Статьи про НЛП от Института НЛП
Критерии психологического здоровья
Психологическое здоровье – это состояние стабильности, которое позволяет людям справляться со стрессом, решать различные жизненные ситуации, реализовывать свой потенциал, успешно учиться и работать.
«Жить в моменте» – что это такое и для чего нужно
Часто мы не ценим то, что происходит с нами в настоящем, не обращаем внимания на «мелочи», и только спустя годы понимаем, что возможно, это были самые счастливые моменты в жизни. Именно жить в моменте и значит понимать и осознавать себя в настоящем, здесь и сейчас, проживая каждое мгновение своей жизни, концентрируясь именно на том, что происходит сейчас, без травмирующих уроков прошлого и страхов будущего.
Как распознать манипуляцию и защитить себя
Для человека совершенно естественно идти по пути наименьшего сопротивления.
Как завербовать нужного человека
При слове “вербовка” в голове у многих из нас возникает образ Штирлица, либо Агента 007, либо другого шпиона-разведчика, который обманом, хитростью и несомненным обаянием добивается своих целей. Завербовать человека, используя шантаж и страх, не так уж и тяжело – нужно лишь знать, какие скелеты хранятся в шкафу предполагаемого претендента и использовать их максимально жестко.
Управление в состоянии глобального кризиса
Практика показывает, что если руководитель достаточно чувствителен и внимателен к тому, что и как происходит в сфере его управленческой деятельности, то какая-либо теория для управления ему лично, в общем-то, не нужна. Ему достаточно тех практических навыков, которые он целенаправленно и осознанно использует, развивает и накапливает в качестве своего жизненного опыта.
Квантовая психология и реальность
Как научиться эффективно управлять собой, своей жизнью и судьбой через управление реальностью? Необходимо погрузиться в квантовую психологию, освоить нейролингвистическое программирование и использовать гипноз, потому что эта магия управления возможна только у тех, у кого соответствующая модель мира и способности (которые можно развить).
Готовые многоходовые комбинации для управления
Стратагема — алгоритм поведения, просчитанная последовательность действий, направленных на достижение скрытой цели с обязательным учётом психологии объекта и других особенностей ситуации.
Серый кардинал в коллективе: как действовать руководителю
Все помнят кардинала Ришелье из «Трех мушкетеров» Дюма: умный, дальновидный политик, железной рукой правил Францией при короле Людовике XIII, который находился под влиянием Ришелье до самой смерти кардинала.
Как отличить навязанные цели
Вся наша жизнь состоит из целей: по сути, смысл жизни и есть реализация целей.
Без цели – это не жизнь, а существование, движение по течению, где другие люди определяют за нас наши цели: купить машину, чтобы ездить семьей на дачу, работать сверхурочно, чтобы руководство повысило, зарабатывать много денег, чтобы ребенок учился в элитной школе и пр.
Почему аргументы бессильны
Итак, у вас важные переговоры. Однако ваш оппонент имеет репутацию непримиримого скептика, который продавливает кого угодно на переговорах. Но вам нужна эта сделка. Как быть? Где найти нужные аргументы?
Лестничный ум, или как развить находчивость
Все мы знаем, как надо поступить в той или иной ситуации.
У нас готов остроумный ответ на любое возражение, полно аргументов и разумных доводов для убеждения кого угодно. Мы уверенно защищаем свою точку зрения и с блеском выходим из любой конфликтной ситуации.
Чувство жалости – мишень для манипулятора
Встречали ли вы в своей жизни безжалостных людей? Таких, чтобы ни грамма сострадания к чужим проблемам, ни капли жалости к тяжелой ситуации и никакого сочувствия?
7 советов как провалить переговоры
Мы живем в такое время, где, как ни смешно сказать, “каждый суслик режиссер”. Все дают советы всем и вся: как правильно жить, что есть, на каком боку спать и с какой ноги вставать.
Самогипноз: инструкция по управлению собой
Самогипноз — состояние, в которое человек вводит себя самостоятельно с помощью специальных техник. С помощью самогипноза можно управлять психическими и физическими процессами в собственном организме, мобилизуя ресурсы для преодоления различных ситуаций.
Как прокачать интуицию
Интуиция есть у всех.
Другое дело, как она развита и в какой степени. Ученые считают, что лишь 10% людей на Земле обладают сильной интуицией и используют ее в полной мере.
Как манипулировать разными психотипами личности
Мы хотим предугадывать их действия, быть на шаг впереди, не попадать в ситуации, когда “все так неожиданно!” и “я и не предполагал этого”. При всем этом противоположная сторона общения тоже не дремлет, используя сознательно или неосознанно множество приемов для того, чтобы подчинить, навязать свое мнение, заставить сделать по-своему, одним словом, использует все приемы манипулирования.
Как прокачать харизму коуча
С каждым днем коучей, психологических консультантов, арт-терапевтов становится все больше. Выделиться на фоне этого количества специалистов бывает тяжело. Но возможно. Именно об этом мы сегодня и поговорим.
На что способен наш мозг
Человеческий мозг – универсальная машина мышления. С самых давних пор и по сегодняшний день развитие мозга человека не останавливалось ни на секунду, все время совершенствуясь и создавая новые нейронные связи. В результате мы способны удерживать в памяти огромное количество информации, совершать открытия, придумывать идеи, изобретать новое, генерировать цели и достигать их.
Состояние нужды — причина провала переговоров
Потерять позиции на переговорах легче легкого. Достаточно показать противнику, что вы находитесь в состоянии нужды.
5 ошибок в воспитании детей
Если вы читаете эти строки, значит с 99% уверенностью можно сказать, что вы – родитель. Только родители озабочены тем, чтобы “воспитать хорошего человека”, “никогда не повторить ошибок моих родителей”, “передать своему ребенку весь свой опыт”, “способствовать развитию талантов”, “не навязывать свою точку зрения” и пр.
Статьи про НЛП от Института НЛП
Критерии психологического здоровья
Психологическое здоровье – это состояние стабильности, которое позволяет людям справляться со стрессом, решать различные жизненные ситуации, реализовывать свой потенциал, успешно учиться и работать.
«Жить в моменте» – что это такое и для чего нужно
Часто мы не ценим то, что происходит с нами в настоящем, не обращаем внимания на «мелочи», и только спустя годы понимаем, что возможно, это были самые счастливые моменты в жизни. Именно жить в моменте и значит понимать и осознавать себя в настоящем, здесь и сейчас, проживая каждое мгновение своей жизни, концентрируясь именно на том, что происходит сейчас, без травмирующих уроков прошлого и страхов будущего.
Как распознать манипуляцию и защитить себя
Для человека совершенно естественно идти по пути наименьшего сопротивления.
Как завербовать нужного человека
При слове “вербовка” в голове у многих из нас возникает образ Штирлица, либо Агента 007, либо другого шпиона-разведчика, который обманом, хитростью и несомненным обаянием добивается своих целей. Завербовать человека, используя шантаж и страх, не так уж и тяжело – нужно лишь знать, какие скелеты хранятся в шкафу предполагаемого претендента и использовать их максимально жестко.
Практика показывает, что если руководитель достаточно чувствителен и внимателен к тому, что и как происходит в сфере его управленческой деятельности, то какая-либо теория для управления ему лично, в общем-то, не нужна. Ему достаточно тех практических навыков, которые он целенаправленно и осознанно использует, развивает и накапливает в качестве своего жизненного опыта.
Квантовая психология и реальность
Как научиться эффективно управлять собой, своей жизнью и судьбой через управление реальностью? Необходимо погрузиться в квантовую психологию, освоить нейролингвистическое программирование и использовать гипноз, потому что эта магия управления возможна только у тех, у кого соответствующая модель мира и способности (которые можно развить).
Готовые многоходовые комбинации для управления
Стратагема — алгоритм поведения, просчитанная последовательность действий, направленных на достижение скрытой цели с обязательным учётом психологии объекта и других особенностей ситуации.
Серый кардинал в коллективе: как действовать руководителю
Все помнят кардинала Ришелье из «Трех мушкетеров» Дюма: умный, дальновидный политик, железной рукой правил Францией при короле Людовике XIII, который находился под влиянием Ришелье до самой смерти кардинала.
Это и есть настоящий теневой лидер, серый кардинал, который существует в любой компании, где сотрудников более 3-4 человек.
Как отличить навязанные цели
Вся наша жизнь состоит из целей: по сути, смысл жизни и есть реализация целей.
