Что такое обработка естественного языка?

Что такое процесс естественного языка (НЛП)?

Обработка естественного языка (НЛП) — это область искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая фокусируется на взаимодействии компьютеров и человеческих (естественных) языков. НЛП предполагает разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык осмысленным и полезным способом.

НЛП можно разделить на две основные категории:

1. Понимание естественного языка (NLU)
2. Генерация естественного языка (NLG)

Эти процессы отличают естественные и человеческие языки от компьютерных языков или языков программирования, уделяя особое внимание нюансам, контексту и изменчивости человеческого общения.

Понимание естественного языка (NLU)

Понимание естественного языка — это то, как ИИ понимает текст или речь. Слово «понимать» употребляется несколько неправильно, потому что компьютеры по своей сути ничего не понимают; скорее, они могут обрабатывать входные данные таким образом, чтобы получать результаты, которые имеют смысл для людей.

Язык, как известно, трудно описать полностью. Даже если вам удастся задокументировать все слова и правила стандартной версии любого языка, существуют сложности, такие как диалекты, сленг, сарказм, контекст и то, как эти вещи меняются с течением времени.

Подход к кодированию, основанный на логике, быстро разваливается перед лицом этой сложности. На протяжении десятилетий ученые-компьютерщики разрабатывали статистические методы, позволяющие ИИ понимать текст, стремясь к более точному пониманию того, что говорят люди.

Генерация естественного языка (NLG)

В последнее время способности компьютеров создавать язык уделяется все больше внимания. Фактически текстовая часть генеративного ИИ — это форма генерации естественного языка.

Сегодняшний NLG, по сути, представляет собой очень сложную игру в угадайку. Вместо того, чтобы изначально понимать правила грамматики, генеративные модели ИИ выдают текст по слову за раз с помощью вероятностных моделей, которые учитывают контекст их ответа. Поскольку сегодняшние большие языковые модели (LLM) обучаются на таком большом количестве текста, их выходные данные обычно выглядят как хорошая человеческая речь, даже если иногда содержание не соответствует действительности. (Подробнее об этом позже.)

Как работает обработка естественного языка?

Обработка естественного языка (НЛП) включает в себя несколько этапов анализа и понимания человеческого языка. Вот разбивка основных этапов:

Лексический анализ

Сначала входные данные разбиваются на более мелкие части, называемыетокенами. Токены могут представлять собой отдельные слова, части слов или короткие фразы.

Например, слово «приготовленный» может стать двумя токенами, «готовить» и «редать», чтобы передать значение и время глагола по отдельности, тогда как «хот-дог» может быть одним токеном, потому что два слова вместе имеют разное значение.

Синтаксический анализ

На этом этапе основное внимание уделяется структуре токенов, вписыванию их в грамматическую структуру.

Например, в предложении «Пэт приготовил хот-дог для всех» модель определяет «приготовленный» как глагол прошедшего времени, «хот-дог» как прямое подлежащее и «все» как косвенное подлежащее.

Семантический анализ

Семантика предполагает понимание значения слов. Этот процесс помогает модели распознать намерения говорящего, особенно когда слово или фраза могут быть интерпретированы по-разному.

В предложении-примере, поскольку косвенное подлежащее указывает на нескольких человек, маловероятно, что Пэт приготовил один хот-дог, поэтому модель поймет значение слова «один хот-дог на человека».

Распознавание именованных объектов (NER)

Имена имеют особые свойства в языках. Модели ИИ, обученные неявно или явно, создают длинные списки по многим категориям, начиная от названий сетей быстрого питания и заканчивая месяцами года.

NER идентифицирует их по одному или нескольким токенам, чтобы улучшить понимание контекста. В случае с «Пэт» примечательным моментом является то, что подразумеваемый пол неоднозначен.

Еще один аспект NER заключается в том, что он помогает системам перевода не перенапрягаться. Даты и названия стран следует переводить, но названия людей и компаний обычно не следует переводить. (Имя Пэт не следует переводить буквально как нежное постукивание открытой ладонью.)

