03.08.2021

Как Алиса и Siri распознают наш язык

Обработка естественного языка (NLP) – это отрасль искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и изменять человеческий язык.  В своем стремлении заполнить пробел между речью человека и компьютера, NLP совмещает в себе многие дисциплины, включая информатику и компьютерную лингвистику.

Хотя обработка естественного языка не является наукой, благодаря возросшему интересу к “общению” между людьми и машинами, наличию большого объема данных у пользователей, усовершенствованных алгоритмов и возможности обрабатывать большое количество данных, эти технологии быстро развиваются. 

Как человек, вы можете говорить и писать на английском, испанском или китайском.  Но родной язык компьютера, также известный как машинный код или машинный язык, очень непонятен большинству людей.  На самых базовых уровнях процессов работы вашего устройства информация обрабатывается не с помощью слов, а с помощью миллионов нулей и единиц, которые и производят различные логические действия. 

Поэтому для того, чтобы задавать команды компьютерам, 70 лет назад для этого использовали перфокарты. И этим процессом, который был достаточно трудоемким и не автоматизированным, владело только небольшое количество людей. А сегодня вы просто можете сказать: “Алиса, мне нравится эта песня,” – и устройство, воспроизводящее музыку в вашем доме, уменьшит громкость и человеческим голосом ответит вам: “Хорошо. Добавила в “Избранное”. Затем, при прослушивании в следующий раз, она адаптирует это в алгоритм воспроизведения и подберет похожие композиции. 

Давайте же подробнее изучим это взаимодействие. Ваше устройство активируется, когда слышит, как вы говорите, понимает команду, выполняет действие и отвечает с хорошо составленным предложением на вашем языке, и все это в течении примерно пяти секунд.  Такой процесс взаимодействия стал возможен благодаря NLP и другим процессам работы искусственного интеллекта, такими как машинное обучение и глубокое обучение.

 Почему NLP сегодня – важно?

Обработка естественного языка помогает компьютерам общаться с людьми на их же языке и выполнять другие задачи, связанные с языком. К примеру, NLP позволяет компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать её, оценивать тон настроения и определять самое важное.  

Современные машины могут анализировать больше языковых данных, чем люди, последовательно, непредвзято и не уставая. И если учитывать то, что каждый день появляется невероятное количество разных бессистемных данных, от медицинских записей до социальных сетей, автоматизация их текстового и речевого анализа будет становиться все более важной.

Человеческий язык поразительно сложен и разнообразен. Мы выражаем себя бесконечным количеством способов, как устно, так и письменно. Более того, существуют сотни различных языков и диалектов, и в каждом из них есть уникальный набор правил грамматики и синтаксиса, терминов и сленга.  Когда мы пишем, мы часто неправильно сокращаем слова, опускаем знаки препинания. А когда мы говорим, у нас всегда есть региональный акцент, мы можем бормотать и заикаться, заимствовать термины из других языков. 

Сегодня самообучение и обучение искусственного интеллекта, особенно глубокое обучение, широко используется для моделирования человеческого языка. Но также существует потребность в синтаксическом и семантическом понимании и знании предметной области, которые не обязательно присутствуют в этих подходах к машинному обучению.  И поэтому NLP так важно, потому что оно помогает устранить неоднозначность в языке и добавляет полезную числовую структуру к данным для многих последующих действий, таких как распознавание речи или анализ текста.  

Как работает NLP?

Обработка естественного языка включает в себя множество различных методов интерпретации человеческого языка, начиная от статистических методов и методов машинного обучения и заканчивая основанными на правилах алгоритмических подходах. Нам необходим широкий спектр подходов, потому что текстовые, голосовые данные могут сильно отличаться от действительных команд.  

Основные задачи NLP включают в себя токенизацию и синтаксический анализ, лемматизацию/стемминг, маркировку частей речи, обнаружение языка и идентификацию семантических отношений. Если вы когда-либо рисовали предложения в начальной школе, то вы уже выполняли подобные задачи вручную. 

Если говорить в общих чертах, то задачи NLP разбивают язык на более короткие, элементарные части, пытаются понять отношения между частями и исследовать то, как части работают вместе, создавая смысл.

Эти базовые задачи часто используются и в задачах NLP и более высокого уровня, таких как:

  • Категоризация контента. Краткое лингвистическое описание документов, поиск и индексация, оповещения о содержимом и обнаружение дублирования.
  • Обнаружение главной темы и моделирование. Точная фиксация темы и смысла в нескольких текстов, и применения расширенной аналитики к тексту, оптимизация и прогнозирование.
  • Контекстуальное извлечение. Автоматическое извлечение структурированной информации из текстовых источников.
  • Анализ настроений. Определение настроения или субъективных мнений в больших объемах текста, включая средние настроения и анализ мнений.  
  • Преобразование речи в текст и преобразование текста в речь. Преобразование голосовых команд в письменный текст и наоборот. 
  • Обобщение документов. Автоматическое создание краткого содержания больших объемов текста.
  • Машинный перевод. Автоматический перевод текста или речи с одного языка на другой.


Во всех этих случаях главная цель состоит в том, чтобы взять исходные данные языка и использовать лингвистику и алгоритмы для преобразования или обогащения текста таким образом, чтобы он приносил большую ценность. 

Методы и применение NLP

Как компьютеры понимают текстовые данные

NLP и анализ текста

Обработка естественного языка очень близка к анализу текста, который тоже подсчитывает, группирует и классифицирует слова, чтобы извлечь структуру и значение из больших объемов контента. Анализ текста используется для изучения текстового контента и получения новых переменных из необработанного текста, которые затем можно визуализировать, категоризировать и использовать в качестве входных данных для прогнозных моделей или других статистических методов.

NLP и анализ текста используются совместно во множестве программ, в том числе:

  • Помощь в детективных расследованиях. Определение закономерностей и улик в электронных письмах или письменных отчетах для раскрытия преступлений.
  • Предметная экспертиза. Классикаци контента по основным значимым темам для определения ключевых особенностей.
  • Аналитика социальных сетей. Отслеживание эмоций пишущего о конкретных темах и определение того, что или кто влияет на процесс создания подобных текстов. 

Как NLP работает в повседневности

Существует множество практических применений распознавания языка и в повседневной жизни. Помимо общения с виртуальными помошниками, такими как Alexa или Siri, приведем ещё несколько примеров: 

  • Вы когда-нибудь просматривали электронные письма в папке “Спам” и замечали сходство тем? Это применение байесовской фильтрации спама, статистического метода NLP, который сравнивает слова в спаме с другими электронными письмами, что отфильтровывает нежелательную почту.
  • Когда-нибудь пропускали звонок и затем читали автоматическую расшифровку голосовой почту в своем почтовом ящике? Это преобразование речи в текст, возможность NLP.
  • Вы когда-нибудь переходили по ссылке на сайт с помощью встроенной строки поиска или путем выбора предложенных тегов темы или категории? Если да, то вы использовали методы распознавания текста для поиска, моделирования тем, извлечение основного из текста и категоризации контента.

Подраздел NLP, называемый пониманием естественного языка (NLU), начал становится все более популярным благодаря своему потенциалу работы в программах искусственного интеллекта.  NLU выходит за рамки структурного понимания языка, что помогает интерпретировать намерение пишущего или говорящего, определить контекст и понять двусмысленность слов, и даже самостоятельно генерировать хорошо сформированную человеческую речь.  Алгоритмы NLU должны решать чрезвычайно сложную проблему семантической интерпретации, то есть понимания предполагаемого значения устного или письменного языка со всеми тонкостями, контекстом и выводами, которые мы, люди, способны понять.

То, что NLP эволюционирует в NLU, очень сказывается и на мировом бизнесе, и на поведении потребителей. Только представьте себе мощь алгоритма, который сможет понять значение и нюансы человеческого языка во многих контекстах, от медицины и юриспруденции до обучающих текстов.  И так как объемы этой информации продолжают расти, человечество от помощи компьютеров только выигрывает.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *