NLP (Natural Language Processing) и NLU (Natural Language Understanding) — важные разделы искусственного интеллекта, связанные с обработкой и пониманием естественного языка. Главная их задача — научить компьютер распознавать человеческую речь, отвечать на вопросы, выполнять голосовые команды. Эти технологии мы используем в повседневной жизни — от онлайн-переводчика до голосовых помощников и чат-ботов. В статье поговорим о методах обработки естественного языка, применении NLP и NLU в разных сферах жизни.
Что такое NLP и NLU
NLP (обработка естественного языка) — одно из направлений работы искусственного интеллекта. Алгоритм позволяет общаться с компьютером на языке человека. Когда вы просите голосового помощника найти ближайшую пиццерию, а онлайн-переводчика — перевести письмо от зарубежного партнёра, в работу вступает NLP.
Программа использует сложные алгоритмы, большие объёмы данных. Сначала она анализирует текст, разбирает его на слова и предложения, затем пробует понять их значение. Важную роль в работе NLP играет машинное обучение на основе предыдущего опыта. С каждым новым текстом система становится всё более умной и адаптивной. Сфера её использования разнообразна — от проверки орфографии до создания чат-ботов.
NLU (понимание естественного языка) является подразделом NLP. Он не только распознаёт человеческую речь, но и понимает контекст, намерения, настроение.
Например, при помощи NLU компьютер определяет, что фразы «Мне сегодня понадобится зонт?», «Какова вероятность дождя на сегодня?» имеют один и тот же смысл, хотя слова и структура предложений разные. Эта технология используется при разработке программ на основе искусственного интеллекта, способных понимать запросы пользователей, отвечать им на понятном языке.
NLU — революционная технология, своеобразный мостик между естественным языком и программным кодом. С её помощью компьютер понимает не только то, что мы говорим, но даже то, что имеем в виду.
В чём отличие NLP от NLU
Алгоритмы Natural Language Processing и Natural Language Understanding — ключевые элементы обработки естественного языка. Однако между ними есть существенная разница.
NLP — это алгоритм, позволяющий компьютеру «читать» текст на человеческом языке. Он выделяет ключевые слова, фразы, преобразовывает текст в удобную для анализа форму, но не всегда понимает его смысл. NLU — более сложный уровень обработки текста. Он анализирует контекст, определяет намерения автора, улавливает метафоры, идиомы и даже сарказм.
Например, вы делаете голосовой запрос «Какая погода сейчас в Москве?». NLP анализирует его и выдаёт правильный ответ. NLU не только обрабатывает текст, но и понимает его нюансы. Когда вы просите виртуального помощника: «Покажи самые дешёвые авиабилеты в Париж на завтра», алгоритм знает, что вы ищете билеты на самолёт, а не на поезд, Париж — это место назначения, а «завтра» означает ближайшую дату.
Раньше люди общались с компьютерами через бесчувственные строки кода. Теперь машины понимают наш язык, как разумные существа.
Прикладное применение NLP и NLU
Развитие искусственного интеллекта — прорыв в области IT-технологий. Сегодня ИИ используют во многих сферах — от домашних помощников до нейросетей, решающих сложные задачи.
Благодаря NLP и NLU искусственный интеллект становится более «человечным». Он говорят с людьми на их языке, разбирается в эмоциях, учится на ошибках.
Виртуальный помощник — классический пример использования NLU. Когда вы просите Яндекс.Алису найти ближайший ресторан или включить любимую песню, то используете технологии понимания естественного языка.
Но есть и более сложные кейсы:
- Обработка запросов. Банки и финансовые учреждения активно используют ИИ для ответов на вопросы клиентов. Виртуальный ассистент проводит операции счетам, рассказывает о новых продуктах, помогает управлять финансами. Он анализирует причину обращения клиента, определяет его настроение, предсказывает возможные проблемы.
- Анализ мнений. Компании с помощью ИИ изучают отзывы, комментарии в социальных сетях, блоги, форумы, чтобы получить информацию о потребностях клиентов. Такой подход позволяет им принимать взвешенные решения, совершенствовать товары и услуги, реагировать на изменения потребительского спроса.
- Персонализация рекламы. Автоматизированный анализ просмотров, лайков, репостов в интернете помогает понять интересы пользователя и направить ему контекстную рекламу.
NLU и NLP-технологии активно применяются в разных сферах. Например, в медицине — для анализа истории болезни пациента и постановки диагноза, в образовании — для создания адаптивных обучающих программ.
Основные задачи NLP и NLU
NLP и NLU решают множество задач. Они позволяют добиться понимания между человеком и машиной на более естественном интуитивном уровне.
Вот некоторые задачи Natural Language Processing:
- Распознавание именованных сущностей — определение и классификация имён собственных в тексте: названий организаций, географических объектов, валют, Ф.И.О. людей.
- Разрешение семантической неоднозначности — определение правильного значения слова в определённом контексте. Например, слова «ключ» как инструмента либо природного объекта.
- Анализ синтаксической структуры предложения — определение подлежащего, сказуемого, второстепенных членов.
- Распознавание языка, на котором написан текст, перевод с одного языка на другой.
- Идентификация ссылок на одну и ту же сущность в тексте. Например, фраз «он сказал» и «учитель говорил», относящихся к одному и тому же человеку.
- Генерация — создание нового текста на основе полученных данных.
Natural Language Understanding фокусируется на понимании и интерпретации человеческого языка. Основные задачи алгоритма:
- разбор зависимостей — определение синтаксических отношений между словами в предложении, например, подлежащее — сказуемое, глагол — дополнение;
- анализ, классификация речевых высказываний, запросов и команд;
- понимание смысла предложения, анализ контекста;
- извлечение структурированных данных, именованных сущностей из неструктурированного текста;
- анализ тональности — оценка эмоциональной окраски текста, определение позитивного, негативного или нейтрального отношения автора;
- распознавание интентов — классификация запросов пользователя с целью определения намерений;
- анализ и моделирование диалоговых систем — понимание контекста, обработка реплик и управление диалогом.
Области NLP и NLU взаимосвязаны. Они дополняют друг друга и играют важную роль в создании систем искусственного интеллекта. Благодаря им компьютер может взаимодействовать с людьми на более естественном уровне.
Технология NLP
В основе технологии NLP — машинное обучение. Оно позволяет системе анализировать большие объёмы данных, улавливать закономерности и тенденции.
Алгоритм NLP включает в себя следующие этапы:
- Токенизация. Это первый шаг, на котором текст разбивается на отдельные слова или «токены». Он помогает программе определить, какие слова и фразы наиболее важны для понимания смысла.
- Лемматизация. На этом этапе слова приводятся к их начальной словарной форме. Например, «бежал», «бежит» — к слову «бежать».
- Стемминг — сокращение слова до основы или корня. Например, глаголы из предыдущего примера будут приведены к основе «беж»;
- Удаление стоп-слов, которые не важны для понимания текста компьютером, например, союзов и предлогов «и», «но», «на».
- Векторизация — процесс преобразования текста в цифровые данные, которые машина способна обрабатывать.
- Моделирование — обучение языковой модели на основе данных, полученных на предыдущих этапах. Модели используют для выполнения различных задач — классификации сущностей, определения тональности.
- Генерация — ответ на вопрос, перевод или создание нового текста.
NLP использует разные техники. Глубокое обучение применяется для анализа настроений, статистические методы — для понимания языковых шаблонов, обучение на основе правил — для извлечения сущностей и определения категорий текста.
Это очень упрощённое описание алгоритма NLP. Существует множество нюансов и различий, определяемых конкретной задачей, доступными данными, требуемым уровнем точности.
Цифровые сотрудники
Системы распознавания и синтеза речи — инновационные решения для современных кол-центров. Они помогают операторам обрабатывать бесконечный поток звонков, отвечать на вопросы, решать проблемы клиентов. Когда вы звоните в службу поддержки, система сначала использует NLP, чтобы распознать ваш вопрос, а затем NLU, чтобы понять его смысл и контекст.
Система распознавания речи используется в кол-центрах для обработки входящих звонков. Вот несколько вариантов её применения:
- Транскрибация — программа автоматически переводит речь клиента в текстовый формат. Это помогает оператору быстро понять вопрос и предоставить необходимую информацию.
- Перевод звонка — система анализирует вопрос, определяет категорию, переводит вызов подходящему специалисту.
- Автоматический ответ — голосовой бот отвечает на часто задаваемые вопросы, не требующие подключения оператора.
Сервис голосового синтеза — это технология, позволяющая преобразовывать текст в звук. Программа использует специальные алгоритмы, чтобы сделать голос максимально похожим на человеческий. Когда вы звоните в службу поддержки, вместо оператора вас приветствует голосовой бот. Он отвечает на вопросы, помогает совершить покупку, узнать баланс вашего счёта или статус заказа. Это позволяет экономить время операторов, быстро реагировать на запросы клиентов.
Современные технологии меняют нашу жизнь, делают её проще и удобнее.
Они открывают множество возможностей для разработки систем искусственного интеллекта — чат-ботов, виртуальных ассистентов, нейросетей. Разговор человека с компьютером — уже не фантастика, а реальность.
