Что такое обработка естественного языка

Возьмем, к примеру, анализ настроений, который использует обработку естественного языка для обнаружения эмоций в тексте. Эта задача классификации — одна из самых популярных задач NLP, часто используемая компаниями для автоматического определения настроений бренда в социальных сетях. Анализ этих взаимодействий может помочь брендам выявлять срочные проблемы клиентов, на которые им необходимо немедленно реагировать, или отслеживать общую удовлетворенность клиентов.

Почему обработка естественного языка важна?

Одна из основных причин, по которой обработка естественного языка https://www.business-gazeta.ru/article/586972?erid=Pb3XmBtzt3kCgoGgSKeinwnWf4wR8PXAvn2tZpt так важна для бизнеса, заключается в том, что ее можно использовать для анализа больших объемов текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях, обращения в службу поддержки клиентов, онлайн-обзоры, новостные сообщения и многое другое.

Все эти бизнес-данные содержат множество ценных идей, и NLP может быстро помочь компаниям обнаружить, в чем эти идеи заключаются.

Она делает это, помогая машинам понимать человеческий язык быстрее, точнее и последовательнее, чем человеческие агенты.

Инструменты NLP обрабатывают данные в режиме реального времени, 24/7, и применяют одни и те же критерии ко всем вашим данным, чтобы вы могли гарантировать точность получаемых результатов – и отсутствие несоответствий.

Как только инструменты НЛП смогут понимать, о чем фрагмент текста, и даже измерять такие вещи, как настроение, компании смогут начать расставлять приоритеты и организовывать свои данные таким образом, чтобы это соответствовало их потребностям.

Проблемы НЛП

Хотя в обработке естественного языка существует множество проблем, преимущества NLP для бизнеса огромны, что делает NLP выгодным вложением средств.

Однако важно знать, в чем заключаются эти проблемы, прежде чем приступать к работе с NLP.

Человеческий язык сложен, неоднозначен, неорганизован и разнообразен. В мире существует более 6500 языков, каждый из которых имеет свои собственные синтаксические и семантические правила.

Даже людям трудно разобраться в языке.

Итак, чтобы машины понимали естественный язык, его сначала нужно преобразовать во что-то, что они могут интерпретировать.

В НЛП синтаксис и семантический анализ являются ключевыми для понимания грамматической структуры текста и определения того, как слова соотносятся друг с другом в данном контексте. Но преобразование текста во что-то, что могут обрабатывать машины, является сложным.

Специалистам по обработке данных необходимо научить инструменты НЛП выходить за рамки определений и порядка слов, понимать контекст, двусмысленность слов и другие сложные понятия, связанные с человеческим языком.

Как работает обработка естественного языка?

При обработке естественного языка человеческий язык разделяется на фрагменты, чтобы грамматическая структура предложений и значение слов могли быть проанализированы и поняты в контексте. Это помогает компьютерам читать и понимать устный или письменный текст так же, как люди.

Вот несколько фундаментальных задач предварительной обработки данных, которые необходимо выполнить специалистам по обработке данных, прежде чем инструменты NLP смогут понимать человеческий язык:

• Токенизация: разбивает текст на более мелкие семантические единицы или отдельные предложения
• Пометка части речи: разметка слов как существительных, глаголов, прилагательных, наречий, местоимений и т. Д
• Стемминг и лемматизация: стандартизация слов путем сведения их к корневым формам
• Остановить удаление слов: отфильтровывать распространенные слова, которые добавляют мало уникальной информации или вообще не добавляют ее, например, предлоги и артикли (at, to, a, the).

Только тогда инструменты НЛП смогут преобразовать текст во что-то понятное машине.

Следующим шагом является построение алгоритма NLP.

Алгоритмы обработки естественного языка

После того, как ваши данные были предварительно обработаны, пришло время перейти к следующему шагу: созданию алгоритма NLP и обучению его, чтобы он мог интерпретировать естественный язык и выполнять конкретные задачи.

Есть два основных алгоритма, которые вы можете использовать для решения задач NLP:

1. Подход, основанный на правилах. Системы, основанные на правилах, основаны на созданных вручную грамматических правилах, которые должны быть созданы экспертами в области лингвистики или инженерами по знаниям. Это был самый ранний подход к разработке алгоритмов NLP, и он все еще используется сегодня.
2. Алгоритмы машинного обучения. Модели машинного обучения, с другой стороны, основаны на статистических методах и учатся выполнять задачи после получения примеров (обучающих данных).

Самым большим преимуществом алгоритмов машинного обучения является их способность к самостоятельному обучению. Вам не нужно определять правила вручную – вместо этого машины извлекают уроки из предыдущих данных, чтобы самостоятельно делать прогнозы, обеспечивая большую гибкость.