Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Компании используют обработку естественного языка для выполнения нескольких автоматизированных задач, перечисленных ниже.

• Обработка, анализ и архивирование больших документов.
• Анализ отзывов клиентов или записей колл-центра
• Запуск чат-ботов для автоматизированного обслуживания клиентов
• Ответы на вопросы «кто, что, когда и где»
• Классификация и извлечение текста

Компании используют программное обеспечение и инструменты обработки естественного языка (NLP) для эффективного и точного упрощения, автоматизации и оптимизации операций. Ниже мы приводим несколько примеров использования.

Скрытие конфиденциальных данных

Компании в страховом, юридическом и медицинском секторах обрабатывают, сортируют и извлекают большие объемы конфиденциальных документов, таких как медицинские карты, финансовые данные и личные данные. Вместо проверки вручную компании используют технологию NLP для редактирования личной информации и защиты конфиденциальных данных. Например, Chisel AI помогает страховым компаниям извлекать номера полисов, даты истечения срока действия и другие личные атрибуты клиентов из неструктурированных документов с помощью Amazon Comprehend.

Взаимодействие с клиентами

Технологии NLP позволяют чат-ботам и голосовым ботам быть более похожими на людей при общении с клиентами. Компании используют чат-ботов для масштабирования возможностей и качества обслуживания клиентов при минимальных эксплуатационных расходах. Компания PubNub, которая создает программное обеспечение для чат-ботов, использует Amazon Comprehend для внедрения локализованных функций чата для своих клиентов по всему миру. T-Mobile использует NLP для определения конкретных ключевых слов в текстовых сообщениях клиентов и предоставления персонализированных рекомендаций. Университет штата Оклахома внедряет с использованием технологии машинного обучения чат-бот для вопросов и ответов, предназначенный для помощи студентам.

Бизнес-аналитика

Маркетологи используют инструменты NLP, такие как Amazon Comprehend и Amazon Lex, чтобы получить обоснованное представление о том, что клиенты думают о продукте или сервисе компании. Сканируя определенные фразы, они могут оценить настроение и эмоции клиента в письменных отзывах. Например, Success KPI предоставляет решения для обработки естественного языка, которые помогают компаниям сосредоточиться на целевых областях анализа тональности и помогают контакт-центрам получать полезную информацию из аналитики звонков.

Методы обработки естественного языка (NLP), или задачи NLP, разбивают человеческий текст или речь на более мелкие части, которые компьютерные программы могут легко понять. Общие возможности обработки и анализа текста в NLP приведены ниже.

Маркировка частей речи

Это процесс, при котором программное обеспечение NLP помечает отдельные слова в предложении в соответствии с контекстуальными обычаями, такими как существительные, глаголы, прилагательные или наречия. Подобные действия помогают компьютеру понять, как слова формируют значимые отношения друг с другом.

Неоднозначность смысла слов

Некоторые слова могут иметь разные значения при использовании в разных сценариях. Например, слово «замок» в разных предложениях означает разные вещи.

• Замок – это средневековое строение.
• Люди используют замок, чтобы закрыть что-либо.

Устраняя неоднозначность смысла слов, программное обеспечение NLP определяет предполагаемое значение слова, обучая его языковую модель или ссылаясь на словарные определения.

Распознавание речи

Распознавание речи превращает голосовые данные в текст. Процесс включает в себя разбиение слов на более мелкие части, а также понимание акцентов, оскорблений, интонаций и неправильного использования грамматики в повседневном разговоре. Ключевым применением распознавания речи является транскрибирование, которое можно выполнить с помощью сервисов преобразования речи в текст, таких как Amazon Transcribe.

Машинный перевод

Программное обеспечение для машинного перевода использует обработку естественного языка для преобразования текста или речи с одного языка на другой с сохранением контекстуальной точности. Сервис AWS, поддерживающий машинный перевод, – Amazon Translate.

Распознавание наименований сущностей

Этот процесс определяет уникальные имена людей, мест, событий, компаний и многого другого. Программное обеспечение NLP использует распознавание именованных сущностей для определения отношений между различными сущностями в предложении.

Рассмотрим следующий пример: «Джейн отправилась в отпуск во Францию, где она побаловала себя блюдами местной кухни».

Программное обеспечение NLP выберет «Джейн» и «Франция» в качестве особых субъектов в предложении. Это может быть дополнительно расширено с помощью разрешения совместных ссылок, определяющего, используются ли разные слова для описания одного и того же субъекта. В приведенном выше примере и «Джейн», и «она» указывали на одного и того же человека.

Анализ тональности текста

Анализ тональности – это основанный на искусственном интеллекте подход к интерпретации эмоций, передаваемых текстовыми данными. Программа NLP анализирует текст на наличие слов или фраз, которые показывают неудовлетворенность, счастье, сомнения, сожаление и другие скрытые эмоции.

Как правило, внедрение NLP начинается со сбора и подготовки неструктурированных текстовых или речевых данных из таких источников, как облачные хранилища данных, опросы, электронные письма или внутренние приложения бизнес-процессов.

Предварительная обработка

Программное обеспечение NLP использует методы предварительной обработки, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и удаление стоп-слов, для подготовки данных для различных приложений.

Ниже приведено описание этих методов.

• Токенизация разбивает предложение на отдельные единицы слов или фраз.
• Стемминг и лемматизация упрощают слова до их корневой формы. Например, эти процессы превращают «стартуем» в «старт».
• Удаление стоп-слов гарантирует, что слова, которые не добавляют значимого смысла предложению, такие как «для» и «с», будут удалены.

Обучение

Исследователи используют предварительно обработанные данные и машинное обучение для тренировки моделей NLP, чтобы выполнять конкретные приложения на основе предоставленной текстовой информации. Обучение алгоритмов NLP требует предоставления программного обеспечения большими выборками данных для повышения их точности.

Развертывание и вывод

Затем специалисты по ИИ развертывают модель или интегрируют ее в существующую производственную среду. Модель NLP получает входные данные и прогнозирует выходные данные для конкретного примера использования, для которого она предназначена. Приложение NLP можно запустить на живых данных и получить требуемый результат.