Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.

Во многих приложениях NLP используется для интерпретации и понимания человеческого языка, а ИИ — для выявления закономерностей и аномалий и обучения на основе анализа данных. Благодаря постоянно растущему числу примеров использования NLP, ML и ИИ повсеместно присутствуют в современной жизни, и большинство людей сталкивались с этими технологиями в действии, даже не подозревая об этом.

В этой статье мы попробуем разобраться с тем, как используется NLP для решения реальных задач и рассмотрим 15 примеров использования данной технологии и машинного обучения.

1. Анализ настроения и эмоций

С помощью NLP можно анализировать настроение и эмоции в комментариях. Например, если анализ настроения позволяет определить, положительным или отрицательным является комментарий к вашему бренду в социальных сетях, то эмоциональный анализ стремится определить, что на самом деле чувствовал человек, когда упоминал ваш бренд. Это ключевое различие делает добавление эмоционального контекста особенно привлекательным для компаний, стремящихся создать более позитивный опыт общения с клиентами.

2. Фильтрация спама и классификация контента

Из более чем 300 миллиардов электронных писем, отправляемых каждый день, не менее половины — спам. Перед поставщиками услуг электронной почты стоит огромная задача — отфильтровать спам и сделать так, чтобы их пользователи получали те сообщения, которые имеют значение.

Обнаружение спама — дело непростое. Граница между спамом и не спамом нечеткая, а критерии меняются со временем. Из всех попыток автоматизировать процесс обнаружения спама машинное обучение пока оказалось самым эффективным и наиболее предпочтительным для поставщиков услуг электронной почты.

Если с помощью NLP удается понять общий смысл почтового сообщения, то его можно классифицировать его как спам, несмотря на все уловки, применяемые спаммерами.

3. NLP делает чатботов более эффективными

Допустим, у вас есть чат‑бот для поддержки клиентов, и вполне вероятно, что пользователи будут пытаться задавать вопросы, выходящие за рамки компетенции бота и сбивающие его с толку. Это можно решить с помощью стандартных ответов, однако невозможно предугадать, какие вопросы задаст пользователь или как они будут заданы.

Когда речь идет об обработке естественного языка, разработчики могут обучить бота нескольким видам взаимодействия и ведения разговора, а также предоставить ему несколько примеров контента, с которым он будет работать, поскольку это дает ему гораздо более широкую базу, с помощью которой он может эффективно оценивать и интерпретировать запросы.

4. Использование NLP в умных помощниках

Умные помощники, такие как Алиса, используют NLP для понимания команд и формулирования ответов. NLP позволяет машинам обнаруживать закономерности, которые они могут использовать для создания осмысленных ответов и адекватных действий.

Например, с его помощью компьютеры могут проанализировать вопрос, заданный человеком, чтобы понять, какие данные требуются, затем обратиться к соответствующему источнику информации, чтобы получить эти данные, и, наконец, на основе этой информации сообщить человеку, какая погода будет на следующий день.

5. Использование NLP в поисковых системах

Поисковые системы используют семантический поиск и NLP для определения намерения поиска и выдачи релевантных результатов. Многие определения семантического поиска сосредоточены на интерпретации сути поискового запроса. Но в первую очередь семантический поиск — это распознавание смысла поисковых запросов и контента на основе встречающихся сущностей.

6. Другие типы информационно-поисковых систем

Информационно‑поисковая система на основе NLP просматривает коллекцию документов на естественном языке с целью найти именно тот набор документов, который соответствует вопросу пользователя.

Эти системы помогают пользователям найти нужную информацию, но не пытаются выводить или генерировать ответы. Она сообщает о существовании и местонахождении документов, в которых может содержаться необходимая пользователю информация. Документы, которые удовлетворяют требованиям пользователя, называются релевантными.

7. NLP в текстовой аналитике

Текстовая аналитика — это вычислительная область, которая в значительной степени опирается на машинное обучение и статистическое моделирование, а также на лингвистическое пространство. В этой области компьютеры используются для анализа текста, схожего с человеческим восприятием. Это открывает возможности для получения знаний в масштабах, которые ранее были немыслимы без большого объема ручного вмешательства.

Текстовая аналитика идеально подходит для областей, в которых ценная информация может быть погребена под большим количеством менее ценной информации и здесь NLP может помочь решить эту проблему.

8. Рекомендательные системы

Рекомендации по продуктам становятся более релевантными, если они основаны на NLP. Обычно, такие рекомендации основаны на ключевых словах. Что вы вводите, то и получаете в результате. С другой стороны, NLP может учитывать больше факторов, таких как данные предыдущего поиска и контекст. Эти факторы могут помочь сделать результаты поиска более конкретными.

9. Автокоррекция

Автокоррекция опирается на NLP и машинное обучение для обнаружения ошибок и их автоматического исправления. Одной из функций, использующих обработку естественного языка, является функция автокоррекции. Эта функция работает на клавиатуре каждого смартфона, независимо от бренда.

С помощью NLP можно сделать этот механизм более интеллектуальным, позволяющим учитывать стиль написания текстов конкретным пользователем.

10. NLP упрощает работу с клиентами

NLP может помочь вам улучшить обслуживание клиентов. Взаимодействие с клиентами не всегда касается одной темы, например вы можете общаться с клиентом сразу по нескольким проектам. К счастью, обработка естественного языка позволяет выявить все темы и подтемы в рамках одного взаимодействия, а анализ «первопричины» способствует принятию мер. То же самое относится и к различным каналам обслуживания клиентов.

11. NLP для опросных систем

NLP может использоваться для создания вопросно‑ответных систем. Ответы на вопросы — это область исследований, которая объединяет исследования из разных областей, имеющих общий предмет, к которым относятся информационный поиск, извлечение информации и обработка естественного языка NLP. На самом деле, современные поисковые системы просто выполняют «поиск документов», т. е. по некоторым ключевым словам они возвращают только релевантные документы, содержащие эти ключевые слова. Они не дают точного ответа на этот вопрос. Таким образом, система поиска ответов на вопросы (QAS) призвана помочь людям найти конкретные ответы на конкретные вопросы в ограниченной области.

Системы QAS делятся на две основные категории, а именно системы QAS с открытым доменом и системы QAS с закрытым доменом. Системы ответов на вопросы с открытым доменом работают с вопросами практически обо всем, например, о Всемирной паутине. С другой стороны, закрытые системы ответов на вопросы имеют дело с вопросами в определенной области (музыка, прогнозирование погоды и т. д.) Система QAS, ориентированная на конкретную область, предполагает активное использование систем обработки естественного языка.

12. Переводчики это тоже NLP

Когда вы используете такие инструменты, как Google Translate, вы используете инструмент, работающий на основе NLP. Машинный перевод — это преобразование одного человеческого языка в другой на основе контекста, грамматики и т. д. В результате NLP позволяет выполнять это преобразование более эффективным способом. Например, изящнее переводить некоторые фразы, часто используемые в художественных текстах.

13. Автосекретари

Системы ответа на звонки, работающие на основе NLP, направляют звонящих к нужному агенту. Когда вы звоните в компанию, а автоматизированная служба поддержки в колл‑центре берет трубку и спрашивает, чем она может быть полезна, вы когда‑нибудь задумывались, как компьютер может понять, о чем вы говорите?

Вы можете сказать что угодно: от «Мне нужен баланс моего счета» до «Я хочу вернуть деньги!» — и волшебным образом система понимает, о чем вы говорите, и оказывает вам необходимую помощь. И все это благодаря технологии обработки естественного языка, или сокращенно NLP.

14. Поддержка первого уровня

NLP также может дать ответы на основные вопросы о продукте или услуге для службы поддержки клиентов первого уровня. NLP в инструментах обслуживания клиентов можно использовать в качестве первой точки взаимодействия, чтобы отвечать на основные вопросы о продуктах и характеристиках, например о размерах или наличии товара, и даже рекомендовать похожие продукты. Это освобождает сотрудников от рутинных запросов, позволяя им заниматься сопровождением.

15. Мониторинг социальных сетей

Компании используют NLP для мониторинга социальных сетей. Объем данных в социальных сетях слишком велик для использования классических инструментов анализа данных. Но с помощью Natural Processing Language можно обрабатывать данные в социальных сетях, используя некоторые из тех механизмов, которые рассматривались выше в этой статье, например анализ настроения и эмоций для выявления характера различных комментариев.

Используя эти методы, вы сможете понять, что люди говорят о вашем бренде прямо сейчас. Возможность свести к минимуму предвзятость отбора и не полагаться на анекдоты означает, что ваши решения будут иметь прочную основу. А значит, вы будете совершать меньше ошибок, реагируя на быстро меняющийся мир.

Заключение

Мы рассмотрели несколько примеров применения NLP для решения различных практических задач. В рамках данной статьи мы постарались дать исчерпывающее представление о том, как Natural Processing Language может использоваться в современном мире. Конечно, использование NLP не ограничивается только этими пятнадцатью кейсами, но по ним можно понять для чего данная технология может использоваться.

Если вам интересна практическая работа с современными методами обработки текста, приглашаем вас на серию открытых онлайн‑уроков по курсу Natural Language Processing. Мы рассмотрим ключевые технологии и подходы, которые сегодня лежат в основе большинства решений в области NLP.

30 июля в 18:00 — Решаем задачи текстовой классификации с помощью BERT.
12 августа в 18:00 — Трансформеры как основа современного NLP.
19 августа в 20:00 — От RNN до Transformers: скорость, память, контекст.

Также предлагаем пройти вступительное тестирование, которое позволит оценить ваши текущие знания NLP и уровень подготовки.

15 примеров применения Natural Language Processing