Основные задачи классического NLP

1. Классификация текста

Классификация текста — это процесс, при котором AI "определяет" категорию текста. Например, электронная почта может быть классифицирована как "спам" или "не спам" на основе её содержания. Точно так же AI может определить, что текст сообщения относится к категории "жалоба" или "похвала" в службе поддержки, помогая компаниям быстрее обрабатывать клиентские запросы. Классификация текста также используется в новостных приложениях, чтобы разделить статьи по категориям, например, "спорт", "политика", "развлечения".

2. Анализ тональности

Анализ тональности позволяет AI понять, положительный или отрицательный настрой присутствует в тексте. Например, компании анализируют отзывы о продуктах и услугах, чтобы понять, довольны ли клиенты. Анализ тональности также применяется в соцсетях для изучения отношения аудитории к событиям или брендам, что позволяет компаниям своевременно реагировать на изменения в настроении пользователей.

3. Извлечение сущностей

Извлечение сущностей — это процесс, при котором AI "вычленяет" конкретные имена, даты, места и другие важные детали из текста. Например, система может выделить в тексте имена людей или названия компаний. Это полезно в новостях, чтобы структурировать информацию и быстро находить основные события и ключевые фигуры, о которых идет речь.

4. Распознавание речи

Распознавание речи — это процесс преобразования голоса в текст. Вы наверняка сталкивались с этой функцией в голосовых помощниках, таких как Siri и Google Assistant. Когда вы говорите: "Привет, Siri, включи музыку", система распознает вашу речь, преобразует её в текст и выполняет команду. Распознавание речи применяется в колл-центрах, позволяя анализировать разговоры с клиентами и повышать качество обслуживания.

5. Перевод текста

Перевод текста — еще одна важная задача NLP. Он позволяет системам переводить текст с одного языка на другой, и сегодня AI переводчики стали гораздо точнее и естественнее. AI анализирует и переводит текст, учитывая контекст, а не только слова, что делает результат более качественным и понятным. Такие инструменты полезны как для личных нужд, так и для бизнеса, помогая компаниям работать с международными клиентами.

Как это работает?

Классические методы NLP используют алгоритмы машинного обучения для анализа текста. Для этого алгоритмы обучаются на больших объёмах данных, чтобы понимать структуру языка, грамматику и слова, часто встречающиеся вместе. AI обрабатывает текст с помощью различных методов, таких как:

• Bag of Words (мешок слов) — текст представляется как набор слов, встречающихся в нём. Такой метод помогает анализировать основные ключевые слова, хотя он не учитывает порядок слов.
• TF-IDF (частота слова с учётом уникальности) — метод, который помогает определить важные слова в тексте, особенно если они редко встречаются в других документах. TF-IDF используется для выделения уникальных характеристик текста.
• N-граммы — это анализ группы слов. N-граммы помогают AI понять словосочетания и их частоту, чтобы предсказывать смысл предложения.

Практические примеры применения NLP

1. Умные чат-боты и службы поддержки

Чат-боты на основе NLP позволяют компаниям автоматизировать ответы на часто задаваемые вопросы. Они понимают ключевые слова и могут даже давать ответы в естественном формате, например, "Как мне сменить пароль?" и "Хочу поменять пароль" будет трактоваться одинаково, что упрощает взаимодействие с клиентами.

2. Поисковые системы

Когда вы вводите запрос в поисковую строку, система NLP анализирует, что вы ищете, и подбирает наиболее подходящие результаты. Современные поисковые системы уже умеют "понимать" суть запроса, а не просто находить страницы по ключевым словам. Это делает поиск более удобным и быстрым.

3. Контроль качества на производстве

Компании могут использовать NLP для анализа отзывов клиентов на продукцию и выявления самых частых жалоб. Это помогает быстрее решать проблемы и улучшать качество продукта. Например, AI может проанализировать все комментарии, где упомянуто "сложная настройка", и составить отчёт, помогающий улучшить инструкции или интерфейс продукта.

Почему NLP важно?

NLP помогает компаниям и пользователям обрабатывать огромные объёмы текстовой информации быстрее и точнее. Оно позволяет автоматизировать процессы, снизить затраты и сделать взаимодействие с клиентами и пользователями более удобным и эффективным. NLP находит своё применение в самых разных сферах, от маркетинга и медицины до социальных сетей и образования.

Задание: