Машинное обучение: что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка – это то, как машины понимают человеческий язык. Как ветвь искусственного интеллекта область обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) играет важную роль в облегчении взаимодействия между людьми и компьютерами. Мы проведём обзор NLP и объясним, как машины имитируют процесс языкового обучения.

Как работает обработка естественного языка

Обработка естественного языка или для краткости NLP присутствует в повседневных взаимодействиях со всеми видами машин. Когда ты вводишь вопрос в поисковую систему, NLP анализирует твое намерение, чтобы затем предоставить релевантные результаты. Виртуальные помощники, такие как умные колонки или чат-боты, полагаются на обработку естественного языка для взаимодействия с людьми. Другие применения NLP – это автоматически генерируемые переводы и подписи, сортировка сообщений, проверка орфографии и грамматики, распознавание рукописного или напечатанного текста и преобразование текста в речь.

Как обработка естественного языка связана с искусственным интеллектом?

Искусственный интеллект – это широкий термин, обозначающий имитацию человеческого интеллекта. Системы искусственного интеллекта могут обладать способностями к обучению, которые соответствуют процессу, происходящему в человеческом мозге: обучение на собственном примере, метод проб и ошибок и решение проблем. Машинное обучение – это подвид ИИ, который занимается прикладными алгоритмами, обучающими компьютеры, часто на основе больших данных. Машинное обучение – это процесс: компьютер учится и улучшает выполнение задачи, хотя не был явно запрограммирован на выполнение этой задачи определенным образом.

Обработка естественного языка использует машинное обучение, чтобы научить компьютеры понимать и переводить человеческий язык. Чем больше они узнают, тем лучше они могут понимать текст в устной или письменной форме, классифицировать или переупорядочивать его, переводить и взаимодействовать с ним.

Необходимо ли уверенное владение языком для работы за границей?

Как машины изучают язык подобно человеку

Так как же работает обработка естественного языка? Машинное обучение мало чем отличается от того, как ты изучаешь язык, за тем исключением, что компьютеры могут обрабатывать и просматривать гораздо больше примеров и данных за более короткое время.

Современное машинное обучение использует нейронные сети, смоделированные по образцу человеческого мозга, которые задействуют искусственные нейроны для передачи сигналов. Проще говоря, нейронная сеть самообучается, чтобы повысить точность результатов за счет минимизации ошибок. Сам процесс обучения состоит из рассмотрения большого количества примеров.

Отдельные задачи, которые нейронные сети машинного обучения выполняют, чтобы совершенствоваться в обработке естественного языка, очень похожи на то, что мы делаем при изучении нового языка. Другими словами, компьютер следует тем же «трюкам», что и люди, чтобы лучше понимать язык, хотя и в другом масштабе.

Синтаксический анализ в NLP

Синтаксис – это лингвистический термин, обозначающий правила и принципы, касающиеся структуры предложений и порядка слов в языке. При обработке естественного языка предложения анализуются для определения структуры и отношений слов. Следующие задачи являются частью синтаксического анализа:

Сегментация: разделение текста на отдельные фрагменты или токены, поэтому также называется токенизацией. Упрощает обработку текста. Это могут быть слова или предложения. Сегментация на английском и других языках с разделением слов пробелами – это простая задача, но стоит взглянуть на письменный китайский или японский язык и ты поймешь, что для сегментации понадобятся дополнительные знания.
Лемматизация и стемминг: оба процесса приводят слова к базовой форме, лемме или основе, с помощью словаря или набора правил. Мы делаем то же самое, когда пытаемся распознать известные нам слова без флективных окончаний или определить основу или инфинитив глагола в предложении.
Тегирование: в предложении идентификация частей речи называется тегированием. Когда мы изучаем новый язык, то обозначаем части речи как существительное, глагол, наречие, прилагательное, дополнение и т. д. Это может быть полезным для лучшего понимания структуры предложения и разбивания на части сложных структур.
Удаление слов: так называемые стоп-слова встречаются часто и не добавляют семантической ценности, например «нравится», «ваше» или «я». Люди также склонны игнорировать стоп-слова во время обучения и вместо этого сосредотачиваться на основе сложных предложений.

Весенние идиомы в английском, испанском, немецком и французском

Семантический анализ в NLP

В лингвистике семантический анализ связывает синтаксические структуры с их значением. Он начинается с отношения между отдельными словами, но также включает общие словосочетания, идиоматическую речь, фигуры речи и значения в контексте.

Как можно догадаться, семантический анализ – это часть обработки естественного языка, которую сложнее освоить для искусственного интеллекта. Основные методы определения смысла:

Лексический анализ: это изучение значения отдельных слов в контексте.
Устранение неоднозначности в смысле слова: большинство слов, используемых в языке, имеют несколько значений. Путем устранения неоднозначности мы выбираем то, которое имеет наибольший смысл в данном контексте. Чем лучше люди знают или понимают язык, тем интуитивнее этот процесс.
Отношения: посредством извлечения NLP пытается понять значение текста, отслеживая отношения между сущностями, местами, людьми и т. д. Иногда этот процесс может показаться тесно связанным с тегированием: вопрос «кто на ком женился» может быть решен путем правильной идентификации подлежащего и дополнения в предложении, но отношения могут иметь и более сложные коннотации.

Другие варианты использования NLP

Помимо вышеупомянутых интеллектуальных помощников, инструментов перевода, распознавания речи и грамматики, у NLP есть еще много вариантов использования, таких как:

Анализ эмоций: NLP может классифицировать эмоции в тексте как положительные, отрицательные или нейтральные. Facebook делает это с пользовательским контентом, но бренды также используют этот метод, чтобы понять, что клиенты думают об их продуктах.
Извлечение текста: NLP может находить соответствующие термины в тексте любого размера и извлекать или обрабатывать их.
Классификация тем: текст можно разделить на отдельные части по разным темам.
Обработка документов: это позволяет пользователям, не знакомым с программированием или обучением искусственного интеллекта, сообщать компьютеру, что делать со стопкой цифровых или виртуальных документов, например, обрабатывать формы или рассчитывать затраты, возвраты и т. д.
Генерация текста: хотя искусство, созданное с помощью искусственного интеллекта, все еще сомнительного качества, обработка естественного языка может генерировать разборчивый и значимый текст, например, сводку спортивных результатов. При достаточно большом размере выборки NLP может имитировать стиль конкретного автора и соответственно переписывать текст.

Есть ли у людей по-прежнему преимущество перед компьютерами, когда дело доходит до изучения и обработки языка? Мы расскажем, почему изучение языка необходимо для выживания в эпоху искусственного интеллекта!