Введение
Обработка естественного языка (NLP) — это прежде всего подветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на оснащении машин для понимания и обработки человеческих языков и приближении их к человеческому пониманию языка.
Обработка естественного языка — одна из наиболее изученных областей в современном мире, поскольку она развивает мыслительные способности машин, используя человеческий язык, который является одной из самых универсальных черт человека. Новейшие методы, такие как глубокое обучение, изменили индустрию НЛП, сделав языковой перевод, распознавание речи в текст и т. д. намного проще, чем раньше.
Примеры использования НЛП
Технологии голосового управления:
Поскольку технологическая революция становится сегодня одной из самых обсуждаемых тем, мы вступаем в мир, в котором преобладает голос, с появлением чат-ботов, таких как Google Home, Amazon Echo и т. д. Платформы с поддержкой голоса имеют характерную особенность, заключающуюся в том, что и их ввод, и вывод являются голосом. Входные данные обрабатываются с использованием обработки естественного языка, при этом машина запрограммирована на понимание намерений пользователя и соответствующий ответ, который затем преобразуется в выходные данные.
Технология Voice-first — это захватывающая область для работы, и есть много возможностей для создания решений, которые могут удовлетворить массы.
Анализ настроений:
Анализ тональности изначально использовался в анализе текста, где текст анализируется, чтобы предсказать, является ли тональность текста положительной или отрицательной. Теперь он стал мощным инструментом для привлечения клиентов, поскольку анализ настроений может выявить, как клиенты относятся к определенному бренду. НЛП поможет вам разработать действенные стратегии для развития и роста вашего бренда.
Машинный перевод:
Машинный перевод — это перевод с одного языка на другой с сохранением целостности входного текста и созданием выходного текста, максимально приближенного к оригиналу. Хотя языковой перевод является гораздо более старым предметом исследования, благодаря недавнему прогрессу в методологиях исследования обработки естественного языка перевод стал очень продвинутой темой исследований с большей точностью результатов перевода благодаря глубокому лингвистическому анализу и лучшим статистическим моделям.
Корпоративный поиск:
Интересная тема исследования в области NLP вращается вокруг темы поиска предприятия. Старые механизмы поиска на основе ключевых слов были заменены когнитивным поиском, в котором в фоновом режиме использовалась обработка естественного языка. Результаты поиска основаны не только на ответах на простые SQL-запросы, они организуют заданные входные данные и предсказывают намерение, с которым был задан поисковый запрос. Все устройства чат-ботов поддерживаются сильными поисковыми системами, и по мере того, как когнитивный поиск становится все более и более эффективным, голосовые агенты становятся гораздо лучшими коммуникаторами.
Препятствия в НЛП
Несколько подходов глубокого обучения к НЛП используются для понимания шаблонов данных, чтобы улучшить понимание пользователя. Но одно из самых больших препятствий, с которыми сталкивается обработка естественного языка, заключается в том, что человеческий язык не состоит из окончательных правил, он неоднозначен.
Чтобы понять намерения человека, требуется не только наличие большого количества данных, но и привязка контекста к каждому доступному набору данных. Правила, созданные для машин, могут или не могут быть одинаковыми, когда речь идет о построении языка, поэтому способность понимать как слова, так и концепции — это то, что может обеспечить эффективное сообщение/обработку.
С чего начать?
Из-за популярности обработки естественного языка эта тема приобрела большой интерес во всем мире. Существуют различные веб-учебники, онлайн-материалы по кодированию (предпочтительно Kaggle), которые охватывают широкий спектр тем в разделе «Обработка естественного языка».
Но лучший способ начать обучение — записаться на курс, который не только всеобъемлющий, но и предлагает практическое понимание того, как вы можете применить НЛП к реальной проблеме.
Для получения дополнительных курсов и дополнительной информации вы можете посетить GitAcademy.
Счастливого обучения!
