Введение в обработку естественного языка

Опубликовано: 2018-08-28

Мы официально являемся частью цифрового мира, где наша жизнь вращается вокруг технологий и их инноваций. Каждую секунду мир производит непостижимое количество данных, большинство из которых неструктурировано. И с тех пор, как большие данные и наука о данных начали набирать обороты как в ИТ, так и в бизнес-областях, стало крайне важно осмыслить этот огромный массив необработанных, неструктурированных данных для стимулирования принятия решений и инноваций на основе данных. Но как именно мы можем придать согласованность неструктурированным данным?
Ответ прост — с помощью обработки естественного языка (NLP).

Оглавление

Обработка естественного языка (NLP)

Проще говоря, НЛП относится к способности компьютеров понимать человеческую речь или текст в том виде, в котором они произносятся или пишутся. В более широком смысле обработку естественного языка можно определить как ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам схватывать, понимать, интерпретировать, а также манипулировать способами, которыми компьютеры взаимодействуют с людьми и человеческими языками. Он черпает вдохновение как из компьютерной лингвистики, так и из информатики, чтобы преодолеть разрыв, существующий между человеческим языком и пониманием компьютера.
Глубокое обучение: погрузитесь в мир машинного обучения!

Концепция обработки естественного языка не нова — почти семьдесят лет назад программисты использовали «перфокарты» для связи с компьютерами. Однако теперь у нас есть умные личные помощники, такие как Siri и Alexa, с которыми мы можем легко общаться по-человечески. Например, если вы спросите Siri: «Привет, Siri, включи мне песню Careless Whisper» , Siri быстро ответит вам «Хорошо» или «Конечно» и включит песню для вас! Как это круто?

Нет, это не магия! Это возможно исключительно благодаря НЛП, основанному на технологиях искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Давайте разберем это для вас — когда вы говорите в свое устройство, оно активируется. После активации он выполняет определенное действие для обработки вашей речи и ее понимания. Затем, очень умно, он отвечает вам хорошо артикулированным ответом человеческим голосом. И самое впечатляющее, что все это делается менее чем за пять секунд!

Карьерные возможности в области обработки естественного языка

Обработка естественного языка
Как мы упоминали выше, обработка естественного языка позволяет компьютерам взаимодействовать с людьми на их родном языке. С помощью НЛП компьютеры могут слышать речь и читать текст, а также одновременно интерпретировать и измерять чувства, стоящие за ним, чтобы реагировать соответствующим образом. Поскольку большие данные используются большинством компаний по всему миру, организации и учреждения в различных секторах отрасли прибегают к методам и инструментам NLP для извлечения значимой информации из массивных наборов данных. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET и Apache OpenNLP — некоторые из популярных библиотек NLP с открытым исходным кодом, используемых в реальных случаях и приложениях.
Растущий интерес к области обработки естественного языка создает новые карьерные возможности для специалистов, специализирующихся в области науки о данных, машинного обучения и компьютерной лингвистики. Известные организации , такие как Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic и Sainsbury, нанимают экспертов и аналитиков по обработке естественного языка.
Должностные обязанности в НЛП довольно разнообразны и разветвлены, например, инженер НЛП, ученый НЛП, архитектор НЛП, художник озвучивания, ученый-прикладник НЛП, специалист по когнитивным данным и так далее. Помимо этих ролей, одной из наиболее заметных должностей в области обработки естественного языка является роль тренера. Многочисленные компании нанимают экспертов НЛП для коучинга исполнительной эффективности в своих учреждениях.
Зарплата специалистов НЛП довольно приличная. Например, средняя зарплата инженера NLP по машинному обучению в США колеблется от 119 256 до 169 853 долларов в год. С другой стороны, научный сотрудник НЛП зарабатывает около 72 040 долларов в год.
Обработка естественного языка
6 интересных идей проектов машинного обучения для начинающих

Обработка естественного языка в реальном мире

Сегодня обработка естественного языка в основном используется для анализа текстов, машинного перевода и автоматизированных ответов на вопросы. На самом деле NLP нашел свое применение во многих реальных случаях использования, включая автоматическое суммирование текста, маркировку частей речи, извлечение тем, анализ настроений, распознавание именованных сущностей, извлечение отношений, выделение корней и многое другое.
Вот как обработка естественного языка используется компаниями во множестве параллелей отрасли:
Функция «Проверка орфографии» в Microsoft Word — одно из самых основных приложений НЛП. с другой стороны, методы НЛП вовсю используются в популярных поисковых системах, а именно в Google и Bing. Эти поисковые системы используют методы NLP для идентификации и извлечения ключевых слов из текста для анализа поисковых запросов и заполнения поисковых индексов на своем сайте.
Предприятия используют технику НЛП, анализ настроений, чтобы понять и интерпретировать, как их клиенты реагируют на их продукты и услуги. Раскрывая эмоциональные взгляды и реакцию клиентов, анализ настроений позволяет компаниям улучшать свои продукты и услуги в соответствии со вкусами и предпочтениями своих клиентов.
Королевский банк Шотландии был одним из крупнейших сторонников анализа текста. Используя текстовую аналитику , банк смог выявить важные закономерности и тенденции, погрузившись в данные отзывов клиентов из электронных писем, опросов, а также звонков с жалобами. Анализируя и интерпретируя эти данные с помощью текстовой аналитики, банк может понять претензии своих клиентов и исправить их.
В финансовом секторе компании применяют методы NLP для извлечения значимой и релевантной информации из простых текстов и, используя полученные таким образом данные, они могут разрабатывать торговые решения и стратегии на основе данных.
Хотя это в основном текстовые методы и приложения НЛП, обработка естественного языка также распространяется на распознавание голоса и речи. Как мы упоминали в начале этого поста, НЛП используется в умных личных помощниках, таких как Siri от Apple, Cortana от Microsoft и Alexa от Amazon. Эти виртуальные помощники могут выполнять самые разные задачи — от простых, таких как изменение освещения в вашей комнате и предоставление информации о погоде, до более сложных, таких как покупки в Интернете для вас.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать экспертом по машинному обучению и НЛП

Поскольку обработка естественного языка соединяет два мира лингвистики и компьютеров, она требует определенного уровня знаний в обеих областях.

Лингвистика

Вы должны быть в состоянии понять основные аспекты и концепции лингвистики, такие как распознавание речи, извлечение информации, фрагментация предложений, части речи и так далее.

Программирование

Инженеры ML NLP или ученые-исследователи NLP должны обладать хорошими навыками программирования. Вы должны хорошо разбираться хотя бы в одном языке программирования, будь то Python, Java, Ruby или любой другой язык высокого уровня. Кроме того, вы должны владеть фундаментальными концепциями машинного обучения (классификация, регрессия, оценка вероятности, интеграция данных, деревья решений и т. д.) и НЛП (синтаксис, семантика, распознавание речи и т. д.).
Помимо этих навыков, вам необходимо иметь базовые знания о вероятности и статистике и рекурсивных нейронных сетях (RNN). Это важные компоненты многих областей исследований, и НЛП не является исключением.
6 случаев, когда искусственный интеллект поразил мир

По мере того, как технологии искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают развиваться, появляются новые интересные перспективы работы в сфере обработки естественного языка. В 2016 году обработка естественного языка была признана самым востребованным навыком на мировом рынке вакансий на Upwork. Это показывает, что спрос на квалифицированных и подготовленных специалистов, которые могут совмещать навыки компьютерного программирования и обработки естественного языка, в ближайшем будущем значительно возрастет.

Возглавьте технологическую революцию, управляемую искусственным интеллектом

Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта
Узнать больше