NLP (Natural Language Processing)

Что означает термин NLP? 

NLP (Natural Language Processing, Обработка естественного языка) — это область искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая занимается разработкой алгоритмов и систем, позволяющих компьютерам понимать, интерпретировать, манипулировать и генерировать человеческий язык (как текст, так и речь) так, чтобы это было осмысленно и полезно. NLP связывает лингвистику с машинным обучением и глубоким обучением.

Для чего нужно NLP? 

NLP необходимо для преодоления пропасти между человеческой коммуникацией (естественный язык - неструктурированный, сложный, контекстно-зависимый) и "пониманием" компьютера (структурированные данные, двоичный код). 

Оно позволяет:

• Автоматизировать работу с текстовой и речевой информацией.
• Извлекать смысл и ценную информацию из неструктурированных данных (документы, письма, соцсети).
• Обеспечивать естественное взаимодействие человека и машины (голосовые помощники, чат-боты).
• Анализировать мнения и настроения пользователей.

Примеры применения NLP:

• Машинный перевод: Автоматический перевод текста между языками (Google Translate, DeepL)
• Виртуальные ассистенты и чат-боты: Понимание запросов пользователя и генерация ответов (Siri, Алиса, ChatGPT, поддержка на сайтах)
• Анализ тональности (Sentiment Analysis): Определение эмоциональной окраски текста (отзывы, соцсети, новости).
• Распознавание речи (Speech-to-Text - STT): Преобразование устной речи в текст (диктовка, субтитры)
• Синтез речи (Text-to-Speech - TTS): Преобразование текста в естественно звучащую речь (голосовые ответы, озвучка).
• Автокоррекция и автодополнение: В текстовых редакторах, поиске, мессенджерах
• Кластеризация и тематическое моделирование: Автоматическое группирование документов по темам
• Извлечение именованных сущностей (NER): Поиск и классификация имен, организаций, мест, дат в тексте
• Резюмирование текста: Создание краткого содержания длинных документов или статей
• Фильтрация спама: Определение нежелательных писем

Ключевые задачи и методы NLP:

Предобработка текста (Text Preprocessing): Токенизация (разбивка на слова/предложения), лемматизация/стемминг (приведение к базовой форме), удаление стоп-слов (малозначимых слов).

Представление текста: Векторизация (Bag-of-Words, TF-IDF) и современные эмбеддинги (word2vec, GloVe, контекстные эмбеддинги из LLM).

Методы:

• Статистические методы: Скрытые Марковские Модели (HMM), N-граммы
• Машинное обучение: Классические алгоритмы (SVM, Naive Bayes) для классификации, кластеризации
• Глубокое обучение: Рекуррентные нейросети (RNN, LSTM, GRU), Сверточные нейросети (CNN) для текста, Трансформеры (BERT, GPT и их производные) - современное состояние искусства (SOTA)
• Большие языковые модели (LLM): Являются мощнейшим инструментом NLP, способным решать множество задач "из коробки" или после тонкой настройки (fine-tuning)