Обработка естественного языка (NLP) позволяет машинам разбивать и интерпретировать человеческий язык. Он лежит в основе инструментов, которые мы используем каждый день: от программного обеспечения для перевода, чат-ботов, спам-фильтров и поисковых систем до программного обеспечения для исправления грамматики, голосовых помощников и инструментов мониторинга социальных сетей. 

В блоге студии web-разработки YuSMP Group рассказали о том, что такое NLP и на что способна эта технология.

Что такое NLP

Обработка текстов на естественном языке  — это область искусственного интеллекта (ИИ) , которая делает человеческий язык понятным для машин. NLP сочетает в себе мощь лингвистики и информатики для изучения правил и структуры языка и создания интеллектуальных систем обработки текстов на естественном языке (работающих на основе машинного обучения и алгоритмов NLP), способных понимать, анализировать и извлекать смысл из текста и речи.

Для чего используется

NLP используется для понимания естественного языка, его структуры и значения путем анализа различных аспектов, таких как синтаксис, семантика, прагматика и морфология. Затем информатика преобразует эти лингвистические знания в основанные на правилах алгоритмов обработки естественного языка.

Возьмем, к примеру, Gmail. Электронные письма автоматически классифицируются как рекламные, социальные, основные или спам благодаря задаче NLP, называемой извлечением ключевых слов. «Читая» слова в строках темы и связывая их с заранее определенными тегами, машины автоматически узнают, к какой категории отнести электронные письма.

Как работает обработка естественного языка

Используя этапы обработки естественного языка, инструменты NLP преобразуют текст во что-то, что может понять машина, затем алгоритмы машинного обучения получают обучающие данные и ожидаемые выходные данные (теги), чтобы обучить машины проводить ассоциации между конкретным вводом и соответствующим выводом. 

Затем машины используют методы статистического анализа для создания своего собственного «банка знаний» и определяют, какие функции лучше всего представляют тексты. В конечном счете, чем больше данных будет передано этим алгоритмам NLP, тем точнее будут модели анализа текста.

Анализ настроений — одна из самых популярных задач, в которой модели обработки естественного языка обучаются классифицировать текст по полярности мнений (положительные, отрицательные, нейтральные и все промежуточные). Самым большим преимуществом моделей машинного обучения является их способность учиться самостоятельно, без необходимости определять правила вручную.

11 ярких примеров компьютерных систем обработки естественного языка:

  • фильтры электронной почты;
  • виртуальные и голосовые помощники, умные колонки;
  • поисковые системы в Интернете;
  • предиктивный текст и автокоррекция;
  • отслеживайте отношение к бренду в социальных сетях;
  • сортировка отзывов клиентов;
  • автоматизация процессов в службе поддержки клиентов;
  • чат-боты;
  • автоматическое суммирование;
  • машинный перевод;
  • генерация естественного языка.

Значение технологии 

Не так давно идея компьютеров, способных понимать человеческий язык, казалась невозможной. Однако за относительно короткое время, благодаря исследованиям и разработкам в области лингвистики, компьютерных наук и машинного обучения, NLP стало одной из самых многообещающих и быстрорастущих областей в области искусственного интеллекта.

По мере развития технологий веб-разработки, NLP становится все более доступным. Благодаря программному обеспечению на основе NLP, веб-услуги и разработка в YuSMP Group становятся бюджетнее: команде проще создавать индивидуальные решения, которые помогают автоматизировать процессы и лучше понимать своих клиентов. Некоторые кейсы YuSMP Group созданы именно с описанной технологией. Перейдите во вкладку “Контакты”, чтобы связаться с нашими экспертами и получить бесплатную консультацию по проекту.