Прагматический анализ

На этом этапе рассматривается, следует ли следовать буквальному значению слов или есть такие факторы, как идиомы, сарказм или другие практические последствия.

В предложении-примере «каждый» буквально означает каждого человека в мире. Однако, учитывая ситуацию, когда готовит один человек, крайне маловероятно, что Пэт готовит на гриле и раздает восемь миллиардов франков. Вместо этого ИИ будет интерпретировать это слово как «все люди в определенном наборе».

Интеграция дискурса

На этом этапе определяется, как значение сохраняется на протяжении всего разговора или документа. Если следующим предложением будет «Затем она вздремнула», модель предполагает, что «она» относится к Пэт, и таким образом проясняет гендерную двусмысленность на случай, если она возникнет снова.

Приложения обработки естественного языка

Вот некоторые ключевые применения НЛП:

Обработка текста

Каждый раз, когда компьютер интерпретирует входной текст, в дело вступает НЛП. Вот несколько конкретных приложений:

• Помощь в написании: такие инструменты, как Grammarly, используют НЛП для предоставления обратной связи о вашем письме в режиме реального времени, включая проверку орфографии, исправления грамматики и настройку тона. Узнайте больше о том, как Grammarly использует НЛП, в следующем разделе.
• Анализ настроений: НЛП позволяет компьютерам оценивать эмоциональный тон текста. Это полезно для компаний, чтобы понять чувства клиентов к продуктам, шоу или услугам, которые могут повлиять на продажи и вовлеченность.
• Поисковые системы: анализируя смысл вашего запроса, они могут предоставить результаты, даже если они не совсем содержат то, что вы набрали. Это относится к веб-поиску, такому как Google, и к другим видам поиска, например, к социальным сетям и торговым сайтам.
• Автозаполнение: сравнивая то, что вы уже набрали, с большой базой данных того, что другие люди (и вы) печатали в прошлом, НЛП может представить одно или несколько предположений о том, что должно быть дальше.
• Классификация. Еще одним распространенным применением НЛП является категоризация различных входных данных. Например, НЛП может определить, какие аспекты продуктов и услуг компании обсуждаются в обзорах.

Генерация текста

Как только модель НЛП поймет данный ей текст, она сможет отреагировать. Часто вывод также представляет собой текст.

• Переписывание: такие инструменты, как Grammarly, анализируют текст, чтобы предложить улучшения ясности, тона и стиля. Grammarly также использует НЛП для настройки сложности текста под целевую аудиторию, выявления пробелов в контексте, определения областей для улучшения и многого другого.
• Подводя итог: одна из наиболее привлекательных возможностей современного поколения ИИ — это сокращение объема больших текстов до их сути, будь то стенограмма встречи или тема, известная ему в результате обучения. При этом используется его способность хранить большой объем информации в кратковременной памяти, поэтому он может смотреть на более широкий контекст и находить закономерности.
• Новостные статьи: ИИ иногда используется для получения базовой информации и создания целой статьи. Например, учитывая различные статистические данные о бейсбольном матче, он может написать повествование, описывающее ход игры и действия различных игроков.
• Оперативное проектирование: при мета-использовании ИИ НЛП может генерировать подсказку, инструктирующую другой ИИ. Например, если у вас есть платная учетная запись ChatGPT и вы просите ее сделать изображение, она дополняет ваш текст дополнительной информацией и инструкциями, которые передаются в модель генерации изображений DALL-E.

Обработка речи

Преобразование разговорной речи в текст сопряжено с такими проблемами, как акценты, фоновый шум и фонетические вариации. НЛП значительно улучшает этот процесс, используя контекстную и семантическую информацию для более точной транскрипции.

• Транскрипция в реальном времени. На таких платформах, как Zoom или Google Meet, НЛП позволяет транскриптам в реальном времени корректировать прошлый текст на основе нового контекста текущей речи.Это также помогает разделить речь на отдельные слова.
• Системы интерактивного голосового ответа (IVR). Телефонные системы, обычно используемые в службах поддержки клиентов крупных компаний, используют NLP, чтобы понять, о чем вы просите помощи.

Языковой перевод

НЛП имеет решающее значение для перевода текста между языками, обслуживая как обычных пользователей, так и профессиональных переводчиков. Вот некоторые ключевые моменты:

• Повседневное использование: НЛП помогает людям просматривать, общаться, учиться и путешествовать, используя разные языки, предоставляя точные переводы.
• Профессиональное использование. Переводчики часто используют машинный перевод для первоначальных черновиков, совершенствуя их с помощью своего языкового опыта.Специализированные платформы предлагают память переводов для обеспечения единообразия терминологии в конкретных областях, таких как медицина или право.
• Повышение точности перевода. Предоставление большего количества контекста, например полных предложений или абзацев, может помочь моделям НЛП производить более точные переводы, чем короткие фразы или отдельные слова.

Краткая история НЛП

Историю НЛП можно разделить на три основные эпохи: подход, основанный на правилах, эпоха статистических методов и революция глубокого обучения. Каждая эпоха приносила в эту сферу трансформационные изменения.

Подход, основанный на правилах (1950-е годы)

Первые программы НЛП, начиная с 1950-х годов, основывались на жестко запрограммированных правилах. Эти программы хорошо работали с простой грамматикой, но вскоре выявили проблемы создания комплексных правил для всего языка. Сложность тона и контекста человеческого языка сделала этот подход трудоемким и недостаточным.

Статистические методы (1980-е годы)

В 1980-х годах ученые-компьютерщики начали разрабатывать модели, в которых использовались статистические методы для поиска закономерностей в больших текстовых массивах. В этом подходе для оценки входных данных и получения результатов использовалась вероятность, а не правила, и он оказался более точным, гибким и практичным. В течение трех десятилетий прогресс в НЛП во многом был обусловлен постепенным улучшением вычислительной мощности и размера наборов обучающих данных.

Глубокое обучение (с середины 2010-х по настоящее время)

С середины 2010-х годов глубокое обучение произвело революцию в НЛП. Современные методы глубокого обучения позволяют компьютерам понимать, генерировать и переводить человеческий язык с поразительной точностью, часто превосходя возможности человека при выполнении конкретных задач.

Два основных достижения способствовали этому прогрессу:

1. Обширные данные для обучения: исследователи использовали обширные данные, полученные из Интернета.Например, такие модели, как GPT-4, обучаются на тексте, эквивалентном более чем миллиону книг. Аналогичным образом, Google Translate опирается на огромный массив контента для параллельного перевода.
2. Продвинутые нейронные сети. Новые подходы усовершенствовали нейронные сети, что позволяет им целостно оценивать большие фрагменты входных данных.Первоначально рекуррентные нейронные сети и связанные с ними технологии могли обрабатывать предложения или короткие абзацы. Сегодняшняя архитектура преобразователя, использующая метод, называемый вниманием, может обрабатывать несколько абзацев или даже целые страницы. Этот расширенный контекст повышает вероятность правильного понимания смысла, подобно человеческому пониманию.

Как Grammarly использует обработку естественного языка

Grammarly использует сочетание систем, основанных на правилах, и моделей машинного обучения, чтобы помочь писателям. Методы, основанные на правилах, фокусируются на более объективных ошибках, таких как орфографические и грамматические ошибки. Для решения задач по усмотрению, таких как тон и стиль, он использует модели машинного обучения. Эти два типа часто работают вместе, а система под названием «Гэндальф» (например, «Вы не можете пройти») определяет, какие предложения предлагать пользователям. Алиса Кайзер-Шацляйн, лингвист-аналитик Grammarly, объясняет: «Оценка, основанная на правилах, в основном касается правильности, тогда как модели, как правило, используются для более субъективных типов изменений».

Отзывы пользователей, как совокупные, так и индивидуальные, являются важным источником данных для улучшения моделей Grammarly. Гуннар Лунд, еще один лингвист-аналитик, объясняет: «Мы персонализируем предложения в соответствии с тем, что люди принимали или отвергали в прошлом». Эта обратная связь обезличена и используется комплексно для уточнения и разработки новых функций, гарантируя, что инструмент адаптируется к различным стилям письма, сохраняя при этом конфиденциальность.

Сила Grammarly заключается в предоставлении немедленной и качественной помощи на разных платформах. Как отмечает Лунд, интерфейс продукта является важной частью обеспечения доступности возможностей искусственного интеллекта: «Grammarly оказывает немедленную помощь… предоставляя НЛП в быстром и простом в использовании пользовательском интерфейсе». Эта доступность и оперативность приносят пользу всем, кто пишет на английском языке, особенно тем, для кого английский язык не является родным.

Следующим шагом является персонализация, за пределами которой пользователь принимает и отклоняет предложения. Как говорит Кайзер-Шацляйн: «Мы хотим, чтобы наш продукт создавал текст, который гораздо лучше учитывает контекст и отражает личный вкус и самовыражение писателя… мы работаем над тем, чтобы этот язык больше походил на вас».

Примечание редактора: Grammarly очень серьезно относится к вашей конфиденциальности. Он реализует строгие меры, такие как шифрование и безопасные конфигурации сети для защиты пользовательских данных. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, обратитесь к нашей Политике конфиденциальности.

Варианты использования в отрасли

НЛП производит революцию в отраслях, позволяя машинам понимать и генерировать человеческий язык. Оно повышает эффективность, точность и удобство работы пользователей в сфере здравоохранения, юридических услуг, розничной торговли, страхования и обслуживания клиентов. Вот некоторые ключевые варианты использования в этих секторах.

Здравоохранение

Программное обеспечение для транскрипции может значительно повысить эффективность и результативность ограниченного времени врача, работающего с каждым пациентом. Вместо того, чтобы тратить большую часть времени на набор заметок, они могут положиться на приложение, которое запишет естественный разговор с пациентом. Другой уровень НЛП может суммировать разговор и структурировать соответствующую информацию, такую ​​как симптомы, диагноз и план лечения.

Юридический

Инструменты НЛП позволяют искать в юридических базах данных соответствующие прецеденты, законы и правовые прецеденты, экономя время и повышая точность юридических исследований. Точно так же они могут улучшить процесс открытия, находя закономерности и детали в тысячах документов, которые люди могут пропустить.

Розничная торговля

Продавцы используют НЛП для анализа настроений, просматривая отзывы клиентов и отзывы на своем сайте и в Интернете, чтобы выявить тенденции. Некоторые розничные торговцы также начали предоставлять этот анализ покупателям, суммируя реакцию потребителей на различные свойства многих продуктов.

Страхование

Претензии часто включают обширную документацию. НЛП может извлекать соответствующую информацию из полицейских отчетов, записей врачей и многих других источников, чтобы помочь машинам и/или людям выносить решения быстрее и точнее.

Обслуживание клиентов

Обеспечение поддержки клиентов обходится дорого, и компании на протяжении десятилетий внедряют чат-ботов, телефонные деревья голосового ответа и другие инструменты НЛП, чтобы уменьшить объем входных данных, с которыми персоналу приходится работать напрямую. Генеративный искусственный интеллект, который может опираться как на LLM, так и на индивидуальную настройку компании, сделал их гораздо более полезными. Сегодняшние боты, основанные на НЛП, часто могут понимать нюансы вопросов клиентов, давать более конкретные ответы и даже выражать свои мысли тоном, соответствующим бренду, который они представляют.

Преимущества обработки естественного языка

НЛП имеет широкий спектр приложений, которые значительно улучшают нашу повседневную жизнь и взаимодействие с технологиями, в том числе:

• Поиск по данным. Почти все поисковые системы, от Google до каталога вашей местной библиотеки, используют НЛП для поиска контента, соответствующего вашим намерениям. Без него результаты были бы ограничены точным соответствием тому, что вы набрали.
• Доступность: НЛП — это основа того, как компьютеры могут читать вслух людям с ослабленным зрением или преобразовывать произнесенное слово для слабослышащих.
• Повседневный перевод. Мгновенные, бесплатные и высококачественные услуги перевода сделали информацию во всем мире более доступной. Это не просто преобразование текста в текст: технологии визуального и аудиоперевода позволяют вам понимать то, что вы видите и слышите, даже если вы не знаете, как писать на этом языке.
• Улучшение коммуникации: Грамматика — отличный пример того, как НЛП может повысить ясность письма. Предоставляя контекстно-релевантные предложения, Grammarly помогает писателям выбирать слова, которые лучше передают их предполагаемое значение. Кроме того, если писатель испытывает писательский кризис, возможности искусственного интеллекта Grammarly могут помочь ему начать работу, предлагая подсказки или идеи, чтобы начать писать.

Проблемы обработки естественного языка

Хотя НЛП предлагает множество преимуществ, оно также создает ряд серьезных проблем, которые необходимо решить, в том числе:

• Предвзятость и справедливость: модели ИИ по своей сути не знают, что правильно, а что неправильно, а их обучающие данные часто содержат исторические (и текущие) предвзятости, которые влияют на их результаты.
• Конфиденциальность и безопасность. Известно, что чат-боты и другие устройства искусственного интеллекта разглашают личную информацию. НЛП позволяет компьютерам очень легко обрабатывать и компилировать конфиденциальные данные. Существуют высокие риски кражи и даже непреднамеренного распространения.
• Далеко от совершенства: НЛП часто ошибается, особенно в устной речи. Большинство систем НЛП не сообщают вам, насколько они уверены в своих предположениях, поэтому в случаях, когда точность важна, обязательно попросите хорошо информированного человека проверить любые переводы, расшифровки и т. д.
• Языки с длинным хвостом. Львиная доля исследований НЛП была проведена на английском языке, а большая часть остальных была посвящена переводу, а не анализу внутри языка. Существует несколько препятствий на пути улучшения неанглоязычного НЛП, особенно поиск достаточного количества обучающих данных.
• Дипфейки и другие злоупотребления. Несмотря на то, что люди фальсифицировали документы с самого начала их написания, достижения НЛП значительно упрощают создание фейкового контента и позволяют избежать обнаружения. В частности, фейки могут быть индивидуально адаптированы к контексту и стилю письма человека.

Будущее обработки естественного языка

Предсказание будущего ИИ — чрезвычайно сложная задача, но вот несколько направлений, на которые стоит обратить внимание:

• Персонализация: модели будут собирать информацию о вас, чтобы лучше понять ваш контекст, предпочтения и потребности. Одним из сложных аспектов этого продвижения будет уважение законов о конфиденциальности и индивидуальных предпочтений. Чтобы обеспечить безопасность ваших данных, используйте только инструменты, предназначенные для ответственных инноваций и разработки искусственного интеллекта.
• Многоязычность. Новые методы, выходящие за рамки перевода, помогут моделям ИИ работать на нескольких языках с более или менее одинаковым уровнем владения.
• Мультимодальность: последние инновации в области искусственного интеллекта могут одновременно принимать входные данные в нескольких формах: текст, видео, аудио и изображения. Это означает, что вы можете говорить об изображении или видео, и модель поймет, что вы говорите в медиаконтексте.
• Более быстрая периферийная обработка. В данном случае термин «периферия» относится к устройствам, а не к облаку. Новые чипы и программное обеспечение позволят телефонам и компьютерам обрабатывать язык без отправки данных туда и обратно на сервер. Такая локальная обработка является более быстрой и безопасной. Grammarly является частью этого захватывающего нового пути: наша команда уже работает над обработкой искусственного интеллекта на уровне устройства с помощью Gemini Nano от Google.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что НЛП — это жизненно важная и развивающаяся область в области искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык. НЛП изменило приложения в обработке текста, распознавании речи, переводе и анализе настроений, решая такие сложности, как контекст и изменчивость. Несмотря на такие проблемы, как предвзятость, конфиденциальность и точность, будущее НЛП обещает прогресс в области персонализации, многоязычных возможностей и мультимодальной обработки, что будет способствовать дальнейшему его влиянию на технологии и различные отрасли.