Способность понимать человека — это настоящее чудо современных технологий. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, или сокращённо NLP) — это именно о том, как компьютеры учатся распознавать, анализировать и даже генерировать человеческую речь.
Это очень сложная область, в которой сходятся лингвистика, математика и искусственный интеллект. Но конечная цель у неё проста — сделать взаимодействие между людьми и машинами более естественным и понятным.
Благодаря NLP, голосовые помощники могут выполнять наши поручения, автоматические переводчики могут переводить телефонные звонки, а чат-боты могут поддерживать осмысленный диалог. Даже анализ эмоций в тексте стал возможным благодаря достижениям в области обработки естественного языка.
В статье мы подробно рассмотрим этот сложный процесс, ознакомимся с основными областями применения NLP и особое внимание уделим машинному переводу — одному из наиболее сложных и востребованных направлений NLP.
Области применения обработки естественного языка
NLP-приложения стали частью нашей повседневной жизни. Они незаметно помогают нам искать информацию, переводить тексты, общаться с виртуальными помощниками и даже делают наши онлайн-покупки более персонализированными. В этом разделе мы рассмотрим, где и как используются технологии обработки естественного языка.
Машинный перевод
Технологии обработки естественного языка (NLP) используются для анализа исходного текста и генерации текста на целевом языке.
Виртуальные ассистенты
Виртуальные ассистенты, такие как Siri и Алиса, используют NLP для распознавания речи и поддержания разговора.
Поисковики
Поисковики, например Яндекс и Google, используют NLP для автозаполнения поисковых запросов, чтобы предоставить вам наиболее подходящие результаты.
Автокоррекция и автозаполнение
Когда вы пишете сообщение в любом мессенджере, NLP предлагает возможные варианты следующего слова или автоматически корректирует неправильно написанные слова.
Чат-боты
NLP позволило общаться с чат-ботами и решать возникшие вопросы 24/7. Это сильно снизило нагрузку на менеджеров и работников службы поддержки.
Автоматическая модерация контента
Люди в социальных сетях могут быть весьма токсичными, но NLP помогает автоматически выявлять и удалять оскорбительный или неуместный контент.
Инструменты синтеза речи
Инструменты преобразования текста в речь применяют NLP для создания естественной, выразительной и человекоподобной речи на основе письменного текста.
Как устроен процесс обработки естественного языка
Процесс обработки состоит из нескольких этапов:
Сбор данных
Первый шаг включает сбор текстовых данных для обучения моделей NLP. Это могут быть статьи, книги, сообщения в социальных сетях, диалоги и другие текстовые ресурсы.
Очистка данных
После сбора данных удаляются элементы, которые не несут полезной информации, такие как символы, эмодзи, знаки пунктуации и др.
Фрагментация
Текст делится на слова, фразы или предложения, чтобы облегчить его анализ.
Приведение текста к строчным буквам
Все слова должны начинаться со строчной буквы, чтобы избежать дублирования слов с разными регистрами (например, «Яблоко» и «яблоко»).
Удаление лишней информации
Слова (предлоги, междометия, артикли и т.п.), которые не несут значимой информации, удаляются из текста.
Приведение слов в начальную форму
Слова ставятся в свою начальную форму, все лишние морфемы обрезаются. Например, «идёт» и «шёл» сводятся к форме «идти».
Векторизация
Компьютеры не понимают слова так, как мы, поэтому нужно переводить слова в числа. Каждому слову назначается уникальный номер. Далее создается набор чисел (вектор) для каждого слова. В этом наборе чисел количество элементов совпадает с количеством слов. Когда набор чисел для каждого слова готов, компьютер может их использовать для понимания текста.
Тренировка моделей
В зависимости от задачи применяется соответствующий алгоритм машинного обучения (линейная регрессия, древовидные модели, рекуррентные нейронные сети или трансформеры).
NLP и машинный перевод
Изначально обработка человеческого языка была использована для выполнения машинного перевода. Цель состояла в разработке устройства, которое могло бы переводить речь или текст с одного языка на другой. Пионерами в этой области стали Джорджтаунский университет и компания IBM, которые в 1954 году разработали программу, способную перевести 60 предложений с русского на английский. Эта программа использовала логические алгоритмы, способные принимать грамматические и семантические решения, как это делает двуязычный человек. Этот значимый прорыв показал, в каком направлении будут развиваться будущие технологии обработки данных.
Обработка естественного языка (NLP) лежит в основе машинного перевода (МП). Она выполняет следующие задачи:
- Анализ исходного текста. Делит текст на составляющие части (слова, предложения) и определяет их грамматические и синтаксические роли.
- Понимание контекста. Устанавливает значение слов и фраз в контексте оригинала.
- Генерация перевода. Создает текст на целевом языке, сохраняющий смысл и грамматику исходного текста.
Достижения обработки естественного языка делают процесс перевода проще, чем когда-либо. Машинный перевод обладает молниеносной вычислительной мощностью. Это делает возможным перевод целой книги, веб-сайта или базы данных за считанные секунды.
Хотя NLP привело к огромным достижениям в области перевода, переведенные тексты не всегда идеальны. Машинный перевод не всегда может понять культурные различия или контекст перевода так, как это делает человек. По этой причине все еще требуется человеческий контроль и постредактирование.
Заключение
Обработка естественного языка (NLP) играет важную роль в эволюции машинного перевода. Она сочетает лингвистику, математику и искусственный интеллект для создания систем, способных понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь. Благодаря NLP мы получили доступ к разнообразным приложениям, которые значительно облегчают повседневную жизнь.
Одним из наиболее заметных достижений в области NLP являются инструменты машинного перевода. Программное обеспечение для машинного перевода от Lingvanex основано на последних достижениях NLP, чтобы предоставлять своим клиентам высококачественные переводы веб-сайтов, телефонных звонков, сообщений в мессенджерах и документов.
