Что такое НЛП?
Обработка естественного языка (NLP) — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ). Это позволяет роботам анализировать и понимать человеческий язык, позволяя им выполнять повторяющиеся действия без вмешательства человека. Примеры включают машинный перевод, обобщение, классификацию билетов и проверку орфографии.
Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютера анализировать и понимать человеческий язык. NLP — это подмножество искусственного интеллекта, ориентированное на человеческий язык и тесно связанное с вычислительной лингвистикой, которая больше фокусируется на статистических и формальных подходах к пониманию языка.
NLP обычно используется для обобщения документов, классификации текста, обнаружения и отслеживания тем, машинного перевода, распознавания речи и многого другого.
Как работает НЛП?
Системы НЛП используют алгоритмы машинного обучения для анализа больших объемов неструктурированных данных и извлечения соответствующей информации. Алгоритмы обучены распознавать закономерности и делать выводы на их основе. Вот как это работает:
- Пользователь должен ввести предложение в систему обработки естественного языка (NLP).
- Затем система НЛП разбивает предложение на более мелкие части слов, называемые токенами, и преобразует звук в текст.
- Затем машина обрабатывает текстовые данные и создает аудиофайл на основе обработанных данных.
- Машина отвечает звуковым файлом на основе обработанных текстовых данных.
Размер и рост рынка НЛП
Искусственный интеллект может стать следующей большой вещью в мире технологий. Благодаря своей способности понимать поведение человека и действовать соответственно, ИИ уже стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Использование ИИ развивалось, и последней волной стала обработка естественного языка (NLP).
Размер мирового рынка НЛП оценивается в 15.7 млрд долларов США в 2022 году, и ожидается, что среднегодовой темп роста этого рынка составит более 25 % в течение прогнозируемого периода 2022–2027 годов. По прогнозам, к 49.4 году рынок достигнет 2027 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 25.7%.
Преимущества НЛП
Повышение эффективности и точности документации
Документ, сгенерированный NLP, точно резюмирует любой исходный текст, который люди не могут создать автоматически. Кроме того, он может выполнять повторяющиеся задачи, такие как анализ больших блоков данных, для повышения эффективности работы человека.
Возможность автоматического создания резюме большого и сложного текстового контента
Естественный язык обработки можно использовать для простых задач анализа текста, таких как извлечение фактов из документов, анализ тональности или идентификация именованных сущностей. Естественная обработка также может использоваться для более сложных задач, таких как понимание человеческого поведения и эмоций.
Позволяет личным помощникам, таким как Alexa, интерпретировать произносимые слова
NLP полезен для персональных помощников, таких как Alexa, позволяя виртуальному помощнику понимать голосовые команды. Это также помогает быстро находить нужную информацию из баз данных, содержащих миллионы документов, за считанные секунды.
Позволяет использовать чат-ботов для помощи клиентам
НЛП можно использовать в чат-ботах и компьютерных программах, использующих искусственный интеллект для общения с людьми с помощью текста или голоса. Чат-бот использует НЛП, чтобы понять, что набирает человек, и отреагировать соответствующим образом. Они также позволяют организации обеспечивать круглосуточную поддержку клиентов по нескольким каналам.
Выполнение анализа настроений стало проще
Анализ настроений — это процесс, включающий анализ набора документов (таких как обзоры или твиты), касающихся их отношения или эмоционального состояния (например, радости, гнева). Анализ настроений можно использовать для категоризации и классификации сообщений в социальных сетях или другого текста по нескольким категориям: положительные, отрицательные или нейтральные.
Расширенные аналитические данные, которые ранее были недоступны
Недавнее распространение датчиков и устройств, подключенных к Интернету, привело к резкому увеличению объема и разнообразия генерируемых данных. В результате многие организации используют НЛП, чтобы анализировать свои данные и принимать более эффективные бизнес-решения.
Проблемы с НЛП
орфографические
Естественные языки полны орфографических ошибок, опечаток и несоответствий в стиле. Например, слово «процесс» может быть записано как «процесс» или «обработка». Проблема усугубляется, когда вы добавляете диакритические знаки или другие символы, которых нет в вашем словаре.
Языковые различия
Говорящий по-английски может сказать: «Я иду на работу завтра утром», а говорящий по-итальянски — «Domani Mattina vado al lavoro». Хотя эти два предложения означают одно и то же, НЛП не поймет последнее, если вы сначала не переведете его на английский язык.
Врожденные предубеждения
Естественные языки обработки основаны на человеческой логике и наборах данных. В некоторых ситуациях системы НЛП могут учитывать предубеждения своих программистов или наборы данных, которые они используют. Иногда он также может по-разному интерпретировать контекст из-за врожденных предубеждений, что приводит к неточным результатам.
Слова с несколькими значениями
НЛП основано на предположении, что язык точен и недвусмыслен. В действительности язык не точен и не однозначен. Многие слова имеют несколько значений и могут использоваться по-разному. Например, когда мы говорим «лай», это может быть либо лай собаки, либо кора дерева.
Неопределенность и ложные срабатывания
Ложные срабатывания возникают, когда НЛП обнаруживает термин, который должен быть понятен, но на который нельзя ответить должным образом. Цель состоит в том, чтобы создать систему НЛП, которая может определять свои ограничения и устранять путаницу с помощью вопросов или подсказок.
Данные обучения
Одной из самых больших проблем с естественным языком обработки являются неточные обучающие данные. Чем больше данных о тренировках у вас есть, тем лучше будут ваши результаты. Если вы дадите системе неверные или предвзятые данные, она либо выучит что-то не то, либо неэффективно.
Пример НЛП
Перевод на естественный язык, например, Google Translate
Google Translate – это бесплатная веб-служба перевода, которая поддерживает более 100 языков и может автоматически переводить ваш контент на эти языки. Сервис имеет два режима: перевод и предложения перевода.
Текстовые процессоры, т. е. MS Word и Grammarly, используют НЛП для проверки грамматических ошибок.
Текстовые процессоры, такие как MS Word и Grammarly, используют НЛП для проверки текста на наличие грамматических ошибок. Они делают это, глядя на контекст вашего предложения, а не только на сами слова.
Системы распознавания речи/IVR, используемые в колл-центрах
Распознавание речи — отличный пример того, как НЛП можно использовать для улучшения качества обслуживания клиентов. Для предприятий очень распространено требование иметь системы IVR, чтобы клиенты могли взаимодействовать со своими продуктами и услугами, не разговаривая с живым человеком. Это позволяет им обрабатывать больше звонков, но также помогает сократить расходы.
Персональные цифровые помощники, например, Google Home, Siri, Cortana и Alexa.
Использование НЛП стало более распространенным в последние годы по мере развития технологий. Приложения Personal Digital Assistant, такие как Google Home, Siri, Cortana и Alexa, были обновлены с помощью возможностей NLP. Эти устройства используют НЛП, чтобы понимать человеческую речь и реагировать соответствующим образом.
Случаи использования
Интеллектуальная обработка документов
Этот вариант использования включает извлечение информации из неструктурированных данных, таких как текст и изображения. НЛП можно использовать для определения наиболее важных частей этих документов и представления их в организованном порядке.
Анализ настроений
Анализ настроений — это еще один способ, которым компании могут использовать НЛП в своей деятельности. Программное обеспечение будет анализировать сообщения в социальных сетях о бизнесе или продукте, чтобы определить, думают ли люди о нем положительно или отрицательно.
Обнаружение мошенничества
NLP также можно использовать для обнаружения мошенничества путем анализа неструктурированных данных, таких как электронные письма, телефонные звонки и т. д., а также страховых баз данных для выявления закономерностей или мошеннических действий на основе ключевых слов.
Определение языка
НЛП используется для определения языка текстовых документов или твитов. Это может быть полезно для компаний, занимающихся модерацией и переводом контента.
Разговорный ИИ / чат-бот
Разговорный ИИ (часто называемый чат-ботом) — это приложение, которое понимает входные данные на естественном языке, устном или письменном, и выполняет заданное действие. Диалоговый интерфейс можно использовать для обслуживания клиентов, продаж или развлекательных целей.
Обобщение текста
Систему НЛП можно научить обобщать текст более читабельно, чем исходный текст. Это полезно для статей и других длинных текстов, когда пользователи могут не захотеть тратить время на чтение всей статьи или документа.
Перевод текста
NLP используется для автоматического перевода текста с одного языка на другой с использованием методов глубокого обучения, таких как рекуррентные нейронные сети или сверточные нейронные сети.
Вопрос-Ответ
Ответ на вопрос (QA) — это задача обработки естественного языка (NLP), которая получает вопрос в качестве входных данных и возвращает ответ. Простейшая форма ответа на вопрос — найти соответствующую запись в базе знаний и вернуть ее содержимое, что известно как «поиск документов» или «поиск информации».
Признание названного лица
Распознавание именованных объектов является основной возможностью обработки естественного языка (NLP). Это процесс извлечения именованных сущностей из неструктурированного текста в предопределенные категории. Примеры именованных сущностей включают людей, организации и местоположения.
Социальный мониторинг СМИ
Инструменты мониторинга социальных сетей могут использовать методы НЛП для извлечения упоминаний о бренде, продукте или услуге из сообщений в социальных сетях. После обнаружения эти упоминания можно проанализировать на предмет настроений, вовлеченности и других показателей. Затем эта информация может использоваться для информирования маркетинговых стратегий или оценки их эффективности.
Предсказуемый текст
Предиктивный текст использует НЛП, чтобы предсказать, какое слово пользователи напечатают следующим, основываясь на том, что они напечатали в своем сообщении. Это уменьшает количество нажатий клавиш, необходимых пользователям для завершения своих сообщений, и улучшает их взаимодействие с пользователем за счет увеличения скорости, с которой они могут набирать и отправлять сообщения.
