На естественном языке алгоритм: Описание алгоритмов на естественном языке. - Управленческое образование

Содержание

Описание алгоритмов на естественном языке.

Если речь идёт о составлении алгоритмов для процессора ЭВМ (электронно-вычислительной машины), исполнителем является процессор. Упрощённая модель процессора содержит устройство считывания данных, стёк (специальную оперативную память небольшого объёма, предназначенную для временного хранения данных) и арифметическое устройство, которое может выполнять арифметические действия.

Предположим, что программа, составленная для такого процессора, содержит числовые данные и символы арифметических действий над этими данными. Вот пример такой программы, предназначенной для вычисления сумм двух чисел 2 и 3:

2, 3, +

Проследим выполнение этой программы. Первая операция — считывание в стёк значения 2. Затем в стёк считывается второе значение (3). Первое значение при этом сдвигается во вторую ячейку памяти. Третий шаг выполнения программы – вычисление суммы двух считанных значений (они называются операндами). Результат этой операции – значение 5 – записывается в первую ячейку стёка.

Был рассмотрен пример простейшей программы. Она является записью алгоритма решения некоторого класса задач – задач вычисления суммы двух чисел. Обозначим эти числа a и b. Тогда алгоритм можно записать следующим образом:

1. Считать число a.

2. Считать число b.

3. Выполнить суммирование c := a + b.

4. Вывести число c.

Это пример записи алгоритма на естественном языке, то есть на языке человеческого общения. Видно, что формулировка алгоритма не зависит от конкретных значений переменныхa и b, поэтому его можно применять для решения достаточно большого числа сходных задач, вместе составляющих целый класс задач суммирования. Алгоритм описывает действия не над конкретными значениями, а над абстрактными объектами.

Основными объектами программирования являются переменные. Переменные в программе отличаются от переменных, используемых в записи математических формул. Несмотря на сходство терминов, правила использования переменных в программах для компьютера отличаются от правил работы с математическими переменными. Это различие необходимо уяснить. В программировании переменную можно трактовать как одну или несколько ячеек оперативной памяти компьютера, которым присвоено определённое имя. Содержимое этих ячеек может меняться, но имя переменной остаётся неизменным. В математике значение переменной в рамках определённой задачи неизменно, но меняется в других задачах из данного класса. Именно поэтому конструкция

а := а + 1

воспринимается программистом совершенно естественно, а уравнение

a = a + 1

математик сочтёт неверным. В первом случае имеется в виду вычисление суммы содержимого ячейки а и числовой константы 1 и занесение полученного результата в ту же ячейку а. Второй случай равносилен неверному тождеству 0 = 1.

Оставим алгоритм решения следующей задачи. Пусть заданы два значения x и y. Необходимо сравнить эти значения и напечатать имя большей переменной. Для этой задачи достаточно сравнить оба значения и в зависимости от результата сравнения вывести на печать символ «х» и символ «у»:

1. Ввести значение x.

2. Ввести значение y.

3. Если xy, то напечатать «у», иначе напечатать «х».

В этом алгоритме используются алгоритмические структуры — линейная последовательность операций и ветвление (шаг 3, условный оператор). Последняя структура называется так потому, что после передачи в неё управления выполнение алгоритма может пойти по одному из двух возможных ветвлений. То, какая ветвь будет выбрана, зависит от выполнения условия. Линейная последовательность в данном примере состоит из блоков ввода/вывода данных.

Для записи алгоритмов использовался естественный язык. Иногда используют полуформальный язык с ограниченным словарём (часто на основе английского языка), промежуточный между естественным языком и языком программирования. Такой язык называетсяпсевдокодом. Запись алгоритма на псевдокоде называется структурным планом. Псевдокод удобен тем, что позволяет программисту сосредоточиться на формулировке алгоритма, не задумываясь над синтаксическими особенностями конкретного языка программирования.

Статьи к прочтению:

Формальное исполнение алгоритма, за- писанного на естественном языке

Кросcворд по предмету информатике — на тему «Алгоритмы

По горизонтали
2. Набор одинаковых данных, расположенных в переменных, пронумерованных индексами
4. Некоторая абстрактная или реальная система, способная выполнить действия, предписываемые алгоритмом
5. Способ задания алгоритма с мпомощью операторов языка программирования и естественного языка
9. Процесс разработки алгоритма для решения задачи
14. Свойство алгоритма характеризующее его решение за приемлемое время
16. Вызов функции самой себя По вертикали
1. Язык описания алгоритмов, использующий ключевые млова языков программирования, но опускающий подробности и специфический синтаксис
2. Свойство, при котором алгоритм должен быть применим к разным наборам исходных данных
3. Наука, изучающая способы хранения, обработки и передачи информации
5. Название блока в графичеком алгоритме для обозначения действия или последовательности действий, изменяющих значени, форму представления или размещения данных
6. Алгоритмы работающие с простыми видами данных(числа, матрицы)
7. Свойство, при котором каждое правило алгоритма должно быть четким, однозначным
8. Программа, в которой команды выполняются последовательно друг за другом
10. Одно из свойств алгоритма, характеризующее четкость и односзначность изложения
11. Набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для достижения результата решения задачи за конечное чило действий
12. Алгоритм, в котором некоторая серия команд выполняется несколько раз

13. Способ представления алгоритма с помощью геометрических фигур
15. Универсальная учебная машина, созданная для уточнения понятия алгоритм-это машина …
17. Выражение, находящееся между словом если и словом то и принимающее значение истина или ложь Чтобы скачать кроссворд в формате RTF (можно открыть в MS Word и Open Office), введите пароль

Эффективный алгоритм классификации естественного языка обнаружения повторяющихся контролируемых признаков

Alexopoulou, T., Michel, M., Murakami, A., & Meurers, D. Task Effects on

Linguistic Complexity and Accuracy: A Large-Scale Learner Corpus Analysis

Employing Natural Language Processing Techniques. Language Learning, 67(S1),

pp. 180–208. 2017.

Keersmaekers, A. Creating a richly annotated corpus of papyrological Greek: The

possibilities of natural language processing approaches to a highly inflected

historicallanguage. Digital Scholarship in The Humanities. 2019.

Pajak, B., Fine, A., Kleinschmidt, D., & Jaeger, Learning Additional Languages as

Hierarchical Probabilistic Inference: Insights from First Language Processing.

Language Learning, 66(4), pp. 900–944. 2016.

Merkx, D., & Frank, S. Learning semantic sentence representations from a visually

grounded language without lexical knowledge. Natural Language Engineering,

(4), pp. 451–466. 2019.

Huang, F., Ahuja, A., Downey, D., Yang, Y., Guo, Y., & Yates, A. (2014). Learning

Representations for Weakly Supervised Natural Language Processing Tasks.

Computational Linguistics, 40(1), pp. 85–120.

Kozachok, A. V., Kopylov, S. A., Meshcheryakov, R. V., Evsutin, O. O., & Tuan, L.

M. An approach to a robust watermark extraction from images containing text.

SPIIRAS Proceedings, 5(60), 128 p. 2018.

Nazari, P., Khorram, E., & Tarzanagh, D. Adaptive online distributed optimization in

dynamic environments. Optimization Methods and Software, pp. 1–25. 2019.

Altaf, S., Waseem, M., & Kazmi, L. IDCUP Algorithm to Classifying Arbitrary

Shapes and Densities for Center-based Clustering Performance Analysis.

Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, And Management, 15, pp. 91 –

2020.

Chen, R., Dai, R., & Wang, M. Transcription Factor Bound Regions Prediction:

Word2Vec Technique with Convolutional Neural Network. Journal of Intelligent

LearningSystems and Applications, 12(01), pp. 1–13. 2020.

Mitra, B., & Craswell, N. An Introduction to Neural Information Retrieval t.

Foun-dations And Trends, In Information Retrieval, 13(1), pp. 1-126. 2018.

Savyanavar, P., & Mehta, B. Multi-Document Summarization Using TF-IDF

Algorithm. International Journal of Engineering and Computer Science. 2016.

Liang, P. Learning executable semantic parsers for natural language understanding.

Com-munications of the ACM, 59(9), pp. 68–76. 2016.

Berant, J., & Liang, P. Imitation Learning of Agenda-based Semantic Parsers. Transactions Of the Association for Computational Linguistics, 3, pp. 545–558. 2015.

Merkx, D., & Frank, S. Learning semantic sentence representations from a visually

grounded language without lexical knowledge. Natural Language Engineering,

(4), pp. 451–466. 2019.

Roberts, L. Individual Differences in Second Language Sentence Processing.

Language Learning, 62, pp. 172–188. 2012.

Dontsov, D. O. Algorithm of thesaurus extension generation for enterprise search.

SPIIRAS Proceedings, 7(30), 189 p. 2014.

Aswani Kumar, C., Radvansky, M., & Annapurna, J. Analysis of a Vector Space

Model, Latent Semantic Indexing and Formal Concept Analysis for Information

Retrieval. Cybernetics And Information Technologies, 12(1), pp. 34–48. 2012.

Ch, A. (2006). Latent Semantic Indexing based Intelligent Information Retrieval

System for Digital Libraries. Journal Of Computing and Information Technology.

Susanto, G., & Purwanto, H. Information Retrieval Menggunakan Latent Semantic

Indexing Pada Ebook. SMATIKA JURNAL, 8(02), pp. 74–79. 2018.

Blynova, N. Latent semantic indexing (LSI) and its impact on copywriting.

Communications And Communicative Technologies, (19), pp. 4–12. 2019.

Rataj, Karolina. “Electrophysiology of Semantic Violations and Lexical Ambiguity

Resolution in Bilingual Sentence Processing.” Bilingual Lexical Ambiguity

Resolution, pp. 250–72. 2020.

Qu, C., Yang, L., Qiu, M., Croft, W. B., Zhang, Y., & Iyyer, M. BERT with History

Answer Embedding for Conversational Question Answering. Proceedings of the

nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in

Information Retrieval. 2019.

Ghavidel, H., Zouaq, A., & Desmarais, M. Using BERT and XLNET for the

Automatic Short Answer Grading Task. Proceedings of the 12th International

Conference on Computer Supported Education. 2020.

Choi, E., He, H., Iyyer, M., Yatskar, M., Yih, W., Choi, Y., Zettlemoyer, L. QuAC:

Question Answering in Context. Proceedings of the 2018 Conference on Empirical

Methods in Natural Language Processing. 2018.

Reddy, S., Chen, D., & Manning, C. D. CoQA: A Conversational Question

Answering Challenge. Transactions of the Association for Computational

Linguistics, 7, pp. 249–266. 2019.

Sur, C. RBN: Enhancement in language attribute prediction using global

representation of natural language transfer learning technology like Google BERT.

SN Applied Sciences, 2(1). 2019.

Что такое чат-бот? | Microsoft Azure

Существует два основных типа чат-ботов, которые используются в компаниях: транзакционные и разговорные. В основном они отличаются общим уровнем сложности.

Транзакционные чат-боты

Транзакционных чат-ботов также еще называют ориентированными на задания или декларативными. Это узкоспециализированные чат-боты, основная цель которых заключается в выполнении или автоматизации одной функции Транзакционные чат-боты предназначены для ответа на фиксированные вопросы и решения определенных проблем. После выбора вопроса чат-бот будет предлагать возможные варианты, пока пользователь не получит нужный ответ или пока обращение не переадресовывается агенту.

Транзакционные чат-боты определяют намерения пользователей с помощью алгоритмов обработки естественного языка и генерируют автоматические ответы в режиме диалога. Общаться с такими чат-ботами нужно строго определенными фразами, что делает их полезными для компаний, которые заранее знают, в чем их клиентам может понадобиться помощь. Например, рестораны, службы доставки и банки используют транзакционных чат-ботов для ответа на стандартные вопросы, например о часах работы, или для помощи клиентам в выполнении простых операций. Сейчас транзакционные чат-боты очень распространены.

Разговорные чат-боты

Разговорные чат-боты обладают более развитыми, интерактивными и персонализированным возможностями. Благодаря разговорному искусственному интеллекту, алгоритмам обработки естественного языка и доступу к базам знаний и другой информации эти чат-боты могут обнаруживать нюансы в вопросах и ответах пользователей и давать точные динамические ответы так, как если бы они были живыми людьми.

Разговорные чат-боты, которых часто называют виртуальными или цифровыми помощниками, также применяют упреждающую аналитику для персонализации на основе профилей пользователей и их поведения в прошлом. Они могут в течение определенного времени изучать предпочтения пользователей, а затем предоставлять рекомендации и даже предугадывать потребности. Разговорных чат-ботов используют интернет-магазины, онлайн-сервисы, социальные сети, компаниями с передовыми SaaS-инструментами, а также B2B-компаниями, которые предоставляют корпоративные решения.

Алгоритмизация. Введение в язык программирования С++

Главная / Программирование / Алгоритмизация. Введение в язык программирования С++ / Тест 1 Упражнение 1:

Номер 1

Что такое алгоритм?

Ответ:

&nbsp(1) последовательность действий, выполнение которых ведёт к концу&nbsp

&nbsp(2) совокупность чётко определенных действий, выполнение которых ведёт к решению задачи&nbsp

&nbsp(3) повтор действий, приводящих к решению задачи&nbsp

&nbsp(4) набор определений и понятий, определенных в языке С++&nbsp

Номер 3

Выберите верные высказывания

Ответ:

&nbsp(1) алгоритм – это повтор действий, приводящих к решению задачи&nbsp

&nbsp(2) в результате выполнения алгоритма получается решение задачи&nbsp

&nbsp(3) алгоритм – это определенный способ решения задачи&nbsp

&nbsp(4) алгоритм это набор стандартных операций и понятий, определенных в языке С++&nbsp

Упражнение 2:

Номер 1

Перечислите свойства алгоритма

Ответ:

&nbsp(1) дискретность, детерминированность, конечность, массовость, результативность&nbsp

&nbsp(2) постоянство, недетерминированность, бесконечность, массовость, результативность&nbsp

&nbsp(3) постоянство, детерминированность, конечность, массовость, продолжительность&nbsp

&nbsp(4) дискретность, детерминированность, бесконечность, группировка, распределение&nbsp

Номер 2

К свойствам алгоритма относятся:

Ответ:

&nbsp(1) дискретность&nbsp

&nbsp(2) результативность&nbsp

&nbsp(3) постоянство&nbsp

&nbsp(4) возможность распределения данных&nbsp

&nbsp(5) конечность&nbsp

Номер 3

Установите соответствие между свойствами алгоритма и их описанием:

Ответ:

дискретность	→	возможность разбить алгоритм на отдельные этапы
детерминированность	→	каждое действие однозначно определено
постоянство	→	не относится к свойствам алгоритма
массовость	→	один и тот же алгоритм может быть применен к разным данным
конечность	→	алгоритм должен иметь возможность завершиться

Упражнение 3:

Номер 1

Выберите способы записи алгоритма.

Ответ:

&nbsp(1) словесная запись&nbsp

&nbsp(2) псевдокод&nbsp

&nbsp(3) диаграммная запись&nbsp

&nbsp(4) программная запись&nbsp

&nbsp(5) графическая запись&nbsp

&nbsp(6) аналитическая запись&nbsp

Номер 2

Установите соответствие между способами записи алгоритма и их описанием:

Ответ:

словесная запись	→	используется естественный язык
графическая запись	→	используются блоки определенной формы
программная запись	→	используется язык программирования
псевдокод	→	используются фразы естественного языка, элементы языка программирования
диаграммная запись	→	не имеет отношения к способам записи алгоритма

Номер 3

Можно ли один и тот же алгоритм описать несколькими способами записи, напимер, графически, псевдокодом и программно?

Ответ:

&nbsp(1) да&nbsp

&nbsp(2) нет&nbsp

Упражнение 4:

Номер 1

Что такое линейный алгоритм?

Ответ:

&nbsp(1) это алгоритм, в котором действия выполняются однократно и строго последовательно&nbsp

&nbsp(2) это алгоритм, в котором в зависимости от условия выполняется либо одна, либо другая последовательность действий&nbsp

&nbsp(3) это алгоритм, команды которого повторяются какое-то количество раз подряд&nbsp

&nbsp(4) это алгоритм, в котором вычисляются только линейные функции&nbsp

Номер 2

Выберите словесные записи, относящиеся к линейному алгоритму:

Ответ:

&nbsp(1) переменную приравнять к 3, увеличить эту переменную на 5, вывести на экран&nbsp

&nbsp(2) если в магазине продаются шоколадки, то купить одну&nbsp

&nbsp(3) сходить за продуктами, убраться, сделать уроки&nbsp

&nbsp(4) сравнить числа a и b, если a больше b, то в ответ выбрать а, иначе выбрать b&nbsp

&nbsp(5) пока а больше нуля, уменьшать а на 1&nbsp

Упражнение 5:

Номер 1

Что такое разветвляющийся алгоритм?

Ответ:

&nbsp(1) это алгоритм, в котором действия выполняются однократно и строго последовательно&nbsp

&nbsp(3) это алгоритм, в котором вычисляются только кусочные функции, заданные на двух или на трех промежутках&nbsp

&nbsp(4) это алгоритм, который ищет оптимальное решение задач&nbsp

Номер 2

Выберите словесные записи, относящиеся к разветвляющемуся алгоритму:

Ответ:

&nbsp(1) если имеется две конфеты, то одну кофету отдать другу&nbsp

&nbsp(2) приравнять переменную к 5, уменьшить на 2, уменьшить на 2, уменьшить на 3.&nbsp

&nbsp(3) узнать текущее время, если время раньше 18:00, то поесть&nbsp

&nbsp(4) вычислить интеграл, выполнить проверку&nbsp

&nbsp(5) пока точность расчетов не будет достигнута, повторять вычисления&nbsp

Упражнение 6:

Номер 1

Что такое циклический алгоритм?

Ответ:

&nbsp(1) это алгоритм, в котором в зависимости от условия выполняется либо одна, либо другая последовательность действий&nbsp

&nbsp(2) это алгоритм, в котором действия выполняются бесконечно и строго последовательно&nbsp

&nbsp(3) это алгоритм, команды которого повторяются какое-то количество раз подряд&nbsp

&nbsp(4) это алгоритм, в котором действия выполняются однократно и строго последовательно&nbsp

Номер 2

Выберите словесные записи, относящиеся к циклическому алгоритму:

Ответ:

&nbsp(1) если имеется две ручки, то одну ручку отдать соседу по парте&nbsp

&nbsp(2) приравнять переменную к 5, уменьшить на 2 до тех пор, пока переменная больше -10.&nbsp

&nbsp(3) сходить за продуктами, убраться, сделать уроки&nbsp

&nbsp(4) вычислить интеграл, выполнить проверку&nbsp

&nbsp(5) пока точность расчетов не будет достигнута, повторять вычисления&nbsp

Упражнение 7:

Номер 1

Что означает запись алгоритма на псевдокоде?

Ответ:

&nbsp(1) запись на английском языке&nbsp

&nbsp(2) код программы&nbsp

&nbsp(3) запись на особом языке, использующая бинарные символы и иностранные обозначения&nbsp

&nbsp(4) полуформализованные описания алгоритмов на условном алгоритмическом языке, включающие в себя как элементы языка программирования, так и фразы естественного языка, общепринятые математические обозначения и др.&nbsp

Номер 2

Что означает словесная запись алгоритма?

Ответ:

&nbsp(1) полуформализованные описания алгоритмов на условном алгоритмическом языке, включающие в себя как элементы языка программирования, так и фразы естественного языка, общепринятые математические обозначения и др.&nbsp

&nbsp(2) изображения из графических символов – блок-схема&nbsp

&nbsp(3) запись на естественном языке&nbsp

&nbsp(4) тексты на языках программирования&nbsp

Номер 3

Что означает графическая запись алгоритма?

Ответ:

&nbsp(1) тексты на языках программирования&nbsp

&nbsp(2) полуформализованные описания алгоритмов на условном алгоритмическом языке, включающие в себя как элементы языка программирования, так и фразы естественного языка, общепринятые математические обозначения и др.&nbsp

&nbsp(3) блок-схема&nbsp

&nbsp(4) запись на естественном языке&nbsp

Номер 4

Что означает программная запись алгоритма?

Ответ:

&nbsp(1) запись на естественном языке&nbsp

&nbsp(3) блок-схема&nbsp

&nbsp(4) код программы&nbsp

§ 2.2. Способы записи алгоритмов

Информатика. 8 класса. Босова Л.Л. Оглавление

Ключевые слова:

словесное описание
построчная запись
блок-схема
школьный алгоритмический язык

Существуют различные способы записи алгоритмов. Основными среди них являются:

словесные;
графические;
на алгоритмических языках.

Теоретические исследования нашего соотечественника Андрея Андреевича Маркова (младшего) (1903-1979), выполненные в середине прошлого века, показали, что в общем случае алгоритмы должны содержать предписания двух видов:

1) предписания, направленные на непосредственное преобразование информации (функциональные операторы):
2) предписания, определяющие дальнейшее направление действий (логические операторы).

Именно эти операторы положены в основу большинства способов записи алгоритмов.

2.2.1. Словесные способы записи алгоритма

Словесное описание

Самой простой является запись алгоритма в виде набора высказываний на обычном разговорном языке. Словесное описание имеет минимум ограничении и является наименее формализованным. Однако все разговорные языки обладают неоднозначностью, поэтому могут возникнуть различные толкования текста алгоритма, заданного таким образом. Алгоритм в словесной форме может оказаться очень объёмным и трудным для восприятия.

Пример 1. Словесное описание алгоритма нахождения наибольшего общего делителя (НОД) пары натуральных чисел (алгоритм Евклида).

Чтобы найти НОД двух чисел, составьте таблицу из двух столбцов и назовите столбцы X и Y. Запишите первое из заданных чисел в столбец X, а второе — в столбец Y. Если данные числа не равны, замените большее из них на результат вычитания из большего числа меньшего. Повторяйте такие замены до тех пор, пока числа не окажутся равными, после чего число из столбца X считайте искомым результатом.

Построчная запись

Это запись на естественном языке, но с соблюдением некоторых дополнительных правил:

каждое предписание записывается с новой строки;
предписания (шаги) алгоритма нумеруются;
исполнение алгоритма происходит в порядке возрастания номеров шагов, начиная с первого (если не встречается никаких специальных указаний).

Кроме слов естественного языка предписания могут содержать математические выражения и формулы.

Пример 2. Построчная запись алгоритма Евклида.

1. Обозначить первое из заданных чисел X, второе обозначить Y.
2. Если X = Y, то перейти к п. 8.
3. Если X > Y, то перейти к п. 4, иначе перейти к п. 6.
4. Заменить X на X — Y.
5. Перейти к п. 2.
6. Заменить Y на Y — X.
7. Перейти к п. 2.
8. Считать X искомым результатом.

Построчная запись алгоритма позволяет избежать ряда неопре- делённостей; её восприятие не требует дополнительных знаний.

Вместе с тем использование построчной записи требует от человека большого внимания.

2.2.2. Блок-схемы записи алгоритмов

Наилучшей наглядностью обладают графические способы записи алгоритмов; самый распространённый среди них — блок-схема.

Блок-схема представляет собой графический документ, дающий представление о порядке работы алгоритма. Здесь предписания изображаются с помощью различных геометрических фигур, а последовательность выполнения шагов указывается с помощью линий, соединяющих эти фигуры. Направления линий связи слева направо и сверху вниз считаются стандартными, соответствующие им линии связи можно изображать без стрелок. Линии связи справа налево и снизу вверх изображаются со стрелками.

Рассмотрим некоторые условные обозначения, применяемые в блок-схемах.

Выполнение алгоритма всегда начинается с блока начала и оканчивается при переходе на блок конца (рис. 2.2, а). Из начального блока выходит одна линия связи; в конечный блок входит одна линия связи.

Внутри блока данных (рис. 2.2, б) перечисляются величины, значения которых должны быть введены (исходные данные) или выведены (результаты) в данном месте схемы. В блок данных входит одна линия связи, и из блока исходит одна линия связи.

В блоке обработки данных (рис. 2.2, в) содержится описание тех действий, которые должны быть выполнены при переходе на этот блок (выполнение определённой операции или группы операций, приводящее к изменению значения, формы или размещения информации). В блок обработки данных входит одна линия связи, и из блока исходит одна линия связи.

Проверка условия изображается с помощью блока принятия решения, внутри которого записывается это условие (рис. 2.2, г). В блок принятия решения входит одна линия, а выходят две линии, около которых записываются результаты проверки условия.

Комментарии (рис. 2.2, д) используются для добавления пояснительных записей, делающих блок-схему более понятной.

Пример 3. Запись алгоритма Евклида с помощью блок-схемы (рис. 2.3).

Создание детальной блок-схемы сложного алгоритма — трудоёмкая задача. Кроме того, блок-схема, не умещающаяся на одном стандартном листе, теряет своё основное преимущество — наглядность. При разработке сложных алгоритмов блок-схемы удобно использовать в качестве средства для наглядного представлениям решения задачи в общем виде.

2.2.3. Алгоритмические языки

Алгоритмические языки — формальные языки, предназначенные для записи алгоритмов. Каждый из них характеризуется:

алфавитом — набором используемых символов;
синтаксисом — системой правил, по которым из символов алфавита образуются правильные конструкции языка;
семантикой — системой правил, строго определяющей смысл и способ употребления конструкций языка.

Класс алгоритмических языков очень широк. При изучении курса информатики в школах используются различные версии школьного (учебного) алгоритмического языка.

Школьный алгоритмический язык

Для записи алгоритмов на школьном алгоритмическом языке используется некоторое ограниченное множество слов, смысл и способ употребления которых заданы раз и навсегда. Это так называемые служебные слова: алг (алгоритм), дано, надо, нач (начало), кон (конец), арг (аргумент), рез (результат) и др. При записи алгоритмов в книгах служебные слова выделяются жирным шрифтом, в тетради и на доске — подчёркиванием.

В общем виде программу на школьном алгоритмическом языке можно представить так:

алг <название алгоритма>
нач
<последовательность команд>
кон

Пример 4. Алгоритм, позволяющий из полного сосуда ёмкостью 12 л отлить половину, пользуясь двумя пустыми сосудами ёмкостью 8 и 5 л.

алг переливания
нач
наполнить сосуд ёмкостью 8 л из сосуда ёмкостью 12 л
наполнить сосуд ёмкостью 5 л из сосуда ёмкостью 8 л
вылить всё из сосуда ёмкостью 5 л в сосуд ёмкостью 12 л
вылить всё из сосуда ёмкостью 8 л в сосуд ёмкостью 5 л
наполнить сосуд ёмкостью 8 л из сосуда ёмкостью 12 л
долить из сосуда ёмкостью 8 л в сосуд ёмкостью 5 л
вылить всё из сосуда ёмкостью 5 л в сосуд ёмкостью 12 л кон

По ссылке http://www.niisi.ru/kumir/ вы можете скачать систему КуМир (Комплект учебных Миров), в которой используется школьный алгоритмический язык, со встроенными исполнителями Робот, Чертёжник, Водолей и др. Кумир работает в операционных системах Windows и Linux.

Далее, говоря об алгоритмическом языке, мы будем иметь в виду именно школьный алгоритмический язык.

Самое главное

Существуют различные способы записи алгоритмов: словесное описание, построчная запись, блок-схемы, школьный алгоритмический язык и др. Каждый из этих способов обладает своими достоинствами и недостатками.

Вопросы и задания

2. Каковы основные способы записи алгоритмов?

3. Чем вызвано существование многих способов записи алгоритмов?

4. Дайте словесное описание алгоритма сложения двух обыкновенных дробей а/b и c/d.

5. Представьте в виде построчной записи алгоритм решения следующей задачи: «Имеются четыре арбуза различной массы. Как, пользуясь чашечными весами без гирь, путём не более пяти взвешиваний расположить их по возрастанию веса?».

6. Представьте с помощью блок-схемы алгоритм решения следующей задачи: «Из трёх монет одинакового достоинства одна фальшивая (более лёгкая). Как её найти с помощью одного взвешивания на чашечных весах без гирь?».

7. Запишите на алгоритмическом языке алгоритм построения окружности заданного радиуса r, проходящей через заданные точки А и В.

8. В среде КуМир запишите и выполните алгоритм переливаний (пример 4) для исполнителя Водолей.

9. Подготовьте краткую биографическую справку о Маркове А. А. (младшем).

Оглавление

§ 2.1. Алгоритмы и исполнители

§ 2.2. Способы записи алгоритмов

§ 2.3. Объекты алгоритмов

Способы описания алгоритмов | Студентик.РФ

Существуют следующие способы описания (представления) алгоритмов:

словесное описание;
описание алгоритма с помощью математических формул;
графическое описание алгоритма в виде блок-схемы;
описание алгоритма с помощью псевдокода;
комбинированный способ изображения алгоритма с использованием словесного, графического и др. способов.

Словесное описание алгоритма представляет собой описание структуры алгоритма на естественном языке. Например, к приборам бытовой техники, как правило, прилагается инструкция по эксплуатации, т.е. словесное описание алгоритма, в соответствии с которым данный прибор должен использоваться.

Графическое описание алгоритма в виде блок-схемы – это описание структуры алгоритма с помощью геометрических фигур с линиями связи.

Блок схема алгоритма – это графическое представление метода решения задачи, в котором используются специальные символы для отображения операций.

Символы, из которых состоит блок-схема алгоритма, определяет ГОСТ 19.701-90. Этот ГОСТ соответствует международному стандарту оформления алгоритмов, поэтому блок-схемы алгоритмов, оформленные согласно ГОСТ 19.701-90, в разных странах понимаются однозначно.

Псевдокод – описание структуры алгоритма на естественном, но частично формализованном языке. В псевдокоде используются некоторые формальные конструкции и общепринятая математическая символика. Строгих синтаксических правил для записи псевдокода не предусмотрено.

Рассмотрим простейший пример. Пусть необходимо описать алгоритм вывода на экран монитора наибольшего значения из двух чисел.

Рисунок 1 — Пример описания алгоритма в виде блок-схемы

Описание этого же алгоритма на псевдокоде:

Начало
Ввод чисел: Z, X
Если Z > X то Вывод Z
Иначе вывод Х
Конец

Каждый из перечисленных способов изображения алгоритмов имеет и достоинства и недостатки. Например, словесный способ отличается многословностью и отсутствием наглядности, но дает возможность лучше описать отдельные операции. Графический способ более наглядный, но часто возникает необходимость описать некоторые операции в словесной форме. Поэтому при разработке сложных алгоритмов лучше использовать комбинированный способ.

алгоритмов обработки естественного языка — Подробнее | Экспертная система

По своей природе человеческий язык сложен. Чтобы понимать человеческую речь, технология должна также понимать грамматические правила, значение и контекст, а также разговорные выражения, сленг и сокращения, используемые в языке. Алгоритмы обработки естественного языка поддерживают компьютеры, моделируя человеческую способность понимать язык.

Как это работает? Многие алгоритмы NLP основаны на статистике и могут сочетаться с глубоким обучением.Однако этот подход является поверхностным при анализе языка, потому что он не способен понять значение слов. Например, статистическим методам сложно определить правильное значение слов, которые имеют одинаковую форму, но разные значения (Медведь: глагол или существительное? Яблоко: фрукт или компания?). Если учесть, что 500 наиболее часто используемых слов в английском языке имеют в среднем 23 различных значения, вы можете себе представить, насколько сложно понять это правильно.

Алгоритмы НЛП, основанные на когнитивных технологиях, таких как семантическая технология , ставят лексику в основу их способности понимать язык.Чтобы устранить неоднозначность значения слов, этот подход определяет все структурные аспекты языка, обращается к базам данных лексики или семантическим сетям, чтобы выявить все возможные значения слова, и использует всю остальную информацию, имеющуюся, для устранения неоднозначности значения в словах. правильный контекст. Этот подход лежит в основе нашей собственной технологии Cogito.

Сегодня мы можем увидеть множество примеров алгоритмов обработки естественного языка в повседневной жизни. Машинный перевод, автоматический перевод с одного языка на другой, является типичным примером.Машинный перевод можно найти на сайтах обзоров, где, например, обзоры ресторанов на другом языке могут быть автоматически переведены на ваш язык. Алгоритмы НЛП используются для автоматического обобщения основных моментов в данном тексте или документе. NLP alogirthms также используются для классификации текста согласно по предопределенным категориям или классам и используются для организации информации, например, для маршрутизации электронной почты и фильтрации спама.

Разговорные агенты, такие как чат-боты, также используют алгоритмы NLP, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Чат-боты обеспечивают человеческий диалог между клиентом и компанией на веб-сайтах, в приложениях или других платформах, чтобы помочь клиентам получить ответы на свои вопросы в режиме реального времени. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, и чат-приложения для онлайн-банкинга и обслуживания клиентов находят все более широкое применение. Чат-боты и другие «умные» приложения используют NLP для выполнения для нас все более сложных и сложных действий, таких как обмен геоинформацией и получение ссылок и изображений.

Узнайте больше о том, как алгоритмы НЛП будут применяться для новых приложений, таких как невидимый пользовательский интерфейс, даже более умный поиск и многое другое, в этом посте.

Что такое обработка естественного языка? Введение в НЛП

Примечание редактора: это сообщение в блоге последний раз обновлялось 2 марта 2021 г.

Быстрые ссылки

Сводка обработки естественного языка

Область исследований, которая фокусируется на взаимодействии человеческого языка и компьютера, называется обработкой естественного языка, или сокращенно НЛП.Он находится на пересечении компьютерных наук, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики (Википедия).

«Обработка естественного языка — это область, которая охватывает компьютерное понимание и манипулирование человеческим языком, и в ней полно возможностей для сбора новостей», — говорит Энтони Пеше в книге «Обработка естественного языка на кухне ». «Обычно вы слышите об этом в контексте анализа большого количества законодательных актов или других наборов документов, пытаясь выявить закономерности или искоренить коррупцию.”

Существует множество приложений для обработки естественного языка, включая бизнес-приложения. В этом посте обсуждается все, что вам нужно знать о НЛП, будь то разработчик, бизнесмен или новичок, и то, как начать работу сегодня.

Что такое обработка естественного языка? (НЛП)

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры анализируют, понимают и извлекают значение из человеческого языка разумным и полезным способом.Используя NLP, разработчики могут систематизировать и структурировать знания для выполнения таких задач, как автоматическое суммирование, перевод, распознавание именованных сущностей, извлечение взаимосвязей, анализ тональности, распознавание речи и тематическая сегментация.

«Помимо обычных операций текстового процессора, которые рассматривают текст как простую последовательность символов, НЛП рассматривает иерархическую структуру языка: несколько слов составляют фразу, несколько фраз составляют предложение и, в конечном итоге, предложения передают идеи», — сказал Джон Релинг, Эксперт по НЛП в Meltwater Group, говорит в Как обработка естественного языка помогает выявить настроения в социальных сетях .«Анализируя язык на предмет его значения, системы НЛП уже давно выполняют полезные функции, такие как исправление грамматики, преобразование речи в текст и автоматический перевод между языками».

NLP используется для анализа текста, позволяя машинам понимать, как говорят люди. Это взаимодействие человека с компьютером позволяет использовать такие реальные приложения, как автоматическое суммирование текста, анализ тональности, извлечение тем, распознавание именованных сущностей, тегирование частей речи, извлечение взаимосвязей, выделение корней и многое другое.НЛП обычно используется для интеллектуального анализа текста, машинного перевода и автоматического ответа на вопросы.

НЛП характеризуется как сложная проблема в информатике. Человеческий язык редко бывает точным или понятным. Чтобы понять человеческий язык, нужно понять не только слова, но и концепции, а также то, как они связаны друг с другом для создания смысла. Несмотря на то, что язык является одной из самых простых вещей для изучения человеческого разума, неоднозначность языка — это то, что делает обработку естественного языка сложной проблемой для компьютеров.

Для чего нужна обработка естественного языка?

Алгоритмы

NLP имеют множество применений. По сути, они позволяют разработчикам и компаниям создавать программное обеспечение, понимающее человеческий язык. Из-за сложной природы человеческого языка НЛП может быть трудно выучить и правильно реализовать. Однако со знаниями, полученными из этой статьи, вы будете лучше подготовлены для успешного использования НЛП, независимо от вашего варианта использования.

Примеры обработки естественного языка Алгоритмы

NLP обычно основаны на алгоритмах машинного обучения.Вместо того, чтобы вручную кодировать большие наборы правил, НЛП может полагаться на машинное обучение, чтобы автоматически изучать эти правила, анализируя набор примеров (то есть большой корпус, такой как книга, вплоть до набора предложений), и делая статистический вывод. . В целом, чем больше данных будет проанализировано, тем точнее будет модель.

Пример алгоритмов НЛП

Почувствуйте широкий спектр вариантов использования НЛП с помощью следующих примеров алгоритмов:

Обобщайте блоки текста с помощью Summarizer, чтобы выделить наиболее важные и центральные идеи, игнорируя несущественную информацию.
Создайте чат-бота с помощью Parsey McParseface, модели глубокого изучения языка, разработанной Google, которая использует теги точки речи.
Сгенерировать теги ключевых слов из документа с помощью LDA (скрытое распределение дирихле), которое определяет наиболее релевантные слова из документа. Этот алгоритм лежит в основе микросервисов Auto-Tag и Auto-Tag URL.
Определите тип извлеченной сущности, например, это человек, место или организация, используя распознавание именованных сущностей.
, основанный на StanfordNLP, может использоваться для определения чувства, мнения или веры в высказывание, от очень отрицательного до нейтрального или очень положительного. Часто разработчики используют алгоритм для определения тональности термина в предложении или используют анализ тональности для анализа социальных сетей.
Сократите слова до их корня или основы с помощью PorterStemmer или разбейте текст на токены с помощью Tokenizer.

Обработка естественного языка в бизнесе

Обработка естественного языка находит широкое применение в бизнесе.

Приведу лишь один пример: анализ настроений бренда — один из основных вариантов использования НЛП в бизнесе. Многие бренды отслеживают настроения в социальных сетях и проводят анализ настроений в социальных сетях. При анализе настроений в социальных сетях бренды отслеживают разговоры в Интернете, чтобы понять, что говорят клиенты, и получить представление о поведении пользователей.

«Один из наиболее убедительных способов, с помощью которых НЛП предлагает ценную информацию, — это отслеживание настроений — тона письменного сообщения (твита, обновления Facebook и т. Д.)) — и пометьте этот текст как положительный, отрицательный или нейтральный », — говорит Релинг.

Точно так же Facebook использует NLP для отслеживания актуальных тем и популярных хэштегов.

«Хэштеги и темы — это два разных способа группировки и участия в обсуждениях», — говорит Крис Струхар, инженер-программист новостной ленты, в статье Как Facebook создавал популярные темы с помощью обработки естественного языка . «Так что не думайте, что Facebook не распознает строку как тему без хэштега перед ней.Скорее, все дело в НЛП: обработке естественного языка. В хэштегах нет ничего естественного, поэтому Facebook вместо этого анализирует строки и выясняет, какие строки относятся к узлам — объектам в сети. Мы смотрим на текст и пытаемся понять, о чем идет речь ».

Не только социальные сети могут использовать НЛП в своих интересах. Существует широкий спектр дополнительных бизнес-вариантов использования NLP, от приложений для обслуживания клиентов (таких как автоматическая поддержка и чат-боты) до улучшения взаимодействия с пользователем (например, поиск по веб-сайту и курирование контента).Одна из областей, где NLP представляет особенно большие возможности, — это финансы, где многие компании используют его для автоматизации ручных процессов и создания дополнительной ценности для бизнеса.

Другие практические применения НЛП включают мониторинг вредоносных цифровых атак, таких как фишинг, или обнаружение того, что кто-то лжет. И NLP также очень полезен для веб-разработчиков в любой области, поскольку он предоставляет им готовые инструменты, необходимые для создания передовых приложений и прототипов.

Как начать работу с обработкой естественного языка

Если вы разработчик (или начинающий разработчик), который только начинает заниматься обработкой естественного языка, существует множество доступных ресурсов, которые помогут вам научиться разрабатывать собственные алгоритмы НЛП.

Библиотеки НЛП с открытым исходным кодом

Эти библиотеки предоставляют алгоритмические строительные блоки НЛП в реальных приложениях.

Apache OpenNLP: набор инструментов для машинного обучения, который обеспечивает токенизаторы, сегментацию предложений, теги части речи, извлечение именованных сущностей, разбиение на части, синтаксический анализ, разрешение кореференции и многое другое.
Natural Language Toolkit (NLTK): библиотека Python, которая предоставляет модули для обработки текста, классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и т. Д.
Stanford NLP: набор инструментов NLP, которые обеспечивают тегирование части речи, распознавание именованных сущностей, систему разрешения кореферентности, анализ тональности и многое другое.
MALLET: пакет Java, который обеспечивает скрытое размещение дирихле, классификацию документов, кластеризацию, тематическое моделирование, извлечение информации и многое другое.

Учебники по обработке естественного языка

Учебное пособие по обработке естественного языка: «Мы перейдем от токенизации к извлечению признаков и созданию модели с использованием алгоритма машинного обучения.”
Базовая обработка естественного языка: «В этом конкурсе учебных пособий мы немного« углубимся »в анализ настроений. Люди выражают свои эмоции языком, который часто скрывается сарказмом, двусмысленностью и игрой слов, что может ввести в заблуждение как людей, так и компьютеры ».

Когда вы освоите основы, примените то, что вы узнали, используя Python и NLTK, самую популярную структуру для Python NLP.

Проекты обработки естественного языка

Создайте собственный инструмент для мониторинга социальных сетей

Начните с использования алгоритма «Получать твиты с ключевым словом», чтобы фиксировать все упоминания вашего бренда в Twitter.В нашем случае мы ищем упоминания об алгоритмии.
Затем передайте результаты в алгоритм анализа настроений, который назначит рейтинг тональности от 0 до 4 для каждой строки (твит).

Используйте NLP для создания собственного RSS-ридера

Вы можете создать RSS-ридер с машинным обучением менее чем за 30 минут, используя следующие алгоритмы:

ScrapeRSS, чтобы получить заголовок и контент из RSS-канала.
Html2Text, чтобы сохранить важный текст, но удалить весь HTML из документа.
AutoTag использует скрытое распределение дирихле для определения релевантных ключевых слов из текста.
, чтобы определить, является ли статья положительной, отрицательной или нейтральной.
Summarizer, наконец, используется для определения ключевых предложений.

Об операциях машинного обучения (MLOps) и алгоритмах

Операции машинного обучения (MLOps) — это дисциплина доставки моделей искусственного интеллекта. Короче говоря, это то, что позволяет организациям масштабировать производственные мощности для получения более быстрых результатов, принося значительную ценность для бизнеса за счет машинного обучения.

Algorithmia — это корпоративная платформа MLOps. Он управляет всеми этапами жизненного цикла производственного машинного обучения в рамках существующих операционных процессов, поэтому вы можете запускать модели в производство быстро, безопасно и экономично.

В отличие от неэффективных и дорогостоящих самостоятельных решений для управления MLOps, которые ограничивают пользователей определенными стеками технологий, Algorithmia автоматизирует развертывание машинного обучения, оптимизирует совместную работу между операциями и разработкой, использует существующие системы SDLC и CI / CD, а также обеспечивает расширенную безопасность и управление.

На сегодняшний день платформу Algorithmia использовали более 120 000 инженеров и специалистов по обработке данных, в том числе ООН, правительственные спецслужбы и компании из списка Fortune 500.

Узнайте больше о MLOps и узнайте о последних тенденциях в корпоративном машинном обучении на 2021 год.

Дополнительная литература

Книги по обработке естественного языка

Обработка речи и языка: «Первая в своем роде книга, в которой подробно рассматриваются языковые технологии на всех уровнях и со всеми современными технологиями. В этой книге используется эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в больших масштабах. корпорации.”
Основы статистической обработки естественного языка: «Этот основной текст является первым опубликованным всеобъемлющим введением в статистическую обработку естественного языка (НЛП). Книга содержит всю теорию и алгоритмы, необходимые для создания инструментов НЛП. Он обеспечивает широкий, но строгий охват математических и лингвистических основ, а также подробное обсуждение статистических методов, что позволяет студентам и исследователям создавать свои собственные реализации. Книга охватывает поиск словосочетаний, устранение неоднозначности слов, вероятностный синтаксический анализ, поиск информации и другие приложения.”
Справочник по обработке естественного языка: «Второе издание представляет практические инструменты и методы для реализации обработки естественного языка в компьютерных системах. Помимо удаления устаревших материалов, это издание обновляет каждую главу и расширяет содержание, включая новые области, такие как анализ настроений ».
Статистическое изучение языка (язык, речь и общение): «Евгений Чарняк открывает новые горизонты в исследованиях искусственного интеллекта, представляя статистическую обработку языка с точки зрения искусственного интеллекта в тексте для исследователей и ученых с традиционным образованием в области компьютерных наук.”
Обработка естественного языка с помощью Python: анализ текста с помощью набора инструментов для естественного языка: «Это книга об обработке естественного языка. Под «естественным языком» мы подразумеваем язык, который используется людьми для повседневного общения; языки, такие как английский, хинди или португальский. С одной стороны, это может быть так же просто, как подсчет частоты слов для сравнения разных стилей письма ».
Обработка речи и языка, 2-е издание 2-е издание: «Бурный рост использования языковых веб-технологий, слияние отдельных полей, доступность телефонных диалоговых систем и многое другое делают это время захватывающим в области обработки речи и языка.Это первый в своем роде текст, в котором подробно рассматриваются языковые технологии — на всех уровнях и со всеми современными технологиями. Этот текст использует эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в крупных корпорациях. Авторы охватывают области, которые традиционно изучаются на разных курсах, чтобы описать единое видение речи и языковой обработки ».
Введение в поиск информации: «Еще в 1990-х годах исследования показали, что большинство людей предпочитают получать информацию от других людей, а не из систем поиска информации.Однако в течение последнего десятилетия неуклонная оптимизация эффективности поиска информации вывела поисковые машины в сети на новый уровень качества, при котором большинство людей в большинстве случаев удовлетворены, а поиск в Интернете стал стандартным и часто предпочтительным источником поиска информации. Например, интернет-опрос Pew 2004 г. (Fallows, 2004) показал, что 92% пользователей Интернета считают, что Интернет — хорошее место для получения повседневной информации. К удивлению многих, область поиска информации превратилась из чисто академической дисциплины в основу, лежащую в основе предпочтительных для большинства людей средств доступа к информации.”

Курсы обработки естественного языка

Stanford Machine Learning на Coursera: «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования. Многие исследователи также считают, что это лучший способ продвинуться в направлении ИИ человеческого уровня. На этом занятии вы узнаете о наиболее эффективных методах машинного обучения и получите практический опыт их применения и заставите их работать на себя ».
Udemy’s Introduction to Natural Language Processing: «Этот курс знакомит с обработкой естественного языка с помощью python и набора инструментов для естественного языка.Благодаря практическому подходу вы получите опыт работы с текстом и его анализа. Как студент этого курса, вы будете получать обновления бесплатно, в том числе исправления лекций, новые примеры кода и новые проекты данных ».
по технологии естественного языка: «Когда вы разговариваете со своим мобильным устройством или автомобильной навигационной системой — или она разговаривает с вами — вы испытываете плоды достижений в области обработки естественного языка. Эта область, в которой основное внимание уделяется созданию программного обеспечения, которое может анализировать и понимать человеческие языки, быстро выросла в последние годы и теперь имеет множество технологических приложений.В этой программе сертификации из трех курсов мы исследуем основы компьютерной лингвистики, академической дисциплины, лежащей в основе НЛП ».
Обработка естественного языка (Википедия): «Обработка естественного языка (НЛП) — это область информатики, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой в качестве критерия интеллекта предложил то, что сейчас называется тестом Тьюринга.Однако, начиная с конца 1980-х годов, в НЛП произошла революция с появлением алгоритмов машинного обучения для языковой обработки ».
Схема обработки естественного языка (Википедия): «Следующая схема представлена в качестве обзора и тематического руководства по обработке естественного языка: Обработка естественного языка — компьютерная деятельность, в которой компьютеры используются для анализа, понимания, изменения или создания естественного языка. . »
Apache OpenNLP: «Библиотека Apache OpenNLP — это набор инструментов на основе машинного обучения для обработки текста на естественном языке.”
Natural Language Toolkit: «NLTK — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на естественном языке. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусных и лексических ресурсов, таких как WordNet, а также набор библиотек обработки текста для классификации, токенизации, стемминга, тегирования, синтаксического анализа и семантического анализа, оболочки для промышленных библиотек NLP, и активный дискуссионный форум. Обработка естественного языка с помощью Python представляет собой практическое введение в программирование для языковой обработки.”
Шесть алгоритмов обработки естественного языка для веб-разработчиков
Кураторский список ресурсов обработки речи и естественного языка
Исследовательская группа НЛП в Google
Общее введение в NLP
Обработка естественного языка: введение
Stanford CS 224D Video: Deep Learning for Natural Language Processing
CS 388: Обработка естественного языка
COMS W4705: обработка естественного языка
CS 674: Обработка естественного языка
CS918 Обработка естественного языка
r / LanguageTechnology
Все, что вам нужно знать об обработке естественного языка

Видео с обработкой естественного языка

Машинное обучение (ML) для обработки естественного языка (NLP)

Предпосылки: машинное обучение в контексте обработки естественного языка
Машинное обучение с учителем для NLP
Машинное обучение без учителя для NLP
Справочная информация: что такое обработка естественного языка?
ML против NLP и использование машинного обучения на естественных языковых предложениях
Гибридные системы машинного обучения для NLP
Резюме и дополнительная литература

Машинное обучение для обработки естественного языка

Прежде чем мы углубимся в то, как применять машинное обучение и искусственный интеллект для НЛП и текстовой аналитики, давайте проясним некоторые основные идеи.

Самое главное, что «машинное обучение» на самом деле означает «машинное обучение». Мы знаем , что машина должна изучить, поэтому наша задача — создать среду обучения и предоставить правильно отформатированные, актуальные, чистые данные , чтобы машина могла учиться.

Когда мы говорим о «модели», мы говорим о математическом представлении. Вход — это ключ. Модель машинного обучения — это сумма обучения, полученного на основе данных обучения.Модель меняется по мере получения дополнительных знаний.

В отличие от алгоритмического программирования, модель машинного обучения способна обобщать новые случаи и иметь дело с ними. Если случай напоминает что-то, что модель видела раньше, модель может использовать это предварительное «обучение» для оценки случая. Цель состоит в том, чтобы создать систему, в которой модель постоянно совершенствуется в соответствии с поставленной вами задачей.

Машинное обучение для НЛП и текстовой аналитики включает набор статистических методов для определения частей речи, сущностей, настроений и других аспектов текста.Методы могут быть выражены в виде модели, которая затем применяется к другому тексту, также известному как машинное обучение с учителем. Это также может быть набор алгоритмов, которые работают с большими наборами данных для извлечения смысла, что известно как неконтролируемое машинное обучение. Важно понимать разницу между обучением с учителем и обучением без учителя, а также то, как вы можете получить максимум от того и другого в одной системе.

Машинное обучение для НЛП помогает аналитикам данных превращать неструктурированный текст в полезные данные и идеи.

Текстовые данные требуют особого подхода к машинному обучению. Это связано с тем, что текстовые данные могут иметь сотни тысяч измерений (слов и фраз), но, как правило, очень разрежены. Например, в английском языке используется около 100 000 слов. Но в любом твите их всего несколько десятков. Это отличается от чего-то вроде видеоконтента, где у вас очень высокая размерность, но у вас есть куча данных, с которыми можно работать, поэтому они не такие редкие.

Машинное обучение с учителем для обработки естественного языка и анализа текста

В контролируемом машинном обучении пакет текстовых документов помечен или аннотирован примерами того, что машина должна искать и как она должна интерпретировать этот аспект. Эти документы используются для «обучения» статистической модели, которой затем предоставляется текст без тегов для анализа.

Позже вы можете использовать большие или лучшие наборы данных для переобучения модели, поскольку она больше узнает об анализируемых документах.Например, вы можете использовать обучение с учителем, чтобы обучить модель анализировать обзоры фильмов, а затем обучить ее учитывать звездный рейтинг рецензента.

Самыми популярными алгоритмами машинного обучения НЛП с учителем являются:

Машины опорных векторов
Байесовские сети
Максимальная энтропия
Условное случайное поле
Нейронные сети / глубокое обучение

Все, что вам действительно нужно знать, сталкиваясь с этими терминами, — это то, что они представляют собой набор алгоритмов машинного обучения, управляемых специалистами по данным.

Lexalytics использует контролируемое машинное обучение для создания и улучшения наших основных функций текстовой аналитики и функций NLP.

Токенизация

Токенизация включает разбиение текстового документа на части, понятные машине, например слова. Теперь вы, вероятно, неплохо разбираетесь в словах, а что — в тарабарщине. Английский особенно прост. Видите все эти пробелы между буквами и абзацами? Это упрощает токенизацию. Итак, для английской токенизации достаточно правил НЛП.

Но как научить алгоритм машинного обучения тому, как выглядит слово? А что делать, если вы не работаете с англоязычными документами? В логографических языках, таких как китайский, нет пробелов.

Здесь мы используем машинное обучение для токенизации. Китайский следует правилам и шаблонам так же, как английский, и мы можем обучить модель машинного обучения, чтобы их идентифицировать и понимать.

Тегирование части речи

Тегирование части речи (тегирование PoS) означает определение части речи каждого токена (существительное, наречие, прилагательное и т. Д.)), а затем пометить его как таковой. Маркировка PoS составляет основу ряда важных задач обработки естественного языка. Нам необходимо правильно идентифицировать части речи, чтобы распознавать сущности, извлекать темы и обрабатывать настроения. Lexalytics имеет очень надежную модель, которая может помечать PoS с точностью> 90% даже для коротких и грубых сообщений в социальных сетях.

Распознавание именованных сущностей

В простейшем случае именованные объекты — это люди, места и вещи (продукты), упомянутые в текстовом документе.К сожалению, сущностями также могут быть хэштеги, электронные письма, почтовые адреса, номера телефонов и дескрипторы Twitter. Фактически, практически все может быть сущностью, если вы посмотрите на это правильно. И не говорите нам о косвенных ссылках.

В Lexalytics мы обучили модели машинного обучения с учителем на больших количествах предварительно помеченных объектов. Такой подход помогает нам оптимизировать точность и гибкость. Мы также обучили алгоритмы НЛП распознавать нестандартные объекты (например, виды деревьев или виды рака).

Также важно отметить, что модели распознавания именованных сущностей полагаются на точную маркировку PoS из этих моделей.

Анализ настроений

Анализ тональности — это процесс определения того, является ли произведение положительным, отрицательным или нейтральным, и последующее присвоение взвешенной оценки тональности каждой сущности, теме, теме и категории в документе. Это невероятно сложная задача, которая сильно зависит от контекста. Например, возьмем фразу «больной ожог». В контексте видеоигр это действительно может быть положительным заявлением.

Создание набора правил НЛП для учета всех возможных оценок тональности каждого возможного слова во всех возможных контекстах было бы невозможным. Но обучая модель машинного обучения на предварительно оцененных данных, она может научиться понимать, что означает «больной ожог» в контексте видеоигр, а не в контексте здравоохранения. Неудивительно, что для каждого языка требуется своя собственная модель классификации настроений.

Категоризация и классификация

Категоризация означает сортировку контента по сегментам, чтобы получить быстрый общий обзор того, что содержится в данных.Чтобы обучить модель классификации текста, специалисты по данным используют предварительно отсортированный контент и осторожно работают над своей моделью, пока она не достигнет желаемого уровня точности. В результате получается точная и надежная категоризация текстовых документов, которая требует гораздо меньше времени и энергии, чем человеческий анализ.

Машинное обучение без учителя для обработки естественного языка и анализа текста

Машинное обучение без учителя включает обучение модели без предварительной маркировки или аннотирования. Некоторые из этих методов на удивление легко понять.

Кластеризация означает объединение похожих документов в группы или наборы. Затем эти кластеры сортируются по важности и релевантности (иерархическая кластеризация).

Другой тип обучения без учителя — это Скрытое семантическое индексирование (LSI). Этот метод определяет слова и фразы, которые часто встречаются друг с другом. Специалисты по обработке данных используют LSI для многогранного поиска или для получения результатов поиска, которые не соответствуют точному запросу.

Например, термины «коллектор» и «выхлоп» являются тесно связанными документами, в которых рассматриваются двигатели внутреннего сгорания.Итак, когда вы вводите в Google «коллектор», вы получаете результаты, которые также содержат «выхлоп».

Факторизация матрицы — еще один метод неконтролируемого машинного обучения НЛП. При этом используются «скрытые факторы», чтобы разбить большую матрицу на комбинацию двух меньших матриц. Скрытые факторы — это сходства между предметами.

Подумайте о фразе: «Я бросил мяч через гору». Слово «бросил» скорее ассоциируется с «мячом», чем с «горой».

На самом деле, люди обладают естественной способностью понимать факторы, которые делают что-то бросаемым. Но алгоритму машинного обучения НЛП нужно научить этому различию.

Обучение без учителя — дело сложное, но гораздо менее трудоемкое и требует больших объемов данных, чем обучение с учителем. Lexalytics использует алгоритмы неконтролируемого обучения для получения «базового понимания» того, как работает язык. Мы извлекаем определенные важные шаблоны из больших наборов текстовых документов, чтобы помочь нашим моделям понять наиболее вероятную интерпретацию.

Concept Matrix ™

Lexalytics Concept Matrix ™ — это, в двух словах, обучение без учителя, применяемое к популярным статьям в Википедии ™. Используя неконтролируемое машинное обучение, мы построили сеть семантических отношений между статьями. Эта сеть позволяет нашей текстовой аналитике и НЛП понять, что «яблоко» близко к «фрукту» и близко к «дереву», но далеко от «льва» и что оно ближе к «льву», чем к «линейная алгебра.» Обучение без учителя через концептуальную матрицу ™ формирует основу нашего понимания семантической информации (помните наше обсуждение выше).

Syntax Matrix ™

Наша Syntax Matrix ™ — это неконтролируемая матричная факторизация, применяемая к огромному корпусу контента (многие миллиарды предложений). Syntax Matrix ™ помогает нам понять наиболее вероятный синтаксический анализ предложения, формируя основу нашего понимания синтаксиса (опять же, вспомните наше обсуждение ранее в этой статье).

Справочная информация: что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка в широком смысле относится к изучению и разработке компьютерных систем, которые могут интерпретировать речь и текст так, как люди говорят естественным образом, и печатать их.Человеческое общение временами бывает удручающе расплывчатым; все мы используем разговорные выражения, сокращения и не часто пытаемся исправить орфографические ошибки. Эти несоответствия в лучшем случае затрудняют компьютерный анализ естественного языка. Но за последнее десятилетие и техники НЛП, и алгоритмы машинного обучения неизмеримо продвинулись.

У любого фрагмента текста есть три аспекта:

Семантическая информация

Семантическая информация — это конкретное значение отдельного слова.Фраза вроде «летучая мышь летела по воздуху» может иметь несколько значений в зависимости от определения летучей мыши: крылатое млекопитающее, деревянная палка или что-то еще? Знание соответствующего определения жизненно важно для понимания смысла предложения.

Другой пример: «Билли ударил мячом над домом». Как читатель, вы можете предположить, что речь идет о бейсбольном мяче, но откуда вы знаете? Мяч может быть волейбольным, теннисным или даже мячом для бочче. Мы предполагаем, что это бейсбол, потому что это тип мячей, который чаще всего «ударяют» таким образом, но без машинного обучения естественного языка компьютер не смог бы установить соединение.

Синтаксическая информация

Второй ключевой компонент текста — это структура предложения или фразы, известная как синтаксическая информация. Возьмите предложение: «Сара присоединилась к группе, уже имея некоторый опыт поиска». У кого именно здесь есть опыт поиска? Сара или группа? В зависимости от того, как вы его читаете, предложение имеет очень разное значение в зависимости от способностей Сары.

Контекстная информация

Наконец, вы должны понимать контекст, в котором встречается слово, фраза или предложение.Какая концепция обсуждается? Если человек говорит, что что-то «больно», он говорит о здравоохранении или видеоиграх? Значение слова «больной» часто бывает положительным, когда упоминается в контексте игр, но почти всегда отрицательным, когда речь идет о здравоохранении.

ML против NLP и использование машинного обучения на естественных языковых предложениях

Вернемся к предложению: «Билли ударил мячом над домом». Взятые по отдельности, вернутся три типа информации:

Семантическая информация : человек — удар предмета другим предметом — сферическая игра предмет — место, где живут люди
Синтаксическая информация : субъект — действие — прямой объект — косвенный объект
Контекстная информация : это предложение о ребенке, играющем с мячом

Сами по себе они не очень полезны.Они указывают на смутное представление о том, о чем идет речь в предложении, но полное понимание требует успешного сочетания всех трех компонентов.

Этот анализ может быть выполнен несколькими способами: с помощью моделей машинного обучения или путем ввода правил, которым компьютер должен следовать при анализе текста. Однако по отдельности эти методы не работают так хорошо.

Модели машинного обучения

отлично подходят для распознавания сущностей и общего настроения документа, но им сложно выделить темы и темы, и они не очень хороши для сопоставления настроений с отдельными сущностями или темами.

В качестве альтернативы вы можете научить свою систему определять основные правила и образцы языка. Во многих языках имя собственное, за которым следует слово «улица», вероятно, обозначает название улицы. Точно так же число, за которым следует имя собственное, за которым следует слово «улица», вероятно, является адресом улицы. И имена людей обычно следуют обобщенным двух- или трехсловным формулам собственных и существительных.

К сожалению, запись и реализация языковых правил занимает много времени.Более того, правила НЛП не успевают за эволюцией языка. Интернет уничтожил традиционные условности английского языка. И никакая статическая кодовая база НЛП не может охватить все несоответствия и замаскированные орфографические ошибки в социальных сетях.

Очень ранние системы интеллектуального анализа текста полностью основывались на правилах и шаблонах. Со временем, по мере развития технологий обработки естественного языка и машинного обучения, все большее число компаний предлагают продукты, основанные исключительно на машинном обучении.Но, как мы только что объяснили, у обоих подходов есть серьезные недостатки.

Вот почему в Lexalytics мы используем гибридный подход . Мы обучили ряд контролируемых и неконтролируемых моделей, которые работают в тандеме с правилами и шаблонами, которые мы совершенствовали более десяти лет.

Гибридные системы машинного обучения для NLP

Наши функции анализа текста основаны на шаблонах и правилах. Каждый раз, когда мы добавляем новый язык, мы начинаем с кодирования шаблонов и правил, которым следует язык.Затем наши модели машинного обучения с учителем и без учителя учитывают эти правила при разработке своих классификаторов. Мы применяем варианты этой системы для текстовых функций низкого, среднего и высокого уровня.

Низкоуровневые текстовые функции — это начальные процессы, с помощью которых вы запускаете любой ввод текста. Эти функции — первый шаг к превращению неструктурированного текста в структурированные данные. Они формируют базовый уровень информации, на которую опираются наши функции среднего уровня. Функции текстовой аналитики среднего уровня включают извлечение реального содержимого текстового документа.Это означает, кто говорит, что они говорят и о чем говорят.

Высокоуровневая функция анализа тональности — последний шаг, определяющий и применяющий тональность на уровне сущности, темы и документа.

Низкий уровень

Токенизация : Правила ML +
Маркировка PoS : Машинное обучение
Разделение на части : Правила
Границы предложений : Правила ML +
Анализ синтаксиса : правила ML +

Средний

Объекты : Правила ML + для определения «Кто, что и где»
Темы : Правила «Что нового?»
Темы : Правила ML + «Об этом?»
Краткие сведения : Правила «Сделайте это кратко»
Намерения : Правила ML + «Что вы собираетесь делать?»
- Intentions использует синтаксическую матрицу для извлечения intender, intendee и intent
- Мы используем машинное обучение для обучения моделей различным типам намерений
- Мы используем правила для внесения определенных слов в белый или черный список
- Многослойный подход для достижения максимальной точности

Высокий уровень

Apply Sentiment : Правила ML + «Что вы думаете об этом?»

Вы можете увидеть, как эта система работает в таблице ниже:

Сводка

Язык запутанный и сложный.Значение варьируется от говорящего к говорящему и от слушателя к слушателю. Машинное обучение может быть хорошим решением для анализа текстовых данных. На самом деле, это жизненно важно — аналитика текста, основанная исключительно на правилах, — это тупик. Но недостаточно использовать одну модель машинного обучения. Некоторые аспекты машинного обучения очень субъективны. Вам необходимо настроить или обучить вашу систему, чтобы она соответствовала вашей точке зрения.

Вкратце:

Лучшим способом машинного обучения для НЛП является гибридный подход: многие типы машинного обучения работают в тандеме с чистым кодом НЛП.

Дополнительная литература

Чтобы узнать о передовых методах машинного обучения для NLP , прочтите нашу сопутствующую статью: Микромодели машинного обучения: больше данных не всегда лучше

Чтобы узнать о , отличии между настройкой и обучением , а также о том, как подойти к ним, прочтите наше руководство: Сначала настройте, затем тренируйте

А чтобы узнать больше об общем машинном обучении для НЛП и текстовой аналитики , прочтите наш полный технический документ по этому вопросу.

Хотите начать работу с машинным обучением ? Попробуйте эти учебники по машинному обучению: более 200 лучших руководств по машинному обучению, НЛП и Python

Прочтите о разнице между машинным обучением и искусственным интеллектом : в чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?

Лучшие алгоритмы и методы обработки естественного языка (NLP) для начинающих

Обработка естественного языка , или NLP — это подраздел исследований искусственного интеллекта, которые сосредоточены на разработке моделей и точек взаимодействия между людьми и компьютерами на основе естественного языка.Сюда входят текстовые и речевые системы.

Фото Бретта Джордана / Unsplash

Поскольку человеческий язык очень сложен по своей природе, создание алгоритмов, обрабатывающих человеческий язык, может показаться сложной задачей, особенно для новичка. И это правда, что создание передовых алгоритмов и функций НЛП требовало большого количества междисциплинарных знаний, которые делают НЛП одним из самых сложных подполей искусственного интеллекта.

Но есть небольшие шаги, которые мы можем предпринять, чтобы наше знакомство с НЛП стало менее пугающим, и один из этих шагов — получить базовый обзор некоторых из самых популярных алгоритмов обработки естественного языка, существующих на данный момент.

В этой статье я составил небольшой список некоторых из самых популярных алгоритмов НЛП, с которыми вы столкнетесь, когда впервые начнете изучать обработку естественного языка. Для каждого элемента в списке у нас будет базовый обзор и некоторые дальнейшие инструкции для чтения.

Заинтересованы в других подобных историях? Подписывайтесь на меня в Твиттере по адресу @b_dmarius, и я буду размещать там каждую новую статью.

Обзор статьи

Лемматизация и основание
Облака слов
Извлечение ключевых слов
Распознавание именованных сущностей
Тематическое моделирование
Графы знаний

Лемматизация и основание — это два метода, которые позволяют нам создавать естественный язык Задачи обработки, которые хорошо работали с несколькими морфологическими вариациями одного и того же слова.

Это два метода, которые позволяют свести вариации одного слова к одному корню. Например, мы свели бы слова «певец», «пение», «пение», «пение», «пение» к единой форме «петь». Если мы сделаем это для всех слов в документе или текстовом корпусе, мы сможем уменьшить пространство данных и построить более стабильные алгоритмы НЛП.

