This is the Trace Id: 4ed42c84445bfdb2e811a1699f0e7431
Перейти к основному контенту
Azure

Что такое обработка естественного языка?

Узнайте, как работает обработка естественного языка, для чего она используется и куда движется.
Начало работы с Azure Обзор Языка ИИ Azure

Значение обработки естественного языка

Обработка естественного языка — это область ИИ, которая позволяет компьютерам понимать человеческий язык и реагировать на него. Она устраняет разрыв между человеческим общением и компьютерной обработкой, объединяя вычислительную лингвистику, машинное обучение и методы глубокого обучения.

 

Обработка естественного языка анализирует большие объемы текста или речи, чтобы помочь компьютерам распознавать закономерности, извлекать релевантную информацию и генерировать ответы, подобные человеческим. Она используется в реальных приложениях, таких как поисковые системы, инструменты перевода языков, автоматизированная поддержка клиентов и персональные цифровые помощники, такие как Siri, Alexa и Кортана.

Основные выводы

  • Эксперты по технологиям определяют обработку естественного языка как подраздел ИИ, который позволяет компьютерам понимать, интерпретировать, генерировать и реагировать на человеческий язык.
  • Обработка естественного языка сочетает машинное обучение, компьютерную лингвистику и методы глубокого обучения. 
  • Обработка естественного языка анализирует большие объемы текста, чтобы помочь компьютерам распознавать закономерности, извлекать информацию и генерировать ответы, подобные человеческим.
  • Обработка естественного языка включает задачи, такие как понимание структуры и смысла предложений, определение частей речи, понимание настроений и распознавание имен, дат и расположений. 
  • Обработка естественного языка используется в реальных приложениях, таких как поисковые системы, инструменты перевода языков, автоматизированная поддержка клиентов и персональные цифровые помощники.
  • Современные системы обработки естественного языка постоянно обучаются на новых данных, что улучшает их способность понимать такие нюансы, как сарказм, эмоции и контекст.
  • Расширенные модели обработки естественного языка могут выполнять такие сложные задачи, как машинный перевод, формирование сводных данных по тексту и разговорный ИИ. 
  • Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, значительно улучшили понимание и генерацию языка с помощью ИИ. 

Как работает обработка естественного языка

Краткая история обработки естественного языка

Обработка естественного языка появилась в середине XX века, когда исследователи впервые начали изучать возможности компьюте­ров по обработке человеческого языка. Первые попытки в 1950-х и 1960-х годах, как например эксперимент Georgetown-IBM по автоматизации перевода языков, основывались на ручном программировании лингвистических правил. Эти системы часто сталкивались со сложностью и неоднозначностью языка.   

К 1980-м годам статистические методы, использующие большие текстовые наборы данных, заменили программирование на основе правил. Это помогло повысить точность обработки естественного языка. Развитие машинного обучения в 1990-х и 2000-х годах снова продвинуло эту область вперед. Теперь модели обработки естественного языка использовали алгоритмы для обучения на основе опыта и управления поисковыми системами.

В 2010-х годах развитие глубокого обучения и нейронных сетей стало прорывом для обработки естественного языка. Такие методы, как Word2Vec, такие алгоритмы, как GloVe, и основанные на трансформаторах архитектуры, такие как BERT и GPT, значительно улучшили распознавание и генерацию языка. 

Технология, лежащая в основе обработки естественного языка

Сегодня обработка естественного языка основана на огромных массивах данных и передовых технологиях искусственного интеллекта. Современные системы обработки естественного языка используют статистические и нейронные сетевые модели, которые постоянно обучаются на новых данных. Это улучшает их способность понимать такие нюансы, как сарказм, эмоции и контекст. Кроме того, это делает их более эффективными в реальных приложениях.  

По своей сути обработка естественного языка включает несколько задач, которые позволяют компьютерам эффективно обрабатывать язык. К ним относятся понимание структуры и смысла предложения, определение частей речи, определение настроений или эмоций, а также распознавание имен, дат и расположений. Расширенные модели обработки естественного языка, такие как основанные на глубоком обучении, могут выполнять сложные задачи. К ним относятся машинный перевод, создание сводки текста и разговорный ИИ.  

Разработка крупных языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, стала крупным достижением в обработке естественного языка. Эти модели значительно улучшили понимание и генерацию языка с помощью ИИ и сделали взаимодействие между компьютерами и пользователями более плавным и интуитивным.

Процесс обработки естественного языка

Обработка естественного языка разбивает человеческий язык на компоненты, которые компьютер может обрабатывать, анализировать и генерировать. Обычно это начинается с предварительной обработки, которая включает:

  • Разметку, которая разбивает предложения на отдельные слова.
  • Выделение корней слов и лемматизацию, которые приводят слова к их корневой форме.
  • Удаление стоп-слов, которое устраняет общие слова, такие как «is», «an» и "the."

После предварительной обработки модели машинного обучения или глубокого обучения извлекают смысл из человеческого языка, распознают закономерности и генерируют соответствующие ответы. 

Наиболее продвинутые модели обработки естественного языка используют глубокое обучение, в частности, архитектуры на основе преобразователей, такие как BERT и GPT. Эти модели используют механизмы self-attention для определения значимости каждой части входной последовательности при прогнозировании результатов и оценке зависимостей слов.

Подходы к обработке естественного языка

Обработка естественного языка использует несколько подходов, чтобы помочь компьютерам понимать человеческий язык, в том числе:

  1. Распознавание речи преобразует произнесенные слова в текст. Это позволяет вам диктовать сообщение на телефоне, а не набирать его.
  2. Синтаксический анализ изучает структуру предложений, чтобы определить, как слова связаны друг с другом. Например, обработка естественного языка может разбить предложение "Поставь будильник на 7 утра" на части, чтобы понять, что "поставь"является действием, а "будильник" — объектом.
  3. Семантический анализ интерпретирует смысл слов. Например, обработка естественного языка может различать "летучую мышь, "животное, и бейсбольную "биту по контексту.
  4. Прагматический анализ учитывает контекст для понимания намерения. Например, обработка естественного языка может распознать, что когда вы говорите: "Здесь прохладно", вы, возможно, намекаете на то, что надо закрыть окно. 

Сценарии использования обработки естественного языка

Обработка естественного языка может использоваться в реальных приложениях в различных отраслях. Вот некоторые из самых популярных способов обработки естественного языка:

  • Персональные цифровые помощники и чат-боты. Обработка естественного языка обеспечивает работу персональных цифровых помощников, таких как Siri, Alexa и Кортана, и позволяет им понимать голосовые команды, отвечать на вопросы и автоматизировать задачи. Кроме того, компании используют чат-ботов для поддержки клиентов. Эти ИИ-агенты помогают сократить время отклика и улучшить пользовательский опыт.
  • Поисковые системы и извлечение информации. Поисковые системы, такие как Google и Bing, используют обработку естественного языка для интерпретации поисковых запросов и предоставления релевантных результатов. Инструменты поиска в корпоративной среде также используют обработку естественного языка для извлечения критически важной информации из больших репозиториев документов.
  • Анализ тональности и аналитические сведения о клиентах. Компании используют обработку естественного языка для анализа социальных сетей, обзоров и отзывов клиентов с целью выявления закономерностей и получения аналитики. Это позволяет им оценивать общественное мнение, выявлять тенденции и принимать решения на основе данных.
  • Автоматический перевод. Такие службы как Google Translate и Переводчик ИИ Azure, используют обработку естественного языка для обеспечения перевода текста и речи в режиме реального времени. Это помогает пользователям преодолевать языковые барьеры в многоязычной среде и во время путешествий. 
  • Формирование сводных данных по тексту и создание контента. Обработка естественного языка автоматизирует формирование сводки длинных статей, отчетов и юридических документов. Это экономит время профессионалов в таких отраслях, как юриспруденция, Здраво­охранение и финансы. Это также поддерживает создание контента с помощью ИИ для инициатив в маркетинге.
  • Обнаружение мошенничества и соответствие требованиям. Финансовые учреждения используют обработку естественного языка для анализа записей транзакций, электронных писем и журналов чатов на предмет подозрительной активности. Обработка естественного языка также помогает этим учреждениям автоматизировать соблюдение нормативных требований, извлекая ключевые данные из юридических документов.
  • Здраво­охранение и медицинские исследования. Обработка естественного языка извлекает критически важную информацию из медицинских записей и клинических заметок. Это помогает поддерживать диагностику и медицинские исследования.
  • Фильтрация сообщений электронной почты и автоматические ответы. Обработка естественного языка помогает фильтровать спам-сообщения, классифицировать сообщения и предлагать быстрые ответы в почтовых приложениях и таких службах как Outlook и Gmail. Это помогает работникам повысить их продуктивность. 
  • Анализ юридических документов и контрактов. Юридические компании используют обработку естественного языка для автоматизации проверки контрактов, выявления рисков и оптимизации юридических исследований. Это позволяет снизить объем ручной работы и повысить точность.
  • Преобразование речи в текст и специальные возможности. Распознавание речи на основе обработки естественного языка преобразует устную речь в текст. Это позволяет выполнять транскрибирование в режиме реального времени, улучшает доступность и повышает производительность собраний и ведения заметок.

Будущие тенденции в обработке естественного языка

Обработка естественного языка продолжает совершенствоваться по мере появления новых инноваций в области искусственного интеллекта. Ключевые тенденции в обработке естественного языка:  

  • Более человекоподобный разговорный ИИ. По мере развития обработки естественного языка агенты ИИ будут лучше осознавать контекст и становиться более эмоционально грамотными. Это улучшит обслуживание клиентов и автоматизацию бизнеса.
  • Мультимодальная обработка естественного языка. Будущие системы обработки естественного языка будут интегрировать текст, голос, изображения и видео. Эти мультимодальные модели ИИ будут использовать преимущества передовых технологий ИИ, таких как компьютерное зрение. Это создаст более богатый опыт ИИ для виртуальных собраний, разработки контента и персональных цифровых помощников.
  • Персонализированный и адаптивный ИИ. Обработка естественного языка станет более персонализированной. Ожидается, что она будет учиться на взаимодействии с пользователями, чтобы предоставлять индивидуальные ответы, рекомендации и опыт в таких областях, как электронная коммерция, образование и доставка контента.
  • Более эффективные и компактные модели ИИ. Исследователи разрабатывают более компактные, эффективные и высокопроизводительные модели обработки естественного языка, требующие меньше вычислительной мощности. Это позволит усовершенствовать обработку данных с помощью ИИ на более компактных устройствах, повысить уровень конфиденциальности и экономическую эффективность, а также снизить зависимость от облачных вычислений в периферийных местоположениях. 
  • Этичный ИИ и снижение предвзятости. Исследователи работают над тем, чтобы сделать обработку естественного языка более справедливой и прозрачной, устраняя предвзятость в моделях ИИ и улучшая объясняемость.
  • Перевод в режиме реального времени и многоязычный ИИ.Обработка естественного языка продолжит совершенствовать перевод в режиме реального времени. Это поможет облегчить многоязычное деловое и личное общение.
  • Приложения обработки естественного языка для конкретных областей. Появятся более специализированные модели обработки естественного языка для здравоохранения, финансов и юридического сектора. Это повысит точность и обеспечит отраслевые аналитические данные.
  • Автоматизация бизнеса на основе обработки естественного языка. Обработка документов с помощью искусственного интеллекта, анализ контрактов и автоматизация рабочих процессов станут более совершенными. Это поможет организациям оптимизировать операции и сократить объем ручной работы. 
  • Интеграция с дополненной и виртуальной реальностью. Обработка естественного языка улучшит работу голосовых цифровых помощников в средах дополненной и виртуальной реальности. Это улучшит взаимодействие с пользователями и моделирование обучения.
  • ИИ, ориентированный на соблюдение нормативных требований. По мере роста внедрения искусственного интеллекта будут разрабатываться более строгие правила для систем на основе обработки естественного языка. Они будут сосредоточены на этичном использовании ИИ, конфиденциальности данных и подотчетности.

Заключение

Обработка естественного языка трансформирует взаимодействие людей и бизнеса с технологиями. Реальные приложения, такие как персональные цифровые помощники, агенты ИИ и расширенная текстовая аналитика, повышают эффективность, улучшают качество обслуживания клиентов и предоставляют ценную информацию в различных отраслях.

Обработка естественного языка продолжает становиться более сложной, персонализированной и интегрированной в бизнес-приложения. Она обещает сформировать будущее коммуникации, движимый достижениями в области глубокого обучения, этического ИИ и обработки в режиме реального времени. Все это сделает взаимодействие с помощью ИИ более естественным, полезным и доступным как для потребителей, так и для компаний.

Ресурсы

Получите ресурсы для развития и совершенствования своих навыков Azure.

  1.
Женщина в белом халате держит ручку.
Ресурсы для профессионалов
Ресурсы Azure для профессионалов
Изучите учебные программы, технические документы, видео, мероприятия, блоги, примеры кода и другие ресурсы Azure.
Обзор ресурсов
Женщина сидит на диване и работает на ноутбуке.
Ресурсы для учащихся
Ресурсы Azure для разработчиков-учащихся
Получите навыки, которые помогут вам начать карьеру в области технологий и изменить мир к лучшему.
Обзор ресурсов
Женщина в очках смотрит вверх.
Центр обучения ИИ
Ресурсы для развития ваших навыков в области ИИ
Получайте тщательно подобранные учебные планы и ресурсы, которые помогут вам развить навыки в области ИИ, независимо от вашей роли.
Развивайте навыки
Назад к элементам управления навигацией карусели

Вопросы и ответы

  • Обработка естественного языка в ИИ позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык. Она лежит в основе таких приложений, как чат-боты, распознавание речи, анализ текста и персональные цифровые помощники. Использование обработки естественного языка помогает сделать взаимодействие между людьми и компьютерами более естественным и эффективным.
  • Существует четыре типа обработки естественного языка: распознавание речи для преобразования устной речи в текст, синтаксический анализ для понимания грамматической структуры, семантический анализ для интерпретации значения и прагматический анализ для учета контекста и намерений.
  • Обработка естественного языка используется в персональных цифровых помощниках, таких как Siri и Кортана, чат-ботах, автоматической фильтрации электронной почты, предиктивном вводе текста, анализе тональности и инструментах машинного перевода, таких как Google Translate и Переводчик ИИ Azure. Компании также используют обработку естественного языка для обобщения документов и сбора аналитических сведений о клиентах
  • Чтобы изучить обработку естественного языка, начните с основ лингвистики и программирования, в частности Python, и изучите такие библиотеки, как NLTK, spaCy и TensorFlow. Онлайн-курсы по обработке естественного языка, такие как предлагаемые Microsoft Learn, могут углубить ваше понимание темы. Кроме того, экспериментирование с моделями и наборами данных обработки естественного языка поможет развить ваши практические навыки.