Что такое NLP и как работают технологии обработки языка

Сегодня многие знакомы с широкими возможностями программ на основе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT. Он может создать изображение, подготовить пост, написать статью и проверить её на ошибки. Но всё это невозможно без технологии обработки естественного языка.

Что такое NLP и зачем она нужна

Без NLP многие функции искусственного интеллекта были бы не реализованы. NLP — это направление на пересечении лингвистики и искусственного интеллекта, объединяющее знание о структуре языка с методами машинного обучения. Оно позволяет компьютерам понимать, анализировать и обрабатывать естественный язык. Всего несколько лет назад подобные алгоритмы работали на жестких правилах, а сегодня вместо них используются сложные нейросетевые модели, обучающиеся на массивах данных.

Обработка NLP позволяет компьютеру полностью понимать человека, а человеку — компьютер. Это то, благодаря чему вы можете разговаривать с ПК, словно с собеседником. Сегодня язык NLP лежит в основе голосовых помощников, чат-ботов, систем рекомендаций, автоматического перевода и даже поиска в интернете. Он помогает вашей технике не только распознать слова, но и понять их смысл, контекст и тональность.

Основные понятия и принципы NLP

Естественный язык в контексте машинного обучения

Естественным языком считается тот язык, на котором люди общаются ежедневно. Неважно, французский это, английский, русский или немецкий. Без должной расшифровки наши слова не будут иметь смысла для машины. Для компьютера фраза вроде «Привет, как дела?» — просто последовательность символов. Чтобы извлечь из неё смысл, необходим стек технологий. Задача NLP — интерпретировать такой естественный язык так, чтобы машина могла понять намерение пользователя.=

Человеческий язык для компьютера раньше был практически непостижим. Речь на любом языке представляет собой сложную систему со своими правилами. Особенно сложно компьютеру даётся обработка следующих особенностей:

• Полисемия — многозначность слов.
• Синонимия — совпадение значения слов при разном звучании.
• Сложные грамматические конструкции.
• Метафоры и идиомы.

Чтобы система могла взаимодействовать с языком, его нужно правильно структурировать и преобразовать в форму, понятную для анализа и вычислений. Именно тут в игру вступает машинное обучение. Оно помогает компьютеру распознать сложную структуру из символов и смыслов, которую компьютер отражает как набор нулей и единиц. Именно процесс машинного обучения помогает вашему ПО увидеть нужные закономерности и стереть границы непонимания между человеком и машиной.

NLP отличается от традиционного программирования. Вместо обучения системы грамматическим правилам, модели обучаются на больших объемах данных: статьях, книгах. Цель обучения — найти закономерности и научиться предсказывать вероятное продолжение диалога/запроса.

За понятием «обработка естественного языка» кроется много действий. Это не просто преобразование языка в код, понятный компьютеру. Естественный язык NLP способен:

• Извлекать информацию. Технология применяется для того, чтобы находить и структурировать  данные из неструктурированного текста. К подобным задачам можно отнести: извлечение дат, имён, названий организаций, определение связей между сущностями (например, Илон Маск — CEO компании Tesla), парсинг информации (из договоров, писем, открытых источников).
• Проводить анализ. Обработка естественного языка выявляет закономерности и делает выводы на их основе. К аналитическим способностям этой технологии можно отнести: анализ тональности, классификация текстов по тематикам (политика, искусство, медицина), анализ намерений пользователя, семантический анализ.
• Генерировать ответы. Сюда относят создание текстов/ответов, реферирование — краткое изложение содержания текста. Например, когда вы пишете свой запрос в чат-бот на основе ИИ, он не просто выбирает фразы из банка слов, а генерирует их с нуля, используя языковые модели. Система анализирует контекст и предсказывает, какое слово будет наиболее уместным дальше.
• Переводить тексты. NMT (neural machine translation) — нейронный машинный перевод. При переводе умные алгоритмы сначала разбирают структуру исходной фразы, затем подбирают эквиваленты на другом языке. Далее, на основе полученной информации, формируется перевод.

Методы и алгоритмы обработки текста

Технологии обработки естественного языка NLP — это процесс, в котором компьютер преобразует обычный текст в данные, которые он может анализировать. Давайте представим, что вы ввели текст «Я люблю писать код каждый день». Вот примерный алгоритм обработки такого текста:

• Предобработка. Чтобы компьютер в процессе анализа не отвлекала лишняя информация, он делает чистку — удаляет бесполезные данные. К ним можно отнести: пунктуацию (точки, запятые, восклицательные знаки), приведение к нижнему регистру (например, «код», «Код» и «КОД» — это одно и то же), спецсимволы и лишние пробелы. Важно помнить, что некоторые символы всё же несут смысловую нагрузку. Например, в текстах с математическими данными и формулами, а также в материалах на экономические темы.
• Токенизация. На этом этапе текст разбивается на части — слова, фразы или предложения. Части называются «токены». Например, наше предложение «Я люблю писать код каждый день» можно разбить на отдельные токены: «я», «люблю», «писать», «код», «каждый», «день».
• Лемматизация и стемминг. У каждого слова существует несколько форм, например: «писать», «писал», «пишет» и тому подобное. Компьютеру важно понять, что у этих слов один и тот же смысл. Для этого проводится лемматизация — превращение слова в лемму (его словарную форму), а также стемминг — обрезание окончаний, чтобы выделить корень слова.
• Разметка. В русском языке существует 10 частей речи: существительное, прилагательное, глагол, местоимение и другие. Задача компьютера на этом этапе — определить часть речи каждого из слов в предложении. «Я» — местоимение, «люблю» — глагол, «код» — существительное.
• Распознавание сущностей. Также входит в алгоритмы обработки естественного языка nlp. К сущностям можно отнести имена, даты, организации и т.д. Пример: «Компания Fromtech представила нового голосового робота-помощника в 2025 году». Какие сущности видит система:
  — Организация: Fromtech;
  — Дата: 2025 год.
• Анализ тональности. Метод определяет эмоциональный оттенок текста: позитивный, негативный, нейтральный.
• Тематическое моделирование. Чтобы работать с несколькими текстами, алгоритму важно определить их тематику. Например, если мы загрузим отзывы покупателей продуктового магазина, то с помощью группы слов «вкус, кофе, аромат, зерно» компьютер поймёт, что этот отзыв касается вкусовых качеств кофе.
• Классификация текста. Система определяет, к какой категории относится текст: политика, медицина, культура. Также классификация может быть по тому, положительный этот текст, нейтральный или отрицательный. Для этого используются обученные модели машинного обучения.
• Перевод и генерация текста. Более продвинутые языковые технологии не только генерируют текст, но и переводят его или перефразируют. Так, попросив нашу систему перевести текст «Я люблю писать код каждый день» на корейский, мы получим: 저는 매일 코드를 작성하는 것을 좋아해요. Этим занимаются sequence—to—sequence модели, которые читают текст и создают другой на его основе.

Для всех перечисленных методов применяются разные подходы: статистические методы, машинное обучение, нейросети и т.д

Модели и подходы в NLP

Популярные модели обработки языка

На сегодняшний день используют разные методы обработки естественного языка nlp

1. Статистические NLP модели. Измеряют вероятность появления слов и фраз. Они работают по принципу: «Если раньше в тексте после слова пасмурная часто встречалось слово погода, то, скорее всего, и в будущем оно появится».
   К подобным моделям относятся:
   — n-грамм модели — анализируют частоту появления словосочетаний;
   — TF-IDF — определяет важные слова в тексте, считая, насколько часто они встречаются и насколько редки.
2. Нейронные модели. Происходит векторное представление слов. С помощью них модель ищет тесные связи между словами. Так может понять, что слова «король» и «королева», «отец» и «мать» связаны. К таким моделям относят:
   — BERT.
   — GPT.
3. Гибридные модели. Иногда для улучшения точности системы обработки естественного языка nlp используют гибридные подходы, сочетающие в себе статистические методы и нейронные сети.

Машинное обучение — это метод, при котором компьютер учится на заранее собранных примерах. Вместо ручного ввода отдельных фраз ему показывают большие объёмы текстов, и он сам находит в них закономерности. Без такого подхода развитие алгоритмов обработки естественного языка nlp было бы невозможно.

Роль машинного обучения в NLP
Для того, чтобы естественный язык nlp понимал человека, анализировал и генерировал тексты, важно машинное обучение (ML).

Раньше NLP строилось на правилах, вручную прописанных программистами. Иными словами, любой новый оборот мог «сломать» систему. Тогда компьютеру было непонятно, как относиться к такому спорному словосочетанию как «ужасно красиво». Хороший или плохой контекст оно в себе несёт? Машинное обучение решает эти проблемы. Оно не запоминает жёсткие правила, а обобщает информацию и применяет знания к новым случаям.

Примеры применения NLP

Боты и голосовые помощники

Один из самых распространённых примеров применения системы обработки естественного языка NLP — чат-боты и голосовые помощники. Они используются в медицине, бизнесе, культуре, банках, техподдержке и службах доставки. Подробнее про принципы работы чат-ботов и их функции читайте в этой публикации.

Чат-бот — это программа, способная частично заменить человека из технической поддержки или клиентской службы. Она оперативно отвечает на вопросы клиентов, а также помогает выполнить некоторые действия: забронь, заказ товара, запись на консультацию и тому подобное.

У голосового помощника, в отличие от чат-ботов, более сложный алгоритм — он взаимодействует с человеком через голос, распознаёт речь, понимает смысл сказанного. Один из самых известных примеров такого помощника — Siri от компании Apple.

Для того, чтобы чат-бот или помощник мог корректно ответить на любой запрос человека, он должен обработать его и перевести язык на понятный для компьютера. Первым этапом голос преобразуется в текст с помощью технологии ASR (Automatic Speech Recognition). Далее подключается NLP для того, чтобы разделить полученные данные на слова и предложения, определить части речи, понять эмоциональный оттенок текста. Так, при вашем запросе «Забронируй стол на завтра” бот должен понять, что речь идёт о брони и о завтрашнем дне. Модель должна понять, как найти нужные данные, забронировать. Ответ строится либо из заранее заготовленных шаблонов, либо формируется нейросетью, как в случае с ChatGPT. Сформированный текст превращается обратно в речь с помощью TTS.

Таким образом, анализ естественного языка NLP позволяет чат-ботам и голосовым помощникам реагировать не только на заранее заданные команды, но и генерировать новые ответы.

Анализ тональности и контента

Для того, чтобы система научилась корректно распознавать тон текста, её предварительно обучают на массивах данных. Все тексты в них размечены по эмоциональной окраске: нейтральные, положительные и отрицательные. Так алгоритм учится различать эмоциональный тон и применять это знание к новым сообщениям.

Благодаря искусственному интеллекту NLP-системы способны обработать тысячи сообщений и выяснить эмоциональную окраску каждого. Классификация по тону даёт бизнесу возможность быстро реагировать на негатив, отработать отрицательный отзыв и повлиять на репутацию компании. Поэтому технологии обработки естественного языка помогают не только снизить нагрузку на службу поддержки, но и автоматизировать задачи SERM-специалистов, отвечающих за репутацию компании в интернете.

Функция анализа тональности может быть полезна в следующих областях:

• UX: анализ клиентских обращений в службу поддержки.
• SERM: мониторинг отзывов о товарах и бренде.
• Маркетинг: оценка реакции на рекламные кампании, мнение клиентов о продукте или бренде.

Применение в бизнесе и автоматизации

Для того, чтобы компаниям адаптироваться к изменяющимся экономическим условиям, нужно взять курс на автоматизацию процессов. В этом помогает технология машинного обучения NLP, которая стала важной частью трансформации многих бизнесов. Сегодня такую технологию применяют практически во всех отраслях  — от клиентского сервиса и маркетинга до HR и юридических департаментов.

На что способна технология обработки естественного языка для бизнеса:

• Автоматизация работы отдела клиентской поддержки.
  Один из самых популярных инструментов автоматизации — чат-боты и голосовые помощники. Они могут вместо человека отвечать на типовые вопросы, оформлять заказы и информировать клиента о статусе заказа.NLP позволяет ботам понимать смысл вопроса, уточнять детали, вести связный диалог. С помощью этого вы можете: снизить нагрузку на операторов, передавать им только целевых пользователей, автоматически проводить аналитику, масштабировать обслуживание.
• Улучшение работы HR-специалистов компании.
  Технология машинного обучения применима для анализа резюме, обработки сопроводительных писем. Это позволяет ускорить поиск кандидатов за счёт автоматической сортировки откликов по релевантности и соответствию требованиям компании.
• Помощь в маркетинговых исследованиях.
  Система позволяет быстро анализировать поисковые запросы, комментарии, письма и отзывы, чтобы определить интересы, проблемы и предпочтения клиентов. С помощью этого отдел маркетинга и СММ смогут быстрее подготовить кампании и персонализированный контент.
• Редактура документов.
  Технологии обработки естественного языка активно используются в отделах с большим документооборотом. Система помогает быстро заполнить шаблон договора, оформить заявку, заполнить анкету или отчет. Такой подход экономит время и значительно снижает риск совершения ошибок.

Заключение

Технология распознавания компьютером человеческого языка за несколько лет достигла невероятного развития. Теперь это мощный инструмент, который меняет подход к бизнесу, клиентскому сервису и коммуникации с клиентом. Благодаря этой технологии, компании и государственные учреждения автоматизируют процессы, лучше понимают потребности людей и делают их жизнь комфортнее.
Сегодня внедрение NLP — это шаг навстречу прогрессу и будущему, где забота о людях стоит на первом месте.

Хотите узнать, как технологии NLP могут улучшить ваш бизнес? Свяжитесь с командой Fromtech и протестируйте голосового или текстового бота на ваших данных