Без цели – это не жизнь, а существование, движение по течению, где другие люди определяют за нас наши цели: купить машину, чтобы ездить семьей на дачу, работать сверхурочно, чтобы руководство повысило, зарабатывать много денег, чтобы ребенок учился в элитной школе и пр.
Почему аргументы бессильны
Итак, у вас важные переговоры. Однако ваш оппонент имеет репутацию непримиримого скептика, который продавливает кого угодно на переговорах. Но вам нужна эта сделка. Как быть? Где найти нужные аргументы?
Лестничный ум, или как развить находчивость
Все мы знаем, как надо поступить в той или иной ситуации.
У нас готов остроумный ответ на любое возражение, полно аргументов и разумных доводов для убеждения кого угодно. Мы уверенно защищаем свою точку зрения и с блеском выходим из любой конфликтной ситуации.
Чувство жалости – мишень для манипулятора
Встречали ли вы в своей жизни безжалостных людей? Таких, чтобы ни грамма сострадания к чужим проблемам, ни капли жалости к тяжелой ситуации и никакого сочувствия?
7 советов как провалить переговоры
Мы живем в такое время, где, как ни смешно сказать, “каждый суслик режиссер”. Все дают советы всем и вся: как правильно жить, что есть, на каком боку спать и с какой ноги вставать.
Самогипноз: инструкция по управлению собой
Самогипноз — состояние, в которое человек вводит себя самостоятельно с помощью специальных техник. С помощью самогипноза можно управлять психическими и физическими процессами в собственном организме, мобилизуя ресурсы для преодоления различных ситуаций.
Как прокачать интуицию
Интуиция есть у всех.
Другое дело, как она развита и в какой степени. Ученые считают, что лишь 10% людей на Земле обладают сильной интуицией и используют ее в полной мере.
Как манипулировать разными психотипами личности
Мы хотим предугадывать их действия, быть на шаг впереди, не попадать в ситуации, когда “все так неожиданно!” и “я и не предполагал этого”. При всем этом противоположная сторона общения тоже не дремлет, используя сознательно или неосознанно множество приемов для того, чтобы подчинить, навязать свое мнение, заставить сделать по-своему, одним словом, использует все приемы манипулирования.
Как прокачать харизму коуча
С каждым днем коучей, психологических консультантов, арт-терапевтов становится все больше. Выделиться на фоне этого количества специалистов бывает тяжело. Но возможно. Именно об этом мы сегодня и поговорим.
На что способен наш мозг
Человеческий мозг – универсальная машина мышления. С самых давних пор и по сегодняшний день развитие мозга человека не останавливалось ни на секунду, все время совершенствуясь и создавая новые нейронные связи. В результате мы способны удерживать в памяти огромное количество информации, совершать открытия, придумывать идеи, изобретать новое, генерировать цели и достигать их.
Состояние нужды — причина провала переговоров
Потерять позиции на переговорах легче легкого. Достаточно показать противнику, что вы находитесь в состоянии нужды.
5 ошибок в воспитании детей
Если вы читаете эти строки, значит с 99% уверенностью можно сказать, что вы – родитель. Только родители озабочены тем, чтобы “воспитать хорошего человека”, “никогда не повторить ошибок моих родителей”, “передать своему ребенку весь свой опыт”, “способствовать развитию талантов”, “не навязывать свою точку зрения” и пр.
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?
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.
Как работает НЛП?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 применения NLP NLP, используемый для прогнозирующих текстовВы должны были 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 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 Messenger Это 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.
ПереводПрограммному 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 на ум, когда мы говорим о НЛП, но разработаны приложения, функционирующие на основе НЛП, позволяющие 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!Введение в обработку естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) — это область информатики и искусственного интеллекта, связанная с взаимодействием между компьютерами и людьми на естественном языке.
Конечная цель НЛП — помочь компьютерам понимать язык так же, как и нам. Это движущая сила таких вещей, как виртуальные помощники, распознавание речи, анализ настроений, автоматическое суммирование текста, машинный перевод и многое другое. В этом посте мы рассмотрим основы обработки естественного языка, углубимся в некоторые из его методов, а также узнаем, как NLP выиграл от последних достижений в области глубокого обучения.
Содержание
- Введение в НЛП
- Почему НЛП сложно
- Синтаксический и семантический анализ
- Методы НЛП
- Глубокое обучение и НЛП
- Ссылки
Что такое обработка естественного языка? | Видео: IBM Technology
1. Введение в обработку естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это пересечение информатики, лингвистики и машинного обучения.
Область фокусируется на общении между компьютерами и людьми на естественном языке, а НЛП направлено на то, чтобы заставить компьютеры понимать и генерировать человеческий язык. Применение методов NLP включает в себя голосовых помощников, таких как Alexa от Amazon и Siri от Apple, а также такие вещи, как машинный перевод и фильтрация текста.
Что такое обработка естественного языка?
Обработка естественного языка изучает взаимодействие между людьми и компьютерами, чтобы найти способы обработки компьютерами письменных и устных слов подобно тому, как это делают люди. Эта область сочетает в себе информатику, лингвистику и машинное обучение.
Обработка естественного языка сильно выиграла от последних достижений в области машинного обучения, особенно от методов глубокого обучения. Поле разделено на три части:
- Распознавание речи — перевод разговорной речи в текст.
- Понимание естественного языка — способность компьютера понимать язык.
- Генерация естественного языка — Генерация естественного языка компьютером.
2. Почему обработка естественного языка затруднена
Человеческий язык уникален по нескольким причинам. Он специально построен, чтобы передать смысл говорящего/пишущего. Это сложная система, хотя маленькие дети могут довольно быстро ее освоить.
Еще одна замечательная особенность человеческого языка заключается в том, что он состоит исключительно из символов. По словам Криса Мэннинга, профессора машинного обучения в Стэнфорде, это дискретная, символическая, категориальная сигнальная система. Это означает, что мы можем передавать одно и то же значение разными способами (например, речью, жестами, знаками и т. д.). Кодирование человеческим мозгом представляет собой непрерывный паттерн активации, посредством которого символы передаются через непрерывные звуковые и зрительные сигналы.
Понимание человеческого языка считается сложной задачей из-за его сложности.
Например, существует бесконечное количество различных способов расположения слов в предложении. Кроме того, слова могут иметь несколько значений, и для правильной интерпретации предложений необходима контекстная информация. Каждый язык более или менее уникален и неоднозначен. Просто взгляните на следующий газетный заголовок «Малыш Папы наступает на геев». Это предложение явно имеет две очень разные интерпретации, что является довольно хорошим примером проблем обработки естественного языка.
3. Синтаксический и семантический анализ
Синтаксический анализ (синтаксический) и семантический анализ (семантический) — два основных метода, которые приводят к пониманию естественного языка. Язык — это набор действительных предложений, но что делает предложение действительным? Синтаксис и семантика.
Синтаксис — это грамматическая структура текста, тогда как семантика — это передаваемое значение. Однако предложение, которое является синтаксически правильным, не всегда правильно семантически.
Например, фраза «коровы текут в высшей степени» грамматически правильно (подлежащее — глагол — наречие), но не имеет никакого смысла.
Синтаксический анализ
Синтаксический анализ, также называемый синтаксическим анализом или разбором, представляет собой процесс анализа естественного языка с использованием правил формальной грамматики. Грамматические правила применяются к категориям и группам слов, а не к отдельным словам. Синтаксический анализ в основном присваивает тексту семантическую структуру.
Например, предложение включает в себя подлежащее и сказуемое, где подлежащим является именная группа, а сказуемым является глагольная группа. Взгляните на следующее предложение: «Собака (существительное) ушла (глаголное выражение)». Обратите внимание, как мы можем комбинировать каждое именное словосочетание с глагольным словосочетанием. Опять же, важно повторить, что предложение может быть синтаксически правильным, но не иметь смысла.
Семантический анализ
То, как мы понимаем то, что кто-то сказал, является бессознательным процессом, основанным на нашей интуиции и знаниях о самом языке. Другими словами, то, как мы понимаем язык, в значительной степени зависит от значения и контекста. Однако к компьютерам нужен другой подход. Слово «семантический» является лингвистическим термином и означает «связанный со значением или логикой».
Семантический анализ – это процесс понимания значения и толкования слов, знаков и структуры предложения. Это позволяет компьютерам частично понимать естественный язык так, как это делают люди. Я говорю это отчасти потому, что семантический анализ — одна из самых сложных частей обработки естественного языка, и она еще не полностью решена.
Распознавание речи, например, стало очень хорошим и работает почти безупречно, но нам все еще не хватает такого мастерства в понимании естественного языка. Ваш телефон в основном понимает то, что вы сказали, но часто ничего не может с этим поделать, потому что не понимает смысла.
Кроме того, некоторые технологии заставляют вас думать, что они понимают смысл текста. Подход, основанный на ключевых словах, статистике или даже чистом машинном обучении, может использовать метод сопоставления или частоты для подсказок относительно того, о чем текст. Но поскольку они не понимают более глубоких взаимосвязей внутри текста, эти методы ограничены.
4. Методы обработки естественного языка для понимания текста
Давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных методов обработки естественного языка. Обратите внимание, как некоторые из них тесно переплетены между собой и служат лишь подзадачами для решения более крупных задач.
Парсинг
Что такое парсинг? Согласно словарю, синтаксический анализ означает «разложение предложения на составные части и описание их синтаксических ролей».
На самом деле это правильно, но можно было бы и поподробнее. Разбор относится к формальному анализу предложения компьютером на его составляющие, в результате чего дерево разбора показывает их синтаксическую связь друг с другом в визуальной форме, которую можно использовать для дальнейшей обработки и понимания.
Ниже приведено дерево разбора предложения «Вор ограбил квартиру». Включено описание трех различных типов информации, передаваемой предложением.
Буквы непосредственно над отдельными словами показывают части речи для каждого слова (существительное, глагол и определитель). Уровнем выше находится некоторая иерархическая группировка слов в словосочетания. Например, «вор» — это именное словосочетание, «ограбил квартиру» — это глагольное словосочетание, и вместе эти два словосочетания образуют предложение, которое помечается на один уровень выше.
Но что на самом деле означает существительное или глагольная фраза? Существительные словосочетания — это одно или несколько слов, которые содержат существительное и, возможно, некоторые дескрипторы, глаголы или наречия. Идея состоит в том, чтобы сгруппировать существительные со словами, которые относятся к ним.
Дерево синтаксического анализа также предоставляет нам информацию о грамматических связях слов благодаря структуре их представления.
Например, мы можем видеть в структуре, что «вор» является субъектом «обворованный».
Под структурой я подразумеваю, что у нас есть глагол («грабить»), который отмечен буквой «V» над ним и «VP» над ним, который связан буквой «S» с подлежащим («вор «), над которым стоит «NP». Это похоже на шаблон для отношения подлежащее-глагол, и есть много других для других типов отношений.
Стемминг
Стемминг — это метод, основанный на морфологии и поиске информации, который используется при обработке естественного языка для предварительной обработки и повышения эффективности. Словарь определяет его как «происходить из или быть вызванным».
По сути, формирование корня — это процесс сведения слов к их основе. «Основа» — это часть слова, которая остается после удаления всех аффиксов. Например, основа слова «тронутый» — «прикосновение». «Прикосновение» также является основой слова «прикасаться» и так далее.
Вы, наверное, спрашиваете себя, зачем нам вообще нужен стебель? Что ж, основа нужна, потому что мы столкнемся с разными вариациями слов, которые на самом деле имеют одну и ту же основу и одно и то же значение.
Например:
Я ехал в машине.
Я ехал в машине.
Эти два предложения означают одно и то же, и слово используется одинаково.
Теперь представьте себе все английские слова в словаре со всеми их различными фиксациями в конце. Чтобы хранить их все, потребуется огромная база данных, содержащая множество слов, которые на самом деле имеют одинаковое значение. Это решается сосредоточением внимания только на основе слова. Популярные алгоритмы вывода включают алгоритм вывода Портера из 1979, который до сих пор хорошо работает.
Сегментация текста
Сегментация текста при обработке естественного языка — это процесс преобразования текста в значимые единицы, такие как слова, предложения, различные темы, основное намерение и многое другое. В основном текст разбит на составляющие его слова, что может быть сложной задачей в зависимости от языка. Это опять-таки связано со сложностью человеческого языка. Например, в английском языке относительно хорошо работает разделение слов пробелами, за исключением таких слов, как «icebox», которые связаны друг с другом, но разделены пробелом.
Проблема в том, что люди иногда также пишут это как «холодильник».
Распознавание именованных объектов
Распознавание именованных объектов (NER) концентрируется на определении того, какие элементы в тексте (т. е. «именованные объекты») могут быть расположены и классифицированы по заранее определенным категориям. Эти категории могут варьироваться от имен лиц, организаций и местоположений до денежных значений и процентов.
Например:
До NER: Мартин купил 300 акций SAP в 2016 году.
После NER: [Мартин]Человек купил 300 акций [SAP]Organization в [2016]Time.
Извлечение взаимосвязи
Извлечение взаимосвязи берет именованные объекты NER и пытается определить семантические отношения между ними. Это может означать, например, выяснить, кто на ком женат, что человек работает в конкретной компании и так далее. Эта проблема также может быть преобразована в проблему классификации, и модель машинного обучения может быть обучена для каждого типа отношений.
Анализ настроений
С помощью анализа настроений мы хотим определить отношение (т. е. настроение) говорящего или пишущего по отношению к документу, взаимодействию или событию. Следовательно, это проблема обработки естественного языка, когда текст необходимо понять, чтобы предсказать основное намерение. Настроения в основном делятся на положительные, отрицательные и нейтральные категории.
Например, с помощью анализа настроений мы можем захотеть предсказать мнение и отношение клиента к продукту на основе написанного им отзыва. Анализ настроений широко применяется к обзорам, опросам, документам и многому другому.
Если вам интересно использовать некоторые из этих методов с Python, взгляните на Jupyter Notebook о наборе инструментов естественного языка Python (NLTK), который я создал. Вы также можете прочитать мою запись в блоге о создании нейронных сетей с помощью Keras, где я обучаю нейронную сеть выполнять анализ настроений.
5. Глубокое обучение и обработка естественного языка
Центральное место в глубоком обучении и естественном языке занимает «значение слова», где слово и особенно его значение представлены в виде вектора действительных чисел. С помощью этих векторов, представляющих слова, мы помещаем слова в многомерное пространство. Самое интересное в этом то, что слова, представленные векторами, будут действовать как семантическое пространство. Это просто означает, что слова, которые похожи и имеют сходное значение, имеют тенденцию группироваться вместе в этом многомерном векторном пространстве. Вы можете увидеть визуальное представление значения слова ниже:
Вы можете узнать, что означает группа сгруппированных слов, выполнив анализ основных компонентов (PCA) или уменьшение размерности с помощью T-SNE, но иногда это может ввести в заблуждение, поскольку они чрезмерно упрощают и оставляют много информации на стороне. Это хороший способ начать (как логистическая или линейная регрессия в науке о данных), но он не является передовым, и его можно сделать намного лучше.
Мы также можем думать о частях слов как о векторах, которые представляют их значение. Представьте себе слово «нежелательность». Используя морфологический подход, который включает в себя различные части слова, мы можем представить его как составленное из морфем (словных частей) следующим образом: «Не + желание + способность + способность». Каждая морфема получает свой вектор. Исходя из этого, мы можем построить нейронную сеть, которая может составить значение более крупной единицы, которая, в свою очередь, состоит из всех морфем.
Глубокое обучение также может понимать структуру предложений с помощью синтаксических анализаторов. Google использует подобные методы синтаксического анализа зависимостей, хотя и более сложным и масштабным образом, с их «McParseface» и «SyntaxNet».
Зная структуру предложений, мы можем начать пытаться понять смысл предложений. Мы начинаем со значения слов, являющихся векторами, но мы также можем сделать это с целыми фразами и предложениями, где значение также представлено в виде векторов.
И если мы хотим узнать взаимосвязь предложений или между ними, мы обучаем нейронную сеть принимать эти решения за нас.
Глубокое обучение также полезно для анализа настроений. Возьмем, к примеру, рецензию на этот фильм: «Этот фильм не заботится ни о сообразительности, ни о каком-либо другом интеллектуальном юморе». Традиционный подход попал бы в ловушку, думая, что это положительный отзыв, потому что «сообразительность или любой другой вид интеллектуального юмора» звучит как положительное намерение, но нейронная сеть распознала бы его истинное значение. Другими приложениями являются чат-боты, машинный перевод, Siri, предлагаемые ответы входящих сообщений Google и так далее.
Машинный перевод также значительно продвинулся благодаря появлению рекуррентных нейронных сетей, о которых я также написал в блоге.
При машинном переводе, выполняемом алгоритмами глубокого обучения, язык переводится, начиная с предложения и генерируя векторные представления, которые его представляют.
