Что такое NLP?
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.
Почему NLP играет такую важную роль?
Обработка естественного языка (NLP) имеет решающее значение для полного и эффективного анализа текстовых и речевых данных. Таким образом можно преодолевать различия в диалектах, сленге и грамматических нарушениях, типичных для повседневных разговоров.
Компании используют этот метод для нескольких автоматизированных задач, таких как:
• Обработка, анализ и архивирование больших документов
• Анализ отзывов клиентов или записей колл-центра
• Запуск чат-ботов для автоматизированного обслуживания клиентов
• Ответы на вопросы «кто, что, когда и где»
• Классификация и извлечение текста
Вы также можете интегрировать NLP в приложения, ориентированные на клиента, чтобы более эффективно общаться с клиентами. Например, чат-бот анализирует и сортирует запросы клиентов, автоматически отвечая на распространенные вопросы и перенаправляя сложные запросы в службу поддержки. Эта автоматизация помогает снизить затраты, избавить агентов от необходимости тратить время на избыточные запросы, а также она повышает удовлетворенность клиентов.
Каковы сценарии использования NLP для бизнеса?
Компании используют программное обеспечение и инструменты обработки естественного языка (NLP) для эффективного и точного упрощения, автоматизации и оптимизации операций. Ниже мы приводим несколько примеров использования.
Скрытие конфиденциальных данных
Компании в страховом, юридическом и медицинском секторах обрабатывают, сортируют и извлекают большие объемы конфиденциальных документов, таких как медицинские карты, финансовые данные и личные данные. Вместо проверки вручную компании используют технологию NLP для редактирования личной информации и защиты конфиденциальных данных. Например, Chisel AI помогает страховым компаниям извлекать номера полисов, даты истечения срока действия и другие личные атрибуты клиентов из неструктурированных документов с помощью Amazon Comprehend.
Взаимодействие с клиентами
Технологии NLP позволяют чат-ботам и голосовым ботам быть более похожими на людей при общении с клиентами. Компании используют чат-ботов для масштабирования возможностей и качества обслуживания клиентов при минимальных эксплуатационных расходах. Компания PubNub, которая создает программное обеспечение для чат-ботов, использует Amazon Comprehend для внедрения локализованных функций чата для своих клиентов по всему миру. T-Mobile использует NLP для определения конкретных ключевых слов в текстовых сообщениях клиентов и предоставления персонализированных рекомендаций. Университет штата Оклахома внедряет чат-бот для вопросов и ответов для решения вопросов студентов с использованием технологии машинного обучения.
Бизнес-аналитика
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.
Как работает NLP?
Обработка естественного языка (NLP) сочетает в себе компьютерную лингвистику, машинное обучение и модели глубокого обучения для обработки человеческого языка.
Компьютерная лингвистика
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.
Машинное обучение
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.
Глубокое обучение
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.
Этапы внедрения NLP
Как правило, внедрение NLP начинается со сбора и подготовки неструктурированных текстовых или речевых данных из таких источников, как облачные хранилища данных, опросы, электронные письма или внутренние приложения бизнес-процессов.
Предварительная обработка
Программное обеспечение NLP использует методы предварительной обработки, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и удаление стоп-слов, для подготовки данных для различных приложений.
Ниже приведено описание этих методов.
- Токенизация разбивает предложение на отдельные единицы слов или фраз.
- Стемминг и лемматизация упрощают слова до их корневой формы. Например, эти процессы превращают «начало» в «старт».
- Удаление стоп-слов гарантирует, что слова, которые не добавляют значимого смысла предложению, такие как «для» и «с», будут удалены.
Обучение
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.
Развертывание и вывод
Затем специалисты по машинному обучению развертывают модель или интегрируют ее в существующую производственную среду. Модель NLP получает входные данные и прогнозирует выходные данные для конкретного сценария использования, для которого она предназначена. Приложение NLP можно запустить на живых данных и получить требуемый результат.
Что такое задачи NLP?
Методы обработки естественного языка (NLP), или задачи NLP, разбивают человеческий текст или речь на более мелкие части, которые компьютерные программы могут легко понять. Общие возможности обработки и анализа текста в NLP приведены ниже.
Маркировка частей речи
Это процесс, при котором программное обеспечение NLP помечает отдельные слова в предложении в соответствии с контекстуальными обычаями, такими как существительные, глаголы, прилагательные или наречия. Это помогает компьютеру понять, как слова формируют значимые отношения друг с другом.
Смысл слов
Некоторые слова могут иметь разные значения при использовании в разных сценариях. Например, слово «замок» в разных предложениях означает разные вещи.
- Замок – это средневековое строение.
- Люди используют замок, чтобы закрыть что-либо.
Устраняя неоднозначность смысла слов, программное обеспечение NLP определяет предполагаемое значение слова, обучая его языковую модель или ссылаясь на словарные определения.
Распознавание речи
Распознавание речи превращает голосовые данные в текст. Процесс включает в себя разбиение слов на более мелкие части и понимание акцентов, оскорблений, интонаций и неправильного использования грамматики в повседневном разговоре. Ключевым применением распознавания речи является транскрипция, которую можно выполнить с помощью сервисов преобразования речи в текст, таких как Amazon Transcribe.
Машинный перевод
Программное обеспечение для машинного перевода использует обработку естественного языка для преобразования текста или речи с одного языка на другой с сохранением контекстуальной точности. Сервис AWS, поддерживающий машинный перевод, – Amazon Translate.
Распознавание наименований сущностей
Этот процесс определяет уникальные имена людей, мест, событий, компаний и многого другого. Программное обеспечение NLP использует распознавание именованных сущностей для определения отношений между различными сущностями в предложении.
Рассмотрим следующий пример: «Джейн отправилась в отпуск во Францию, где она побаловала себя блюдами местной кухни».
Программное обеспечение NLP выберет «Джейн» и «Франция» в качестве особых субъектов в предложении. Это может быть дополнительно расширено с помощью разрешения совместных ссылок, определяющего, используются ли разные слова для описания одного и того же субъекта. В приведенном выше примере и «Джейн», и «она» указали на одного и того же человека.
Анализ тональности текста
Анализ тональности – это основанный на искусственном интеллекте подход к интерпретации эмоций, передаваемых текстовыми данными. Программа NLP анализирует текст на наличие слов или фраз, которые показывают неудовлетворенность, счастье, сомнения, сожаление и другие скрытые эмоции.
Каковы подходы к обработке естественного языка?
Ниже мы приводим некоторые общие подходы к обработке естественного языка (NLP).
Контролируемая обработка естественного языка (NLP)
Во время контролируемой обработки естественного языка программное обеспечение обучается с помощью набора маркированных или известных входов и выходов. Программа сначала обрабатывает большие объемы известных данных и учится получать правильные выходные данные из любого неизвестного ввода. Например, компании обучают инструменты NLP категоризации документов в соответствии с конкретными этикетками.
Неконтролируемая обработка естественного языка (NLP)
Неконтролируемая обработка естественного языка использует статистическую языковую модель для прогнозирования закономерности, которая возникает при подаче немаркированного ввода. Например, функция автозаполнения в текстовых сообщениях предлагает релевантные слова, которые имеют смысл для предложения, отслеживая ответ пользователя.
Понимание естественных языков
Понимание естественного языка (NLU) – это подмножество NLP, которое фокусируется на анализе значения предложений. NLU позволяет программе находить похожие значения в разных предложениях или обрабатывать слова, которые имеют разные значения.
Генерация естественного языка
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.
Как AWS может помочь в решении задач NLP?
AWS предоставляет самый широкий и полный набор сервисов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения для клиентов любого уровня квалификации. Эти сервисы подключены к полному набору источников данных.
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.
Вот список языковых сервисов на основе AWS МО:
- Amazon Comprehend помогает находить ценную информацию и взаимосвязи в тексте.
- Amazon Transcribe выполняет автоматическое распознавание речи.
- Amazon Translate свободно переводит текст.
- Amazon Polly превращает текст в речь с естественным звучанием.
- Amazon Lex помогает создавать чат-ботов для взаимодействия с клиентами.
- Amazon Kendra выполняет интеллектуальный поиск корпоративных систем, чтобы быстро найти нужный контент.
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.
Используя Hugging Face в Amazon SageMaker, вы можете развертывать и точно настраивать предварительно обученные модели от Hugging Face, поставщика моделей NLP с открытым исходным кодом, которые также называют Transformers. Это сокращает время, необходимое для настройки и использования этих моделей NLP, с недель до минут.
Создайте аккаунт AWS и начните работу с NLP уже сегодня.
Обработка естественного языка на AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
