• Обработка естественного языка (NLP) — это раздел науки о данных, который обучает компьютеры обрабатывать и интерпретировать текстовые разговоры так же, как это делает человек, слушая собеседника.
  • Разработка приложений NLP сложна и представляет собой вызов, поскольку компьютеры требуют, чтобы люди взаимодействовали с ними с помощью структурированных и однозначных языков программирования, таких как Java, Python и т. д.
  • Применение обработки естественного языка, науки о данных, ML и ИИ изменило то, как мы взаимодействуем с компьютерами, и продолжит менять это в будущем.

Обработка естественного языка (NLP) — одно из основных направлений искусственного интеллекта (ИИ) в науке о данных, посвящённое извлечению информации из текстовых данных. Это привело к росту спроса на специалистов по NLP, поскольку каждый разговор и каждое высказывание содержат ценную информацию, имеющую решающее значение для принятия решений.

Однако извлечение информации из текстовых данных — серьёзная задача, учитывая множество языков, выражений и тонов, которые используют люди. Данные, порождаемые нашими повседневными взаимодействиями, по своей природе неструктурированы. Тем не менее прогресс в науке о данных и методах NLP позволил машинам вести содержательные разговоры с людьми. В этой статье мы рассмотрим и подробно разберём десять наиболее используемых методов NLP в науке о данных.

Читайте также:Разница между разговорным ИИ и генеративным ИИ

1. Токенизация в NLP

Токенизация — фундаментальный метод NLP, который заключается в разбиении текста на предложения и слова, то есть на токены. Этот процесс устраняет некоторые символы, такие как знаки препинания и дефисы, чтобы текст было легче анализировать.

Рассмотрим пример: при токенизации текст обычно делится по пробелам. Однако могут возникать проблемы, в том числе со знаками препинания. Например, в случае сокращений вроде «М.» точку в идеале следует сохранять как часть того же токена, но токенизация может ошибочно разделить её на два слова. Эта задача усложняется в областях со сложными биомедицинскими текстами, содержащими множество дефисов, скобок и знаков препинания, что может привести к осложнениям при токенизации.

Читайте также:Лучшие платформы разговорного ИИ

2. Стемминг и лемматизация

Основная цель стемминга в NLP — приводить слова к их корневой форме, чтобы группировать варианты слов с одинаковым значением. Стемминг достигает этого за счёт удаления аффиксов, что упрощает обработку и повышает её эффективность.

Лемматизация, в свою очередь, приводит слова к их словарной форме, называемой леммой. Например, «hates» и «hating» — это варианты слова «hate», а «hate» — лемма для обоих. Цель лемматизации аналогична цели стемминга — группировать разные формы слов, — но она использует иной подход.

3. Удаление стоп-слов

Частота термина (TF, от англ. Term Frequency) показывает, как часто слово встречается в конкретном документе. Она вычисляется путём подсчёта общего количества вхождений слова и деления на общую длину документа, то есть TF = общее количество вхождений / общая длина документа.

С другой стороны, IDF (Inverse Document Frequency, обратная частота документа) присваивает каждому слову вес в зависимости от его важности. Для этого берётся логарифм от общего числа документов в наборе данных, делённого на число документов, содержащих это конкретное слово.

TF-IDF, произведение TF и IDF, даёт меру важности слова. Слова с большей важностью получают более высокие веса благодаря этому статистическому расчёту. Этот метод широко используется поисковыми системами для оценки и ранжирования релевантности документов по заданным ключевым словам.

4. Частота термина — обратная частота документа (TF-IDF)

TF, или частота термина, показывает, как часто слово встречается в данном документе. Она вычисляется путём подсчёта общего количества вхождений слова и деления на общую длину документа, то есть TF = общее количество вхождений / общая длина документа.

IDF, или обратная частота документа, присваивает любой строке вес в зависимости от её важности. Для этого берётся логарифм от общего числа документов в наборе данных на текущий момент, делённого на число документов, содержащих это конкретное слово. TF-IDF — это важность слова, получаемая умножением TF на IDF, то есть TF*IDF.

Таким образом, с помощью этого метода слова с большей важностью получают более высокие веса на основе этих статистических показателей. Метод TF-IDF в основном используется поисковыми системами для оценки и ранжирования релевантности любого документа по заданным ключевым словам.

5. Извлечение ключевых слов в NLP

Извлечение ключевых слов — это метод анализа текста, который автоматически определяет наиболее важные слова и выражения в заданном тексте. Этот метод помогает обобщать содержание и выявлять основные рассматриваемые темы.

Он работает с различными текстовыми источниками, включая документы, публикации в социальных сетях, онлайн-форумы и новостные статьи. Используя извлечение ключевых слов, компании могут эффективно выявлять преобладающие упоминания клиентов в интернете, что экономит значительное время по сравнению с традиционными методами ручной обработки.

Поскольку более 80 % ежедневно создаваемых данных неструктурированы, автоматическое извлечение ключевых слов необходимо компаниям, стремящимся эффективно анализировать данные о клиентах.