ЧТО ТАКОЕ NLP

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) подразумевает под собой совокупность процессов анализа, обработки и синтеза естественного языка. Под естественным языком в данном случае стоит понимать набор вербальных данных - человеческую речь и текст - рукописный или печатный. Три основных направления NLP - распознавание речи, понимание естественного языка и его генерация, на сегодняшний день активно используется во многих привычных нам сферах: голосовых помощниках, автоматических переводах, фильтрации и поиске текста.

Актуальность направления связана прежде всего с необходимостью обрабатывать большие массивы аудио и текстовой информации, накопленной человечеством за последние десятилетия. При этом сам круг задач по обработке естественного языка стал намного шире - он включает в себя не только прямое распознование естественного языка - текста и человеческой речи, но обратный процесс синтеза, анализа эмоционального окраса, резюмирования больших объемов данных.

КАК РАБОТАЕТ NLP

Как было упомянуто выше, мы можем использовать NLP, чтобы создавать системы вроде распознавания речи, обобщения документов, машинного перевода, выявления спама, распознавания именованных сущностей, ответов на вопросы, автокомплита, предиктивного ввода текста и так далее. Самый "ближайший" пример технологии NLP - голосовой помощник Siri или Алиса в Yandex.Browser.

Принцип построения алгоритма обработки входящих вербальных данных строится на основе предварительного сбора и анализа обучающего набора данных - аудиозаписей, предложений, слов, абзацев текста. С точки зрения алгоритмов NLP, текст представляет собой объём неструктурированной информации, которая может быть рассмотрена в различном масштабе - начиная от отдельных букв и символов в тексте, заканчивая цельными аудиодорожками. Для работы с такими данными формируются различные семантические словари, на основе которых в дальнейшем, с помощью машинного обучения формируются правила обработки текстов. Именно качество составленных "словарей" и правил в конечном счете будут влиять на результаты работы системы NLP.

КОГДА МОЖЕТ ПРИГОДИТЬСЯ

Спектр применения технологий NLP крайне широк, и уже сейчас активно используется в повседневной жизни, заменяя менеджеров на концах телефонов и в чатах служб поддержки. Однако, это только верхушка айсберга - на практике NLP находит применение и более сложных процессах.

  • Распознавание тональности текста - применяется в аналитике продаж и мониторинге трендов в той или иной сфере;
  • Информационный поиск - поисковые системы уже давно перешли на использование технологий NLP для улучшения качества поиска, с учетом особенностей речи;
  • Извлечение информации - когда NLP в тексте выявляет сущности некоторых типов и устанавливает связи и "отношения" между ними;
  • Генерирование текста - активно применяется в системах перевода и чат-ботах.
  • Синтез речи - альтернатива записанным автоответчикам в службах поддержки, позволяющая получать ответы на вопросы в автоматическом режиме.

NLP широко применяется в системах автоматической обработки и формирования документации, распознавания рукописного текста для "цифровизации" и сохранения данных, при расшифровке речи. Так или иначе, применение и масштабность технологии во многом зависит от конечной задачи бизнеса.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Стоит понимать, что анализ естественного языка — это в первую очередь инструмент для создания различных интеллектуальных систем, близких человеку по принципу восприятия и воспроизведения информации. Как показала практика, NLP может с одинаковым успехом применяться как на линии обработки посылок службы курьерской доставки, так и в медицинских диагностических системах.

Кейсы