Обработка естественного языка (NLP) является одной из самых популярных областей искусственного интеллекта (ИИ) благодаря таким приложениям, как генераторы текста, которые составляют связные эссе, чат-боты, которые обманывают людей, заставляя их думать, что они разумны, и программы преобразования текста в изображение, которые создают фотореалистичные изображения всего, что вы можете описать. Последние годы принесли революцию в способности компьютеров понимать человеческие языки, языки программирования и даже биологические и химические последовательности, такие как ДНК и белковые структуры, которые напоминают язык. Новейшие модели искусственного интеллекта открывают эти области для анализа значений вводимого текста и генерации значимых, выразительных выходных данных.
Что такое обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) — это дисциплина построения машин, которые могут манипулировать человеческим языком — или данными, похожими на человеческий язык, — в том виде, в каком они написаны, произнесены и организованы. Она возникла из компьютерной лингвистики, которая использует информатику для понимания принципов языка, но вместо разработки теоретических основ, NLP — это инженерная дисциплина, которая стремится создавать технологии для выполнения полезных задач. NLP можно разделить на два перекрывающихся подполя: понимание естественного языка (NLU), которое фокусируется на семантическом анализе или определении предполагаемого значения текста, и генерация естественного языка (NLG), которая фокусируется на генерации текста машиной. NLP отличается от распознавания речи, но часто используется в сочетании с ним, целью которого является преобразование разговорной речи в слова, превращение звука в текст и наоборот.
Почему обработка естественного языка (NLP) имеет значение?
НЛП является неотъемлемой частью повседневной жизни https://expert.ru/2023/04/7/chto-takoye-nlp-i-dlya-chego-ono-nuzhno/ и становится все более важной, поскольку языковые технологии применяются в различных областях, таких как розничная торговля (например, в чат-ботах по обслуживанию клиентов) и медицина (интерпретация или обобщение электронных медицинских записей). Диалоговые агенты, такие как Alexa от Amazon и Siri от Apple, используют NLP для прослушивания запросов пользователей и поиска ответов. Самые сложные такие агенты, такие как GPT—3, который недавно был открыт для коммерческих приложений, могут генерировать сложную прозу на самые разнообразные темы, а также мощные чат-боты, способные вести последовательные беседы. Google использует NLP для улучшения результатов своей поисковой системы, а социальные сети, такие как Facebook, используют его для обнаружения и фильтрации высказываний, разжигающих ненависть.
NLP становится все более изощренным, однако предстоит проделать еще много работы. Современные системы подвержены предвзятости и непоследовательности, а иногда ведут себя хаотично. Несмотря на трудности, у инженеров по машинному обучению есть много возможностей применять NLP способами, которые становятся все более важными для функционирующего общества.
Для чего используется обработка естественного языка (NLP)?
NLP используется для широкого спектра задач, связанных с языком, включая ответы на вопросы, классификацию текста различными способами и общение с пользователями.
Вот 11 задач, которые могут быть решены с помощью NLP:
- Анализ настроений — это процесс классификации эмоционального замысла текста. Как правило, входными данными для модели классификации настроений является фрагмент текста, а выходными данными является вероятность того, что выраженное настроение является положительным, отрицательным или нейтральным. Как правило, эта вероятность основана либо на сгенерированных вручную функциях, n-граммах слов, функциях TF-IDF, либо на использовании моделей глубокого обучения для захвата последовательных долгосрочных и краткосрочных зависимостей. Анализ настроений используется для классификации отзывов клиентов на различных онлайн-платформах, а также для специализированных приложений, таких как выявление признаков психического заболевания в онлайн-комментариях.