" До 2025 року ШІ буде забезпечувати 95% взаємодії з клієнтами".
Gartner
Ви чули про обробку природної мови (NLP), але не знаєте, що це таке і для чого вона використовується? використовується? У цьому пості я спробую допомогти вам зрозуміти, що таке Natural Language Processing на прикладах.
Обробка природної мови - це підгалузь лінгвістики, інформатики та штучного інтелекту. Це обробка мови, слів і мовлення, за допомогою комп'ютера.
Йдеться про розвиток взаємодії між комп'ютерами та людською мовою, і особливо про те, як запрограмувати комп'ютери на обробку та аналіз великих обсягів даних на природній мові.
Не помиліться: Обробка природної мови - це не тільки лінгвістика! Лінгвістика спрямована на розуміння іноземних мов за допомогою програмного забезпечення.
Обробка природної мови базується на правилах. Але одних правил недостатньо: контекст також дуже важливий. Коли друг каже вам: « What a wonderful spring! », Справа в сезоні чи у воді? Наведу ще один приклад: « I go to the bank. ». Йдеться про прогулянку берегом річки чи про те, щоб віднести гроші в банк?
Тому обробка природної мови потребує великої кількості правил і словників.

Завдяки обробці природної мови машина може "розуміти" зміст документів, включаючи контекстуальні нюанси мови в них. Машина також може витягувати інформацію та ідеї, що містяться в документах а також класифікувати і організовувати самі документи.
Проблеми в обробці природної мови часто пов'язані з розпізнаванням мови, розумінням природної мови (РПМ) і генерацією природної мови (ГПМ). розуміння природної мови (NLU) та генерування природної мови (NLG).
Світ переповнений неструктурованими даними (тобто даними, які не відформатовані для машин): вони становлять 70-90% цифрових даних. Обробка природної мови є чудовим способом обробки цих величезних обсягів даних.
" До 2025 року ШІ буде забезпечувати 95% взаємодії з клієнтами".
Gartner
Для компаній обробка природної мови - це спосіб автоматизованого пізнання своїх клієнтів і створення нових можливостей (краще знання, кращий таргетинг...).
Ось деякі типові випадки використання системи обробки природної мови:
Під час Другої світової війни Алан Тьюрінг створив машину для розуміння закодованих повідомлень, які надсилали нацисти, що отримала назву "машина Тьюрінга".

Пізніше впливовою демонстрацією машинного перекладу став експеримент Джорджтаун-ІБМ, який був проведений протягом 7 січня 1954 року. Розроблений спільно Джорджтаунським університетом та компанією IBM, експеримент передбачав повністю автоматичний переклад понад шістдесяти російських речень англійською мовою. Система мала лише шість граматичних правил і 250 лексичних одиниць у своєму словнику.
Іншою цікавою віхою стало програмне забезпечення ELIZA, розроблене в 1966 році в Лабораторії штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту Джозефом Вайзенбаумом. Найвідоміший скрипт, DOCTOR, імітував психотерапевта і використовував правила, продиктовані в скрипті, щоб відповідати ненаправленими питаннями на введення користувача. Таким чином, ELIZA була одним з перших чат-ботів і однією з перших програм, здатних спробувати тест Тюрінга.
У цій статті ви дізналися, що таке обробка природної мови і як її можна використовувати в реальному житті. Багато викликів все ще існують, але за останні роки в галузі обробки природної мови було досягнуто значного прогресу. Сьогодні зрілість обробки природної мови спонукає все більше і більше компаній використовувати обробку природної мови в своїх продуктах або в своїй внутрішній організації. Спробуйте обробку природної мови в NLP Cloud!
Sylvie Krupsky
CMO в NLP Cloud