Nlp что это такое: Что такое НЛП и работает ли оно: научный подход

Что такое обработка естественного языка? – Объяснение NLP – AWS

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 имеет решающее значение для 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 и повышает удовлетворенность клиентов.

Каковы сценарии использования NLP для бизнеса?

Компании используют программное обеспечение и инструменты 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 (ML)

Бизнес-аналитика

Маркетологи используют инструменты NLP, такие как Amazon Comprehend и Amazon Lex, чтобы получить образованное представление о том, что клиенты чувствуют к продукту или сервисам 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 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 нейросеть, состоящую из узлов обработки данных, напоминающих операции человеческого мозга. С помощью глубокого обучения компьютеры распознают, классифицируют и сопоставляют сложные закономерности во входных данных.

Этапы внедрения NLP

Как правило, процесс 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. 

• 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 для обучения моделей NLP с помощью машинного обучения для выполнения конкретных приложений 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 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. 

Часть тегирования 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 преодоление таких проблем, как акценты, оскорбления, интонация и неправильное использование 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 именованных 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 во Францию на праздник и там побаловала себя местной кухней.

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 эмоций

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.

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 искусственного интеллекта и машинного обучения для клиентов любого уровня знаний, связанных с полным набором источников данных.

Для клиентов, которым не хватает навыков машинного обучения, требуется более быстрый выход на рынок или которые хотят добавить интеллект к существующему процессу или приложению, AWS предлагает ряд языковых сервисов на основе машинного обучения, которые позволяют компаниям легко добавлять интеллектуальные данные в свои приложения искусственного интеллекта с помощью обученные API для речи, транскрипции, перевода, анализа текста и работы чат-бота. Сервисы включают Amazon Comprehend для поиска идей и связей в тексте, Amazon Transcribe для автоматического распознавания речи, Amazon Translate для свободного перевода текста, Amazon Polly для естественного звучания от текста к речи, Amazon Lex для создания чат-ботов для взаимодействия с клиентами и Amazon Kendra для интеллектуального поиска корпоративных систем для быстрого поиска нужного контента.

Для клиентов, которые хотят создать стандартное решение NLP в рамках своего бизнеса, Amazon 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 бизнеса аналитики. С помощью Hugging Face на Amazon SageMaker вы можете развертывать и настраивать предварительно обученные модели от Hugging Face, поставщика моделей обработки естественного языка (NLP) с открытым исходным кодом, известного как Transformers, сокращая время настройки и использования этих моделей NLP с недель до минут.

Начните работу с обработкой естественного языка (NLP), создав аккаунт AWS уже сегодня.

NLP (Natural Language Processing) — обработка естественного языка

NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) — это направление в машинном обучении, посвященное распознаванию, генерации и обработке устной и письменной человеческой речи. Находится на стыке дисциплин искусственного интеллекта и лингвистики.

Инженеры-программисты разрабатывают механизмы, позволяющие взаимодействовать компьютерам и людям посредством естественного языка. Благодаря NLP компьютеры могут читать, интерпретировать, понимать человеческий язык, а также выдавать ответные результаты. Как правило, обработка основана на уровне интеллекта машины, расшифровывающего сообщения человека в значимую для нее информацию.

Процесс машинного понимания с применением алгоритмов обработки естественного языка может выглядеть так:

1. Речь человека записывается аудио-устройством.
2. Машина преобразует слова из аудио в письменный текст.
3. Система NLP разбирает текст на составляющие, понимает контекст беседы и цели человека.
4. С учетом результатов работы NLP машина определяет команду, которая должна быть выполнена. 

Кто использует NLP

Приложения NLP окружают нас повсюду. Это поиск в Google или Яндексе, машинный перевод, чат-боты, виртуальные ассистенты вроде Siri, Алисы, Салюта от Сбера и пр. NLP применяется в digital-рекламе, сфере безопасности и многих других.

Технологии NLP используют как в науке, так и для решения коммерческих бизнес-задач: например, для исследования искусственного интеллекта и способов его развития, а также создания «умных» систем, работающих с естественными человеческими языками, от поисковиков до музыкальных приложений. 

Как устроена обработка языков

Раньше алгоритмам прописывали набор реакций на определенные слова и фразы, а для поиска использовалось сравнение. Это не распознавание и понимание текста, а реагирование на введенный набор символов. Такой алгоритм не смог бы увидеть разницы между столовой ложкой и школьной столовой.

NLP — другой подход. Алгоритмы обучают не только словам и их значениям, но и структуре фраз, внутренней логике языка, пониманию контекста. Чтобы понять, к чему относится слово «он» в предложении «человек носил костюм, и он был синий», машина должна иметь представление о свойствах понятий «человек» и «костюм». Чтобы научить этому компьютер, специалисты используют алгоритмы машинного обучения и методы анализа языка из фундаментальной лингвистики.

Задачи NLP

Распознавание речи. Этим занимаются голосовые помощники приложений и операционных систем, «умные» колонки и другие подобные устройства. Также распознавание речи используется в чат-ботах, сервисах автоматического заказа, при автоматической генерации субтитров для видеороликов, голосовом вводе, управлении «умным» домом. Компьютер распознает, что сказал ему человек, и выполняет в соответствии с этим нужные действия.

Обработка текста. Человек может также общаться с компьютером посредством письменного текста. Например, через тех же чат-ботов и помощников. Некоторые программы работают одновременно и как голосовые, и как текстовые ассистенты. Пример — помощники в банковских приложениях. В этом случае программа обрабатывает полученный текст, распознает его или классифицирует. Затем она выполняет действия на основе данных, которые получила.

Извлечение информации. Из текста или речи можно извлечь конкретную информацию. Пример задачи — ответы на вопросы в поисковых системах. Алгоритм должен обработать массив входных данных и выделить из него ключевые элементы (слова), в соответствии с которыми будет найден актуальный ответ на поставленный вопрос. Для этого требуются алгоритмы, способные различать контекст и понятия в тексте.

Анализ информации. Это схожая с предыдущей задача, но цель — не получить конкретный ответ, а проанализировать имеющиеся данные по определенным критериям. Машины обрабатывают текст и определяют его эмоциональную окраску, тему, стиль, жанр и др. То же самое можно сказать про запись голоса.

Анализ информации часто используется в разных видах аналитики и в маркетинге. Например, можно отследить среднюю тональность отзывов и высказываний по заданному вопросу. Соцсети используют такие алгоритмы для поиска и блокировки вредоносного контента. В перспективе компьютер сможет отличать фейковые новости от реальных, устанавливать авторство текста. Также NLP применяется при сборе информации о пользователе для показа персонализированной рекламы или использования сведений для анализа рынка.

Генерация текста и речи. Противоположная распознаванию задача — генерация, или синтез. Алгоритм должен отреагировать на текст или речь пользователя. Это может быть ответ на вопрос, полезная информация или забавная фраза, но реплика должна быть по заданной теме. В системах распознавания речи предложения разбиваются на части. Далее, чтобы произнести определенную фразу, компьютер сохраняет их, преобразовывает и воспроизводит. Конечно, на границах «сшивки» могут возникать искажения, из-за чего голос часто звучит неестественно.

Генерация текста не ограничивается шаблонными ответами, заложенными в алгоритм. Для нее используют алгоритмы машинного обучения. «Говорящие» программы могут учиться на основе реальных данных. Можно добиться того, чтобы алгоритм писал стихи или рассказы с логичной структурой, но они обычно не очень осмысленные.

Автоматический пересказ. Это направление также подразумевает анализ информации, но здесь используется и распознавание, и синтез.Задача — обработать большой объем информации и сделать его краткий пересказ. Это бывает нужно в бизнесе или в науке, когда необходимо получить ключевые пункты большого набора данных.

Машинный перевод. Программы-переводчики тоже используют алгоритмы машинного обучения и NLP. С их использованием качество машинного перевода резко выросло, хотя до сих пор зависит от сложности языка и связано с его структурными особенностями. Разработчики стремятся к тому, чтобы машинный перевод стал более точным и мог дать адекватное представление о смысле оригинала во всех случаях.

Машинный перевод частично автоматизирует задачу профессиональных переводчиков: его используют для перевода шаблонных участков текста, например в технической документации.

Как обрабатывается текст

Алгоритмы не работают с «сырыми» данными.

Большая часть процесса — подготовка текста или речи, преобразование их в вид, доступный для восприятия компьютером.

Очистка. Из текста удаляются бесполезные для машины данные. Это большинство знаков пунктуации, особые символы, скобки, теги и пр. Некоторые символы могут быть значимыми в конкретных случаях. Например, в тексте про экономику знаки валют несут смысл.

Препроцессинг. Дальше наступает большой этап предварительной обработки — препроцессинга. Это приведение информации к виду, в котором она более понятна алгоритму. Популярные методы препроцессинга:

• приведение символов к одному регистру, чтобы все слова были написаны с маленькой буквы;
• токенизация — разбиение текста на токены. Так называют отдельные компоненты — слова, предложения или фразы;
• тегирование частей речи — определение частей речи в каждом предложении для применения грамматических правил;
• лемматизация и стемминг — приведение слов к единой форме. Стемминг более грубый, он обрезает суффиксы и оставляет корни. Лемматизация — приведение слов к изначальным словоформам, часто с учетом контекста;
• удаление стоп-слов — артиклей, междометий и пр.;
• спелл-чекинг — автокоррекция слов, которые написаны неправильно.

Методы выбирают согласно задаче.

Векторизация. После предобработки на выходе получается набор подготовленных слов. Но алгоритмы работают с числовыми данными, а не с чистым текстом. Поэтому из входящей информации создают векторы — представляют ее как набор числовых значений.

Популярные варианты векторизации — «мешок слов» и «мешок N-грамм». В «мешке слов» слова кодируются в цифры. Учитывается только количество слова в тексте, а не их расположение и контекст. N-граммы — это группы из N слов. Алгоритм наполняет «мешок» не отдельными словами с их частотой, а группами по несколько слов, и это помогает определить контекст.

Применение алгоритмов машинного обучения. С помощью векторизации можно оценить, насколько часто в тексте встречаются слова. Но большинство актуальных задач сложнее, чем просто определение частоты — тут нужны продвинутые алгоритмы машинного обучения. В зависимости от типа конкретной задачи создается и настраивается своя отдельная модель.

Алгоритмы обрабатывают, анализируют и распознают входные данные, делают на их основе выводы. Это интересный и сложный процесс, в котором много математики и теории вероятностей. 

Нейролингвистическое программирование (НЛП): что это такое, преимущества, методы

1. Что такое нейролингвистическое программирование (НЛП)?
2. Как работает НЛП?
3. Преимущества НЛП 
4. Техники и упражнения НЛП
5. НЛП работает?

Если у вас есть какие-либо медицинские вопросы или опасения, обратитесь к своему лечащему врачу. Статьи в Health Guide основаны на рецензируемых исследованиях и информации, полученной от медицинских обществ и государственных учреждений. Однако они не заменяют профессиональные медицинские консультации, диагностику или лечение.

Что, если бы существовала терапия, которая могла бы лечить беспокойство, фобии и зависимость, сделать вас более уверенным в себе на работе и улучшить ваши отношения? Сторонники нейролингвистического программирования (НЛП) утверждают, что его методы могут сделать именно это — и многое другое. Но работает ли это? Вот что вам следует знать об этом психологическом подходе к изменениям.

Нейролингвистическое программирование (НЛП) — это набор методов, которые пытаются изменить то, как вы думаете, ведете себя и общаетесь (Sturt, 2012). НЛП предполагает, что, моделируя модели мышления и поведения успешных людей, вы можете достичь тех же результатов, что и эти люди (Karunaratne, 2010).

Психотерапия: все, что вам нужно знать

Терапия Последнее обновление: 24 июня 2021 г. 5 минут чтения

НЛП был разработан в 1970-х годах соучредителями Ричардом Бэндлером, студентом-психологом, и Джоном Гриндером, профессором лингвистики. Вместе они провели несколько лет, наблюдая за очень успешными психотерапевтами, выявляя эффективные модели поведения и речи этих терапевтов. Они надеялись, что, воспроизведя эти паттерны, смогут добиться аналогичных результатов (Karunaratne, 2010).

Бэндлер и Гриндер изначально разработали НЛП для улучшения методов психотерапии. После публикации их результатов в двух книгах —

The Structure of Magic I и II — популярность НЛП в коммерческом секторе резко возросла (Sturt, 2012). Сегодня методы НЛП пропагандируются для лечения психических заболеваний, личного развития и успеха в бизнесе (Sturt, 2012).

Чтобы понять основы НЛП, давайте сначала разберем его название (Карунаратне, 2010):

• Нейро — сокращение от неврологии — подразумевает, что наше поведение является результатом информации, которую мы получаем от наших органов чувств.
• Лингвистика относится к языку, который помогает организовать наши мысли и общение.
• Программирование признает, что мы можем изменить свои мысли и поведение, чтобы добиться желаемого результата.

Основатели НЛП считали, что у всех нас есть собственная «карта» или субъективное восприятие мира. Другими словами, все мы воспринимаем наше окружение, опыт и взаимодействие немного по-разному. Это зависит от информации, которую мы получаем от наших пяти органов чувств: зрения, слуха, обоняния, осязания и вкуса. НЛП предполагает, что у каждого есть предпочтительное чувство или «предпочтительная репрезентативная система» (PRS) и что вы можете определить чью-то PRS на основе движений глаз или словесных выражений (Sturt, 2012; Witkowski, 2010).

Например, визуальный человек может сказать: «Я понимаю, что вы имеете в виду», а человек, который мыслит аудиально, может сказать: «Я слышу, что вы говорите» (Sturt, 2012).

Ключевым компонентом НЛП является то, что общение будет более эффективным, если вы соответствуете PRS человека. Практикующий НЛП пытается адаптировать терапию или упражнения, которые он выполняет с участником, на основе его PRS (Sturt, 2012). НЛП также обучает навыкам ведения бизнеса и межличностного общения, которые сосредоточены на PRS для установления взаимопонимания с клиентами и другими людьми (Joey, 2015).

Сторонники верят, что методы НЛП могут быть эффективным вариантом лечения широкого спектра состояний, включая тревогу, депрессию, синдром раздраженного кишечника, злоупотребление психоактивными веществами, ожирение и хроническую боль. Существует даже метод, который утверждает, что лечит фобии за час или меньше (Karunaratne, 2010).

Депрессия: симптомы, причины, диагностика и лечение

Депрессия Последнее обновление: 25 мая 2021 г. 14 минут чтения

К сожалению, отсутствуют существенные доказательства в поддержку использования НЛП. Обзор 2012 года показал, что количество исследований с использованием методов НЛП было небольшим, а качество этих исследований было низким. Авторы пришли к выводу, что существует мало доказательств в поддержку использования НЛП для достижения каких-либо результатов в отношении здоровья (Sturt, 2012).

Широкая маркетинговая кампания повысила популярность НЛП за пределами психотерапии, и теперь многие компании предлагают семинары и мастер-классы для личного и делового роста (Sturt, 2012; Zaharia, 2015). Методы НЛП популярны в продажах, менеджменте и спортивных тренингах (Карунаратне, 2010). Такие компании, как IBM, NASA и олимпийские команды США, предлагали своим сотрудникам обучение НЛП в надежде на улучшение результатов (Witkowski, 2010).

Поскольку стандартного определения НЛП не существует, специалисты-практики могут использовать множество различных техник и упражнений (Sturt, 2012). Вот лишь несколько распространенных примеров:

НЛП предполагает, что эффективное общение зависит от развития взаимопонимания — позитивных отношений между людьми или группами, построенных на доверии и понимании (Wilimzig, 2017).

НЛП учит, что эффективные коммуникаторы развивают взаимопонимание, отражая определенные вербальные и невербальные действия. Например, регулировка скорости вашей речи, языка тела и громкости голоса в соответствии с голосом другого человека может помочь вам установить связь (Wilimzig, 2017).

Рефрейминг — это процесс изменения вашего восприятия или чувств в отношении конкретной ситуации. Классический пример — пресловутое представление о стакане как о наполовину полном, а не о пустом (Joey, 2015). Практикующий НЛП может побудить вас определить негативный опыт или чувство и подумать о том, что можно получить, вместо того, чтобы сосредотачиваться на негативе.

Например, представьте, что вы застряли в пробке после долгого и напряженного рабочего дня. Легко разочароваться и сосредоточиться на том, что ваш день стал намного хуже. Что, если вместо этого вы восприняли это как возможность расслабиться перед возвращением домой? Может быть, есть подкаст, который вы хотели наверстать, но в противном случае у вас не было бы времени послушать. При переосмыслении ситуации трафик из раздражающего превращается в возможность.

Важность телездравоохранения для охраны психического здоровья

Психическое здоровье Последнее обновление: 05 августа 2021 г. 6 минут чтения

В НЛП «якорь» относится к внешнему стимулу, вызывающему эмоциональную реакцию.

Вероятно, у вас уже есть якоря, даже если вы этого не осознаете. Есть ли какой-то особый запах, который всегда заставляет вас думать о доме, или песня, которая напоминает вам о времени или месте? Они будут считаться якорями. Сторонники НЛП предполагают, что вы можете создавать якоря для создания определенного эмоционального состояния (Karunaratne, 2010).

Например, вы хотите расслабиться в стрессовой ситуации. Вот упражнение на якорение, которое может порекомендовать практик НЛП (Karunaratne, 2010):

• Вспомните время, когда вы чувствовали себя невероятно расслабленным.
• Попытайтесь заново пережить этот опыт, вспомнив как можно больше подробностей.
• Когда вы почувствуете себя расслабленным, выполните якорь. Это может быть что угодно, например, сжатие кулака или сведение двух пальцев вместе.
• Теперь вы создали ассоциацию между сжатием кулака и расслаблением. Надежда состоит в том, что вы сможете использовать свой якорь в будущем во время стрессовой ситуации и расслабиться.

Некоторые техники НЛП включают диссоциацию, когда вы вспоминаете неприятный или травматический опыт с другой точки зрения — скорее как сторонний наблюдатель, чем как переживаете его сами. НЛП утверждает, что это также может помочь в лечении фобий (Karunaratne, 2010).

Некоторые упражнения на диссоциацию включают в себя идею «выплыть» из тела и посмотреть на травмирующий или неприятный опыт с дистанции. Вспоминая память с этой точки зрения, НЛП утверждает, что негативные эмоции, связанные с опытом, могут быть устранены (Karunaratne, 2010).

Несмотря на то, что НЛП существует уже более 40 лет, существует мало доказательств, подтверждающих эффективность НЛП. Критики НЛП утверждают, что учебные курсы НЛП для практиков не регулируются, и практикующие могут не иметь формальной подготовки в области психического здоровья (Zaharia, 2015).

Психодинамическая терапия: поможет ли она вам?

Терапия Последнее обновление: 04 июня 2021 г. 5 минут чтения

Если вы хотите взять под контроль психическое заболевание, поговорите со своим лечащим врачом. Они могут обсудить ваши варианты лечения и, скорее всего, порекомендуют лечение с доказанной эффективностью, такое как когнитивно-поведенческая терапия (КПТ). Лечение, основанное на доказательствах, даст вам наилучшие шансы на успех.

1. Джоуи, Л., и Язданифард, Р. (2015). Может ли нейролингвистическое программирование (НЛП) использоваться как современный и эффективный навык для выдающегося менеджера в организации? Международный журнал менеджмента, бухгалтерского учета и экономики, 2 (5), 457-466. Получено с https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.735.9568&rep=rep1&type=pdf
.
2. Карунаратне, М. (2010). Нейролингвистическое программирование и применение в лечении фобий. Дополнительные методы лечения в клинической практике , 16 (4), 203–207. doi: 10.1016/j.ctcp.2010.02.003. Получено с https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20920803/
.
3. Стерт, Дж., Али, С., Робертсон, В., Меткалф, Д., Гроув, А., Борн, К., и Бридл, К. (2012). Нейролингвистическое программирование: систематический обзор влияния на результаты в отношении здоровья. Британский журнал общей практики: Журнал Королевского колледжа врачей общей практики , 62 (604), e757–e764. дои: 10.3399/bjgp12X658287. Получено с https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23211179/
.
4. Вилимзиг, К., и Нильсен, К. (2017). НЛП и психологические исследования: взаимопонимание, рефрейминг и сигналы доступа к глазам. Journal of Experiential Psychotherapy, 20 (79), 25–36. Получено с https://jep.ro/images/pdf/cuprins_reviste/79_art_3.pdf
5. Витковски, Т. (2010). Тридцать пять лет исследований нейролингвистического программирования. База данных исследований НЛП. Современное искусство или псевдонаучная декорация? Польский психологический бюллетень, 41 (2), 58-66. дои: 10.2478/v10059-010-0008-0. Получено с https://journals.pan.pl/dlibra/publication/114591/edition/99644/content
.
6. Захария, К., Райнер, М., и Шютц, П. (2015). Доказательная нейролингвистическая психотерапия: метаанализ. Психиатрия Дунайская , 27 (4), 355–363. Получено с https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26609647/
.

Доктор Стив Сильвестро — сертифицированный педиатр и старший менеджер по медицинскому содержанию и образованию в Ro.

НЛП: что такое НЛП и для чего оно используется?

Нейролингвистическое программирование — это терапевтический подход, используемый известным лайф-коучем Деннисом Кэрроллом, который помогает людям изменить свое поведение и модели мышления, чтобы они могли достичь желаемых целей. С момента своего создания в 1970-х, НЛП стало популярным благодаря своей эффективности. Методы НЛП используются для самых разных целей, включая тревожные расстройства, фобии, личное счастье и улучшение производительности. Premier NLP Life Coaching помогает людям достичь желаемых результатов с помощью техник НЛП.

Что такое НЛП?

НЛП — это система коммуникативных, перцептивных и поведенческих техник, которые позволяют людям изменять свои действия и мысли. Он основан на обработке языка и был разработан Джоном Гриндером и Ричардом Бэндлером. Гриндер и Бэндлер считали, что можно точно определить модели поведения и мышления успешных людей, а затем научить им других людей.

Гриндер и Бэндлер написали две книги под названием «Структура магии I и II». Эти книги помогли популяризировать НЛП. НЛП известно своей универсальностью, позволяющей решать множество проблем, с которыми сталкиваются люди.

Как работает нейролингвистическое программирование?

Согласно теории нейролингвистического программирования, люди используют внутренние карты для понимания мира и взаимодействия с ним. Эти карты формируются в результате сенсорного опыта на протяжении всей жизни. Методы НЛП используются для выявления и изменения бессознательных ограничений или предубеждений, содержащихся во внутренней карте человека.

НЛП работает посредством сознательного использования языка, чтобы инициировать изменения в поведении и мыслях человека. Один из центральных постулатов НЛП заключается в том, что люди предвзято относятся к определенной сенсорной системе. Это называется предпочтительной репрезентативной системой.

Лайф-коучи, использующие техники НЛП, могут определить это предпочтение через языковой выбор своих клиентов. Например, у кого-то, кто говорит что-то вроде «Я слышу, что вы говорите», может быть слуховой PRS. Практики НЛП выявляют PRS отдельных людей и устанавливают вокруг него терапевтический подход. Подход может включать постановку целей, сбор информации и установление взаимопонимания.

Техники НЛП

НЛП включает в себя ряд различных техник, в том числе следующие:

• Раппорт —  Техника, в которой лайф-коуч подстраивает физическое поведение человека, чтобы помочь ему улучшить общение и реакцию.
• Якорение —  Техника, с помощью которой лайф-коуч помогает превратить сенсорные переживания в события, вызывающие определенные эмоциональные состояния
• Визуальная или кинестетическая диссоциация –  Техника, с помощью которой лайф-коуч помогает удалить негативные чувства и мысли из события прошлой жизни
• Шаблон взмаха —  Техника, с помощью которой лайф-коуч работает над изменением поведения или моделей мышления, чтобы они достигли желаемого результата

Примеры нейролингвистического программирования

НЛП помогает людям в их личном развитии. Это помогает развивать определенные просоциальные навыки, включая общение, уверенность и самоанализ. Некоторые практикующие НЛП смогли помочь людям достичь своих карьерных целей, помогая улучшить их работу и производительность. Он также использовался для помощи людям, страдающим от различных психологических проблем, таких как депрессия, тревога, фобии и посттравматическое стрессовое расстройство.

НЛП работает?

Некоторые исследования выявили преимущества, связанные с нейролингвистическим программированием. Например, одно исследование, которое было опубликовано в журнале Counseling and Psychotherapy Research, показало, что после прохождения НЛП у пациентов наблюдалось улучшение качества жизни и уменьшение психологических симптомов. Обзор исследований, опубликованный в 2015 году, показал, что техники НЛП положительно влияют на людей, имеющих психологические или социальные проблемы.

Заключение

Нейролингвистическое программирование было популярным терапевтическим подходом, который использовался на протяжении десятилетий. Отчасти его популярность заключается в том, что практикующие врачи и лайф-коучи могут использовать его, чтобы помочь людям с самыми разными проблемами и целями. НЛП особенно популярно в различных отраслях. Это может помочь людям переосмыслить свое мышление и поведение, чтобы они могли достичь своих карьерных целей и повысить эффективность своей работы.