом.

Естественные языки отличаются от формальных или искусственных языков, которые имеют другое происхождение и пути развития. Например, языки программирования, включая C, Java, Python и многие другие, были созданы по определенной причине.

Чтобы машина была автономной, ключевым принципом является способность общаться на одном из естественных языков, известных людям. В огромном мире искусственного интеллекта одна область связана с обеспечением взаимодействия машин с использованием этих языков: обработка естественного языка (NLP).

НЛП — это общий термин, который охватывает все и вся, связанное с созданием машин, способных обрабатывать естественный язык, будь то получение ввода, понимание ввода или генерация ответа.

В этом контексте другим термином, который часто используется как синоним, является «Понимание естественного языка» (NLU). Однако на самом деле НЛП и НЛУ фокусируются на разных областях. В этой статье мы рассмотрим их, чтобы разобраться в нюансах.

Что такое обработка естественного языка?

С точки зрения компьютера любой естественный язык представляет собой текст в свободной форме.Это означает, что при вводе данных нет заданных ключевых слов в заданных позициях.

Помимо неструктурированного характера, также может быть несколько способов выразить что-либо с помощью естественного языка. Например, рассмотрим эти три предложения:

  • Какая сегодня погода?
  • Сегодня будет дождь?
  • Мне нужно сегодня взять зонтик?

В основе всех этих предложений лежит один и тот же вопрос: спросить о сегодняшнем прогнозе погоды.

Как люди, мы можем почти без усилий идентифицировать такие лежащие в основе сходства и реагировать соответствующим образом. Но это проблема для машин — любому алгоритму потребуется, чтобы ввод был в заданном формате, а эти три предложения различаются по своей структуре и формату. И если мы решим кодировать правила для каждой комбинации слов на любом естественном языке, чтобы помочь машине понять, то все очень быстро усложнится.

Здесь на сцену выходит НЛП.

НЛП — это подмножество ИИ, задача которого — позволить машинам взаимодействовать с использованием естественных языков.Сфера НЛП также гарантирует, что машины могут:

  • Обрабатывать большие объемы данных на естественном языке
  • Извлекать идеи и информацию

Но прежде чем произойдет какая-либо обработка естественного языка, текст должен быть стандартизирован.

На жаргоне машинного обучения (ML) последовательность предпринятых шагов называется предварительной обработкой данных. Идея состоит в том, чтобы разбить текст на естественном языке на более мелкие и более управляемые фрагменты. Затем они могут быть проанализированы алгоритмами ML для поиска отношений, зависимостей и контекста между различными фрагментами.

Некоторые примеры шагов предварительной обработки:

  • Разбор
  • Удаление стоп-слов
  • Тегирование части речи (POS)
  • Токенизация
  • Многое другое Цель НЛП состоит в том, чтобы обработать текст на естественном языке в свободной форме, чтобы преобразовать его в стандартизированную структуру.

    Что такое понимание естественного языка (NLU)?

    Считается подтемой НЛП, основной задачей понимания естественного языка является создание машин:

    • Интерпретация естественного языка
    • Извлечение значения
    • Определение контекста
    • Извлечение идей

    алгоритмы используются для определения настроения, выполнения распознавания имен (NER), обработки семантики и т. д.Алгоритмы NLU часто работают с текстом, который уже стандартизирован на этапах предварительной обработки текста.

    Возвращаясь к нашему примеру с запросом погоды, именно NLU позволяет машине понять, что эти три разных вопроса имеют один и тот же базовый запрос прогноза погоды. Ведь разные предложения могут означать одно и то же, и, наоборот, одни и те же слова могут означать разные вещи в зависимости от того, как они используются.

    Возьмем другой пример:

    • Банки будут закрыты на День Благодарения.
    • Река выйдет из берегов во время наводнения.

    Задача, называемая устранением неоднозначности слов, которая находится под эгидой NLU, гарантирует, что машина способна понять два разных значения, в которых используется слово «банк».

    Итак, чем отличаются НЛП и НЛУ?

    В естественном языке то, что выражается (через речь или текст), не всегда означает то, что имеется в виду. Возьмем пример предложения:

    • Пожалуйста, откройте окна, в машине становится жарко.

    НЛП фокусируется на обработке текста в буквальном смысле, подобно тому, что было сказано. И наоборот, NLU фокусируется на извлечении контекста и намерения, или, другими словами, того, что имелось в виду.

    NLP примет запрос на взлом окон в буквальном смысле, но именно NLU поможет сделать вывод о том, что пользователь может намереваться свернуть окна.

    Одно только NLP может привести к буквальному повреждению

    NLP может обрабатывать текст с точки зрения грамматики, структуры, опечаток и точки зрения, но именно NLU поможет машине определить намерение, стоящее за языковым текстом.Таким образом, несмотря на то, что НЛП и НЛУ во многом совпадают, это различие четко отличает их друг от друга.

    Нам нужны оба?

    Одним словом, да.

    В нашем стремлении сделать более надежные автономные машины крайне важно, чтобы мы могли не только обрабатывать ввод в форме естественного языка, но также понимать смысл и контекст — в этом ценность NLU. Это позволяет машинам давать более точные и адекватные ответы во время взаимодействия.

    Возьмем пример вездесущих чат-ботов.

    Прошли те времена, когда чат-боты могли производить только запрограммированные и основанные на правилах взаимодействия со своими пользователями. В то время, когда пользователь отклонялся от установленного формата, чат-бот либо заставлял пользователя начинать заново, либо заставлял пользователя ждать, пока он найдет человека, который возьмет на себя беседу.

    Сочетая NLU и NLP, современные чат-боты более надежны. Используя методы NLU, чат-боты могут:

    • быть в курсе контекста разговора
    • извлекать смысл разговора на основе этого контекста
    • направлять пользователей по теме разговора

    веб-сайты электронной торговли в значительной степени полагаются на анализ настроений отзывов и отзывы пользователей — был ли отзыв положительным, отрицательным или нейтральным? Здесь им нужно знать, что было сказано, и им также нужно понимать, что имелось в виду.

    Отзывы пользователей не всегда легко понять

    Когда машины разумны?

    В мире ИИ, чтобы считать машину разумной, она должна пройти тест Тьюринга. Тест, разработанный Аланом Тьюрингом в 1950-х годах, который противопоставляет людей машине.

    Чтобы пройти тест, человек-оценщик будет одновременно взаимодействовать с машиной и другим человеком, каждый в своей комнате. Если оценщик не может достоверно определить разницу между реакцией, генерируемой машиной, и реакцией другого человека, то машина проходит тест и считается, что она демонстрирует «разумное» поведение.

    Это грубая мера интеллекта, хотя и эффективная. Первая успешная попытка была предпринята в 1966 году в виде знаменитой программы ELIZA, способной вести ограниченный диалог с пользователем.

    С тех пор, благодаря прогрессу, достигнутому в области ИИ и, в частности, в НЛП и НЛУ, мы очень далеко продвинулись в этом поиске. Ведь чат-боты есть везде.

    Варианты использования НЛП и НЛУ

    Согласно различным отраслевым оценкам, только около 20% собираемых данных являются структурированными.Остальные 80% — это неструктурированные данные, большая часть которых — это неструктурированные текстовые данные, непригодные для традиционных методов. Просто подумайте обо всем онлайн-тексте, который вы просматриваете ежедневно, социальных сетях, новостях, исследованиях, веб-сайтах продуктов и многом другом.


    Методы NLP и NLU вместе гарантируют, что эта огромная куча неструктурированных данных может быть обработана для извлечения информации из данных таким образом, который человеческий глаз не сразу увидит. Машины могут находить закономерности в числах и статистике, улавливать такие тонкости, как сарказм, которые по своей природе не читаются из текста, или понимать истинную цель текста или речи.

    NLP и NLU помогают гарантировать, что мы сможем обрабатывать и использовать этот огромный объем генерируемых данных. Некоторые распространенные варианты использования методов NLP:

    • Распознавание речи (например, Siri, Alexa)
    • Машинный перевод (например, Google Translate)
    • Чат-боты
    • Анализ настроений

    Будущее языка

    9000 , еще одна область НЛП — генерация естественного языка. Компания NLG привлекла к себе большое внимание.

    В дополнение к обработке естественного языка, подобно человеческому, машины, обученные NLG, теперь могут генерировать новый текст на естественном языке, как если бы он был написан другим человеком. Все это вызвало большой интерес как со стороны коммерческого внедрения, так и со стороны ученых, что сделало НЛП одной из самых активных тем исследований в области ИИ сегодня.

    (Посмотрите, как на самом деле работают языковые модели AI и GPT-3 ). Обработка естественного языка (NLP)

    01000011 01101100 01100101 01110110 01100101 01110010 01010100 01100001 01110000.

    Ты понял? Для тех из вас, кто не умеет читать двоичный код, прямой перевод — «CleverTap». 01

    Не стыдитесь признаться, что не умеете читать двоичный код. В конце концов, компьютеры тоже плохо понимают человеческую речь. Когда вы думаете о разнообразии устной речи, вы должны учитывать количество различных языков, диалектов, дефектов речи, неправильного произношения и многое другое.

    Только в английском языке возможности для уникальных комбинаций слов просто бесконечны.А учитывая, что сегодня в мире насчитывается примерно 6500 разговорных языков… посчитайте сами.

    Что такое обработка естественного языка?

    Обработка естественного языка (NLP) — это междисциплинарная область информатики и лингвистики, использующая машинное обучение для достижения конечной цели искусственного интеллекта. Проще говоря, это позволяет компьютерам понимать человеческий язык — речь или текст.

    НЛП — это способность автоматически получать, понимать и оперировать человеческим языком в необработанной письменной или устной форме.

    Подумайте о цикле общения между людьми: отправитель кодирует сообщение с помощью носителя (устного или письменного слова), а получатель расшифровывает сообщение и отвечает обратной связью, будь то ответ или просто подтверждение.

    Компьютеры должны использовать ту же самую коммуникационную петлю с большим количеством серой зоны при приеме и декодировании сообщений.

    В этой статье мы рассмотрим инновации в области обработки естественного языка, продукты, созданные в настоящее время с ее помощью, и то, как маркетологи могут использовать эту технологию.Продолжите чтение или перейдите непосредственно к нашей инфографике, чтобы получить краткое изложение.

    Почему обработка естественного языка так сложна

    Начнем с проблемы.

    Компьютеры очень хорошо обрабатывают структурированные данные. Язык, однако, так же далек от «структурированности», как и данные.

    Существует целая область научных исследований, посвященная лингвистике и попыткам сделать язык структурированным. К сожалению, в случае с языком реального мира в лаборатории работают обычные люди, что делает единообразие почти невозможным.

    Полнозначные слова

    Одно написание слова может иметь несколько значений (омографы), а два слова могут звучать одинаково, но иметь совершенно разные значения (омонимы). 02 Полные предложения имеют грамматический синтаксис, семантическое значение и желаемую цель сообщения.

    Вот несколько примеров:

    • Омограф: подумайте о фразе «попробуйте наше новое приложение ». Это может быть продавец мобильных устройств, пытающийся продвигать свое приложение , или ресторан, рекламирующий новую закуску .
    • Омоним: Слова «быть» и «пчела», хотя и звучат одинаково, имеют совершенно разные значения.

    Эти тонкости чрезвычайно усложняют обработку естественного языка. Люди четко понимают контекст каждого используемого слова и поэтому понимают, когда мы говорим об «укусе пчелы», а не о «быть укусом» (полиция, кто-нибудь?).

    Части речи и структура фраз

    Эта сложность не ограничивается отдельными словами. Структура фраз и предложений еще больше усложняет задачу компьютера по пониманию человеческого языка.Полное предложение часто включает в себя различные части речи, каждая из которых играет свою роль, например существительные, глаголы, прилагательные, предлоги, союзы и многое другое.

    Когда вы складываете все вместе, возникают новые препятствия, в том числе грамматические соглашения и то, как слова контекстуально зависят друг от друга, чтобы передать предполагаемое сообщение. Давайте посмотрим, как ученые-компьютерщики работали над решением этих проблем.

    Как работает обработка естественного языка

    Сначала компьютеры должны быть обучены грамматическим правилам языка, чтобы построить дерево синтаксического анализа, которое идентифицирует части речи в предложении.Как только компьютеры смогут понять самые основы соглашений языка, простые вопросы и команды могут быть проанализированы с высокой вероятностью успеха.

    Если язык ввода устный, а не письменный, возникает новый набор проблем. Мы пришли к пониманию этой проблемы как распознавания речи.

    Распознавание речи

    Способность компьютеров «слышать» речь и анализировать произносимое содержание чрезвычайно сложна. Если вы задаете Siri, Alexa или Google вопрос, он сравнивает звук с миллионами других аудиофайлов, которые были помечены как точные, чтобы соответствовать тому, что имел в виду говорящий.

    Но сначала компьютер должен понимать разницу между гласными и согласными. Микрофон компьютера слышит звук и отображает амплитуду частот, излучаемых каждым звуком. Подобно тому, как световые волны имеют «характеристику» цвета, звуковые волны, которые резонируют в микрофоне из речевого тракта, имеют характеристику, известную как «форманты».

    Форманты — это то, как НЛП позволяет диалоговым интерфейсам распознавать каждый звук и составлять отдельные слова и предложения.

    Речевые модели

    Ранние попытки НЛП были построены на подробных алгоритмах, основанных на правилах, которые были очень строгими, и правила фактически стали препятствием для прогресса.По мере роста возможностей и популярности машинного обучения были разработаны новые алгоритмы, основанные на статистическом моделировании.

    Эти статистические модели принимают вероятностные решения на основе множества доступных данных. Одной из таких моделей является представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов (BERT), разработанное Google.

    Используя огромные объемы данных, доступных в Интернете, Google предварительно обучил модель, чтобы повысить точность ответов на вопросы и анализа настроений.Результаты были выдающимися и даже превзошли человеческие возможности. 03

    Как сегодня используется обработка естественного языка

    Сегодня НЛП используется по-разному: от анализа домогательств в социальных сетях до ответов на вопросы о прогнозах погоды и многого другого. Если вы когда-либо задавали Siri или Alexa вопрос, вы взаимодействовали с НЛП.

    Некоторые из основных способов использования НЛП — обнаружение спама и определение частей речи.Например, спам-фильтр в Gmail анализирует входящие электронные письма на наличие информации в заголовке, IP-адресах и содержании на наличие признаков спама.

    Более сложным вариантом использования НЛП является анализ настроений. Анализируя весь текст контекста, семантика и прагматика крайне сложно. Сарказм, например, каким бы тонким он ни был, понимают немногие читатели и еще меньше компьютеры.

    По мере развития области изучения НЛП решаемые проблемы естественным образом усложнялись.OpenAI, например, успешно создал неконтролируемую модель генерации текста. 04 НЛП модель дается свод текста о данной теме, и поставлена ​​задаче составления оригинальной прозы о предмете.

    Вот краткое изложение способов NLP можно использовать:

    • Спам обнаружения
    • Части идентификации речевого
    • Анализ Настроения
    • Текст композиции
    • Вопрос отвечая
    • Автоматические реферирования
    • разговорного интерфейсы

    В настоящее время что мы понимаем, как это можно использовать, кто именно ставит НЛП использования в реальном мире?

    Кто использует обработки естественного языка?

    Разработчик инструменты, встроенный для расширения обработки естественного языка, становится широко доступным.Watson от IBM, например, предлагает решения для перевода, понимания естественного языка, анализа настроений и многого другого. 05

    Вот некоторые из наиболее распространенных примеров обработки естественного языка, которые сегодня используются в бизнесе.

    Интеграция Alexa и Siri

    Многие компании рассматривают переход на голосовые интерфейсы как важную область своего бизнеса. Alexa Skills Kit (ASK) от Amazon и SiriKit от Apple предоставляют разработчикам документацию и инструменты для создания диалоговых интерфейсов для Alexa и Siri.

    Компании, занимающиеся заказом поездок, например, позволяют пользователям вызывать такси, просто запрашивая у Siri или Alexa Uber, Lyft или приложение для совместного использования.

    Новостные брифинги, подключенные автомобильные и домашние возможности, а также игры — все это создается с использованием современных инструментов НЛП. Фактически, 50% пользователей Alexa сообщили, что больше всего просят обновления новостей и прогнозы погоды. 06

    Чат-боты

    Возможно, вы больше знакомы с ранними формами чат-ботов, когда звоните на горячую линию обслуживания клиентов крупной компании, и последующий лабиринт вариантов приводит к строке цифр, которая длиннее исходного номера телефона.С тех пор, как эти инструменты впервые стали опцией (и неприятностью), чат-боты с искусственным интеллектом стали вариантом обслуживания клиентов du jour для многих предприятий.

    Хотя получение ответа «Извините, я этого не понял» от современных чат-ботов может быть не менее неприятным, многие компании создали интеллектуальных чат-ботов. Expedia, например, использует чат-бота Facebook Messenger, чтобы управлять поездками, включая бронирование отелей и рейсов, напрямую взаимодействуя с чат-ботом. 07

    Обработка естественного языка для вашего приложения

    Независимо от того, решите ли вы создать навык Alexa для своих пользователей для взаимодействия с Echo или чат-бот для обслуживания клиентов, языковые интерфейсы станут крупным компонентом пользовательского опыта.

    Понимание того, как работает обработка естественного языка, может дать вам конкурентное преимущество в управлении данными о клиентах на протяжении всего пути пользователя. Вы можете использовать анализ настроений, например, чтобы оценить опыт пользователя по тону его голоса или текста.

    Интеллектуальные маркетинговые платформы становятся важными инструментами для современных мобильных маркетологов. CleverTap создал набор интеллектуальных маркетинговых инструментов, предоставляющих ценную информацию, которая позволяет маркетологам сосредоточиться на своих бизнес-целях.Подпишитесь на бесплатную демонстрацию, чтобы узнать, как CleverTap может оптимизировать ваши усилия по мобильному маркетингу.


    Инфографика CleverTap< /a>

    Узнайте, как современные ведущие бренды используют CleverTap для обеспечения долгосрочного роста и удержания клиентов

    Запланируйте демонстрацию прямо сейчас!

     

    Опубликовано 4 июня 2019 г.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *