NLP и NLU: что это и как работают

Отличие NLP от NLU

Машинное обучение – это технология, которая обучает компьютер с помощью выборочных данных для повышения его эффективности. Человеческий язык имеет несколько особенностей, таких как сарказм, метафоры, вариации в структуре предложений, а также исключения из грамматики и употребления, на изучение которых у людей уходят годы. Программисты используют методы машинного обучения, чтобы научить приложения NLP распознавать и точно понимать эти функции с самого начала.

Здесь применение этой технологии включает извлечение информации, распределение ее по темам, определение тональности (негативной, позитивной), а также идентификацию ключевых слов и фраз. Последнее помогает при создании систем аналитики на основе речевых данных, позволяя бизнесу обрабатывать ответы пользователей для разграничения их по группам (например, холодные-теплые-горячие клиенты).

Технологии NLP (Natural Language Processing) и NLU (Natural Language Understanding) с некоторых пор стали активно использоваться при обработке целых корпусов текстов естественного языка. Они позволяют компьютерным моделям понимать, анализировать и взаимодействовать с человеком, что открывает широкие возможности для создания умных систем, переводчиков, чат-ботов и других приложений. Давайте поговорим о них подробнее и выясним, что такое NLP и NLU, как они работают и как применяются в мире современных технологий. А вариантов их применения, как увидим далее, не так уж и мало.

Из конкретных задач можно выделить голосовые помощники, анализ текстов, синтез речи и, конечно, машинный перевод. Качество машинного перевода за последнее десятилетие возросло в разы, а перевод с английского и на английский с любого языка с помощью ИИ-переводчиков уже не уступает по качеству переводу профессионалов. Это объясняется тем, что эти ИИ-модели перевода обучали как раз при помощи NLP на огромных массивах текстовых данных.

Маркетологи используют инструменты NLP, такие как Amazon Comprehend и Amazon Lex, чтобы получить образованное представление о том, что клиенты думают о продукте или сервисе компании. Сканируя определенные фразы, они могут оценить настроение и эмоции клиента в письменных отзывах. Например, Success KPI предоставляет решения для обработки естественного языка, которые помогают компаниям сосредоточиться на целевых областях анализа тональности и помогают контакт-центрам получать полезную информацию из аналитики звонков.

Исследователи используют предварительно обработанные данные и машинное обучение для тренировки моделей NLP, чтобы выполнять конкретные приложения на основе предоставленной текстовой информации. Обучение алгоритмов NLP требует предоставления программного обеспечения большими выборками данных для повышения их точности.

Если говорить простыми словами, то NLP — это область информационных технологий, которая занимается созданием методов для обработки естественного человеческого языка. Главная цель НЛП (не путать с нейролингвистическим программированием, Neuro Linguistic Programming, относящимся к практической психологии) — создание таких моделей (на некоторых моделях мы остановимся подробнее ниже), которые будут не только понимать, но и самостоятельно выполнять генерацию целых текстов на естественном языке. А точнее — языках, поскольку принципы NLP позволяют с одинаковым успехом работать с любыми символьными системами, к которым относится и любой язык.

Клиентам, которые хотят создать стандартное решение для обработки естественного языка (NLP) в своем бизнесе, рекомендуется обратить внимание на Amazon SageMaker. SageMaker упрощает подготовку данных, создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения для любого сценария использования с полностью управляемой инфраструктурой, инструментами и рабочими процессами, включая предложения без кода для бизнес-аналитики.

Распознавание и синтез речи

Обучение NLU — это сложный комплексный процесс, который требует как технических знаний, так и большого объема данных для обучения и тестирования LLM. Таким образом, для создания качественной речевой модели могут потребоваться значительные ресурсы, в особенности процессорные мощности (для обработки) и накопители (для хранения данных).

Глубокое обучение – это особая область машинного обучения, которая учит компьютеры учиться и мыслить как люди. Это включает нейронную сеть, состоящую из узлов обработки данных, структурированных так, чтобы напоминать человеческий мозг. С помощью глубокого обучения компьютеры распознают, классифицируют и сопоставляют сложные закономерности во входных данных.

Обработка естественного языка (NLP) – это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать, манипулировать и понимать человеческий язык. Сегодня организации имеют большие объемы голосовых и текстовых данных из различных каналов связи, таких как электронные письма, текстовые сообщения, новостные ленты социальных сетей, видео, аудио и многое другое. Они используют программное обеспечение NLP для автоматической обработки этих данных, анализа намерений или настроений в сообщении и реагирования на человеческое общение в режиме реального времени.

Генерация естественного языка (NLG) направлена на создание разговорного текста, как это делают люди, на основе определенных ключевых слов или тем. Например, интеллектуальный чат-бот с возможностями NLG может общаться с клиентами так же, как и сотрудники службы поддержки клиентов.

Для клиентов, которым не хватает навыков машинного обучения, которым требуется ускорить вывод на рынок или которые хотят добавить интеллект в существующий процесс либо приложение, AWS предлагает ряд языковых сервисов на основе МО. Это позволяет компаниям легко добавлять интеллектуальные функции в свои приложения искусственного интеллекта с помощью предварительно обученных API для работы с речью, транскрипцией, переводом, анализом текста и функциями чат-ботов.

Компьютерная лингвистика – это наука о понимании и построении моделей человеческого языка с помощью компьютеров и программных инструментов. Исследователи используют методы компьютерной лингвистики, такие как синтаксический и семантический анализ, для создания платформ, помогающих машинам понимать разговорный человеческий язык. Такие инструменты, как переводчики языков, синтезаторы текста в речь и программное обеспечение для распознавания речи, основаны на компьютерной лингвистике.