Раскрывая секреты обработки естественного языка

Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) - это движущая сила многих технологий, которые мы используем в повседневной жизни: от виртуальных помощников вроде Сири и Алексы (Маруси и Алисы применимо к Российской Федерации) до инструментов языкового перевода и растущей точности интеллектуального набора текста. По сути, она позволяет компьютерам понимать людей и говорить как они. При правильном развитии эта технология сможет устранить разрыв между людьми и машинами, открыв тем самым совершенно новые возможности.

NLP - это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое применяет машинное обучение и другие технологии к тексту или речи. В основе исследования лежат идеи Алана Тьюринга и эксперименты Джона Серла, проведенные в 1950-х годах. Большинство людей столкнулись с этой областью только тогда, когда персональные компьютеры получили широкое распространение, а Скрепыш (Клиппи, Clippy) - интеллектуальный помощник в операционной системе Microsoft спросил вас, не нужно ли вам написать письмо, или красная волнистая линия в Word подсказала, что вы, возможно, неправильно написали слово.

Прошло несколько десятилетий, и теперь NLP - это быстро развивающаяся область, объединяющая информатику, искусственный интеллект (ИИ) и лингвистику для анализа и понимания человеческого языка (NLP ИИ).

В данной статье мы откроем вам глубокий мир обработки естественного языка с помощью искусственного интеллекта, чтобы раскрыть его базовые принципы, рассмотреть некоторые инструменты и методы, лежащие в его основе, и изучить некоторые из бесчисленных областей его применения на сегодняшний день, что даст вам прочную базу для формирования вашего понимания и поможет вам ответить на вопрос: что же такое NLP?

Что такое обработка естественного языка?

NLP занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Оно включает в себя способность компьютерной системы анализировать, интерпретировать и создавать осмысленные и содержательные высказывания на человеческом языке. В NLP используются различные инструменты, методы и алгоритмы машинного обучения, а также символьный ИИ, позволяющие машинам понимать и обрабатывать данные на естественном языке, включая текст и речь.

Используя статистические модели, машинное обучение и лингвистические правила, NLP позволяет компьютерам выполнять такие задачи, как анализ настроения, классификация текстов, машинный перевод, разработка чатботов и многое другое.

Подпишитесь на нашу рассылку

Будьте в курсе новостей об искусственном интеллекте и связанных с ним стандартах!

How your data will be used

Please see ISO privacy notice. This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Как работает обработка естественного языка?

Существует несколько этапов машинного обучения, которые позволяют решать общие задачи в области NLP. Вместе они способствуют всестороннему пониманию машинами человеческого языка.

Во-первых, это подготовка данных, предварительная обработка, сокращение, индексирование и кодирование. В нашем случае данные - это текст, который может быть получен с веб-сайта, нескольких веб-сайтов или из других источников. Этот этап включает в себя:

Очистка данных - например, написание скрипта на Python для извлечения текста из html-файла веб-сайта
Токенизация - разбиение текста на более мелкие единицы, такие как отдельные слова, известные как лексемы. Именно поэтому вы можете встретить упоминания о лексемах в контексте генеративных моделей языка ИИ ("Large Language Models" или LLMs)
Тегирование частей речи - процесс определения категорий слов, таких как существительные, глаголы и прилагательные

После предварительной обработки данных можно разработать алгоритм машинного обучения для обучения моделей NLP. Для этого необходимо снабдить программу большими выборками данных, чтобы повысить точность.

Затем модель может быть использована для выполнения задач, которые разбивают текст или речь на более понятные компьютерным программам части, включая синтаксис (расположение слов), семантику (значение слов и предложений), прагматику (контекстуальное значение) и дискурс (как предложения связываются в тексте).

Инструменты обработки естественного языка

Итак, какие же ключевые инструменты и технологии используются в области NLP? Давайте рассмотрим несколько примеров из использования NLP.

Одним из наиболее часто используемых инструментов для NLP является Natural Language Toolkit (NLTK), модуль с открытым исходным кодом, созданный на основе популярного языка программирования Python. К счастью, для обработки естественного языка с помощью Python вам не нужно быть экспертом в области программирования. Такие инструменты, как NLTK, содержат библиотеки наборов данных и учебные пособия, а также предоставляют готовые функции и модели, которые можно включить в общие задачи и подзадачи NLP, такие как токенизация и семантические рассуждения - способность делать логические выводы на основе фактов, извлеченных из текста.

Для чего используется обработка естественного языка?

В настоящее время технология NLP используется в самых разных повседневных приложениях и находит применение в таких отраслях, как здравоохранение и финансы. Вот некоторые из наиболее распространенных её применений, и то, где вы могли столкнуться с обработкой естественного языка с помощью искусственного интеллекта:

Чат-боты и виртуальные помощники: Приложения на базе ИИ, такие как Siri и Alexa (а также Маруся и Алиса), используют методы NLP для взаимодействия с пользователями посредством разговоров на естественном языке.
Языковой перевод: Модели NLP могут быть обучены на огромном количестве двуязычных данных, что позволяет им точно переводить текст с учетом грамматических правил и контекстуальных нюансов.
Поисковые системы: Системы обработки запросов, такие как поисковые системы, используют алгоритмы NLP для понимания вопросов, задаваемых пользователями, и предоставления соответствующих ответов. Они анализируют контекст вопроса, определяют ключевую информацию, ищут соответствующие документы или базы знаний и извлекают точные ответы для удовлетворения запросов пользователей.
Фильтрация электронной почты: Многим знакома боль от огромного количества непрочитанных писем в почтовом ящике. Технология NLP используется для фильтрации писем по различным категориям. Самые современные технологии обнаружения спама используют возможности NLP по классификации текста для сканирования писем на предмет наличия в них слов, указывающих на спам или фишинг.

NLP также стало незаменимым инструментом в различных отраслях, кардинально изменив способы взаимодействия с технологиями:

Здравоохранение: NLP играет важную роль в сфере здравоохранения, поскольку позволяет эффективно анализировать медицинские карты, данные пациентов и клинические записи, что помогает улучшать диагнозы, выявлять закономерности, делать прогнозы и улучшать общее обслуживание пациентов.
Финансы: NLP играет важную роль в финансовой отрасли, автоматизируя такие задачи, как анализ финансовых отчетов, новостных статей и отзывов клиентов. Это позволяет проводить анализ мнений, выявлять случаи мошенничества, оценивать риски и давать персонализированные финансовые рекомендации.
Обслуживание клиентов: NLP очень важно для отделов обслуживания клиентов, поскольку позволяет чат-ботам и виртуальным помощникам понимать и своевременно отвечать на запросы клиентов, повышая уровень их удовлетворенности и снижая нагрузку на службу поддержки.
Электронная коммерция: NLP используется в электронной коммерции для различных целей, таких как рекомендации товаров на основе предпочтений пользователя и его истории просмотров. Кроме того, NLP помогает анализировать отзывы клиентов, чтобы понять их мнение о товарах или услугах.
Юриспруденция: NLP помогает специалистам в области юриспруденции, автоматизируя такие задачи, как анализ договоров и анализ юридических документов, что позволяет экономить время и силы.
Образование: NLP полезно для сферы образования, так как позволяет создавать интеллектуальные системы обучения, которые персонализируют учебный процесс для студентов.
Человеческие ресурсы: NLP помогает отделам кадров решать такие задачи, как отбор резюме, подбор кандидатов и анализ настроений в отзывах сотрудников.

Проблемы и ограничения обработки естественного языка

Как и в любой сложной области, в NLP есть свои проблемы. Например, вычислительная сложность задач в области NLP может стать существенным ограничением. Обработка больших объемов текстовых данных требует значительных компьютерных мощностей и времени, что затрудняет проведение анализа в реальном или близком к реальному времени. Повышение эффективности и скорости алгоритмов NLP - еще одна постоянная проблема. Однако такие трудности, как вышеперечисленные, а также приведенные ниже, открывают широкие возможности для инноваций и роста.

Ограниченное понимание контекста и память: Модели NLP часто не могут интерпретировать или сохранить значение слов или фраз в зависимости от контекста, в котором они используются, что может привести к неправильной интерпретации или некорректному анализу текстовых данных.
Двусмысленность и полисемия: Многие слова и фразы имеют несколько значений, что затрудняет для моделей NLP точное определение их предполагаемого использования в конкретном контексте. Это может привести к неточному анализу или недопониманию.
Языковые особенности и идиомы: Огромное разнообразие языков и их региональных вариаций - с различными диалектами, идиомами, сленгом и просторечиями - затрудняет для моделей NLP точный анализ и интерпретацию текста в различных языковых контекстах. Исследователи работают над тем, чтобы постоянно обновлять модели и адаптировать их к изменяющемуся языку.
Отсутствие здравого смысла: В то время как люди могут выводить неявную информацию из текста, используя свои общие знания и здравый смысл, модели NLP часто лишены такой возможности. Это мешает им понимать тонкие нюансы текста или делать точные прогнозы на основе подразумеваемой информации.
Качество данных и предвзятость: Качество данных, используемых для обучения моделей NLP, играет решающую роль в их производительности. Необъективные или неполные наборы данных могут в свою очередь приводить к необъективным результатам, усиливая существующие в обществе предубеждения и стереотипы.
Проблемы этики и конфиденциальности: С ростом использования NLP в различных приложениях возникли проблемы с соблюдением этики и конфиденциальности. Подобные проблемы, касающиеся конфиденциальности данных, безопасности и потенциального злоупотребления технологиями NLP, поднимают важные вопросы, связанные с ответственной разработкой и внедрением данных систем.

Усмиряя неукротимого зверя

По мере того как модели NLP становятся неотъемлемой частью таких критически важных секторов, как здравоохранение, финансы и транспорт, обеспечение их безопасности, надежности и соблюдения этических норм становится жизненно необходимым. Международные стандарты предлагают основу для обеспечения согласованности и качества в различных областях применения, включая разнообразные приложения на основе NLP. Создание стандартов, посвященных ИИ, таких как те, что были разработаны группой экспертов ИСО/МЭК СТК 1/ПК 42, подчеркивает стремление ИСО обеспечить ответственное и эффективное развитие и использование технологий ИИ.

ISO/IEC 42001:2023AI management systems
ISO/IEC 23894:2023AI — Guidance on risk management

В рамках расширенной рабочей программы по ИИ ведется совместная работа по системам обработки естественного языка в сотрудничестве с экспертным комитетом по языку и терминологии ИСО/ТК 37. Данная инициатива опирается на широкий спектр экспертных знаний в области ИИ, охватывая как устную, так и письменную речь и затрагивая различные заинтересованные стороны со всего мира. Расширение программы работы ИСО отражает важность международных стандартов как решения, обеспечивающего ответственное внедрение данной системы.

Будущее обработки естественного языка

NLP стоит на пороге переосмысления цифровых коммуникаций, расширяя наши возможности общения не только с компьютерами, но и друг с другом. Его будущее обещает дальнейшую интеграцию с другими областями ИИ, расширяя возможности данной технологии. Например, развитие нейронных сетей в NLP меняет принцип работы поиска. Если раньше результаты выдавались из базы данных, то теперь нейронные сети ищут и выдают наиболее релевантные результаты, основываясь на истории вашего взаимодействия с ними. Со временем точность поиска станет еще выше.

Однако для того, чтобы все вышеперечисленные технологии приносили пользу человечеству, необходимо учитывать и вполне обоснованные опасения, связанные с их работой. Если мы сможем сделать это посредством строгого соблюдения стандартов, которые будут разработаны и введены в действие, то NLP поможет создать будущее, в котором как ИИ, так и человеческий интеллект будут работать в гармонии для коллективного развития.