НЛП

Что такое НЛП? Как это работает, преимущества, проблемы, примеры

Что такое НЛП?

Что такое НЛП?

Обработка естественного языка (НЛП) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), в частности машинного обучения (МО), которое позволяет компьютерам и машинам понимать, интерпретировать, манипулировать и передавать человеческий язык.

Будь то функция преобразования текста в речь, которая поразила нас в начале 2000-х годов, или модели GPT, которые могли беспрепятственно пройти тесты Тьюринга, НЛП стало базовой технологией, которая способствовала эволюции компьютеров.

Несмотря на то, что НЛП существует уже более 50 лет, оно приобрело значительную известность после недавнего бума данных. Технически НЛП включает в себя:

  • Компьютерная лингвистика, включающая моделирование языков на основе правил.
  • Статистические модели — часть машинного обучения

Одна из основных причин, по которой системы и компьютеры смогли точно имитировать человеческое общение, заключается в обилии данных в виде аудио, текстов, разговорных данных в социальных сетях, видео, электронных писем и многого другого. Разработка тщательного синтаксиса позволила моделям точно понимать нюансы человеческого общения, включая сарказм, омонимы, юмор и многое другое.

Некоторые из наиболее основных приложений НЛП включают в себя:

  • Языковой перевод в режиме реального времени
  • Спам-фильтры в почтовых сервисах
  • Голосовые помощники и чат-боты
  • Обобщение текста
  • Функции автозамены
  • Анализ настроений и многое другое
Как работает НЛП?

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

Размер и рост рынка НЛП

Рынок НЛП демонстрирует феноменальные перспективы, и, как ожидается, к 156.80 году его стоимость составит около 2030 млрд долларов. Ежегодный среднегодовой темп роста составит 27.55%. 

Кроме того, более 85% крупных организаций работают над внедрением НЛП к 2025 году. Ошеломляющий рост НЛП вызван различными причинами, такими как:

  • Более широкое использование искусственного интеллекта в продуктах и ​​услугах
  • Гонка за лучший клиентский опыт
  • Взрыв цифровых данных
  • Доступность недорогих облачных решений.
  • Внедрение технологий в различных отраслях, включая здравоохранение, производство, автомобилестроение и многое другое.

Такое массовое внедрение и внедрение НЛП также обходится дорого: в отчете McKinsey говорится, что автоматизация НЛП сделает 8% рабочих мест устаревшими. Однако в отчете также утверждается, что это приведет к созданию 9% новых рабочих мест. 

Что касается точности результатов, передовые модели НЛП показали точность 97% по тесту GLUE.

Преимущества НЛП

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

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.

НЛП задачи

Задачи НЛП

«Все идет отлично». 

Простое предложение из четырех слов, подобное этому, может иметь разное значение в зависимости от контекста, сарказма, метафор, юмора или любых основных эмоций, используемых для его передачи.

Хотя понимание этого предложения в том виде, в каком оно должно быть, естественно для нас, людей, машины не могут различать различные эмоции и чувства. Именно здесь возникает ряд задач НЛП, призванных упростить человеческое общение и сделать данные более удобоваримыми, обрабатываемыми и понятными для машин.

Некоторые основные задачи включают в себя:

Распознавание речи

Это включает в себя преобразование голоса или аудиоданных в тексты. Этот процесс имеет решающее значение для любого приложения НЛП, в котором есть опции голосовых команд. Распознавание речи учитывает разнообразие произношения, диалектов, скорости, невнятности, громкости, тона и других факторов для расшифровки предполагаемого сообщения.

Речевые теги

Подобно тому, как нас учили основам грамматики в школе, это учит машины определять части речи в предложениях, таких как существительные, глаголы, прилагательные и многое другое. Это также учит системы понимать, когда слово используется как глагол, а то же самое слово используется как существительное.

Смысл Слова

Это важнейший процесс, который отвечает за понимание истинного смысла предложения. Если заимствовать наш предыдущий пример, то использование семантического анализа в этой задаче позволяет машине понять, произнес ли человек: «Все идет отлично» в качестве саркастического комментария, переживая кризис.

Признание названного лица

Когда существует несколько экземпляров существительных, таких как имена, местоположение, страна и т. д., запускается процесс, называемый распознаванием именованного объекта. Это идентифицирует и классифицирует объекты в сообщении или команде и повышает ценность машинного понимания.

Разрешение совместной ссылки

Люди часто очень изобретательны в общении, поэтому существует несколько метафор, сравнений, фразовых глаголов и идиом. Все возникающие из-за этого неясности проясняются с помощью задачи разрешения сопоставленных ссылок, которая позволяет машинам понять, что дождь буквально не идет из кошек и собак, а относится к интенсивности дождя.

Генерация естественного языка

Эта задача включает в себя генерацию человеческого текста из данных. Это может быть текст, адаптированный к сленгу, жаргону, региону и т. д.

Почему НЛП важно?

Компьютеры очень простые. Они не понимают человеческих языков. Ключом к тому, чтобы машины могли думать и общаться так, как это делают люди, является НЛП.

Именно с помощью этой технологии мы можем позволить системам критически анализировать данные и понимать различия в языках, сленге, диалектах, грамматические различия, нюансы и многое другое.

Хотя это элементарно, уточнение моделей с использованием большого количества обучающих данных позволит оптимизировать результаты, что в дальнейшем позволит предприятиям использовать их для различных целей, включая:

  • Получение важной информации на основе внутренних данных
  • Внедрение автоматизации для упрощения рабочих процессов, коммуникаций и процессов
  • Персонализация и гиперперсонализация опыта
  • Внедрение функций доступности для включения людей с ограниченными возможностями в вычислительные экосистемы.
  • Стимулирование инноваций в нишевых областях, таких как клиническая онкология, управление автопарком в цепочке поставок, принятие решений на основе данных в автономных автомобилях и т. д.
Use cases

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».

Редактирование данных

Один из наиболее специализированных вариантов использования НЛП заключается в редактировании конфиденциальных данных. Такие отрасли, как NBFC, BFSI и здравоохранение, хранят огромные объемы конфиденциальных данных из страховых форм, клинических испытаний, личных медицинских записей и многого другого.

НЛП развертывается в таких доменах с помощью таких методов, как распознавание именованных объектов, для идентификации и кластеризации таких конфиденциальных частей записей, как имя, контактные данные, адреса и другие сведения о людях. Такие точки данных затем обезличиваются в зависимости от требований.

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.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика и НЛП — это союз, заключенный на небесах, поскольку эта технология позволяет организациям разобраться в огромных объемах неструктурированных данных, которые находятся у них. Затем такие данные анализируются и визуализируются как информация для выявления критически важных бизнес-идей для масштабов улучшений, исследования рынка, анализа обратной связи, стратегической перекалибровки или корректирующих мер.

Отрасли, использующие NLP

Отрасли, использующие НЛП

Здоровье

НЛП предлагает отрасли здравоохранения такие полезные преимущества, как:

  • извлечение информации из медицинских записей и анализ неструктурированных данных
  • Улучшайте и персонализируйте системы поддержки принятия клинических решений.
  • Оптимизируйте ответы чат-ботов для обеспечения беспрепятственного обслуживания пациентов.
  • Мониторинг, прогнозирование и смягчение побочных реакций на лекарства, внедрение стратегий фармаконадзора и многое другое.

Финтех

Последствия НЛП в сфере финансовых технологий совершенно иные, предлагая такие преимущества, как:

  • Бесперебойная обработка и адаптация документов
  • Оптимизация управления рисками и обнаружения мошенничества
  • Оценка кредитоспособности физических лиц для финансирования
  • Персонализация финансовых продуктов с точки зрения срока владения, премий и т. д.

СМИ и реклама

НЛП привносит творческий подход в работу специалистов средств массовой информации и рекламы, помогая им:

  • Персонализация контента и доставка народного контента
  • Точный анализ и таргетинг на персоны пользователей 
  • Исследование рынка тенденций, тем и разговоров о актуальных возможностях
  • Разработка рекламных текстов, оптимизация размещения и многое другое.

Ритейл

NLP предлагает преимущества как клиентам, так и предприятиям в сфере розничной торговли за счет:

  • Точные системы рекомендаций
  • Оптимизация голосового поиска
  • Предложения услуг с учетом местоположения
  • Таргетированная реклама, такая как программы лояльности, скидки для новых пользователей и многое другое.

Производство

Индустрия 4.0 невероятно дополняется использованием моделей НЛП посредством:

  • Автоматический мониторинг состояния оборудования и обнаружение дефектов
  • Анализ процесса в реальном времени
  • Оптимизация маршрутов и графиков доставки, включая управление автопарком
  • Повышение безопасности работников и рабочих мест благодаря прогнозной аналитике и многому другому

Предвидя будущее НЛП

Хотя в этой области уже многое происходит, энтузиасты технологий уже воодушевлены возможностями этой технологии в ближайшие годы. Среди всей суматохи вокруг дискуссий о будущем НЛП особенно выделяется «Объяснимое НЛП».

XNLP

Поскольку важнейшие бизнес-решения и стратегии обслуживания клиентов все чаще начинают основываться на решениях, основанных на НЛП, возникает также ответственность объяснить обоснование выводов и результатов. 

Именно этим и будет заниматься Объясняемое НЛП, обеспечивая дальнейшее обеспечение подотчетности и укрепление доверия к решениям ИИ, а также развивая прозрачную экосистему сообщества ИИ.

Помимо XNLP, будущее технологии также будет включать в себя:

  • Вернакулярное мастерство
  • Интеграция со специализированными технологиями, такими как компьютерное зрение и робототехника.
  • Использование НЛП для решения глобальных проблем, включая устойчивое развитие, образование, изменение климата и многое другое.

Заключение

НЛП — это путь вперед, позволяющий предприятиям лучше предоставлять продукты и услуги в век информации. С такой известностью и преимуществами также возникает спрос на надежные методики обучения. Поскольку четкое предоставление результатов и их уточнение становятся решающими для бизнеса, также существует нехватка обучающих данных, необходимых для улучшения алгоритмов и моделей.

Регулирование и смягчение предвзятости также имеют высокий приоритет. 

Именно здесь на помощь приходит Shaip, который поможет вам решить все проблемы, связанные с запросом обучающих данных для ваших моделей. Используя этические и индивидуальные методологии, мы предлагаем вам наборы обучающих данных в нужных вам форматах.

Изучите наши предложения, чтобы узнать о нас больше. 

Социальная Поделиться