НЛП методы воздействия на человека
Содержание:
• Что такое нейролингвистическое программирование
• Как этому научиться
• Приемы НЛП на работе
• НЛП-методы воздействия на клиентов
• Техники для женщин
• Речевые стратегии при общении с подростками
НЛП-методы воздействия в общении
Хотите установить связь с подсознанием, поменять неэффективные убеждения, моделировать отношения и успешные навыки? Используя НЛП-методы воздействия на человека, можно менять мышление, манипулировать сознанием других людей и сохранять ментальную свободу.
Что такое нейролингвистическое программирование
Механизмы влияния основаны на языковых формах, психотехниках, гипнозе, эффективно воздействующих на поведение людей. Изначально метод создавали для формирования принципов экологичного мышления.
Приемы НЛП в общении сразу взяли на вооружение маркетологи, управленцы, журналисты, и успешно используют в коммуникативных сферах. Обработка сознания маргинальных слоев общества встречается повсеместно.
Например, рейтинги кандидатов в президенты. Цифры не имеют ничего общего с социологией. Высокие проценты нужны для манипулирования мнениями избирателей, принуждения на выборах присоединиться к большинству. Секретные техники используют в торговле. Сериалы с рекламными блоками гипнотически действуют на людей. Болезнь насильственных покупок в мире приняла характер эпидемии. Многие ежемесячно тратят семейные бюджеты на ненужные мелочи.
Как работает метод?
Мехники влияют на рациональный ум и мышление. Красочная подача материала создает в сознании импринты. Усвоение информации происходит в 3 этапа:
• получение новых вводных данных;
• обработка и создание нейронной сети;
• хранение в долговременной памяти.
Слова, внешние и внутренние настройки превращают импринты в оперативные команды, побуждающие к действиям. Когда в процесс включается мозг и приводит убедительные доводы, человек сразу принимает нужное решение.
Как этому научиться
Базовые НЛП-методы воздействия на мужчин и женщин собраны в пособия. Сборники прикладных психотехник учат привлекать нужных людей и ситуации. На интернет-ресурсах и в офлайн-магазинах можно найти литературу для начинающих Дэнни Рейда. Автор «Секретных приемов» раскрывает тонкости простых методик для коррекции поведения близких людей. Среди лучших новички отмечают «Базовые прессупозиции» Анвара Бакирова, учебники Б. Боденхамер Б., Холла.Лучшие книги по НЛП воздействию:
Для программирования себя и других теории недостаточно. Методику моделирования закрепляют на практике многократными повторениями. Учебные центры предлагает пройти курсы и получить квалификацию практика, мастера, тренера.
• понимать принципы мышления;
• налаживать межличностные коммуникации;
• успешно решать проблемы;
• избавляться страхов, фобий, психотравм;
• поддерживать высокую работоспособность
Приемы НЛП на работе
Прежде чем практиковать метод самостоятельно необходимо владеть основными психотехнологиями. Они напоминают номер иллюзиониста, когда антураж поглощает внимание и мешает увидеть технику фокуса.
Вербальная коммуникация
Ключевой момент при общении с человеком – доверительное общение. Для расположения собеседника используют метамодель. Уточняющие вопросы помогают собрать нужную информацию, определить лингвистические паттерны познания мира. Описанные НЛП-методы воздействия на человека в книге «Структура Магии» созданы на основе работ Майкла Холла. Авторы Р.
Репрезентация
Для одобрения на тонком уровне важно построиться под модальность собеседника– репрезентативную систему
Хотя в усвоении информации участвуют все системы, одна из них превалирует. Для выявления доминанты НЛПисты используют характеристики каждой и безошибочно выявляют при общении.
Невербальное воздействие
Расположить к себе собеседника можно через жесты, манеры, речь. Качество общения во многом зависит от корректного копирования движений, мимики, выражения лица, интонации. Отзеркаливание действий располагает к доверию. Если при разговоре с начальника согласно кивать головой, он не забудет отметить заслуги в работе премией.
Техника «Ловушка вклада»
Секрет влияния основан на внушении.
НЛП-методы воздействия на клиентов
Результаты эффективнее при целенаправленном создании условий для реализации идей. В психологии используют разные техники, помогающие расположить к себе конкурентов и клиентов в общении. Для этого используют один или сразу несколько приемов. Главное, чтобы собеседник не заметил внушения.
Смешанная правда
При разговоре с людьми НЛПисты используют широко известные факты. Расположив к себе человека, добавляют информацию сомнительного содержания. Вызвав безоговорочное доверие, доводят до сознания нужные сведения, подкрепляют аргументацией, служащей доводом в пользу покупки или услуги.
Рефрейминг
Пситехника предполагает переосмысление слов и смещение акцентов в общении с трудными людьми.
Сначала выявляют оценочное слово, с его помощью иначе интерпретируют ситуацию. Например,
— Я не умею быстро принимать решение.
— В этом есть плюс – ты не сделаешь ошибок.
Фрейминг
НЛП-методы для женщин
С их помощью девушки скрыто манипулируют парнями без посягательств на свободу. Для получения согласия многие применяют якорение.
Раппорт
Способ устанавливает особую связь в паре, формирует безоговорочное доверие к партнеру, желание помогать во всем. Он взаимосвязан с ведением и подстройкой. Изменение одного аспекта в системе сказывается на всей цепочке. Многие замечали, когда в компании один начинает зевать, к нему дружно подключаются остальные. При правильном раппорте сложно понять, кто главный, а кто ведомый. Общие темы и интересы пересекаются и формируют коллективное поле.
Прием «Плюс-минус»
Женщины часто применяют этот НЛП-метод воздействия для мужчин на расстоянии.
Он предполагает использование определенных слов для контрастных эмоций. Для получения согласия человека провоцируют на негатив. После эмоциональной встряски «обласкивают» комплиментами. Он расслабляется и становится управляемым.
Способы скрытого манипулирования партнером
Основное правило в общении – избегание в речи повелительного наклонения, приказного тона. Глаголы «сходи», «принеси», «так не делай» мужчины воспринимают как приказы. Лучше формулировать предложения в виде просьбы:
–Я затеяла уборку и к вечеру устану, ты не мог бы помочь?
Риторический вопрос:
– Сегодня собрание на работе. Не знаю кого попросить забрать малыша из детского сада.
Если муж собирается в очередной раз провести выходной вечер с друзьями, уместна альтернатива. Приглашение на презентацию, билеты на премьеру или спортивное мероприятие перевешивают любые доводы.
Речевые стратегии при общении с подростками
При формулировке предложений гуру психологии рекомендуют предлагать действия на выбор.
Подросток считает, что он сам решает и действует по своей воле, а родители легко управляют желаниями. «Ты можешь купить ту или эту марку телефона, но характеристики у этой модели лучше».
Другие НЛП-методы воздействия на подростка– использование в речи слов-ловушек: «знаешь ли ты, что…», «осознаешь ли вы, что…», ты помнишь…». Сознание интерпретирует их как команду: «Ты знаешь, что сегодня пишешь реферат?»
Метод согласия
Если вынуждать ребенка отвечать «да», отрицание «нет» исчезает из ответов. Главное, правильно формулировать негативные высказывания в вопросы, которые начинаются с «как», продемонстрировать положительные намерения. Заинтересованность в теме, задавание наводящих вопросов по принципу метамодели помогает осознать реальные цели, подталкивает к правильному решению.
Безотказно работает психотехника три «да» при условии отсутствия личной неприязни или агрессии. Когда человеку задают ряд вопросов, предусматривающих положительный ответ, он теряет бдительность и отвечает согласием на главный.
Манипуляции заканчивают методом подкрепления. Энергетические посылы, основанные на жестах, словах, поощрении якорят поведенческие, мыслительные паттерны, сохраняют мотивацию. Способы подбирают индивидуально, ориентируясь на использованные методики и психотипы людей.
НЛП — методы воздействия на человека
НЛП или нейролингвистическое программирование является темой практической психологии, направленной на разработку техник и приемов влияния на другого человека.
Метод воздействия на человека НЛП получил внимание в наше время, как техника манипуляции другим человеком, но, по сути, данное учение появилось, как способ повысить эффективность воздействия психотерапевта на пациента.
Многие спросят об этической стороне данных методов воздействия. Нет ничего плохого, чтобы использовать приемы НЛП для повышения эффективности своего выступления или в дискуссии. В то же время, если действительно корыстно подавлять другого человека, то таким действиям, конечно, оправданий нет.
НЛП техники манипулирования
Техника «ловушка вклада». Довольно широкую известность эта техника получила благодаря своей эффективности. Если заставить человека вложить свои силы в какую-либо деятельность, то ему будет сложно (даже при разумных доводах) потом отказаться от этого направления.
Техника трех «да». Задайте несколько вопросов человеку, на которые он должен по собственной воле ответить утвердительно. А потом резко задайте тот вопрос, на который вы бы хотели также получить положительный ответ, и существует большая вероятность того, что вы получите согласие.
Техника «смешанной правды». Многие ее используют просто на интуитивном уровне. Используйте в своей речи такие тезисы, правдивость которых довольно легко проверить или они и так досконально всем известно. В тоже время постепенно можете добавить несколько незначительных не проверенных фактов, и, скорее всего, их уже примут на веру.
Если подстроиться под поведение другого человека, то это также положительно отразится на том, что этот человек станет испытывать к вам больше доверия.
Речевые методы влияния
Чтобы быстро войти в доверие, разговор нужно начать с какой-то прописной нейтральной истины, с которой человек полностью должен согласиться.
Если хотите указать человеку на какое-либо действие, то не говорите об этом действии прямо, а свяжите его с тем, что объект и так собирался в будущем сделать. К примеру, ребенку можно сказать, что как он пойдет гулять, пусть вынесет мусор.
Давайте всегда собеседнику иллюзию выбора. Вопрос, на который вы должны получить согласие употребите так, как будто собеседник на него уже ответил утвердительно. Также спросите о малозначительной проблеме, решение которой вам совсем не важно.
Чтобы не обсуждать неприятный вам момент по кругу, заблокируйте возврат на данную тему. Скажите, что она оговорена полностью, и ее обсуждение только затягивает дискуссию.
Правила техники НЛП воздействия на человека
Всегда стоит помнить о некоторых базисных принципах, которые важны при понимании человеческой природы.
Так, у человека есть все необходимые ресурсы, чтобы достичь поставленной цели. При большом желании и упорстве можно чего-либо достичь даже с первой попытки. Любое общение приводит к прогрессии числа будущих альтернатив. Каждый человек в ответе за результат своих действий. Человек всегда пытается выбрать лучшую для него альтернативу.
При изучении НЛП техник влияния и защиты, а также управления людьми, важно уделять внимание не только приемам, а и психологии поведения другого человека. Уделите достаточно времени тому, чтобы понять мотив действий оппонента, и тогда вы поймете, каким образом нужно действовать вам.
НЛП: переосмысление человеческого взаимодействия — День первый: услуги по разработке ИИ, компания по разработке приложений
Время чтения: 5 мин.
В последнее время мы слышали много слухов о НЛП. Но что это? Зачем это нужно? Влияет ли это на вашу повседневную жизнь? Где он используется в быту?
Сам того не осознавая, НЛП работает уже довольно давно и постоянно совершенствуется за счет использования ИИ и взаимодействия с клиентами.
Он играет жизненно важную роль во взаимодействии в повседневной жизни, и с улучшениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения это будет продолжаться. Но прежде чем мы углубимся в это, давайте разберемся, что такое НЛП?
Согласно Википедии, Обработка естественного языка (НЛП) – это раздел лингвистики, компьютерных наук, информационной инженерии и искусственного интеллекта, связанный с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками, в частности, с тем, как программировать компьютеры для обрабатывать и анализировать большие объемы данных на естественном языке.
С точки зрения непрофессионала, он используется программным обеспечением для понимания человеческого языка. В большинстве случаев мы использовали его на своих устройствах, даже не замечая, что используем его.
Для чего используется НЛП? НЛП используется для чтения, расшифровки и понимания человеческого языка, чтобы можно было получить ценную информацию и дать рекомендации, которые помогут пользователям.
Это помогает веб-сайтам и приложениям становиться более интерактивными, привлекательными и полезными.
Алгоритмы запрограммированы для идентификации текстов или слов в данном предложении. Как только эти ключевые слова определены, алгоритмы пытаются расшифровать и понять смысл предложения. В соответствии со значением, определенным компьютером, он может предоставлять результаты или рекомендации, которые помогают пользователям достичь своих целей.
Что делает НЛП таким сложным?Когда люди разговаривают друг с другом, мы используем различные элементы помимо слов, чтобы передать сообщение. Тональность, жесты, мимика, язык тела, громкость и другие элементы являются важным аспектом сообщения, которое мы передаем.
Однако программное обеспечение и машины не понимают таких сложностей, и пройдет довольно много времени, прежде чем это можно будет точно интерпретировать вместе со словами, чтобы понять истинное значение сообщения.
Далее мы поговорим о местах, где мы обычно взаимодействуем с НЛП в нашей повседневной жизни.
Ежедневные приложения NLP NLP Используется для прогнозирующих текстовВы должны использовать автокоррекцию в течение довольно долгого времени. Это НЛП в действии. На самом базовом уровне он угадывает слова, которые вы могли бы ввести, чтобы завершить предложение, и предлагает варианты, экономя ваше время и все усилия, связанные с обдумыванием того, что напечатать в предложении. Он собирает эти данные из ранее написанных сообщений, которые хранятся на его сервере.
Он также собирает данные из предложений, которые вы пишете, и предсказывает, что вы можете напечатать в письме, которое собираетесь отправить.
Текстовая аналитика использует НЛП Текстовая аналитика используется крупными брендами, чтобы понять, насколько эффективны их кампании, что люди говорят об их бренде на различных маркетинговых каналах и как их бренды воспринимаются.
Эти инструменты известны как инструменты прослушивания и анализируют комментарии людей на разных платформах. Этот анализ известен как анализ настроений и уделяет пристальное внимание ключевым словам, используемым вместе с упоминаниями торговой марки, что позволяет маркетологам понять важность комментария.
Проверка правописанияИспользуете ли вы Grammarly для написания писем? Если да, то вы используете программное обеспечение, которое использует НЛП, чтобы дать вам рекомендации по правильному использованию грамматики и правописания.
Помимо Grammarly, даже Microsoft Word и Google Docs помогут вам в этом.
Результаты поискаВы когда-нибудь чувствовали, что Google может читать ваши мысли? Или он уже знает, что вы собираетесь напечатать, еще до того, как вы наберете слова?
Поисковые системы используют НЛП, чтобы понять, что пользователи хотят найти или какие ответы они ищут. Google даже запустил поиск изображений, с помощью которого он может определить, что вы ищете, даже не вводя текст, достаточно символа или изображения, чтобы понять, какую информацию вы ищете.
В последнее время большинство людей сталкивались с Alexa, Google Home Duo или Amazon Echo. Они работают аналогично тому, как работают боты, однако они способны выполнять множество других функций, таких как вызов члена семьи или все, что вы попросите, например, запланировать встречу.
Анализ данныхВизуализация данных предоставляется поставщиками BI на основе возможностей NLP. Для этого требуется осмысленная интерпретация данных и демонстрация их целевой аудитории, побуждающая их исследовать данные с использованием утверждений или вопросов на естественном языке.
Используя это, вы можете напрямую задавать вопросы о данных, и программное обеспечение ответит фильтром, разделом или визуализацией.
Хорошим примером является Climo для Bosch, панель мониторинга климата в режиме реального времени. Он показывает индекс качества воздуха (AQI) в режиме реального времени в виде тепловой карты для любого места в мире.
Вам не нравится, как Gmail упорядочивает вашу почту по разделам «Входящие», «Социальные сети», «Рекламные акции» и другие разделы? Не лучше ли работать с чистым почтовым ящиком?
Другим примером является приложение Fullerton, которое распознает важные отраслевые обновления на фондовом рынке и дает соответствующие рекомендации пользователю в соответствии с его требованиями.
Это снова работа НЛП. НЛП определяет, к какой категории оно должно относиться, на основе содержания почты. Это облегчает вашу жизнь, так как теперь существует ограниченное количество электронных писем, которые необходимо просмотреть.
Боты MessengerЭто чат-боты, интегрированные в ваш Facebook Messenger. Используя этих умных ботов, вы по-прежнему можете пользоваться услугами, предоставляемыми этой компанией, такими как заказ такси Uber или Lyft.
Боты Messenger удобны для различных других служб. Бот-мессенджер Mastercard отслеживает ваши покупательские привычки, дает рекомендации, где и когда можно тратить деньги, а где нельзя.
Программному обеспечению для перевода очень помогло использование обработки естественного языка. В среднем Google Translate используют более 500 миллионов человек каждый день. Это значительно уменьшило языковой барьер. Это даже удобно, когда люди путешествуют в другие страны, поскольку туристы могут общаться с местными жителями, что упрощает общение.
Бронирование и бронированиеЭто новая разработка, которая медленно привлекает внимание. Бронирование осуществляется напрямую без участия человека, за исключением пользователя, использующего их.
В этих случаях задействован человеко-компьютерный интерфейс. Естественный язык преобразуется в компьютерный язык, и действия выполняются по команде пользователя.
Такие приложения, как 6AWLA, позволяют бронировать столики даже для больших групп без участия человека в ресторане. Это обеспечивает беспрепятственный процесс бронирования как для ресторанов, так и для потребителей.
Наверное, не первое, что приходит вам на ум, когда мы говорим о НЛП, но разработаны приложения, которые функционируют на основе НЛП, позволяя людям с ограниченными возможностями общаться.
Два замечательных примера — приложение Livox и приложение SignAll. Livox позволяет людям общаться, просто моргая на предмет, если даже прикосновение к экрану является проблемой. С другой стороны, SignAll преобразует язык жестов в английский, что облегчает общение.
НЛП меняет способ общения в мире и будет продолжать меняться по мере дальнейшего развития. Мы можем ожидать будущего, в котором коммуникация полностью управляется НЛП, что делает взаимодействие между людьми легким.
Нравится читать наши блоги? Не забудьте подписаться и получать уведомления о последних публикациях!Что это такое и как это работает?
Обработка естественного языка (NLP) позволяет машинам разбивать и интерпретировать человеческий язык.
Он лежит в основе инструментов, которые мы используем каждый день — от программного обеспечения для перевода, чат-ботов, спам-фильтров и поисковых систем до программного обеспечения для исправления грамматики, голосовых помощников и инструментов мониторинга социальных сетей.
Начните свое путешествие по НЛП с помощью инструментов без кода
ПОПРОБУЙТЕ СЕЙЧАС
В этом руководстве вы узнаете об основах обработки естественного языка и некоторых связанных с ней проблемах, а также откроете для себя самые популярные приложения НЛП в бизнесе. Наконец, вы сами убедитесь, насколько легко начать работу с инструментами обработки естественного языка без кода.
- Что такое обработка естественного языка (NLP)?
- Как работает обработка естественного языка?
- Проблемы обработки естественного языка
- Примеры обработки естественного языка
- Обработка естественного языка с помощью Python
- Учебное пособие по обработке естественного языка (NLP)
Что такое обработка естественного языка (NLP)?
Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая делает человеческий язык понятным для машин.
НЛП сочетает в себе мощь лингвистики и информатики для изучения правил и структуры языка и создания интеллектуальных систем (работающих на основе машинного обучения и алгоритмов НЛП), способных понимать, анализировать и извлекать смысл из текста и речи.
Для чего используется НЛП?
НЛП используется для понимания структуры и значения человеческого языка путем анализа различных аспектов, таких как синтаксис, семантика, прагматика и морфология. Затем информатика преобразует эти лингвистические знания в основанные на правилах алгоритмы машинного обучения, которые могут решать конкретные проблемы и выполнять желаемые задачи.
Возьмем, к примеру, Gmail. Электронные письма автоматически классифицируются как Рекламные акции , Социальные , Основные или Спам благодаря задаче НЛП, называемой извлечением ключевых слов. «Читая» слова в строках темы и связывая их с заранее определенными тегами, машины автоматически узнают, к какой категории отнести электронные письма.
Преимущества НЛП
НЛП обладает многими преимуществами, но вот лишь несколько преимуществ высшего уровня, которые помогут вашему бизнесу стать более конкурентоспособным:
- Проведение крупномасштабного анализа. Обработка естественного языка помогает машинам автоматически понимать и анализировать огромные объемы неструктурированных текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях, запросы в службу поддержки, онлайн-обзоры, новостные отчеты и многое другое.
- Автоматизируйте процессы в режиме реального времени. Инструменты обработки естественного языка могут помочь машинам научиться сортировать и направлять информацию практически без участия человека — быстро, эффективно, точно и круглосуточно.
- Адаптируйте инструменты НЛП к своей отрасли. Алгоритмы обработки естественного языка могут быть адаптированы к вашим потребностям и критериям, таким как сложный, специфичный для отрасли язык — даже сарказм и неправильно используемые слова.
Как работает обработка естественного языка?
Используя векторизацию текста, инструменты НЛП преобразуют текст во что-то, понятное машине, затем алгоритмы машинного обучения передают обучающие данные и ожидаемые выходные данные (теги), чтобы обучить машины проводить ассоциации между конкретным вводом и соответствующим ему выводом. Затем машины используют методы статистического анализа для создания своего собственного «банка знаний» и определяют, какие функции лучше всего представляют тексты, прежде чем делать прогнозы для невидимых данных (новых текстов):
В конечном счете, чем больше данных подается этим алгоритмам НЛП, тем точнее модели анализа текста будут.
Анализ настроений (показан на диаграмме выше) — одна из самых популярных задач НЛП, в которой модели машинного обучения обучаются классифицировать текст по полярности мнений (положительные, отрицательные, нейтральные и все промежуточные).
Попробуйте самостоятельно провести анализ настроений, набрав текст в модели НЛП ниже
Протестируйте с помощью собственного текста
Это лучший инструмент для анализа настроений!!!Результаты
Positive99. 1%
Самым большим преимуществом моделей машинного обучения является их способность учиться самостоятельно, без необходимости определять правила вручную. Вам просто нужен набор соответствующих обучающих данных с несколькими примерами для тегов, которые вы хотите проанализировать. А с помощью передовых алгоритмов глубокого обучения вы можете объединять несколько задач обработки естественного языка, таких как анализ тональности, извлечение ключевых слов, классификация тем, обнаружение намерений и т. д., чтобы работать одновременно и получать очень подробные результаты.
Общие задачи и методы НЛП
Многие задачи обработки естественного языка включают синтаксический и семантический анализ, используемый для разбиения человеческого языка на машиночитаемые фрагменты.
Синтаксический анализ , также известный как разбор или синтаксический анализ, идентифицирует синтаксическую структуру текста и отношения зависимости между словами, представленные на диаграмме, называемой деревом разбора.
Семантический анализ фокусируется на определении значения языка. Однако, поскольку язык многозначен и неоднозначен, семантика считается одной из самых сложных областей НЛП.
Семантические задания анализируют структуру предложений, взаимодействий слов и связанных с ними понятий в попытке раскрыть значение слов, а также понять тему текста.
Ниже мы перечислили некоторые из основных подзадач как семантического, так и синтаксического анализа:
Токенизация
Токенизация — важная задача обработки естественного языка, используемая для разбиения строки слов на семантически полезные единицы, называемые токены .
Токенизация предложений разделяет предложения в тексте, а токенизация слов разделяет слова внутри предложения. Как правило, токены слов разделяются пробелами, а токены предложений — точками. Однако вы можете выполнять токенизацию высокого уровня для более сложных структур, таких как слова, которые часто встречаются вместе, иначе известные как словосочетания (например, New York ).
Пример того, как разбиение слов упрощает текст:
Вот пример того, как разбиение слов упрощает текст:
Обслуживание клиентов не может быть лучше! = «обслуживание клиентов» «не может» «не быть» «лучше».
Тегирование части речи
Тегирование части речи (сокращенно PoS-тегирование) включает добавление категории части речи к каждому маркеру в тексте. Некоторые распространенные теги PoS: глагол , прилагательное , существительное , местоимение , союз , предлог , пересечение и другие. В этом случае приведенный выше пример будет выглядеть так:
«Обслуживание клиентов»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «может»: ГЛАГОЛ, «не»: НАРЕЧИЕ, быть»: ГЛАГОЛ, «лучше»: ПРИЛАГАТЕЛЬНОЕ, «!»: ПУНКТУАЦИЯ
Маркировка PoS полезна для определения отношений между словами и, следовательно, понимать смысл предложений.
Анализ зависимостей
Грамматика зависимостей относится к способу соединения слов в предложении. Таким образом, синтаксический анализатор зависимостей анализирует, как «главные слова» связаны и изменяются другими словами, а также понимает синтаксическую структуру предложения:
Анализ округа
Анализ округа направлен на визуализацию всей синтаксической структуры предложения путем определения грамматики структуры фразы. Он состоит из использования абстрактных терминальных и нетерминальных узлов, связанных со словами, как показано в этом примере:
Вы можете попробовать различные алгоритмы и стратегии синтаксического анализа в зависимости от характера текста, который вы собираетесь анализировать, и уровня сложности, который вы хотите анализировать. хотел бы достичь.
Лемматизация и стемминг
Когда мы говорим или пишем, мы склонны использовать флективные формы слова (слова в их различных грамматических формах). Чтобы сделать эти слова более понятными для компьютеров, НЛП использует лемматизацию и выделение корней, чтобы преобразовать их обратно в корневую форму.
Слово в том виде, в каком оно появляется в словаре – его корневая форма – называется леммой. Например, термины «есть, есть, есть, были и были», группируются под леммой «быть». Итак, если мы применим эту лемматизацию к «У африканских слонов по четыре когтя на передних лапах», результат будет выглядеть примерно так:
У африканских слонов по четыре когтя на передних лапах = «африканский», «слон», «есть», «4», «гвоздь», «на», «их», «нога»]
Этот пример полезен, чтобы увидеть, как лемматизация изменяет предложение, используя его базовую форму (например, слово «ноги» было изменено на «нога»)
Когда мы обращаемся к основам, корневая форма слова называется основой. Основа «обрезает» слова, поэтому основы слов не всегда могут быть семантически правильными.
Например, если объединить слова «консультироваться», «консультант», «консалтинг» и «консультанты», получится корневая форма «консультироваться».
В то время как лемматизация основана на словаре и выбирает подходящую лемму в зависимости от контекста, выделение корней работает с отдельными словами без учета контекста. Например, в предложении:
«Это лучше»
Слово «лучше» преобразуется лемматизатором в слово «хорошо», но не изменяется по корню. Несмотря на то, что стеммеры могут давать менее точные результаты, их проще построить и они работают быстрее, чем лемматизаторы. Но лемматизаторы рекомендуются, если вы ищете более точные лингвистические правила.
Удаление стоп-слов
Удаление стоп-слов — важный шаг в обработке текста НЛП. Он включает в себя отфильтровывание часто встречающихся слов, которые не добавляют семантической ценности предложению, например, that to, at, for, is, и т. д.
Вы даже можете настроить списки стоп-слов, включив в них слова, которые вы хочу игнорировать.
Допустим, вы хотите классифицировать заявки в службу поддержки клиентов по их темам. В этом примере: «Здравствуйте, у меня проблемы со входом в систему с моим новым паролем» , может быть полезно удалить стоп-слова, такие как «привет» , «я» , «ам» , «с» , «мой» , так что у вас останутся слова, которые помогите разобраться в теме тикета: «беда» , «вход» , «новый» , «пароль» .
Значение слова Word Sense
В зависимости от контекста слова могут иметь разные значения. Возьмем слово «книга» , например:
- Вы должны прочитать эту книгу ; это отличный роман!
- Вам следует забронировать рейсы как можно скорее.
- Вы должны закрыть книг к концу года.
- Вы должны делать все по книге , чтобы избежать возможных осложнений.
Существуют два основных метода, которые можно использовать для устранения многозначности слов (WSD): основанный на знаниях (или словарный подход) или контролируемый подход . Первый пытается сделать вывод о значении, наблюдая словарные определения неоднозначных терминов в тексте, а второй основан на алгоритмах обработки естественного языка, которые извлекают уроки из обучающих данных.
Распознавание именованных объектов (NER)
Распознавание именованных объектов является одной из самых популярных задач семантического анализа и включает в себя извлечение объектов из текста. Сущностями могут быть имена, места, организации, адреса электронной почты и многое другое.
Извлечение отношений, еще одна подзадача НЛП, идет еще дальше и находит отношения между двумя существительными. Например, во фразе «Сьюзен живет в Лос-Анджелесе», человек (Сьюзан) связан с местом (Лос-Анджелес) семантической категорией «живет в».
Классификация текста
Классификация текста — это процесс понимания значения неструктурированного текста и организации его в предопределенные категории (теги). Одной из самых популярных задач классификации текста является анализ тональности, целью которого является категоризация неструктурированных данных по тональности.
Другие задачи классификации включают обнаружение намерений, моделирование темы и определение языка.
Проблемы обработки естественного языка
Существует множество проблем обработки естественного языка, но одна из главных причин сложности НЛП заключается просто в том, что человеческий язык неоднозначен.
Даже людям трудно правильно анализировать и классифицировать человеческий язык.
Возьмем, к примеру, сарказм. Как научить машину понимать выражение, которое говорит противоположное истине? В то время как люди легко уловили бы сарказм в этом комментарии, ниже было бы сложно научить машину интерпретировать эту фразу:
«Если бы мне давали по доллару за каждую умную вещь, которую вы говорите, я был бы беден».
Чтобы полностью понять человеческий язык, специалистам по обработке и анализу данных необходимо научить инструменты НЛП не ограничиваться определениями и порядком слов, понимать контекст, двусмысленность слов и другие сложные понятия, связанные с сообщениями. Но им также необходимо учитывать другие аспекты, такие как культура, происхождение и пол, при тонкой настройке моделей обработки естественного языка. Сарказм и юмор, например, могут сильно различаться в разных странах.
Обработка естественного языка и мощные алгоритмы машинного обучения (часто несколько совместно используемых) совершенствуются и упорядочивают хаос человеческого языка, вплоть до таких понятий, как сарказм. Мы также начинаем видеть новые тенденции в НЛП, поэтому мы можем ожидать, что НЛП произведет революцию в том, как люди и технологии взаимодействуют в ближайшем будущем и в будущем.
Примеры обработки естественного языка
Хотя обработка естественного языка продолжает развиваться, сегодня уже существует множество способов ее использования. Большую часть времени вы будете подвергаться обработке естественного языка, даже не осознавая этого.
Часто НЛП работает в фоновом режиме с инструментами и приложениями, которые мы используем каждый день, помогая компаниям улучшить наш опыт. Ниже мы выделили некоторые из наиболее распространенных и наиболее эффективных способов использования обработки естественного языка в повседневной жизни:
11 распространенных примеров НЛП
- Фильтры электронной почты
- Виртуальные помощники, голосовые помощники или умные колонки
- Онлайн-поиск двигатели
- Предиктивный текст и автозамена
- Отслеживание настроений бренда в социальных сетях
- Сортировка отзывов клиентов
- Автоматизация процессов в службе поддержки
- Чат-боты
- Автоматическое обобщение
- Машинный перевод
- Генерация естественного языка
Фильтры электронной почты являются наиболее распространенными из упомянутых выше
7 9000 использования НЛП. Когда они были впервые представлены, они были не совсем точными, но благодаря многолетнему обучению машинному обучению на миллионах выборок данных электронные письма в наши дни редко попадают не в тот почтовый ящик.
Виртуальные помощники, голосовые помощники или умные колонки
Наиболее распространенными из них являются Siri от Apple и Alexa от Amazon. Виртуальные помощники используют технологию машинного обучения NLP для понимания и автоматической обработки голосовых запросов. Алгоритмы обработки естественного языка позволяют индивидуально обучать помощников отдельными пользователями без дополнительного ввода, учиться на предыдущих взаимодействиях, вызывать связанные запросы и подключаться к другим приложениям.
Ожидается, что использование голосовых помощников будет продолжать расти в геометрической прогрессии, поскольку они используются для управления домашними системами безопасности, термостатами, освещением и автомобилями — даже чтобы вы знали, что у вас заканчивается в холодильнике.
Онлайн-поисковики
Всякий раз, когда вы выполняете простой поиск в Google, вы используете машинное обучение НЛП. Они используют хорошо обученные алгоритмы, которые ищут не только связанные слова, но и намерения искателя. Результаты часто меняются ежедневно, следуя трендовым запросам и трансформируясь вместе с человеческим языком. Они даже учатся предлагать темы и предметы, связанные с вашим запросом, которые, возможно, даже не осознавали, что вас интересуют.
Предиктивный текст
Каждый раз, когда вы печатаете текст на своем смартфоне, вы видите НЛП в действии. Часто вам нужно набрать всего несколько букв слова, и приложение для обмена текстовыми сообщениями предложит вам правильный вариант. И чем больше вы пишете, тем точнее он становится, часто распознавая часто используемые слова и имена быстрее, чем вы можете их напечатать.
Интеллектуальный текст, автозамена и автозаполнение стали настолько точными в программах обработки текстов, таких как MS Word и Google Docs, что они могут заставить нас чувствовать, что нам нужно вернуться в начальную школу.
Мониторинг настроений бренда в социальных сетях
Анализ настроений — это автоматизированный процесс классификации мнений в тексте как положительных, отрицательных или нейтральных. Его часто используют для отслеживания настроений в социальных сетях. Вы можете отслеживать и анализировать настроения в комментариях о вашем бренде в целом, продукте, конкретной функции или сравнивать свой бренд с конкурентами.
Представьте, что вы только что выпустили новый продукт и хотите определить первоначальную реакцию ваших клиентов. Возможно, клиент написал в Твиттере о своем недовольстве обслуживанием клиентов. Отслеживая анализ настроений, вы можете сразу обнаружить эти негативные комментарии и немедленно ответить.
Быстрая сортировка отзывов клиентов
Классификация текста — это основная задача НЛП, которая назначает предопределенные категории (теги) тексту на основе его содержания. Он отлично подходит для организации качественной обратной связи (обзоры продуктов, обсуждения в социальных сетях, опросы и т. д.) по соответствующим темам или категориям отделов.
Retently, платформа SaaS, использовала инструменты НЛП для классификации ответов NPS и мгновенного получения полезной информации:
Retently обнаружила наиболее актуальные темы, упомянутые клиентами, и какие из них они больше всего ценят. Ниже вы можете видеть, что большинство ответов относились к «функциям продукта», за которыми следуют «UX продукта» и «поддержка клиентов» (последние две темы были упомянуты в основном промоутерами).
Автоматизация процессов обслуживания клиентов
Другие интересные применения НЛП связаны с автоматизацией обслуживания клиентов. Эта концепция использует технологию на основе искусственного интеллекта для устранения или сокращения рутинных ручных задач в службе поддержки клиентов, экономя драгоценное время агентов и повышая эффективность процессов.
Согласно бенчмарку Zendesk, технологическая компания получает +2600 запросов в службу поддержки в месяц. Получение большого количества обращений в службу поддержки по разным каналам (электронная почта, социальные сети, чат и т. д.) означает, что компаниям необходимо иметь стратегию классификации каждого поступающего обращения.
Классификация текста позволяет компаниям автоматически маркировать входящие запросы в службу поддержки клиентов в соответствии с их темой, языком, настроением или срочностью. Затем на основе этих тегов они могут мгновенно направлять заявки наиболее подходящему пулу агентов.
Uber разработала собственный рабочий процесс маршрутизации билетов, который включает в себя маркировку билетов по стране, языку и типу (эта категория включает вложенные теги Водитель-партнер, вопросы о платежах, потерянные предметы и т. д. ), и в соответствии с некоторыми правилами приоритизации, такими как отправка запросов от новых клиентов ( New Driver-Partners ), отправляются в начало списка.
Чат-боты
Чат-бот — это компьютерная программа, имитирующая человеческий разговор. Чат-боты используют NLP, чтобы распознавать смысл предложения, определять релевантные темы и ключевые слова, даже эмоции, и предлагать лучший ответ на основе своей интерпретации данных.
Поскольку клиенты жаждут быстрой, персонализированной и круглосуточной поддержки, чат-боты стали героями стратегий обслуживания клиентов. Чат-боты сокращают время ожидания клиентов, предоставляя немедленные ответы, и особенно хорошо справляются с обработкой рутинных запросов (которые обычно представляют собой наибольший объем запросов в службу поддержки клиентов), позволяя агентам сосредоточиться на решении более сложных проблем. На самом деле, чат-боты могут решить до 80% обычных запросов в службу поддержки клиентов.
Помимо поддержки клиентов, чат-боты могут использоваться для рекомендации продуктов, предоставления скидок и бронирования, а также для многих других задач. Для этого большинство чат-ботов следуют простой логике «если/то» (они запрограммированы так, чтобы определять намерения и связывать их с определенным действием) или предоставляют набор вариантов на выбор.
Автоматическое суммирование
Автоматическое суммирование заключается в сокращении текста и создании новой краткой версии, содержащей наиболее важную информацию. Это может быть особенно полезно для суммирования больших фрагментов неструктурированных данных, таких как научные статьи.
Существует два разных способа использования НЛП для обобщения:
- Извлечение наиболее важной информации из текста и использование ее для создания резюме (резюмирование на основе извлечения)
- Применение методов глубокого обучения для перефразирования текста и создавать предложения, которых нет в первоисточнике (обобщение на основе абстракции) .
Автоматическое суммирование может быть особенно полезно для ввода данных, когда необходимая информация извлекается, например, из описания продукта и автоматически вводится в базу данных.
Машинный перевод
Возможность перевода текста и речи на разные языки всегда была одним из основных интересов в области НЛП. Начиная с первых попыток перевода текста с русского на английский в 1950-х годах и заканчивая современными нейронными системами глубокого обучения, машинный перевод (МТ) претерпел значительные улучшения, но по-прежнему сопряжен с проблемами.
Google Translate, Microsoft Translator и приложение для перевода Facebook — это лишь некоторые из ведущих платформ для универсального машинного перевода. В августе 2019 г., Модель машинного перевода Facebook AI с английского на немецкий заняла первое место в конкурсе, проводимом Конференцией по машинному обучению (WMT). Переводы, полученные с помощью этой модели, были определены организаторами как «сверхчеловеческие» и признаны намного превосходящими переводы, выполненные экспертами-людьми.
Еще одна интересная разработка в области машинного перевода связана с настраиваемыми системами машинного перевода, адаптированными к конкретной области и обученными понимать терминологию, связанную с определенной областью, такой как медицина, юриспруденция и финансы. Lingua Custodia, например, представляет собой инструмент машинного перевода, предназначенный для перевода технических финансовых документов.
Наконец, одно из последних нововведений машинного перевода — адаптивный машинный перевод, состоящий из систем, способных учиться на исправлениях в режиме реального времени.
Генерация естественного языка
Генерация естественного языка (NLG) — это подраздел НЛП, предназначенный для создания компьютерных систем или приложений, которые могут автоматически создавать все виды текстов на естественном языке, используя семантическое представление в качестве входных данных. Некоторые из приложений NLG — это ответы на вопросы и обобщение текста.
В 2019 году компания Open AI, занимающаяся искусственным интеллектом, выпустила GPT-2, систему генерации текста, которая представляет собой новаторское достижение в области искусственного интеллекта и выводит область NLG на совершенно новый уровень. Система была обучена на огромном наборе данных из 8 миллионов веб-страниц и способна генерировать связные и высококачественные фрагменты текста (например, новостные статьи, рассказы или стихи) с минимальными подсказками.
Модель работает лучше, когда в нее входят популярные темы, широко представленные в данных (такие как Brexit, например), в то время как она дает худшие результаты, когда запрашивается узкоспециализированный или технический контент. Тем не менее, его возможности только начинают изучаться.
Обработка естественного языка с помощью Python
Теперь, когда вы получили некоторое представление об основах НЛП и его текущих приложениях в бизнесе, вам может быть интересно, как применить НЛП на практике.
Существует множество библиотек с открытым исходным кодом, предназначенных для обработки естественного языка. Эти библиотеки бесплатны, гибки и позволяют вам создать полное и индивидуальное решение NLP.
Однако создание целой инфраструктуры с нуля требует многолетнего опыта работы с данными и программирования, или вам, возможно, придется нанять целые команды инженеров.
Инструменты SaaS, с другой стороны, представляют собой готовые к использованию решения, которые позволяют вам интегрировать НЛП в инструменты, которые вы уже используете, просто и с минимальной настройкой. Подключить инструменты SaaS к вашим любимым приложениям через их API очень просто, для этого требуется всего несколько строк кода. Это отличная альтернатива, если вы не хотите тратить время и ресурсы на изучение машинного обучения или НЛП.
Взгляните на дебаты «Создать или купить», чтобы узнать больше.
Вот список лучших инструментов НЛП:
- MonkeyLearn — это платформа SaaS, которая позволяет создавать настраиваемые модели обработки естественного языка для выполнения таких задач, как анализ настроений и извлечение ключевых слов. Разработчики могут подключать модели NLP через API в Python, а те, у кого нет навыков программирования, могут загружать наборы данных через интеллектуальный интерфейс или подключаться к повседневным приложениям, таким как Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk и другим.
- Natural Language Toolkit (NLTK) — это набор библиотек для создания программ Python, способных решать самые разные задачи NLP. Это самая популярная библиотека Python для НЛП, за ней стоит очень активное сообщество, и она часто используется в образовательных целях. Существует руководство и учебник по использованию NLTK, но это довольно крутая кривая обучения.
- SpaCy — бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для расширенной обработки естественного языка в Python. Он был специально разработан для создания приложений НЛП, которые могут помочь вам понять большие объемы текста.
- TextBlob — это библиотека Python с простым интерфейсом для выполнения различных задач НЛП. Созданная на основе NLTK и другой библиотеки под названием Pattern, она интуитивно понятна и удобна для пользователя, что делает ее идеальной для начинающих. Узнайте больше о том, как использовать TextBlob и его функции.
Учебное пособие по обработке естественного языка
Решения SaaS, такие как MonkeyLearn, предлагают готовые к использованию шаблоны NLP для анализа определенных типов данных. В этом руководстве ниже мы покажем вам, как выполнять анализ тональности в сочетании с извлечением ключевых слов с использованием нашего индивидуального шаблона.
1. Выберите ключевое слово + шаблон анализа тональности
2. Загрузите текстовые данные
Если у вас нет файла CSV, используйте наш пример набора данных.
3. Сопоставьте столбцы CSV с полями панели мониторинга
В этом шаблоне есть только одно поле: текст . Если в вашем наборе данных несколько столбцов, выберите столбец с текстом, который вы хотите проанализировать.
4. Назовите свой рабочий процесс
5. Дождитесь импорта данных
6. Изучите панель управления!
Вы можете:
- Фильтровать по настроению или ключевому слову.
- Поделитесь по электронной почте с другими коллегами.
Заключительные слова об обработке естественного языка
Обработка естественного языка меняет способ анализа и взаимодействия с языковыми данными с помощью обучающих машин, чтобы понимать текст и речь и выполнять автоматизированные задачи, такие как перевод, обобщение, классификация и добыча.
