Что такое обработка естественного языка

Чат-боты, «Алиса», Google Ассистент и «Яндекс.Переводчик», лента новостей VK появились благодаря развитию технологии искусственного интеллекта NLP. Нет, речь идет не о нейролингвистическом программировании. В статье рассказываем, как искусственный интеллект помогает экономить ресурс, которого всегда не хватает — время.

Чем занимается NLP

Технология NLP объединяет алгоритмы машинного обучения и методики лингвоанализа. Человек обучает машину грамматическим правилам, лексике, семантике, особенностям языка, а затем языковые модели обрабатывают текст или речь.

Нейросеть ChatINFO за две минуты создала осмысленный текст (1800 знаков) на основе трех словосочетаний

Для чего нужно обучать машины пониманию естественного языка

В XX веке люди начали общаться не только между собой, но и с компьютерами. Для этого нужно было обучить машину человеческому языку. Сложность этой задачи в том, что речь и текст — это не только звуки и буквы, но и смысл. Более того, каждый естественный язык имеет множество особенностей: интонации, эмоциональная окраска, своеобразная лексика и т. д. Формирование языка происходит вместе со становлением человеческой культуры много тысяч лет, поэтому люди способны понимать друг друга.

Обработка естественного языка позволяет почтовым сервисам фильтровать письма со спамом, чат-ботам решать оперативные задачи и классифицировать тексты. Поисковым системам — находить информацию по запросу, текстовым сервисам — передавать суть большого объема информации и т. д.

Практическое применение NLP

Natural language processing участвует во многих процессах, перечислим наиболее распространенные задачи NLP:

Машинный перевод. Сайты-переводчики Google Translate, «Яндекс.Переводчик» и другие делают перевод текстов на другие языки доступным и быстрым.

Онлайн-сервис «Яндекса» переводит тексты на 98 языков. Можно использовать голосовой ввод

Распознавание устной речи. Виртуальные помощники, устройства на голосовом управлении выделяют смысл запроса, оценивают контекст и определяют намерения. Пример использования: «Алиса» от «Яндекса», «Маруся» для VK, Google Assistant, целое семейство помощников «Салют» для Сбера.

Обработка текста, письменной речи. Быстрый поиск информации: поисковые системы Яндекс, Google и другие анализируют запросы пользователей и выдают релевантные результаты.

Поисковик Google использует автодополнение: с помощью NLP определяет смысл запроса и генерирует возможные продолжения фразы

Анализ данных по заданным критериям. Сервисы анализа настроений Monkey Learn, Brandwatch и прочие используются в маркетинге для анализа информации о покупателях, создания персонализированной рекламы, исследований рынка.

Генерация текста и речи. Диалоговые системы синтезируют речь для диалога с человеком (например, при телефонном обращении в Мегафон голосовой бот предлагает решить проблему без участия оператора). Виртуальные помощники, а также нейросети YandexGPT, чат-бот ChatGPT и т. д.

Автоматический пересказ (саммаризация). Приложение «Суммаризатор» от Сбера умеет выделять основные мысли из большого объема информации и отражать их в коротком пересказе.

Онлайн-сервис от разработчиков Сбера сокращает текст без потери смысла

Поиск ошибок в текстах. Сервисы для проверки орфографии Grammarly, «Орфограммка» и другие.

Классификация информации. Почтовые сервисы «Яндекс. Почта», Mail.ru и другие анализируют содержание писем и фильтруют по категориям, благодаря чему спам не попадает в почтовый ящик.

Речевая аналитика. Речевая аналитика MANGO OFFICE — сервис, основанный на технологии распознавания речи и текстовых коммуникаций. Повышайте эффективность продаж, благодаря анализу коммуникаций сотрудников, поиску причин упущенных сделок и точек роста продаж.

Сервис сохраняет все диалоги, расшифровывает и предоставляет отчет. Искусственный интеллект автоматически размечает разговоры по нужным словам и тематикам. Меняйте и добавляйте новые тематики в зависимости от задач и потребностей.

Находите нужные вам разговоры по словам и фразам

Методы NLP

Общий алгоритм работы natural language processing:

1. Человек предоставляет данные в виде текста или речи (список адресов электронной почты, отзывы о товарах, посты в соцсетях, обращения в техподдержку).

2. Система конвертирует звуковые данные в текстовые.

3. NLP-технология обрабатывает текст, учитывает контекст и намерения человека.

4. На основе полученного результата система определяет, какие действия нужно выполнить.

Методы обработки естественного языка:

• предобработка текстовых данных: удалить неалфавитные символы, привести к одному регистру и т. д.);

• сегментация данных: разделить текст на предложения;

• токенизация: разделить текст на токены (отдельные слова или предложения);

• лемматизация: привести все слова к лемме, то есть словарной форме;

• стемминг: выделить грамматическую основу в словах;

• стоп-слова: очистить текст от лишних слов (артикли, междометия и т. д.);

• векторизация: преобразовать текст в цифры;

• семантический (смысловой) анализ текста;

• распознавание именованных сущностей (данных, которые относятся к заранее определенной категории: персоны, локации, организации, даты и т. д.);

• синтаксический анализ предложений;

• анализ тональности: определить эмоциональную окраску текста.

Трудности обработки естественного языка

Семантическая неоднозначность текста или речи. В человеческом языке смысл информации зависит от культурного и бытового контекста. В тексте и речи присутствуют метафоры, синонимы, омонимы, идиомы, фразеологизмы и т.д. Носитель языка понимает неявный смысл сказанного интуитивно, а машину придется обучать. 

Сложность распознавания эмоциональной составляющей. Речь человека невозможно представить без эмоций. Компьютеры пока не могут интерпретировать интонации и работают только со словами, устойчивыми словосочетаниями и иными элементами лексики.

Структурные различия языков и редкие языки. Алгоритмы, которые подходят для одного языка, могут не подойти для другого. Системы NLP эффективнее работают с языками, имеющими структурное сходство. Проблема с исчезающими языками или с языками, не имеющими письменности, состоит в том, что необходимый для обучения объем информации просто не существует.

Недостаточность данных. Данные, необходимые для обучения языковой модели, могут отсутствовать в нужном объеме или качестве.

Затраты ресурсов. На обработку большого количества неструктурированных данных уходит много времени, сил человека и мощностей машин.

Будущее NLP

Из-за необходимости ежедневно воспринимать огромные объемы информации люди автоматизируют процессы с помощью искусственного интеллекта. Заявки от клиентов обрабатывает чат-бот, обращения в техподдержку фильтрует виртуальный ассистент, поиск информации в интернете занимает пару секунд. Человек освобождает себя время и силы, чтобы решать более сложные задачи, наращивать объемы, выходить на другие профессиональные уровни.

NLP — связующее звено между людьми и искусственным интеллектом, поэтому с увеличением объемов данных будет расти потребность в совершенствовании технологии natural language processing.

Коротко о главном

• Natural language processing (обработка естественного языка) — область искусственного интеллекта, основная задача которой — обработка текстовых данных. Цель NLP — понимание и воспроизведение человеческого языка.

• Благодаря NLP, компьютеры распознают речь, анализируют и обрабатывают тексты, делают автоматический пересказ и машинный перевод, генерируют текст и речь.

• Несмотря на существующие сложности (разнообразие языковых особенностей, неоднозначность и неполнота текстов), непрерывно растущие объемы неструктурированной информации делают natural language processing перспективной технологией.