- NLP: natural language processing (обработка естественного языка).
- Прорыв в Natural Language Processing
- Как технология обработки естественного языка пытается решить 4 основных проблемы?
- Разбираться в смысле: как компьютерные программы решают проблемы языковых сложностей
- Как эмоции влияют на обработку текста
- Обработка естественного языка и малоресурсные языки
- Обработка естественного языка и ее ограничения
- Изучение natural language processing: ресурсы и применения
NLP: natural language processing (обработка естественного языка).
Сегодня мы будем говорить о natural language processing (NLP) – способности программ на основе искусственного интеллекта понимать человеческий язык.
При обработке нашего естественного языка также учитывают контекст и смысл фразы или предложения. Программы на основе NLP позволяют «понимать» фразы и предложения нашей речи, и это является одной из наиболее важных задач в области искусственного интеллекта.
Естественный язык – это язык речи, которую мы используем в повседневной жизни. И, хотя это кажется для нас вполне естественным, для машин это может быть довольно сложной задачей. Для осуществления обработки языка, машина должна способна понимать язык таким, какой он есть, то есть обрабатывать не только слова, но и контекст и смысл предложений.
Одним из основных направлений в области NLP является natural language generation (NLG) – процесс создания текста при помощи машинного обучения. Также умение программы распознавать язык позволяет создавать чат-ботов, с которыми можно вести диалог на естественном языке.
Если вы хотите лучше понять, как работает natural language processing, вам может помочь Курс для развития мышления. Она учитывает разные аспекты обработки естественного языка и дает более глубокое понимание этой темы.
Прорыв в Natural Language Processing
Искусственный интеллект и машинное обучение прошли через множество препятствий, чтобы достигнуть своей текущей стадии. Но Natural Language Processing, или NLP, — одна из тех областей, в которых довольно долго шли исследования. История ее началась в 1954 году с «Джорджтаунского эксперимента», который стал отправной точкой для развития технологий, способных понимать человеческий язык.
Однако, несмотря на десятилетия исследований, развитие технологий машинного перевода, искусственного интеллекта и Natural Language Processing проходило очень медленно. Уже сейчас в современных смартфонах встроен неплохой машинный переводчик, но это только начало.
Для понимания и улучшения человеческой речи нужно работать не только над дикцией, но и над грамматикой. Машинный переводчик, например, может споткнуться на ошибке в слове или порядке слов. Из-за этого меняется смысл всего предложения.
Однако с появлением самообучающихся систем, произошел прорыв в Natural Language Processing. Самообучающиеся системы разделяются на три группы: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и частично контролируемое обучение. Контролируемое обучение предполагает работу с маркированными данными, неконтролируемое — с немаркированными, а частично контролируемое — совмещение маркированных и немаркированных данных.
При контролируемом обучении машина сопоставляет входные данные с выходными на основе пары входного объекта и выходного значения. Наиболее известные разработки в области Natural Language Processing на данный момент — это Watson, Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, «Алиса».
К сожалению, на данный момент не удалось создать абсолютно идеальную программу обработки естественного языка. Несмотря на то, что история разработок в данной области длится уже более 70 лет, большинство пользователей уже успело столкнуться с различными разработками и успело оценить их удобство и несовершенства.
Как технология обработки естественного языка пытается решить 4 основных проблемы?
Обработка естественного языка — это метод искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам анализировать и понимать человеческую речь. Технология используется в различных сферах, таких как машинный перевод, анализ текста, распознавание речи и других.
Однако обработка естественного языка представляет собой сложную задачу для компьютеров, так как естественный язык содержит много неоднозначности, синонимов и других моментов, которые затрудняют его понимание. Рассмотрим основные проблемы обработки естественного языка:
1. Общий алгоритм
Технология обработки естественного языка работает по общему алгоритму, что создает определенные трудности при работе с конкретными текстами или запросами. Чтобы решить эту проблему, нужна более сложная система, которая учитывает контекст и специфику текста.
2. Неоднозначность
Естественный язык содержит множество неоднозначностей, которые вызывают трудности для понимания текста. Например, слово «банк» может иметь различные значения, такие как «банк на реке» или «банковский кредит». Для решения этой проблемы требуются алгоритмы, которые основываются на лингвистических знаниях и контексте текста.
3. Синонимы и подтекст
Действия могут быть выражены разными словами-синонимами, а в предложении может быть скрытый подтекст, для понимания которого нужны чувство юмора и интеллект. Для решения этой проблемы необходимо учитывать контекст текста и использовать алгоритмы классификации, которые позволяют определить множество ассоциаций и связей между словами.
4. Распознавание речи
Распознавание речи представляет собой отдельную проблему, связанную с процессом перевода звуков в текст. Для решения этой проблемы используются алгоритмы распознавания речи, которые работают на основе моделей звуковых сигналов и используют машинное обучение.
Таким образом, обработка естественного языка — это сложная задача, которая требует использования различных алгоритмов и технологий для решения четырех основных проблем. Развитие технологии обработки естественного языка может привести к новым возможностям в различных сферах, таких как банковское дело, медицинское обслуживание и другие.
Разбираться в смысле: как компьютерные программы решают проблемы языковых сложностей
Работа с естественным языком для компьютерных программ — задача непростая. Одна из главных сложностей заключается в том, что слова имеют разные контексты, а значит, ведут себя по-разному. Синонимы и омонимы, утверждает автор, создают еще большие трудности, потому что заставляют разбираться в очень тонких нюансах значения.
Дает пример смущения, вызванного словом «график», которое может означать как точечную диаграмму, так и графическое изображение экономических показателей. Есть ли способ заставить компьютер разобраться в правильном контексте? Автор говорит, что есть два метода: семантический и прагматический анализ текста.
Семантический анализ использует связи между словами, чтобы предположить, что они означают. Это требует знакомства с большим количеством текста и контекста. Например, имея информацию о том, что слова «доктор» и «больница» связаны, компьютер может понять, что «доктор» в конкретном контексте означает «врач», а не «работник поликлиники».
Однако компьютерам также нужен прагматический анализ, чтобы выяснить, какой контекст является наиболее подходящим, основываясь на цели пользователя. Например, если человек хочет, чтобы программа заменила «график» точечной диаграммой, то прагматический анализ может помочь, чтобы понять, что в этом случае подходящее значение для слова «график» — это именно «точечная диаграмма».
Программам, использующим методы natural language processing, нужна обработка естественного языка на разных уровнях, чтобы иметь возможность распознавать омонимы и синонимы и связывать слова в разных контекстах. Это позволяет повысить качество анализа и понимания текста.
Как эмоции влияют на обработку текста
Речь человека всегда сочетается с определенными эмоциями, которые способны окрашивать текст не только в устной, но и в письменной форме. Обработка текста с учетом эмоций — это одна из задач, которую ставит перед собой Natural Language Processing (NLP), но пока не все программы умеют обрабатывать интонации.
В то же время, многие слова, обладающие эмоциональной нагрузкой и имеющие однозначную трактовку, упрощают задачу обработки текста. Но в некоторых случаях, трактовка слов с эмоциональной смысло-нагрузкой может затрудняться, особенно если это связано с культурными традициями регионов.
Например, цвета могут иметь разное значение в разных культурах. В Туркменистане белый цвет считается приносящим удачу, а в Японии — цветом траура. Имея такую информацию, программы обработки естественного языка могут корректно интерпретировать текст, учитывая культурные особенности.
Обработка естественного языка и малоресурсные языки
Системам обработки естественного языка проще работать с языками, имеющими четкую структуру построения предложения. Однако русский язык, как и многие другие, более сложен для обработки, так как простая перестановка слов может изменить смысл всего предложения.
Несмотря на это, работа в направлении обработки малораспространенных и исчезающих языков необходима для сохранения их культуры. Внедрение natural language processing в малоресурсных языках может учесть интересы их носителей и, в случае глобальной угрозы, спасти множество жизней.
Мгновенный перевод с малоиспользуемого языка на все языки мира может помочь быстрее распространить информацию о бедствии или грозящей миру опасности. Это важно, так как позволяет предупредить людей и принять меры без задержек в случае чрезвычайных ситуаций.
Обработка естественного языка и ее ограничения
С развитием компьютерных технологий и программного обеспечения, нам становится доступна обработка естественного языка. Однако, такие программы могут столкнуться с определенными трудностями при работе с информацией. Например, эмоции и скрытые смыслы, присутствующие в языке человека, могут быть неправильно интерпретированы, что может привести к ошибкам в работе программ.
Программы обработки естественного языка также имеют трудности при работе с формами не прямого высказывания, такими как сарказм. Компьютерная программа может неверно истолковать такие высказывания и произвести ошибку. Важно понимать, что подобные сбои в работе программы могут присутствовать, поэтому необходимо принимать некоторые меры для того, чтобы избежать подобных неполадок.
Одним из способов решения проблем с обработкой естественного языка может стать использование самообучающихся программ. Такие программы работают на основе обучающей выборки, которая должна быть правильно подготовлена и содержать достаточное количество данных для адекватного самообучения. Корректная и полноценная обучающая выборка способствует корректной работе программы, что имеет особую важность в применении natural language processing.
Изучение natural language processing: ресурсы и применения
Изучение natural language processing может стать ключом к успеху в разных сферах, от бизнеса до политики. Существуют разные ресурсы для изучения этой темы, включая книги и онлайн-курсы.
Одна из популярных лингвистических баз данных — WordNet, которая поможет вам понять синонимы и связанные слова. Также можно использовать treebanks для изучения разных языковых структур.
Книга «Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face» интересна тем, что описывает применение трансформеров в современных задачах обработки естественного языка. Трансформеры могут быть использованы для генерации новостных статей, улучшения поисковых запросов и создания чат-ботов.
Еще одна книга, которую можно порекомендовать — «Transfer Learning for Natural Language Processing», которая научит вас создавать свои собственные модели NLP. Для понимания более специальных задач, вы можете адаптировать предварительно обученные модели.
Для тех, кому все кажется слишком сложным, может быть полезной курс для развития мышления, которая поможет изучить более широкий диапазон тем искусственного интеллекта.
Наконец, можно использовать бесплатные ресурсы, такие как Coursera, edx, и YouTube, чтобы найти онлайн-курсы, обучающие видео и материалы для чтения. Некоторые из них посвящены natural language processing от лучших университетов мира.
Важно сохранять позитивное отношение к жизни и проявлять любознательность. Natural language processing может быть полезным инструментом для достижения успеха в разных сферах жизни.
бесплатно
100+ тренажеров для мозга
Нет рекламы