Лемматизация и стемминг — это методов предварительной обработки , что означает, что мы можем применить один из этих двух алгоритмов до того, как фактически начнем проект НЛП, чтобы мы могли очистить наши данные и подготовить наш набор данных.

Лемматизация и выделение корней — это два разных метода, и каждый из них может быть выполнен разными способами, но основной конечный эффект тот же: сокращение пространства поиска для нашей задачи.

Дополнительная литература:

Облако слов или Облако тегов представляет собой метод визуализации данных. Слова из текста отображаются на диаграмме, при этом более важные слова пишутся более крупным шрифтом, а менее важные слова отображаются меньшим шрифтом или вообще не отображаются.

Мы можем использовать облака слов, чтобы понять наши данные, прежде чем применять другие методы или алгоритмы НЛП к нашему набору данных. Я использовал облака слов в этой статье, где мы анализируем самый популярный пост HackerNews.

Пример облака слов

Если вы читаете эту статью, вы увидите, что облака слов предлагали нам информацию о самых популярных темах на сайте в то время.

Дополнительная литература:

Извлечение ключевых слов является одной из наиболее важных задач в области обработки естественного языка и отвечает за поиск способов извлечения наиболее важных слов и фраз из заданного текста или набора текстов.Это сделано для того, чтобы помочь нам обобщать, систематизировать, хранить, искать и извлекать контент осмысленным и эффективным способом.

У нас уже есть большое количество доступных алгоритмов извлечения ключевых слов, и каждый из них применяет свой набор принципиальных и теоретических подходов к этой проблеме. У нас есть алгоритмы, извлекающие только слова, и алгоритмы, извлекающие слова и фразы. У нас есть алгоритмы, которые фокусируются только на одном тексте, и алгоритмы, которые извлекают ключевые слова на основе всей коллекции текстов.

Самые популярные алгоритмы извлечения ключевых слов:

TextRank : работает по тому же принципу, что и алгоритмы PageRank, с помощью которых Google присваивает важность различным веб-страницам в Интернете
TF-IDF : Term Frequency — Обратная частота документов направлена на то, чтобы лучше определить, насколько важно слово для документа, а также принять во внимание связь с другими документами из того же корпуса.
RAKE : Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов относится к категории алгоритмов, которые могут извлекать ключевые слова и ключевые фразы только на основе текста одного документа без необходимости рассматривать другие документы в той же коллекции.

Дополнительная литература :

Распознавание именованных сущностей — еще один очень важный метод в области обработки естественного языка. Он отвечает за идентификацию сущностей в неструктурированном тексте и присвоение их списку предопределенных категорий: люди, организации, даты, деньги и так далее.

Распознавание именованных объектов

Распознавание именованных объектов фактически состоит из двух подэтапов: Идентификация именованных объектов (определение потенциальных кандидатов для алгоритма NER) и Классификация именованных объектов (фактически назначение кандидатов одной из предопределенных категорий).

Дополнительная литература :

Тематическое моделирование — это задача НЛП, в которой мы пытаемся обнаружить «абстрактные темы», которые могут описывать набор документов. Это означает, что у нас есть набор текстов, и мы пытаемся найти шаблоны слов и фраз, которые могут помочь нам сгруппировать документы и сгруппировать их по «темам».

Одним из самых популярных алгоритмов тематического моделирования является скрытое распределение Дирихле. Чтобы этот алгоритм работал, вам необходимо установить заранее определенное количество тем, которым может быть назначена ваша коллекция документов.

Сначала вы присваиваете каждому тексту в наборе данных случайную тему, а затем просматриваете коллекцию несколько раз, уточняете модель и переназначаете документы на разные темы.

Это делается путем измерения двух статистических данных:

вероятность того, что определенный документ принадлежит определенной теме; это основано на том, сколько слов (кроме текущего слова) из этого документа принадлежат теме текущего слова
доля документов, которые присвоены теме текущего слова из-за текущего слова.

Дополнительная литература :

Графы знаний представляют собой метод хранения информации с помощью троек — набора из трех элементов: субъекта, предиката и объекта.

Графы знаний относятся к категории методов извлечения информации — получения структурированной информации из неструктурированных текстов.

Пример графа знаний

Графы знаний в последнее время стали чрезвычайно популярными, особенно потому, что многие компании (например, Google Knowledge Graph) используют их для различных продуктов и услуг.

Построение графа знаний требует большого разнообразия техник НЛП (возможно, всех техник, упомянутых в этой статье), и использование большего количества этих методов, вероятно, поможет вам построить более полный и мощный граф знаний.

Дополнительная литература :

В этой статье мы кратко ознакомились с некоторыми из наиболее удобных для новичков алгоритмов и методов обработки естественного языка. Я надеюсь, что эта статья помогла вам каким-то образом понять, с чего начать, если вы хотите изучать обработку естественного языка.

Спасибо, что прочитали это! Заинтересованы в других подобных историях? Подписывайтесь на меня в Твиттере по адресу @b_dmarius, и я буду размещать там каждую новую статью.

Ваш путеводитель по обработке естественного языка (NLP) | Диего Лопес Исе

Как машины обрабатывают и понимают человеческий язык

Все, что мы выражаем (устно или письменно), несет в себе огромное количество информации. Тема, которую мы выбираем, наш тон, наш выбор слов — все это добавляет какой-то тип информации, которую можно интерпретировать и извлечь из нее ценность.Теоретически мы можем понять и даже предсказать поведение человека, используя эту информацию.

Но есть проблема: один человек может генерировать сотни или тысячи слов в объявлении, причем каждое предложение имеет соответствующую сложность. Если вы хотите масштабировать и анализировать несколько сотен, тысяч или миллионов людей или деклараций в данной географии, тогда ситуация неуправляема.

Данные, полученные из разговоров, заявлений или даже твитов, являются примерами неструктурированных данных. Неструктурированные данные плохо вписываются в традиционную структуру строк и столбцов реляционных баз данных и представляют собой подавляющее большинство данных, доступных в реальном мире. Это грязно, и им сложно манипулировать. Тем не менее, благодаря достижениям в таких дисциплинах, как машинное обучение, в этой теме происходит большая революция. В настоящее время речь идет уже не о попытках интерпретировать текст или речь на основе его ключевых слов (старомодный механический способ), а о понимании значения этих слов (когнитивный способ).Таким образом можно обнаружить такие речевые образы, как иронию, или даже провести анализ настроений.

Обработка естественного языка или НЛП — это область искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность читать, понимать и извлекать значение из человеческих языков.

Это дисциплина, которая фокусируется на взаимодействии между наукой о данных и человеческим языком и распространяется во многих отраслях. Сегодня НЛП переживает бум благодаря огромным улучшениям в доступе к данным и увеличению вычислительной мощности, которые позволяют практикам достигать значимых результатов в таких областях, как здравоохранение, СМИ, финансы и человеческие ресурсы, среди прочих.

Проще говоря, НЛП представляет собой автоматическую обработку естественного человеческого языка, такого как речь или текст, и, хотя сама концепция увлекательна, реальная ценность этой технологии исходит из вариантов использования.

NLP может помочь вам с множеством задач, и области применения, кажется, увеличиваются с каждым днем. Приведем несколько примеров:

NLP позволяет распознавать и прогнозировать заболеваний на основе электронных медицинских карт и собственной речи пациента.Эта способность исследуется в условиях здоровья, которые варьируются от сердечно-сосудистых заболеваний до депрессии и даже шизофрении. Например, Amazon Comprehend Medical — это сервис, который использует NLP для извлечения болезненных состояний, лекарств и результатов лечения из записей пациентов, отчетов о клинических испытаниях и других электронных медицинских записей.
Организации могут определять, что клиенты говорят об услуге или продукте, идентифицируя и извлекая информацию из таких источников, как социальные сети.Этот анализ настроений может предоставить много информации о выборе клиентов и их факторах принятия решений.
Изобретатель из IBM разработал когнитивного помощника , который работает как персонализированная поисковая машина, узнавая все о вас, а затем напоминая вам имя, песню или что-нибудь, что вы не можете вспомнить, в тот момент, когда вам это нужно.
Компании, такие как Yahoo и Google, фильтруют и классифицируют ваши электронные письма с помощью NLP, анализируя текст в электронных письмах, которые проходят через их серверы, и останавливают спам еще до того, как они попадут в ваш почтовый ящик.
Чтобы помочь идентифицировать фальшивые новости , группа NLP в Массачусетском технологическом институте разработала новую систему для определения того, является ли источник точным или политически предвзятым, определяя, можно ли доверять источнику новостей или нет.
Amazon Alexa и Apple Siri являются примерами интеллектуальных голосовых интерфейсов , которые используют NLP для ответа на голосовые подсказки и делают все, например, найти конкретный магазин, сообщить нам прогноз погоды, предложить лучший маршрут до офиса или включить огни дома.
Понимание того, что происходит и о чем говорят люди, может быть очень ценным для финансовых трейдеров . NLP используется для отслеживания новостей, отчетов, комментариев о возможных слияниях компаний, все это затем может быть включено в торговый алгоритм для получения огромной прибыли. Помните: покупайте слухи, продавайте новости.
NLP также используется на этапах поиска и отбора набора талантов , выявляя навыки потенциальных сотрудников, а также выявляя потенциальных клиентов до того, как они станут активными на рынке труда.
На основе технологии IBM Watson NLP LegalMation разработала платформу для автоматизации рутинных судебных процессов и помогает юридическим группам сэкономить время, сократить расходы и сместить стратегический фокус.

НЛП особенно быстро развивается в сфере здравоохранения . Эта технология улучшает оказание медицинской помощи, диагностику заболеваний и снижает расходы, в то время как медицинские организации все чаще используют электронные медицинские карты. Тот факт, что клиническая документация может быть улучшена, означает, что пациентов можно лучше понять и получить пользу от лучшего здравоохранения.Цель должна заключаться в оптимизации их опыта, и несколько организаций уже работают над этим.

Количество публикаций, содержащих предложение «обработка естественного языка» в PubMed за период 1978–2018 гг. По состоянию на 2018 год PubMed содержит более 29 миллионов ссылок на биомедицинскую литературу.

Компании, такие как Winterlight Labs, значительно улучшают лечение болезни Альцгеймера, отслеживая когнитивные нарушения с помощью речи, и они также могут поддерживать клинические испытания и исследования для широкого круга центральных расстройства нервной системы.Следуя аналогичному подходу, Стэнфордский университет разработал Woebot, чат-бота-терапевта с целью помочь людям с тревогой и другими расстройствами.

Но по этому поводу ведутся серьезные разногласия. Пару лет назад Microsoft продемонстрировала, что, анализируя большие выборки запросов поисковых систем, они могут идентифицировать интернет-пользователей, страдающих от рака поджелудочной железы, еще до того, как им поставят диагноз. Как пользователи отреагируют на такой диагноз? А что было бы, если бы у вас был ложноположительный результат? (это означает, что у вас может быть диагностирована болезнь, даже если у вас ее нет).Это напоминает случай с Google Flu Trends, который в 2009 году был объявлен способным прогнозировать грипп, но позже исчез из-за его низкой точности и неспособности соответствовать прогнозируемым показателям.

НЛП может стать ключом к эффективной клинической поддержке в будущем, но в краткосрочной перспективе еще предстоит решить множество проблем.

Основные недостатки НЛП, с которыми мы сталкиваемся в наши дни, связаны с тем, что язык очень сложен. Процесс понимания и управления языком чрезвычайно сложен, и по этой причине принято использовать разные методы для решения различных задач, прежде чем связывать все вместе.Языки программирования, такие как Python или R, широко используются для выполнения этих методов, но прежде чем углубляться в строки кода (это будет темой другой статьи), важно понять концепции, лежащие в основе них. Давайте подытожим и объясним некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов в НЛП при определении словаря терминов:

Пакет слов

Это широко используемая модель, которая позволяет вам подсчитывать все слова в фрагменте текста. По сути, он создает матрицу вхождений для предложения или документа, игнорируя грамматику и порядок слов.Эти частоты или вхождения слов затем используются в качестве признаков для обучения классификатора.

Чтобы привести короткий пример, я взял первое предложение песни «Через Вселенную» из The Beatles:

Слова текут, как бесконечный дождь в бумажный стаканчик,
Они скользят, когда проходят, они ускользают через вселенную

Теперь давайте посчитаем слова:

Этот подход может отражать несколько недостатков, таких как отсутствие семантического значения и контекста, а также факты, которые останавливают слова (например, «the» или «a»), добавляют шум в анализ. и некоторые слова не имеют соответствующего веса («вселенная» весит меньше, чем слово «они»).

Чтобы решить эту проблему, один из подходов состоит в том, чтобы изменить масштаб частоты слов в зависимости от того, как часто они появляются во всех текстах (а не только в том, который мы анализируем), чтобы оценки для часто встречающихся слов, таких как «the», также часто встречаются во всех текстах. другие тексты наказываются. Этот подход к оценке называется «Частота термина — обратная частота документа» (TFIDF) и улучшает набор слов по весам. Через TFIDF часто встречающиеся в тексте термины «вознаграждаются» (например, слово «они» в нашем примере), но они также «наказываются», если эти термины часто встречаются в других текстах, которые мы также включаем в алгоритм.Напротив, этот метод выделяет и «награждает» уникальные или редкие термины с учетом всех текстов. Тем не менее, у этого подхода нет ни контекста, ни семантики.

Токенизация

Это процесс сегментирования бегущего текста на предложения и слова. По сути, это задача разрезать текст на части, называемые токенами , и в то же время отбросить определенные символы, такие как знаки препинания. Следуя нашему примеру, результат токенизации будет:

Довольно просто, не так ли? Что ж, хотя в этом случае это может показаться довольно простым, а также в таких языках, как английский, где слова разделяются пробелом (так называемые сегментированные языки), не все языки ведут себя одинаково, и, если подумать, одних пробелов недостаточно. даже для английского, чтобы выполнить правильную токенизацию.Разделение на пробелы может разбить то, что следует рассматривать как один токен, как в случае определенных имен (например, Сан-Франциско или Нью-Йорк) или заимствованных иностранных фраз (например, laissez faire).

Токенизация может также удалить знаки препинания , облегчая путь к правильной сегментации слов, но также вызывая возможные осложнения. В случае точек, следующих за аббревиатурой (например, dr.), Период, следующий за этим сокращением, следует рассматривать как часть того же символа и не удалять.

Процесс токенизации может быть особенно проблематичным при работе с биомедицинскими текстовыми доменами, которые содержат много дефисов, скобок и других знаков препинания.

Более подробные сведения о токенизации можно найти в этой статье.

Удаление стоп-слов

Включает в себя избавление от общеязыковых статей, местоимений и предлогов, таких как «и», «the» или «to» в английском языке. В этом процессе некоторые очень распространенные слова, которые, по-видимому, не имеют большого значения для цели НЛП или не имеют никакого значения, фильтруются и исключаются из обрабатываемого текста, тем самым удаляя широко распространенные и часто встречающиеся термины, которые не информативны по отношению к соответствующему тексту.

Стоп-слова можно безопасно игнорировать, выполняя поиск в заранее определенном списке ключевых слов, освобождая место в базе данных и сокращая время обработки.

Универсального списка стоп-слов не существует. Их можно выбрать заранее или создать с нуля. Потенциальный подход — начать с принятия заранее определенных стоп-слов и добавить слова в список позже. Тем не менее, похоже, что в последнее время общая тенденция заключалась в том, чтобы перейти от использования больших стандартных списков стоп-слов к использованию вообще без списков.

Дело в том, что удаление стоп-слов может стереть релевантную информацию и изменить контекст в данном предложении. Например, если мы выполняем анализ настроений, мы можем сбить наш алгоритм с пути, если удалим стоп-слово, например «не». В этих условиях вы можете выбрать минимальный список стоп-слов и добавить дополнительные термины в зависимости от вашей конкретной цели.

Основание

Относится к процессу разрезания конца или начала слова с целью удаления аффиксов (лексических добавлений к корню слова).

Аффиксы, которые добавляются в начале слова, называются префиксом (например, «astro» в слове «астробиология»), а аффиксы, добавленные в конце слова, называются суффиксами (например, «фул» в слове «полезный»).

Проблема в том, что аффиксы могут создавать или расширять новые формы одного и того же слова (называемые флективными аффиксами ) или даже сами создавать новые слова (называемые деривационными аффиксами ). В английском языке префиксы всегда являются производными (аффикс создает новое слово, как в примере с префиксом «eco» в слове «экосистема»), но суффиксы могут быть производными (аффикс создает новое слово, как в примере с суффикс «ist» в слове «гитарист») или словоизменительный (аффикс создает новую форму слова, как в примере с суффиксом «er» в слове «быстрее»).

Хорошо, так как же мы можем определить разницу и нарезать нужный кусок?

Возможный подход состоит в том, чтобы рассмотреть список общих аффиксов и правил (языки Python и R имеют разные библиотеки, содержащие аффиксы и методы) и выполнить стемминг на их основе, но, конечно, этот подход имеет ограничения. Поскольку стеммеры используют алгоритмические подходы, результатом процесса стемминга может быть не реальное слово или даже изменение значения слова (и предложения). Чтобы компенсировать этот эффект, вы можете редактировать эти предопределенные методы, добавляя или удаляя аффиксы и правила, но вы должны учитывать, что вы можете улучшать производительность в одной области, производя ухудшение в другой.Всегда смотрите на картину целиком и проверяйте работоспособность своей модели.

Итак, если у стемминга есть серьезные ограничения, почему мы его используем? Прежде всего, его можно использовать для исправления орфографических ошибок токенов. Стеммеры просты в использовании и работают очень быстро. (они выполняют простые операции со строкой), и если скорость и производительность важны в модели НЛП, то стемминг, безусловно, лучший вариант. Помните, мы используем его с целью повышения производительности, а не как упражнение по грамматике.

Лемматизация

Целью является приведение слова к его основной форме и группирование различных форм одного и того же слова. Например, глаголы в прошедшем времени меняются на настоящее (например, «пошел» заменен на «идти»), а синонимы унифицированы (например, «лучший» заменен на «хороший»), таким образом стандартизируя слова со схожим значением их корня. Хотя это кажется тесно связанным с процессом выделения корней, лемматизация использует другой подход для поиска корневых форм слов.

Лемматизация преобразует слова в их словарную форму (известную как лемма ), для чего требуются подробные словари, в которых алгоритм может искать и связывать слова с соответствующими леммами.

Например, слова « бег», «бег» и «бег» — все формы слова « бег» , поэтому « бег» — это лемма всех предыдущих слов.

Лемматизация также принимает во внимание контекст слова, чтобы решать другие проблемы, такие как устранение неоднозначности , что означает, что он может различать идентичные слова, которые имеют разные значения в зависимости от конкретного контекста.Подумайте о таких словах, как «летучая мышь» (что может соответствовать животному или металлической / деревянной клюшке, используемой в бейсболе) или «банк» (что соответствует финансовому учреждению или земле рядом с водоемом). Предоставляя параметр части речи слову (будь то существительное, глагол и т. Д.), Можно определить роль этого слова в предложении и устранить неоднозначность.

Как вы уже могли представить, лемматизация — это гораздо более ресурсоемкая задача, чем выполнение процесса стемминга.В то же время, поскольку для этого требуется больше знаний о структуре языка, чем для подхода к основанию, требует большей вычислительной мощности , чем установка или адаптация алгоритма стемминга.

Тематическое моделирование

Используется как метод обнаружения скрытых структур в наборах текстов или документов. По сути, он группирует тексты, чтобы обнаруживать скрытые темы на основе их содержания, обрабатывая отдельные слова и присваивая им значения на основе их распределения.Этот метод основан на предположении, что каждый документ состоит из смеси тем и что каждая тема состоит из набора слов, что означает, что, если мы можем обнаружить эти скрытые темы, мы можем раскрыть смысл наших текстов.

Из вселенной методов тематического моделирования, вероятно, наиболее часто используется Latent Dirichlet Allocation (LDA) . Этот относительно новый алгоритм (изобретенный менее 20 лет назад) работает как метод обучения без учителя, который раскрывает различные темы, лежащие в основе набора документов.В методах обучения без учителя , подобных этому, нет выходной переменной, которая бы направляла процесс обучения, и данные исследуются алгоритмами для поиска закономерностей. Чтобы быть более конкретным, LDA находит группы связанных слов по:

Назначая каждое слово случайной теме, где пользователь определяет количество тем, которые он хочет раскрыть. Вы не определяете сами темы (вы определяете только количество тем), и алгоритм будет сопоставлять все документы с темами таким образом, чтобы слова в каждом документе в основном захватывались этими воображаемыми темами.
Алгоритм итеративно перебирает каждое слово и переназначает слово теме, принимая во внимание вероятность того, что слово принадлежит теме, и вероятность того, что документ будет создан темой. Эти вероятности вычисляются многократно, до сходимости алгоритма.

В отличие от других алгоритмов кластеризации, таких как K-means , которые выполняют жесткую кластеризацию (где разделы разделены), LDA назначает каждому документу смесь тем, что означает, что каждый документ может быть описан одной или несколькими темами (например,г. Документ 1 описан на 70% темы A, 20% темы B и 10% темы C) и отражает более реалистичные результаты.

Тематическое моделирование чрезвычайно полезно для классификации текстов, построения рекомендательных систем (например, чтобы рекомендовать вам книги на основе ваших прошлых чтений) или даже для выявления тенденций в онлайн-публикациях.

В настоящее время НЛП пытается обнаружить нюансы в значении языка, будь то из-за отсутствия контекста, орфографических ошибок или диалектных различий.

В марте 2016 года Microsoft запустила Tay , чат-бота с искусственным интеллектом (AI), выпущенного в Twitter в качестве эксперимента НЛП.Идея заключалась в том, что чем больше пользователей будет общаться с Тэем, тем умнее он станет. Что ж, в результате через 16 часов Тэя пришлось удалить из-за его расистских и оскорбительных комментариев:

Microsoft извлекла уроки из собственного опыта и через несколько месяцев выпустила Zo , англоязычный чат-бота второго поколения, который не работает. быть пойманным на тех же ошибках, что и его предшественник. Zo использует комбинацию инновационных подходов для распознавания и создания разговора, а другие компании изучают возможности использования ботов, которые могут запоминать детали, характерные для отдельного разговора.

Хотя будущее НЛП выглядит чрезвычайно сложным и полным угроз, дисциплина развивается очень быстрыми темпами (вероятно, как никогда раньше), и мы, вероятно, достигнем уровня прогресса в ближайшие годы, который заставит выглядеть сложные приложения. возможно.

Что такое обработка естественного языка?

Последнее обновление 7 августа 2019 г.

Обработка естественного языка, или сокращенно НЛП, в широком смысле определяется как автоматическая обработка естественного языка, такого как речь и текст, с помощью программного обеспечения.

Изучение обработки естественного языка существует уже более 50 лет и выросло из области лингвистики с появлением компьютеров.

В этом посте вы узнаете, что такое обработка естественного языка и почему это так важно.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

Что такое естественный язык и чем он отличается от других типов данных.
Что делает работу с естественным языком такой сложной.
Откуда возникла область НЛП и как ее определяют современные практики.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для обработки естественного языка», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Что такое обработка естественного языка?
Фото pedrik, некоторые права защищены.

Естественный язык

Естественный язык относится к тому, как мы, люди, общаемся друг с другом.

А именно речь и текст.

Мы окружены текстом.

Подумайте, сколько текста вы видите каждый день:

Знаки
Меню
Электронная почта
SMS
Веб-страницы
и многое другое…

Список бесконечен.

А теперь подумайте о речи.

Мы можем говорить друг с другом как вид больше, чем писать. Может быть, даже легче научиться говорить, чем писать.

Голос и текст — это то, как мы общаемся друг с другом.

Учитывая важность этого типа данных, у нас должны быть методы для понимания и анализа естественного языка, как и для других типов данных.

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

Вызов естественного языка

Работа с данными на естественном языке не решена.

Его изучали полвека, и это действительно сложно.

Это сложно с точки зрения ребенка, который должен потратить много лет на изучение языка… это сложно для взрослого, изучающего язык, трудно для ученого, который пытается смоделировать соответствующие явления, и трудно для человека. инженер, который пытается построить системы, которые работают с вводом или выводом на естественном языке. Эти задачи настолько сложны, что Тьюринг справедливо мог сделать беглую беседу на естественном языке центральным элементом своего теста на интеллект.

— стр. 248, Математическая лингвистика, 2010.

Естественный язык сложен прежде всего потому, что он беспорядочный. Есть несколько правил.

И все же большую часть времени мы легко понимаем друг друга.

Человеческий язык очень неоднозначен … Он также постоянно меняется и развивается. Люди отлично умеют создавать язык и понимать язык, а также способны выражать, воспринимать и интерпретировать очень сложные и тонкие значения. В то же время, хотя мы, люди, хорошо владеем языком, мы также очень плохо понимаем и формально понимаем и описываем правила, управляющие языком.

— страница 1, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.

От лингвистики к обработке естественного языка

Языкознание

Лингвистика — это научное изучение языка, включая его грамматику, семантику и фонетику.

Классическая лингвистика включала разработку и оценку языковых правил. Большой прогресс был достигнут в формальных методах синтаксиса и семантики, но по большей части интересные проблемы понимания естественного языка не поддаются чистому математическому формализму.

В широком смысле лингвист — это любой, кто изучает язык, но, возможно, в более разговорной речи, лингвист, определяющий себя, может быть более сосредоточен на своей работе.

Математика — инструмент науки. Математики, работающие над естественным языком, могут называть свое исследование математической лингвистикой, уделяя особое внимание использованию дискретных математических формализмов и теории естественного языка (например, формальных языков и теории автоматов).

Компьютерная лингвистика

Компьютерная лингвистика — это современное лингвистическое исследование с использованием инструментов информатики.Вчерашняя лингвистика может быть сегодня вычислительной лингвистикой, поскольку использование вычислительных инструментов и мышления обогнало большинство областей исследования.

Компьютерная лингвистика — это исследование компьютерных систем для понимания и создания естественного языка. … Одной из естественных функций компьютерной лингвистики было бы тестирование грамматик, предложенных лингвистами-теоретиками.

— страницы 4-5, Компьютерная лингвистика: введение, 1986.

Большие объемы данных и быстрые компьютеры означают, что из больших наборов данных текста можно открывать новые и разные вещи путем написания и запуска программного обеспечения.

В 1990-х годах статистические методы и статистическое машинное обучение начали и в конечном итоге вытеснили классические нисходящие подходы к языку, основанные на правилах, в первую очередь из-за их лучших результатов, скорости и надежности. Статистический подход к изучению естественного языка сейчас доминирует в этой области; он может определять поле.

Методы Data-Drive для обработки естественного языка в настоящее время стали настолько популярными, что их следует считать основными подходами к компьютерной лингвистике.… Сильным фактором, способствующим этому развитию, несомненно, является увеличение количества доступных в электронном виде данных, к которым могут быть применены эти методы; другим фактором может быть определенное разочарование в подходах, основанных исключительно на правилах, разработанных вручную, из-за их наблюдаемой хрупкости.

— стр. 358, Оксфордский справочник по компьютерной лингвистике, 2005 г.

Статистический подход к естественному языку не ограничивается статистикой как таковой, но также и расширенными методами вывода, такими как те, что используются в прикладном машинном обучении.

… понимание естественного языка требует большого количества знаний о морфологии, синтаксисе, семантике и прагматике, а также общих знаний о мире. Получение и кодирование всех этих знаний — одно из основных препятствий на пути разработки эффективных и надежных языковых систем. Подобно статистическим методам… методы машинного обучения предполагают автоматическое получение этих знаний из аннотированных или неаннотированных языковых корпусов.

— страница 377, Оксфордский справочник по компьютерной лингвистике, 2005 г.

Статистическая обработка естественного языка

Компьютерная лингвистика также стала известна как процесс естественного языка, или НЛП, чтобы отразить более инженерный или эмпирический подход статистических методов.

Статистическое доминирование в этой области также часто приводит к тому, что НЛП описывается как статистическая обработка естественного языка, возможно, для того, чтобы отделить ее от классических методов компьютерной лингвистики.

Я считаю, что в компьютерной лингвистике есть как научная, так и инженерная сторона.Инженерная сторона вычислительной лингвистики, часто называемая обработкой естественного языка (NLP), в значительной степени связана с созданием вычислительных инструментов, которые делают полезные вещи с языком, например, машинный перевод, обобщение, ответы на вопросы и т. Д. Как и любая инженерная дисциплина, естественный язык обработка опирается на множество различных научных дисциплин.

— Как статистическая революция меняет (вычислительную) лингвистику, 2009.

Лингвистика — обширная тема для изучения, и, хотя статистический подход к НЛП показал большой успех в некоторых областях, все же есть место и большие преимущества от классических нисходящих методов.

Грубо говоря, статистическое НЛП связывает вероятности с альтернативами, встречающимися в ходе анализа высказывания или текста, и принимает наиболее вероятный результат как правильный. … Неудивительно, что слова, которые называют явления, которые тесно связаны в мире, или наше восприятие этого мира, часто встречаются близко друг к другу, так что четкие факты о мире отражаются в несколько более нечетких фактах о текстах. Эта точка зрения вызывает много споров.

— Стр. Xix, Оксфордский справочник по компьютерной лингвистике, 2005 г.

Обработка естественного языка

Как практики машинного обучения, заинтересованные в работе с текстовыми данными, мы заинтересованы в инструментах и методах из области обработки естественного языка.

Мы видели путь от лингвистики к НЛП в предыдущем разделе. Теперь давайте посмотрим, как современные исследователи и практики определяют суть НЛП.

Возможно, в одном из наиболее широко распространенных учебников, написанных ведущими исследователями в данной области, они называют предмет « лингвистическая наука, », что позволяет обсуждать как классическую лингвистику, так и современные статистические методы.

Цель лингвистической науки — дать возможность охарактеризовать и объяснить множество лингвистических наблюдений, циркулирующих вокруг нас, в разговорах, письмах и других средствах массовой информации. Частично это связано с когнитивным размером того, как люди приобретают, производят и понимают язык, частично — с пониманием взаимосвязи между языковыми высказываниями и миром, а частично — с пониманием языковых структур с помощью какой язык общается.

— Стр. 3, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

Они продолжают сосредотачиваться на выводе посредством использования статистических методов в обработке естественного языка.

Статистическое НЛП предназначено для статистических выводов в области естественного языка. Статистический вывод в целом состоит из взятия некоторых данных (сгенерированных в соответствии с некоторым неизвестным распределением вероятностей) и последующего вывода об этом распределении.

— стр. 191, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

В своем тексте о прикладной обработке естественного языка авторы и участники популярной библиотеки Python NLTK для NLP описывают эту область в широком смысле как использование компьютеров для работы с данными на естественном языке.

Мы возьмем Обработку естественного языка — или сокращенно НЛП — в широком смысле, чтобы охватить любые виды компьютерных манипуляций с естественным языком. С одной стороны, это может быть так же просто, как подсчет частоты слов для сравнения разных стилей письма.С другой стороны, НЛП предполагает «понимание» полных человеческих высказываний, по крайней мере, в той степени, в которой они способны дать на них полезные ответы.

— Стр. Ix, Обработка естественного языка с помощью Python, 2009 г.

Статистическое НЛП повернуло еще раз и теперь сильно ориентировано на использование нейронных сетей с глубоким обучением как для выполнения логических выводов по конкретным задачам, так и для разработки надежных сквозных систем.

В одном из первых учебников, посвященных этой новой теме, Йоав Голдберг лаконично определяет НЛП как автоматические методы, которые принимают естественный язык как входные или производят естественный язык как выходные.

Обработка естественного языка (NLP) — собирательный термин, обозначающий автоматическую вычислительную обработку человеческих языков. Это включает в себя как алгоритмы, которые принимают текст, созданный человеком, в качестве входных данных, так и алгоритмы, которые создают естественный текст в качестве выходных данных.

— Страница xvii, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.

Глубокое обучение для обработки естественного языка

Методы глубокого обучения многообещающи для решения сложных задач обработки естественного языка.Узнайте больше здесь:

Обзор того, как нейронные сети глубокого обучения могут использоваться для естественного языка, см. В сообщении:

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

Википедия

Сводка

В этом посте вы узнали, что такое обработка естественного языка, почему это так важно.

В частности, вы выучили:

Что такое естественный язык и чем он отличается от других типов данных.
Что делает работу с естественным языком такой сложной.
Откуда возникла область НЛП и как ее определяют современные практики.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Создавайте собственные текстовые модели за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для обработки естественного языка

Он предоставляет учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
Пакет слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

5 примеров обработки естественного языка (NLP)

Среди наиболее революционных и сложных аспектов того, что может делать ИИ, — это понимать, слушать, писать и говорить на человеческом языке, известном как обработка естественного языка (NLP).

Обработка естественного языка (NLP) — это тип искусственного интеллекта, который черпает значение из человеческого языка в попытке принимать решения с использованием информации.

Эта конкретная технология все еще развивается, хотя сегодня существует множество способов использования обработки естественного языка.

В этом посте рассказывается о нескольких ежедневных применениях НЛП и пяти уникальных примерах того, как технологии меняют предприятия.

Повседневные роли НЛП

Ежедневно люди общаются с другими людьми для достижения различных целей.

Однако общение выходит за рамки использования слов — есть интонация, язык тела, контекст и другие вещи, которые помогают нам понять мотив слов, когда мы разговариваем друг с другом.

Это то, что делает НЛП, способность машины понимать человеческую речь, удивительным достижением и технологией с огромным потенциалом, чтобы сильно повлиять на наше нынешнее существование.

В настоящее время NLP использует широкий спектр приложений.

У большинства из нас есть виртуальные помощники в виде Google Home или Amazon Echo, и им нравится взаимодействовать с компьютером через диалоговый интерфейс, основанный на NLP или обработке естественного языка.

Многие предприятия ищут способы трансформации диалоговых интерфейсов, поскольку технология не зависит от платформы, а это означает, что она может учиться и предоставлять клиентам беспроблемный опыт.

Обработка естественного языка (NLP) стоит за выполнением некоторых вещей, которые вы можете игнорировать ежедневно.

Например, когда вы запрашиваете у Siri указания, как добраться, это технология обработки естественного языка, которая облегчает эту функцию.

БОЛЬШЕ: 9 повседневных примеров искусственного интеллекта сейчас

БОЛЬШЕ: 5 примеров того, как вы сейчас используете машинное обучение

БОЛЬШЕ: 30 примеров искусственного интеллекта в 10 отраслях

Вот несколько приложений НЛП, которые вам следует знать:

Помощник по электронной почте

Автозаполнение, автокоррекция, а также проверка орфографии и грамматики — это функции, поддерживаемые НЛП.

Спам-фильтр, установленный в вашей почтовой системе, использует обработку естественного языка, чтобы оценить, какие электронные письма вы предпочитаете хранить в своем почтовом ящике, а какие, вероятно, будут спамом и нуждаются в сортировке.

Ответы на вопросы

В случае, если вы взаимодействовали с окном чата на веб-сайте или совершали покупки в Интернете, вы могли взаимодействовать с чат-ботом, а не с человеком.

Эти эксперты по обслуживанию клиентов с искусственным интеллектом представляют собой алгоритмы, использующие обработку естественного языка (NLP) для понимания вашего вопроса и соответствующего ответа в режиме реального времени и автоматически.

Приводит в движение электронную коммерцию

Обработка естественного языка позволяет улучшить результаты поиска, когда вы совершаете покупки в Интернете.

Он начинает совершенствоваться в расшифровке мотива вашего сообщения, даже когда в ваших поисковых запросах отсутствуют важные детали или орфографические ошибки.

Выполняя онлайн-поиск, вы добавляете дополнительную информацию к существующим данным о клиентах, что помогает розничным продавцам узнать больше о ваших предпочтениях и привычках и, таким образом, ответить им.

Gartner прогнозирует, что к 2020 году 85% всех взаимодействий с клиентами будут осуществляться без участия человека.

Извлечение и обобщение информации

Обработка естественного языка (NLP) может помочь в извлечении и синтезе информации из массива текстовых источников, включая руководства пользователя, новостные отчеты и многое другое.

После получения информации он может использовать то, что он понял, для принятия решений или выполнения действия на основе алгоритмов.

ПОДРОБНЕЕ: Tableau использует NLP в ответах на запросы о продажах

5 выдающихся примеров обработки естественного языка

1. НЛП для помощи людям с ограниченными возможностями

Обработка естественного языка (NLP) помогает приложению Livox стать средством общения для людей с ограниченными возможностями.

Изобретение Карлоса Перейры, отца, который придумал приложение, помогающее своей невербальной дочери начать общение, в настоящее время доступно примерно на 25 языках.

2. НЛП Помощь глухим

SignAll — еще один инструмент, основанный на обработке естественного языка.

Помогает в преобразовании языка жестов в текст.

Таким образом, приложение может помочь глухим людям общаться с теми, кто не понимает язык жестов.

3. Машинный перевод

Машинный перевод — это масштабное приложение для обработки естественного языка, которое позволяет нам преодолевать трудности общения с людьми по всему миру, а также понимать технические каталоги и руководства, написанные на иностранном языке.

4. Google Переводчик

Переводчик Google ежедневно используется 500 миллионами людей, которые понимают более 100 языков мира.

5. Использование NLP при техническом обслуживании воздушных судов

Технология NLP в настоящее время используется при техническом обслуживании самолетов.

Эта технология не только помогает механикам синтезировать информацию, взятую из огромных руководств по самолетам, но и находить смысл, в первую очередь в определении рукописных или устных проблем, сообщаемых пилотами, а также другими людьми.

Несмотря на то, что проблема сложна, в настоящее время ведется работа по тому, чтобы НЛП играло важную роль в прогнозировании деятельности полиции в попытке распознать мотив преступлений.

Поскольку лидеры отрасли продолжают изучать и придумывать улучшения НЛП, например, подразделение Amazon Alexa с использованием нейронной сети для передачи обучения, мы можем ожидать, что обработка естественного языка станет лучше для бизнеса в будущем.

ПОДРОБНЕЕ — Приложения компьютерного зрения в 10 отраслях

Описание алгоритмов на естественном языке.

Статьи к прочтению:

Формальное исполнение алгоритма, за- писанного на естественном языке

Похожие статьи:

Кросcворд по предмету информатике — на тему «Алгоритмы

Эффективный алгоритм классификации естественного языка обнаружения повторяющихся контролируемых признаков

Что такое чат-бот? | Microsoft Azure

Транзакционные чат-боты

Разговорные чат-боты

Алгоритмизация. Введение в язык программирования С++

§ 2.2. Способы записи алгоритмов

Словесное описание

Школьный алгоритмический язык

Способы описания алгоритмов | Студентик.РФ

алгоритмов обработки естественного языка — Подробнее | Экспертная система

Что такое обработка естественного языка? Введение в НЛП

Быстрые ссылки

Сводка обработки естественного языка

Что такое обработка естественного языка? (НЛП)

Для чего нужна обработка естественного языка?

Пример алгоритмов НЛП

Обработка естественного языка в бизнесе

Библиотеки НЛП с открытым исходным кодом

Учебники по обработке естественного языка

Проекты обработки естественного языка

Об операциях машинного обучения (MLOps) и алгоритмах

Дополнительная литература

Книги по обработке естественного языка

Курсы обработки естественного языка

Видео с обработкой естественного языка

Машинное обучение (ML) для обработки естественного языка (NLP)

Машинное обучение с учителем для обработки естественного языка и анализа текста

Токенизация

Тегирование части речи

Распознавание именованных сущностей

Анализ настроений

Категоризация и классификация

Машинное обучение без учителя для обработки естественного языка и анализа текста

Concept Matrix ™

Syntax Matrix ™

Справочная информация: что такое обработка естественного языка?

Семантическая информация

Синтаксическая информация

Контекстная информация

Гибридные системы машинного обучения для NLP

Низкий уровень

Средний

Высокий уровень

Сводка

Дополнительная литература

Лучшие алгоритмы и методы обработки естественного языка (NLP) для начинающих

Обзор статьи

Ваш путеводитель по обработке естественного языка (NLP) | Диего Лопес Исе

Как машины обрабатывают и понимают человеческий язык

Что такое обработка естественного языка?

Естественный язык

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Вызов естественного языка

От лингвистики к обработке естественного языка

Языкознание

Компьютерная лингвистика

Статистическая обработка естественного языка

Обработка естественного языка

Глубокое обучение для обработки естественного языка

Дополнительная литература

Книги

Википедия

Сводка

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Создавайте собственные текстовые модели за считанные минуты

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

5 примеров обработки естественного языка (NLP)

Author: alexxlab

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики